数字图像处理与分析(贾永红).pdf 不要分

数字图像处理与分析是一门涉及利用计算机技术对图像进行采集、处理、分析和理解的学科。它主要研究图像的获取、转换、增强、恢复、识别和压缩等基本概念和方法，广泛应用于生物医学工程、卫星遥感、军事目标检测、工业自动化等领域。 在介绍数字图像处理系统时，需要理解整个系统的架构和构成。数字图像处理系统由多个模块组成，包括图像输入模块、图像处理模块、图像显示模块、图像存储模块和图像通信模块。其中，图像输入模块负责将现实世界的图像转换为计算机可以处理的数字形式；图像处理模块则对这些数字图像进行进一步的处理；图像显示模块将处理后的图像在屏幕上显示出来；图像存储模块则用于存储图像数据；图像通信模块则用于图像数据的传输和共享。 数字图像处理的特点是通过计算机处理来模拟人眼对图像的理解能力。在这一领域中，图像处理学的内容涉及图像数据的采集、处理、分析和理解等。图像处理学与多个相关学科之间存在着紧密的联系，例如计算机科学、光学、数学和心理学等。 图像的基本概念包括视觉原理、视觉适应性、对比灵敏度以及视觉感知的马赫带效应。这些视觉原理是研究人类视觉系统如何感知和解释图像的基础。视觉适应性指的是眼睛在不同光照条件下对光线强度变化的适应能力，而对比灵敏度指的是眼睛分辨不同亮度级别细节的能力。 在图像数字化过程中，像素是构成数字图像的基本单位，像素数则表示图像的分辨率。图像数字化设备包括扫描仪、数码相机等，它们的组成及性能直接影响到数字图像的质量。 直方图是图像处理中的重要工具，它是表示图像亮度分布的一种图表，其性质和应用包括灰度级分布的描述、图像处理中的阈值选取等。图像处理的基本功能包括图像增强、图像复原和图像重建等，其中图像增强是为了改善图像质量，而图像复原则是恢复退化图像，图像重建则是从部分信息重建完整图像。 图像变换是将图像从空间域转换到其他域的一种方法，常见的有傅立叶变换、哈达玛变换和小波变换等。这些变换在图像分析和处理中起着至关重要的作用。例如，傅立叶变换可以将图像从空间域转换到频域，便于进行频率域的分析和处理。 图像增强是数字图像处理中常用的技术，目的是为了改善图像质量，增强图像中感兴趣部分的视觉效果。常见的图像增强方法包括灰度级校正、直方图均衡化、梯度锐化法、高通滤波法等。这些方法通过不同的数学变换和技术手段，对图像的对比度、亮度、锐利度等进行调整，以达到最佳的视觉效果。 图像的重建是根据图像的退化模型，通过数学运算恢复原始图像的过程。图像重建在医疗成像、卫星图像处理等领域有着重要的应用价值。图像重建技术包括反卷积、有约束最小二乘复原等方法，通过这些方法可以恢复被噪声或其他因素破坏的图像信息。 数字图像处理与分析是一个多学科交叉融合的领域，它不仅需要计算机科学技术的支持，还需要光学、数学、心理学等多方面的知识。通过学习和掌握这些知识，可以对数字图像进行有效的处理和分析，进而解决实际问题。