第1章 数字图像处理与分析基础.7z

在本章“数字图像处理与分析基础”中，我们将深入探讨这一重要领域的核心概念和基础知识。数字图像处理是计算机科学的一个分支，它涉及到对图像数据的获取、转换、分析和解释，以提取有用信息或改善视觉效果。这个领域在诸多应用中发挥着关键作用，如医学成像、遥感、安全监控、图像识别以及人工智能等。 一、知识背景 数字图像处理的根基在于数学、计算机科学和信号处理。图像可以看作是二维空间中的像素数组，每个像素代表一个特定的强度值。在数字环境中，这些强度值通常用二进制表示，即0和1。这一过程称为图像的数字化，是将模拟图像转换为可由计算机处理的形式的关键步骤。 二、视觉信息学的角色 视觉信息学研究如何理解和利用视觉数据，它结合了计算机视觉、图像处理和机器学习等多个领域的理论。人类视觉系统能快速有效地解析复杂的视觉场景，理解图像中的物体、关系和含义。数字图像处理的目标就是模仿这种能力，创建能够识别和理解图像的算法。 三、相关学科概念和术语 1. 图像采集：通过相机、扫描仪等设备获取图像。 2. 图像表示：将图像转换为数字形式，包括灰度图像、彩色图像和多通道图像。 3. 图像增强：改善图像的视觉质量，如对比度调整、去噪等。 4. 图像变换：将图像从一种形式转换为另一种，如傅里叶变换用于频域分析。 5. 图像分割：将图像划分为具有特定特征的区域。 6. 特征提取：识别图像中的关键元素，如边缘、角点、纹理等。 7. 图像编码与压缩：减少图像数据量，便于存储和传输。 四、研究对象与应用领域 数字图像处理主要研究的对象包括静态图像、动态视频和多维数据。其应用广泛，包括医学诊断（如CT、MRI扫描）、遥感图像分析（土地覆盖分类、灾害监测）、安全监控（人脸识别、行为识别）、工业检测（缺陷检测、质量控制）、数字艺术和娱乐（图像编辑、特效制作）等。 五、特征、表达和格式 1. 特征：图像中的关键属性，如形状、颜色、纹理和运动，它们是图像识别和分类的基础。 2. 表达：将图像特征以数学形式表示，如向量、矩阵或高维空间的点。 3. 图像格式：不同的文件格式用于存储和传输图像数据，如JPEG用于压缩图像，PNG用于无损压缩，TIFF支持多种压缩方法和色彩深度。 本章将详细阐述这些概念，并通过实例来说明它们在实际问题中的应用。通过深入学习，我们可以掌握数字图像处理的基本原理和技巧，为后续章节的学习打下坚实的基础。