数字图像处理 第一章 绪论

1.1 什么是数字图像处理

一幅图像可定义为一个二维函数f(x,y)，其中x和y是空间（平面）坐标，而在任何一对空间坐标(x,y)处的幅值f称为图像在该点处的强度或者灰度。当x,y和灰度值f是有限的离散数值时，我们称该图像为数字图像。

数字图像处理是指借助于数字计算机来处理数字图像。

成像机器可以对非人类所习惯的那些图像源进行加工，这些图像源包括超声波、电子显微镜和计算机产生的图像。因而，数字图像处理涉及很宽泛的各种各样的应用领域。

数字图像处理的定义：输入和输出都是图像的处理，另外包含从图像中提取特征的处理，直至包括各个目标的识别。

1.2 数字图像处理的起源

数字图像的最早应用之一是在报纸业，通过海地电缆进行传输。为了用电缆传输图片，首先使用特殊的打印设备对图片编码，然后，在接收端重构这些图片。

早期数字图片视觉质量的改进中的初始问题涉及打印过程的选择和亮度登记的分布。上述方法在1921年被彻底淘汰，转而支持一种基于照相还原的技术，即在电报接收端使用穿孔纸带来还原图片。

虽然上述例子中涉及数字图像，但我们并不认为它们就是我们定义的数字图像处理，因为创建这些图像时并未涉及计算。因此，数字图像处理的历史与数字计算机的发展密切相关。事实上，数字图像要求非常大的存储和计算能力，因此数字图像处理领域的发展必须依靠数字计算机及数据存储、显示和传输等相关支撑技术的发展。

计算机的概念可追溯到5000多年前亚洲算盘的发明，但我们称之为现代计算机的基础还要回溯到20世纪40年代由约翰·冯·诺依曼提出的两个重要概念：（1）保存程序和数据的存储器；（2）条件分支。这两个概念是中央处理单元（CPU）的基础，今天，它是计算机的心脏。

随着不断发展，数字图像处理的两个基本需求——大容量存储和显示系统领域也随之快速发展。第一台功能强大到足以执行有意义图像处理任务的大型计算机出现在20世纪60年代初。我们今天称之为数字图像处理的诞生可追溯至这一时期这些机器的使用和空间项目的开发。这两大发展的结合把人们的注意力集中到数字图像处理概念的潜能上。

从20世纪60年代至今，图像处理领域一直在生机勃勃地发展。除了医学和空间项目应用外，数字图像处理技术现在已用于更广泛的范围，如工业、生物科学、地理、考古学、物理学等等。

这些例子说明图像处理的结果主要用于人类解译。数字图像处理方法的重要性主要源于两个主要应用领域：改善图示信息以便人们解释；为存储、传输和表示而对图像数据进行处理，以便于机器自动理解。

1.3 使用数字图像处理领域的实例

在今天，几乎不存在与数字图像处理无关的技术领域。阐述数字图像处理应用范围的一种最简方法是根据信息源来分类。

1.3.1 伽马射线成像

伽马射线成像的主要用途包括核医学和天文观测。

在核医学中，这种方法是将放射性同位素注射到人体内，当这种物质衰变时就会放射出伽马射线，然后用伽马射线检测仪收集到的放射线来阐述图像。

天文观测领域的观测图像，则有利用被成像物体的自然辐射得到。

1.3.2 X射线成像

X射线是最早用于成像的电磁辐射源之一。最熟悉的X射线应用是医学诊断，但是X射线还被广泛用于工业和其他领域。

1.3.3 紫外波段成像

紫外“光”的应用多种多样，包括平板印刷术、工业检测、显微镜方法、激光、生物成像和天文观测等。

1.3.4 可见光及红外波段成像

由于电磁波谱可见光波段在所有波段中是我们最熟悉的，因此，这一波段的成像应用领域远远超过其他波段的应用领域，包括光显微镜方法、天文学、遥感、工业和法律实施等方面的应用。

