数字图像处理(一) 绪论

  本文主要通俗介绍了数字图像基础概念、图像处理技术划分、技术起源及应用场景、成像技术等

引言

什么是数字图像呢？

  数字图像：一幅图像可以定义为一个二维函数，其中和是空间(平面)坐标，而在任何一对空间坐标(,)处的幅值称为图像在该点处的强度或灰度。当，和灰度值是有限的离散数值时，我们称该图像为数字图像。数字图像由有限数量的元素组成，每个元素都有其特定位置和幅值，这些元素称为画图元素、图像元素或像素。

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为什么要有数字图像处理呢？

  这是因为：人类的感知仅限于电磁波谱的视觉波段，而成像机器几乎可以覆盖从伽马射线到无线电波的整个电磁波谱。数字图像处理能够对非人类所习惯的那些图像源进行加工。

图像处理技术划分

  AI(人工智能)主要分为感知、理解、决策三部分。而其中的理解，在图像处理和计算机视觉中被称作图像分析(或者叫做图像理解)。国际上做这个方向比较出名的就是斯坦福大学人工智能实验室（SAIL）主管李飞飞教授。而所谓的理解，就是理解图像背后的深层次含义，最终目标是像人一样，看一张老照片，可能会让你留下眼泪(所包含的信息量巨大)。现在李飞飞团队所做的成果能够理解各各物品之间的事物关系。如下图所示：

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  对图像的处理也分为三个等级：低级处理、中级处理、高级处理。

  低级处理：主要是对图片进行一些简单的操作，像降低噪声、增强对比度和图像尖锐化。降低噪声可以用滤波。图像增强的原则是处理某个给定的图像，使其结果较源图像更便于后续的操作与应用，主要解决由于图像的灰度级范围较小造成的对比度较低的问题，目的就是将输出图像的灰度级放大到指定的程度，使得图像中的细节看起来增加清晰。锐化图像特征，如：边缘(edges)、边界(boundaries)、对比度(contrast)等，使得图像获得更好的显示效果或更便于图像分析。

  中级处理：涉及诸多任务，如把一副图像分为不同区域或目标，也就是图像分割领域做的事情，以使得其更好被识别，分类，也可以称之为目标检测。说到这个就来感受一下成果：

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  高级处理：也就是上文说到的理解图像，为什么理解这么难呢？因为人类都很难做到这件事情，就像一万个读者眼中，就有一万个哈姆雷特。虽然数字图像处理这一领域建立在数学和概率公式表示的基础之上，但人的直觉和分析在选择一种技术而不选择另一种技术时会其核心作用。其实整个科学领域都是这样。

技术起源及应用场景

  早在20世纪20年代就有数字图像处理这一概念，而到最近才发展迅速的根本原因是因为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。而计算机计算能力的提升也是现在AI发展起来的根本原因。很多技术在二十年前就有人提出来，而当代这些学者添砖加瓦将其效果做地更加惊艳。

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  如上图这张月球的图片，所有信息都隐藏在像素点里面，但是你怎么提取有效信息呢？举个更加易懂的例子：

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  通过墙壁漫反射的光影，重建原始画面。

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  左边的是原图，中间的是漫反射图，右边的是通过漫反射图重建的图片。

文章名称：Computational periscopy with an ordinary digital camera

文章链接：https://www.nature.com/articles/s41586-018-0868-6

  计算机方法用于增强对比度，或将灰度编码为彩色，以便于解释工业、医学及生物科学等领域中的X射线图像和其它图像。图像处理技术也成功应用在天文学、考古学、生物学、核医学、法律实施(难不成是文字识别？不是很懂)、国防及工业领域。

成像技术

  说了这多数字图像处理，那图像从哪里来呢？也就是成像技术。主要有伽马射线成像、X射线成像、血管照相术、紫外波段成像、可见光及红外波段成像、微波波段成像、声波成像等等。设计太多知识，我也整不明白，各位观众老爷想了解的，自行百度关键字吧。

  说白了图像就是由一堆数字，那么当然可以由计算机直接凭空产生。这里就设计到计算机图形学，再结合图像处理，得到另外一个领域：三维建模。

参考

1. 冈萨雷斯, R. C. ), 伍兹, et al. 数字图像处理 : 第3版= Digital Image Processing,Third Edition : 英文[M]. 2010.
2. （4）图像增强- Part1. 对比度增强 ：https://blog.csdn.net/hhaowang/article/details/87278518
3. Saunders, C., Murray-Bruce, J. & Goyal, V.K. Computational periscopy with an ordinary digital camera. Nature 565, 472–475 (2019)

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