### 数字图像处理知识点梳理
#### 一、数字图像处理概论
- **图像定义**:图像是对现实世界中物体或场景的一种视觉记录或表示形式。它可以通过各种方式捕捉和展示,包括模拟图像和数字图像。
- **模拟图像**:指那些空间坐标和明暗程度都是连续变化的图像,这类图像不能被计算机直接处理。
- **数字图像**:指图像的空间坐标和灰度均不连续,而是通过离散数值(通常是整数)来表示的图像。它是计算机可以处理的图像类型。
- **数字图像处理定义**:利用计算机对数字图像进行一系列处理(如去噪、增强、复原、分割、特征提取、识别等),以获取期望结果的技术。
- **数字图像处理的特点**:
- **处理精度高**:数字图像处理能够实现非常高的处理精度,确保处理结果的准确性和一致性。
- **易于控制处理效果**:处理参数和算法的选择使得处理过程更加可控。
- **处理的多样性**:针对不同的应用场景,可以选择多种处理技术和算法。
- **图像数据量庞大**:数字图像通常包含大量的数据,这对存储和传输提出了挑战。
- **技术综合性强**:数字图像处理技术涉及多个学科领域,如数学、计算机科学等。
- **数字图像处理的目的**:
- **提高图像的视感质量**:包括去除噪声、改变亮度和颜色、增强或抑制某些图像成分等。
- **提取图像特征或信息**:作为模式识别和计算机视觉的预处理步骤。
- **数据变换与压缩**:为了便于图像的存储和传输。
- **数字图像处理的主要研究内容**:
- **图像的数字化**:将光学图像转化为数字形式,包括采样和量化等步骤。
- **图像增强**:改善图像的视觉效果,提高有用信息的可见性。
- **图像恢复**:对退化的图像进行复原处理,如去除运动模糊、散焦模糊等。
- **图像编码**:简化图像表示,减少存储和传输所需的数据量。
- **图像重建**:由二维图像重建三维图像,例如CT图像。
- **图像分析**:对图像中的目标进行分割、分类、识别和描述。
- **特征提取**:提取图像的形状、纹理和颜色等特征。
- **图像隐藏**:包括数字水印技术、图像信息伪装等。
- **图像通信**:涉及图像传输的标准和协议等。
- **图像工程的三个层次**:
- **图像处理**:从图像到图像的处理过程,如增强、复原等。
- **图像分析**:从图像到数据的转换,涉及目标检测和测量。
- **图像理解**:从图像到解释的过程,即理解图像内容和意义。
- **数字图像处理的应用领域**:
- **通信**:图象传输、电视电话等。
- **宇宙探测**:星体图片处理。
- **遥感**:地形、地质、矿产资源调查等。
- **生物医学**:CT、X射线成像、B超等。
- **工业生产**:产品质量检测、生产过程控制等。
- **军事应用**:目标侦察、制导系统等。
- **公安司法**:现场照片处理、指纹鉴定等。
- **档案修复**:过期文档的修复和处理。
- **娱乐产业**:电影特技、动画制作等。
- **数字图像处理的发展趋势**:
- **提高处理精度和速度**:随着硬件技术的进步,处理速度和精度不断提高。
- **软件方法的研究开发**:不断探索新的算法和技术。
- **边缘学科的研究**:跨学科合作,如与生物学、物理学等领域的结合。
- **理论研究的加强**:深化对图像处理原理和机制的理解。
- **标准化问题**:推动图像处理领域的标准化进程。
#### 二、数字图像处理基础
- **电磁辐射波谱**:电磁辐射波包括无线电波、微波、红外线、可见光、紫外线、X射线和γ射线。其中,可见光波长范围约为400nm至700nm。
- **太阳的电磁辐射波**:太阳辐射的能量主要集中在可见光范围内,可见光的不同波长呈现出不同的颜色,如紫、蓝、绿、黄、橙、红等。
数字图像处理是一门涉及多个学科领域的综合性技术,旨在通过计算机对数字图像进行各种处理,以达到特定的应用需求。随着技术的发展,数字图像处理的应用越来越广泛,不仅限于科学研究,在日常生活和娱乐行业中也有着重要的作用。