《数字图像处理》知识点汇总课案.doc

什么是图像?“图”是物体投射或反射光的分布，“像” 是人的视觉系统对图的接受在大脑中形成的印象或反映。图像是客观和主观的结合。 数字图像是指由被称作象素的小块区域组成的二维矩阵。将物理图象行列划分后，每个小块区域称为像素（pixel）。对于单色即灰度图像而言，每个像素包括两个属性：位置和灰度。灰度又称为亮度，灰度用一个数值来表示，通常数值范围在0到255之间，即可用一个字节来表示。0表示黑、255表示白。 彩色图象可以用红、绿、蓝三元组的二维矩阵来表示。通常，三元组的每个数值也是在0到255之间，0表示相应的基色在该象素中没有，而255则代表相应的基色在该象素中取得最大值，这种情况下每个象素可用三个字节来表示。 数字图像处理就是利用计算机系统对数字图像进行各种目的的处理。 对连续图像f(x,y)进行数字化需要在空间域和值域进行离散化。空间上通过图像抽样进行空间离散，得到像素。像素亮度需要通过灰度级量化实现灰度值离散。数字图像常用矩阵来表示。 从计算机处理的角度可以由高到低将数字图像分为三个层次，分别为图像处理、图像分析和图像理解。这三个层次覆盖了图像处理的所有应用领域。(1). 图像处理指对图像进行各种加工，以改善图像的视觉效果；强调图像之间进行的变换。图像处理是一个从图像到图像的过程。(2). 图像分析指对图像中感兴趣的目标进行提取和分割，获得目标的客观信息（特点或性质），建立对图像的描述；图像分析以观察者为中心研究客观世界，它是一个从图像到数据的过程。(3). 图像理解指研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，得出对图像内容含义的理解及原来客观场景的解释；图像理解以客观世界为中心，借助知识、经验来推理、认识客观世界，属于高层操作（符号运算）。 图像处理、图像分析和图像理解是处在三个抽象程度和数据量各有特点的不同层次上。图像处理是比较低层的操作， 它主要在图像像素级上进行处理， 处理的数据量非常大。图像分析则进入了中层，分割和特征提取把原来以像素描述的图像转变成比较简洁的非图像形式的描述。图像理解主要是高层操作， 基本上是对从描述抽象出来的符号进行运算，其处理过程和方法与人类的思维推理有许多类似之处。 数字图像处理的历史与数字计算机的发展密切相关，它必须依靠数字计算机及数据存储、显示和传输等相关技术的发展。 成像需要能量源。物体通过反射能量源的能量或者影响透射的能量来形成在一定空间范围内的能量差异形成图像。最主要的能量形式是电磁能谱，其他主要的能源包括声波、超声波和电子（用于电子显微镜）等。电磁能谱包括很宽的频谱范围，包括伽马射线、X射线、紫外线、可见光、红外线、微波、无线电波等。伽马射线成像的主要用途包括医学和天文观测。X光片、血管照相术，头部CT切片都属于X射线在医学诊断上的应用。紫外光的应用多种多样，如平板印刷技术、工业检测、显微镜方法、激光、生物图像、天文观测。 数字图象处理系统由图象数字化设备、 图象处理计算机和图象输出设备组成。 数字图像处理的主要研究内容很多，如图像变换、图像压缩编码、图像增强和复原、图像分割、图像描述、图像识别、图像隐藏等。 图像变换指采用各种图像变换方法对图像进行间接处理，有利于减少计算量并进一步获得更有效的处理。 图像压缩编码技术可以减少描述图像的数据量，以便节约图像存储的空间，减少图像的传输和处理时间。图像压缩有无损压缩和有损压缩两种方式。 图像的增强和复原的目的是为了改善图像的视觉效果，如去除图像噪声，提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中感兴趣的部分。图像复原要求对图像降质的原因有所了解，根据图像降质过程建立“退化模型”，然后采用滤波的方法重建或恢复原来的图像。 图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割将图像中有意义的特征提取出来（物体的边缘、区域），它是进行进一步图像识别、分析和图像理解的基础。虽然目前已研究出了不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。 图像描述是图像分析和理解的必要前提，它是用一组数量或符号（描述子）来表征图像中被描述物体的某些特征。 图像识别是人工智能的一个重要领域，是图像处理的最高境界。一副完整的图像经预处理、分割和描述提取有效特征之后，进而由计算机系统对图像加以判决分类。 图像隐藏是指媒体信息的相互隐藏，包括数字水印、图像的信息伪装等内容。 人眼有许多视觉现象影响对图像的感觉。人眼的主要视觉现象包括：对亮度的适应能力、同时对比度、对比灵敏度、马赫带现象、空间错觉、主观轮廓。 人眼对亮度的适应能力：人眼的适应亮度范围很宽1010，同时识别亮度范围很有限的：（适应的范围宽，同时识别范围窄），光强客观是存在的，主观感觉是以光强的对数成线性关系（正比）的。 人眼同时对比度。由于人眼对亮度有适应能力，因