1.3.5 微波波段成像

微波波段成像的典型应用是雷达。成像雷达的独特之处是在任何范围和任何时间内，不考虑气候、周围光照条件的收集数据的能力。

在许多情况下，雷达是探测地球表面不可接近地区的唯一方法。

1.3.6 无线电波段成像

正像波普另一端（伽马射线）的成像情况那样，无线电波段成像主要应用于医学和天文学。

1.3.7 使用其他成像方式的例子

虽然电磁波谱成像一直占主导地位，但大量的其他成像方式也很重要，如声波成像、电子显微镜方法和（由计算机产生的）合成成像。

1.4 数字图像处理的基本步骤

 图像获取是第一步处理。通常，图像获取阶段包括图像预处理，譬如图像缩放。

图像增强是对一幅图像进行某种操作，使其结果在特定应用中比原始图像更适合进行处理。没有图像增强的通用“理论”。当为视觉解释而处理一副图像时，观察者就是特殊方法工作好坏的最终裁判者。

图像复原也是改进图像外观的一个处理领域。然而，与图像增强不同，图像增强是主观的，而图像复原是客观的；在某种意义上说，复原技术倾向于以图像退化的数学或概率模型为基础。另一方面，增强以什么是好的增强效果这种人的主观偏爱为基础。

彩色图像处理已经成为了一个重要领域，因为互联网上数字图像的使用在不断增长。

小波是以不同分辨率来描述图像的基础。

压缩指的是减少图像存储量或降低传输图像带宽的处理。

形态学处理涉及提取图像分量的工具，这些分量在表示和描述形状方面很有用。

分割过程将一幅图像划分为它的组成部分或目标。通常，自动分割是数字图像处理中最困难的任务之一。

表示与描述几乎总是在分割阶段的输出之后，通常这一输出是未加工的像素数据，这些数据不是构成一个区域的边界（即分割一个图像区域与另一个图像区域的像素集合），就是构成该区域本身的所有点。

识别是基于目标的描述给该目标赋予标志的过程。

虽然没有专门地讨论图像显示，但要记住图像显示是很重要的，观察图像处理的结果可在上图中的任何阶段的输出处执行。还应注意，不是所有的图像处理应用都需要上图给出的复杂交互。事实上，在某些情况下甚至不需要所有这些模块。

1.5 图像处理系统的组成

关于感知，需要两个部件来获取数字图像。第一个部件是物理设备，该设备对我们希望成像的目标辐射的能量很敏感。第二个部件成为数字化器，数字化器是一种把物理感知装置的输出转换为数字形式的设备。

专用图像处理硬件通常由刚刚谈到的数字化器与执行其他原始操作的硬件【如算数逻辑单元（ALU）】组成，算数逻辑单元对整个图像并执行算数与逻辑运算。

图像处理系统中的计算机是通用计算机，其范围从PC到超级计算机。

图像处理软件由执行特定任务的专用模块组成。

大容量存储能力在图像处理应用中是必需的。

提供短期存储的一种方法是使用计算机内存。另一种方法是采用专用的存储板，这种存储板称为帧缓存，他们可以存储一帧或多帧图像并可快速访问，通常以视频速率（30帧/秒）访问。

今天使用的图像显示器主要是彩色电视监听器（更好一些的是平面屏幕）。监视器由图像和图形显示卡的输出驱动，它们是计算机系统的一个集成部分。

用于记录图像的硬拷贝设备包括激光打印机、胶片相机、热敏装置、喷墨装置和数字单元，如CD-ROM等。

网络在今天所用的计算机系统中几乎都是默认的功能。因为大数据量在数图像处理应用中是固有的，在图像传输中主要考虑的问题是带宽。

小结

本章主要介绍了数字图像处理的起源、重要意义、应用领域等。介绍虽然并不太全面，但主要目的是给读者在数字图像处理的知识宽度、应用范围等方面留下一定的印象。之后的章节中还会对数字图像处理的理论、应用进行系统的阐述，并提供大量的实例。