《图像数字化与显示》课程主要涉及了图像处理领域的一些基础知识，包括图像的输入输出设备、人类视觉系统、图像数字化过程以及常见的图像格式。这门课程旨在帮助学习者理解和掌握数字图像的基本原理及其在实际应用中的操作。
图像输入输出设备是图像处理的基础。输入设备如扫描仪、摄像机和数码相机负责将现实世界中的图像转化为数字信号，以便计算机能够处理。输出设备如显示器、打印机和绘图仪则将这些数字图像还原出来。分辨率是衡量这些设备性能的关键参数，它决定了图像细节的精细程度。
人类视觉系统是图像处理研究的重要参照。人眼通过镜头聚焦光线，在视网膜上形成图像，由圆锥细胞和杆细胞感知光线并转化为神经信号。这个过程对理解数字图像的处理和显示有深远的影响。例如，人类视觉系统的盲点现象在图像处理中也有相应的理论和技术来模拟和补偿。
图像的数字化是一个将连续的模拟图像转换为离散的数字图像的过程。这个过程包括采样和量化两个步骤。采样是指在时间和空间上选取图像的特定点，量化则是将这些点的灰度值转换为有限的数字值。数字化后的图像通常以二维数组的形式存储，如C/C++中的`unsigned char A[256,256]`，每个元素代表一个像素的灰度值。
在图像处理中，常见的图像格式如BMP，是一种位图格式，包含未经压缩的像素数据，可以直接读取和显示。理解BMP格式的结构对于进行图像的读取和显示操作至关重要。
此外，图像的感知和表示、分辨率等概念对于理解图像的质量和处理效果非常重要。图像传感器，如在摄像机和扫描仪中的应用，是实现图像数字化的关键组件，它们通过采样和量化将光信号转化为电信号。
图像数字化与显示课程涵盖了图像处理的入门知识，包括设备原理、人类视觉系统的生物学基础、图像的数学描述以及数字化过程中的关键技术。这些知识对于从事图像处理、计算机视觉、数字媒体等相关领域的专业人士来说是非常基础且重要的。通过深入学习和实践，可以进一步掌握高级的图像处理技术，如图像增强、复原、识别等。
