数字图像处理(第三版)入门到放弃---第一章 绪论

数字图像处理---第一章 绪论


引言
1.1 什么是数字图像处理
1.1.1 数字图像定义:一幅图像在任何一对空间坐标的二维函数f(x,y)和它的幅值f称为该点处的强度和灰度,x,y和灰度值f是有限的离散数值。
1.1.2 像素:数字图像由有限数量的元素组成,每个元素都有特定的位置和幅值,这些元素称为图画元素。
1.1.3 数字图像处理:借助数字计算机来处理数字图像。
1.1.4 图像低级处理:初级操作,如降低噪声的图像预处理,对比度增强和图像尖锐化等。输入输出都是图像。
1.1.5 图像中级处理:涉及诸多任务,如分割,减少这些目标物的描述,以使其更适合计算机处理及对不同目标的分类识别。输入图像,输出是从这些图像中提取特征(如边缘、轮廓及各物体的标识等)。
1.1.6 图像高级处理: “理解”已识别目标的总体,认知。


1.2 数字图像处理的起源
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。


1.3 使用数字图像处理领域的实例
伽马射线  --> X射线 --> 紫外线 --> 可见光 --> 红外线 --> 微波 --> 无线电波
1.3.1 伽马射线成像:主要用途包括核医学和天文观测。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,检测收集放射线产生的图像。
1.3.2 X射线成像:医学诊断,天文学
1.3.3 紫外波段成像:显微镜方法和天文观测
1.3.4 可见光及红外波段成像:显微技术。遥感,自动视觉检测。
1.3.5 微波波段成像:雷达
1.3.6 无线电波成像:医学,核磁共振成像
1.3.7 使用其他成像方式的例子:超声波 


1.4 图像处理的基本步骤
第二章 图像获取:图像预处理,图像缩放
第三章和第四章 图像滤波与增强:图像增强,达到主观偏爱的基础
第五章 图像复原:以图像复原,客观的
第六章 彩色图像处理:彩色图像模型
第七章 小波与多分辨率处理:以不同分辨率来描述图像的基础。
第八章 压缩:指的是减少图像存储量或降低传输图像带宽的处理。
第九章 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。
第十章 分割:将一幅图像划分为它的组成部分或目标。
第十一章 表示和描述:把像素数据换成适合计算机处理的形式,特征提取
第十二章 目标识别:基于目标的描述给该目标赋予标志的过程。


1.5 图像处理系统的组成


问题域-->图像传感器-->专用图像处理硬件-->计算机   --图像处理软件--大容量存储能力---显示器


图像传感器:1、对我们希望成像的目标辐射的能量很敏感。2、数字化器: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:快速数据吞吐的功能。
计算机:通用的图像处理系统。
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:1024*1024像素 每个像素8bit 需要压缩。






第二章 数字图像基础
引言
2.1 视觉感知要素
  人体的视觉感知做比较
2.1.1 人眼的结构
  人眼有三层薄膜包围:角膜与巩膜外壳、脉络膜和视网膜。
2.1.2 眼睛中图像的形成
  普通相机:镜头有固定的焦距,各种距离的聚焦是通过改变镜头和成像平面间的距离实现的,胶片放置在成像平面上。
  人眼:晶状体和成像区域(视网膜)之间的距离是固定的,实现正确聚焦的焦距是通过改变晶状体的形状来得到的。
2.1.3 亮度适应和辨别
  视觉系统往往会在不同强度区域的边界处出现“下冲” 和“上冲”。
  同时对比:
  错觉


2.2 光和电磁波谱
   波长:入=c/v  (c:光速 2.998×10^8,v:频率)
   E=hv  (h:普朗克常数)


2.3 图像感知和获取
2.3.1 使用单个传感器获取图像:光二极管
2.3.2 使用条带传感器获取图像:内嵌传感器组成传感器带
2.3.3 使用传感器阵列获取图像:CCD阵列
2.3.4 简单的图像形成模型
      二维图像f(x,y),  0<f(x,y)<∞
      f(x,y)=i(x,y)r(x,y)  
      i(x,y):入射到被观察场景的光源照射总量, 0<i(x,y)<∞,取决于照射源;
      r(x,y):场景中物体所反射的光照总量,0<r(x,y)<1, 0:吸收,1:全反射,取决于物体的特性

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