主要记载学习数字图像处理的基本知识，仅供参考。

一、什么是图像处理？

二、图像的数字化表达

三、数字图像处理的基本知识

一、什么是图像处理？

图像处理就是对图像信息进行加工处理，满足实际的应用需求。

图像处理技术分为两大类：

模拟图像处理
数字图像处理（本文重点）

数字图像处理就是利用数字计算机或者其他高速、大规模集成数字硬件，对从图像信息转换来的数字信号进行某些数字运算或者处理，以提高图像的质量。

二、图像的数字化表达

1、图像的空间表达式：

$I=f(x,y,z,\lambda ,t)$

其中，I为图像像素点的强度，（x,y,z）代表图像像素的空间坐标，λ为波长，t为时间。上式为活动的、彩色的、三维的视频图像表达式。因此，对于

静止图像➡与t无关
单色图像➡与λ无关
平面图象➡与z无关

因此，我们主要讨论的平面的、静止的、单色的图像表达式为:

$I=f(x,y)$

2、图像采样

为了适应数字计算机的处理，必须对连续图像函数进行空间和幅值数字化。空间坐标（x,y）的数字化称为图像采样，而幅值数字化被称为灰度级量化。经过数字化后的图像成为数字图像。

3、数字图像的主要表示方法

1）灰度图像的阵列表示法

设连续图像 $f(x,y)$ 按等间隔取样，排成 $M\times N$ 阵列（一般取方阵列 $N\times N$ ）,如下图所示

图像阵列中每个元素（“点”）都是离散值，称为像素（pixel）。一般取阵列N 和灰度级C都是2的整数幂。即取 $N=2^{n}$ 及 $C=2^{n}$ .

2) 二值图像表示法

二值图像：就是只有黑白两个灰度级，即像素灰度级非1即0.如文字图片。

4、描述数字图像的基本参数

1）分辨率

图像分辨率：数字化图像的大小，对原始图像的采样分辨率，即该图像水平和垂直方向的像素个数。

屏幕分辨率：显示器屏幕上的最大显示区域，即水平与、垂直方向的像素个数。

像素分辨率：像素的宽和高之比一般为1：1

2）图像深度

图像深度：也称图像灰度、颜色深度。表示数字位图图像中每个像素上用于表示颜色的二进制数字位数。

显示深度：表示显示器上每个点用于显示颜色的二进制数字位数。

如显示器的显示深度小于数字图像的深度，就会使数字图像颜色的显示失真。

3）图像文件大小

用字节表示图像文件大小时，一副未经压缩的数字图像的数据量大小计算如下：

图像数据量大小=像素总数 $\times$ 图像深度 $\div$ 8 单位：BYTE

例如：一副640x640的256色图像为640x480x8/8=307200字节。

三、数字图像处理的基本知识

1、数字图像处理的几个基本目的

a) 以人为最终的信息接收者，其实主要目的是改善图像的质量。

b）以机器为对象，目的是使机器或计算机能自动识别目标，称为图像识别。

c)利用计算机系统解释图像，实现类似人类视觉系统理解外部世界，被称为图像理解或计算机视觉。其正确的直接要有知识的引导，与人工智能等学科有密切联系。

2、数字图像处理的基本特点

处理的大多是二维信息，数据量大
数字图像传输占用的频带较宽
数字图像中像素间的相关性较大，冗余比较多，有利于压缩。
数字处理技术综合性强
图像信息理论与通信理论密切相关
数字图像处理后很多情况是给人观察和评价的，因此受人的因素影响较大。

3、数字图像处理的主要研究内容

a) 图像变换：如傅里叶变换、沃尔什变化、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可以减少计算量，而且可以获得更有效的处理。目前小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特征，应用广泛。

（Matlab实现的傅里叶变换）

b）图像压缩编码：图像压缩编码技术可以减少图像的数据量，以便节省图像传输、处理时间和减少存储器容量。

c）图像增强和复原：目的是提高图像的质量，如去除噪声、提高清晰度等。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。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显。

（图像复原）（图像增强）

d) 图像分割：图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中物体的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。

e) 图像描述：图像描述是图像识别和理解的必要前提。二值图像可用几何特性描述：如边界描述和区域描述。

f) 图像分类：图像分类（识别）属于模式识别的范畴，其主要内容就是对图像经过某些出来后进行判决分类。

图像分类常用方法：

统计模式分类和句法模式分类
模糊模式识别和人工神经网络模式分类

4、数字图像处理的研究方法

数字图像处理研究的两个不同层次

人作为图像的接收者（Human readable）

图像处理研究的目的（包括获取、传输、处理、再现等）为更好满足人类视觉感知的要求，帮助人类改善其视觉能力---传统的图像处理。

计算机代替人作为图像的接收者（Machine readable）

由计算机实现人类视觉感知的功能，解决计算机视觉问题。利用模式识别、人工智能方法分析、理解和辨识图像的内容，解决图像认知问题。例如，图像分割文字识别、人体鉴别等问题。

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