1.Image Processing-Introduction.pdf

### 数字图像处理简介 #### 一、数字图像与数字图像处理的概念 在《数字图像处理》（Digital Image Processing）一书中，冈萨雷斯（Rafael C. Gonzalez）和伍兹（Richard E. Woods）对数字图像及其处理技术进行了详尽的介绍。数字图像处理是计算机科学领域中的一个重要分支，其主要研究对象是如何通过数字计算来分析、修改和理解数字图像。 ##### 1.1 数字图像 - **定义**：数字图像是指将二维图像转化为一系列有限的数字值表示的方法，这些数字值被称为像素（picture elements or pixels）。每个像素代表图像中的一小块区域，并携带该区域的信息。 - **特点**： - 数字化意味着数字图像只能近似地表示实际场景。 - 像素的值通常表示灰度级别、颜色、高度或不透明度等特征。 - 常见的图像格式包括： - 单样本每像素（黑白或灰度） - 每像素三个样本（红、绿、蓝三色通道） - 每像素四个样本（红、绿、蓝三色通道加上一个不透明度通道，也称为Alpha通道） ##### 1.2 数字图像处理 - **定义**：数字图像处理是指利用计算机算法来改善图像的质量、提取有用的信息以及准备图像数据以便于存储、传输和机器感知的过程。 - **目的**： - 提高图像信息的人类可读性。 - 图像数据处理，便于存储、传输和为自主机器感知做准备。 - **应用范围**： - 改善图像质量，如去噪、锐化等。 - 图像分析，如目标识别、分割等。 - 计算机视觉任务，如场景理解、自主导航等。 #### 二、数字图像处理的历史 早期的数字图像处理始于20世纪20年代初，其中一个重要的应用是在新闻业中，用于报纸图片的远程传输。例如，Bartlane Cable Picture Transmissions 是当时的一项技术创新，它能够通过电缆将照片传输到远端的接收站进行打印。这标志着数字图像处理领域的起步。 随着科技的发展，数字图像处理逐渐成为一门独立且成熟的学科，广泛应用于医疗成像、工业检测、遥感卫星图像分析等多个领域。数字图像处理技术的发展，不仅极大地推动了科学研究的进步，也为日常生活中许多领域的技术革新提供了支持。 #### 三、数字图像处理的关键阶段 根据冈萨雷斯和伍兹的观点，数字图像处理可以分为几个关键阶段： 1. **低级处理**：输入为图像，输出也是图像。这一阶段的典型例子包括去噪、图像锐化等操作。 2. **中级处理**：输入为图像，输出为属性。中级处理涉及更高层次的分析，如物体识别和分割等。 3. **高级处理**：输入为属性，输出为理解。这一阶段的目标是对场景进行全面的理解，包括场景理解、自主导航等更为复杂的任务。 在整个课程中，我们将重点关注灰度图像的处理方法，并从低级处理开始，逐步过渡到中级处理的基本概念和技术。这些基础知识对于理解更高级别的图像处理技术和计算机视觉应用至关重要。 数字图像处理是一个综合性的学科，它涵盖了从基本的图像增强技术到复杂的计算机视觉应用等多个方面。通过对数字图像处理的学习和研究，不仅可以提高我们对图像信息的处理能力，还能促进相关领域的发展和技术进步。