科大数字图像处理复习 (2).docx

【图像处理概述】 数字图像处理是一门广泛的学科，它涵盖了从图像采集到图像分析和理解的多个层次。在科大的课程中，数字图像处理通常包括以下几个核心层面： 1. **图像采集与存储**：这是图像处理的第一步，涉及到将真实世界的场景转化为数字形式。图像存储模块用于保存图像数据，通常以像素矩阵的形式表示，每个像素代表图像中的一个特定位置的色彩信息。 2. **图像转换与预处理**：这一阶段涉及将模拟图像转换为数字图像，包括采样和量化过程。模拟图像处理基于连续数学，而数字图像处理则依赖于离散数学。图像分辨率是区分两者的关键指标，数字图像的分辨率是像素的数量，而模拟图像的分辨率是扫描线的数量。 3. **图像增强与复原**：图像增强旨在提升图像的视觉效果，不考虑图像退化的原因，只关注提高视觉质量。常见的方法包括线性变换、非线性变换和分段变换。图像复原则需要根据图像退化机制，通过逆过程恢复原始图像，通常涉及傅立叶变换和逆滤波技术。 4. **图像分析与理解**：这包括图像分类、特征提取、目标检测等高级任务。例如，直方图均衡化可以增强图像的对比度，有助于图像分析；直方图规定化则可调整图像灰度分布，使其符合特定需求。 5. **图像分割**：图像分割是将图像分成具有相同特征的区域，如二值化，用于识别图像中的对象。区域增长法和区域分裂与合并是常用的分割技术。 6. **图像编码与压缩**：为了减少存储空间和传输带宽，图像需要进行编码和压缩，例如JPEG和PNG等标准。 7. **图像几何变换**：包括平移、旋转、缩放等，这些变换保持图像的几何结构，常用于图像配准和矫正。 8. **图像复原中的挑战**：在有噪声的图像中，逆滤波恢复可能会放大噪声。解决方法包括自适应滤波和正则化技术，以降低噪声影响。 9. **色彩空间**：图像的色彩可以用不同的色彩空间表示，如RGB、HSV、CMYK等。其中，HSV色彩空间中的H表示色度，描述颜色的主波长，有助于理解和处理颜色信息。 10. **图像特征描述与表示**：链码是一种表示图像轮廓的方法，可以计算曲线长度和进行形状分析。欧拉数则用于描述图像的连通性，是图像分析的重要工具。 在实际应用中，图像处理广泛应用于医疗诊断、通信、制造业、安全监控、遥感等领域。随着深度学习和人工智能的发展，图像处理技术正在不断演进，为更多复杂任务提供解决方案。