图像处理入门PPT教案.pptx

图像处理是计算机科学的一个重要分支，它涉及到对图像数据的获取、分析、处理和显示。在入门阶段，首先需要理解图像的数字化过程。这个过程包括图像的采样和量化，也就是将连续的图像转换为离散的数字表示。在《数字电路》课程中，我们学习了模拟信号到数字信号的转换（AD转换），在图像处理中，这一原理同样适用，不过是在二维空间内进行。 图像采样通常使用设备如电荷耦合元件（CCD），它是图像传感器的一种，能将光学影像转化为数字信号。根据采样的密度，我们定义了空间分辨率，即单位距离上的采样点数量，例如100dpi表示每英寸采样100次。此外，采样深度决定了每个像素的表示精度，例如，8位的灰度图每个像素可以表示从0（全黑）到255（全白）的256个不同灰度级别。 图像类型主要包括彩色图和灰度图。彩色图的表示通常依赖于色彩模型，如RGB、CMY、CMYK或HIS。彩色图可以转换为灰度图，例如通过将RGB颜色的红绿蓝分量按特定权重相加得到灰度值。色彩模型之间的转换可以通过转换矩阵来完成。 在MATLAB中，可以使用imread函数读取数字图像，读取后图像被表示为二维矩阵。医学图像处理是一个应用广泛的领域，包括X光片、CT片、超声图像、MRI图像和核医学图像等，这些通常都是灰度图像，有时会使用伪彩色增强视觉效果。 图像处理中的一个重要操作是灰度变换，它可以改变图像的亮度和对比度，以增强特定特征。常见的灰度变换包括正比、n次方根、对数、n次幂、反对数和反比变换。例如，幂次增强可以使图像的亮部和暗部对比度增大，而反比变换则会产生类似底片的效果。非线性灰度变换如对数和指数效应可以有效增强图像的细节，但过度使用可能会导致假轮廓的出现。分段线性化和二值化（2级灰度）常用于创建黑白图像，而直方图调整，尤其是直方图均衡化，能够优化图像的整体对比度，使其看起来更加均匀。 拉普拉斯变换在图像处理中用于边缘检测，特别是在二元图像中，通过二阶微分可以增强图像的边缘特征。在实际计算中，二阶偏微分通常用差分来近似。拉普拉斯算子的运用可以帮助识别图像中的显著变化，从而突出图像的轮廓和结构。 以上内容涵盖了图像处理的基本概念，包括图像的数字化、色彩模型、灰度变换、医学图像的应用以及直方图均衡化和边缘检测等关键知识点，这些都是图像处理初学者需要掌握的基础。