第7讲 图像处理基础

图像处理的基础知识随着科技的飞速发展，图像处理在我们的生活中变得越来越普遍。

无论是在社交媒体上发布照片，还是在医学诊断中使用CT扫描，图像处理技术都在起到重要的作用。

那么，什么是图像处理？它又包括哪些基础知识？本文将为您揭秘。

图像处理是指对数字图像进行操作和改进的过程，其目的是获得更好的图像质量或从图像中提取出特定的信息。

而这个过程主要涉及三个方面：图像获取、图像增强和图像分析。

首先，图像获取是指通过摄像头、扫描仪或其他设备获取图像。

在获取图像的过程中，我们需要考虑到光线、传感器的质量、图像的分辨率等因素。

光线的强弱和角度会直接影响图像的清晰度和色彩鲜明度。

传感器的质量决定了图像的噪声水平和细节表现能力。

而图像的分辨率则决定了图像中所包含的信息量大小。

其次，图像增强是指通过调整图像的亮度、对比度、色彩平衡等参数来改善图像的质量。

这是在保持图像的真实性的前提下，尽可能地使图像更接近于我们所期望的结果。

例如，在一张夜晚拍摄的照片中，由于环境光线的不足，图像可能过暗。

此时，我们可以通过增加图像的亮度和对比度来增强图像的可见度。

图像增强的另一个重要应用是去除图像中的噪声。

噪声是在图像获取过程中引入的不希望出现的随机信号，它会使得图像模糊不清或者细节不清晰。

通过滤波方法，我们可以有效地去除图像中的噪声，以获得更清晰、更细节丰富的图像。

最后，图像分析是将对图像中的内容进行解释，通过对图像中的特征进行提取和识别来给予相应的判断和决策。

图像分析可以应用于许多领域，如医学、安全监控、机器视觉等。

以医学图像为例，通过图像分析可以帮助医生诊断病情。

医生可以通过CT扫描的图像分析，获得患者脑部的详细结构图像，以更好地了解病情和制定治疗方案。

图像处理还包括多个分支领域，如图像压缩、图像恢复和图像合成等。

图像压缩是指减少图像文件的存储空间，以便更好地存储和传输图像。

图像恢复是指通过对破坏或损坏的图像进行处理，尽可能地使其恢复到原始状态。

图像处理基础知识总结在当今数字化的时代，图像处理已经成为了一项至关重要的技术。

从我们日常使用的手机拍照，到医疗诊断中的影像分析，再到电影特效的制作，图像处理无处不在。

那么，什么是图像处理？它又包含哪些基础知识呢？接下来，就让我们一起走进图像处理的世界。

一、图像的基本概念图像，简单来说，就是对客观世界的一种视觉表达。

它可以是一张照片、一幅绘画，或者是通过计算机生成的图形。

图像可以分为两类：位图和矢量图。

位图，也称为点阵图，是由一个个像素点组成的。

每个像素点都有自己的颜色和亮度信息。

位图的优点是能够表现出丰富的色彩和细节，但缺点是在放大时会出现锯齿和模糊的现象。

矢量图则是通过数学公式来描述图像的。

它由线条、曲线和几何形状组成。

矢量图的优点是无论放大或缩小多少倍，图像都能保持清晰和锐利，但它在表现复杂的色彩和细节方面相对较弱。

二、图像的颜色模式颜色是图像中非常重要的一个元素。

常见的颜色模式有RGB 模式、CMYK 模式和灰度模式等。

RGB 模式是我们在电子设备中最常见的颜色模式。

它通过红（Red）、绿（Green）、蓝（Blue）三种颜色的不同比例混合来产生各种颜色。

在 RGB 模式中，每种颜色的取值范围是 0 到 255，当三种颜色都为 0 时，得到黑色；当三种颜色都为 255 时，得到白色。

CMYK 模式主要用于印刷行业。

它由青（Cyan）、品红（Magenta）、黄（Yellow）和黑（Black）四种颜色组成。

通过这四种颜色的不同比例混合，可以印刷出各种颜色的图像。

灰度模式则只有黑白灰三种颜色，每个像素点用一个 8 位的数值来表示其亮度，0 表示黑色，255 表示白色，中间的数值表示不同程度的灰色。

三、图像的分辨率分辨率是衡量图像清晰度的一个重要指标。

它通常表示为每英寸的像素点数（PPI）。

分辨率越高，图像越清晰，细节越丰富，但同时文件也会越大。

例如，我们常见的 72PPI 适用于在屏幕上显示的图像，而 300PPI 及以上则适用于高质量的打印图像。

第七讲数字化医疗影像图像处理冯庆宇【摘要】@@ 经过人体衰减的X射线被探测器获取并量化后,形成线性数字图像矩阵.该数字图像反映了人体的实际X射线吸收率,但无法用于临床诊断,必须经过图像处理,得到符合临床实际需求和人类视觉特性的图像[1].【期刊名称】《中国医疗设备》【年(卷),期】2011(026)002【总页数】7页(P145-151)【作者】冯庆宇【作者单位】【正文语种】中文编者按：数字化医疗影像图像处理包括图像增强的初级处理（输入与输出均为图像）、图像特征提取的中级处理（输入为图像，输出为特征）和图像分析理解的高级处理（智能识别，CAD等）。

实际医疗工作中，最普遍应用的是二维图像矩阵的图像增强，因此本文将主要介绍数字化医疗影像的基础和特点，并结合医疗实际应用介绍图像增强的方法和理论，同时对目前市场主流厂家的图像增强方法进行分析。

经过人体衰减的X射线被探测器获取并量化后，形成线性数字图像矩阵。

该数字图像反映了人体的实际X射线吸收率，但无法用于临床诊断，必须经过图像处理，得到符合临床实际需求和人类视觉特性的图像[1]。

数字图像是通过某种设备将模拟影像采样和量化而得，是空间坐标和灰度上都离散化并进行数字编码的图像，为连续图像的一种近似表达[2]。

对于一幅二维数字图像f(x,y)，空间坐标上的离散化称为采样，灰度上的离散化称为量化，采样和量化可以均匀或不均匀。

采样和量化后，数字图像形成了二维矩阵，采样值是决定一幅图像空间分辨率的主要参数，灰度级分辨率指在灰度级别中可分辨的最小变化。

数字图像通常采用2的整数次幂(N)进行量化，因此可以将某数字图像称为N级灰度分辨率。

此处的灰度级分辨率与通常所说的低对比度分辨率不同，仅是对数字图像的数学描述。

在实际工作中，对灰度差的分辨是一个高度主观的评判，受到空间分辨率、噪声等因素的影响。

数字图像处理可以在空间域和频率域实现。

空间域图像处理，是在像素组成的空间里直接对像素进行处理，它可以是在一幅图像像素点间的运算处理，也可以是数幅图像的相应像素点之间的运算处理。

学习电脑图像处理的基础知识电脑图像处理是一门涉及数字图像获取、处理和分析的技术。

在数字化快速发展的时代，图像处理技术成为了计算机科学和工程领域中不可或缺的一部分。

本文将介绍电脑图像处理的基础知识，以帮助读者了解这一领域的基本概念和方法。

一、图像的基本概念图像是由像素组成的二维或三维数据表达。

在计算机中，图像可以通过数字化的形式进行存储和处理。

每个像素代表了图像中一个离散的点，其包含了颜色和亮度等信息。

图像的尺寸由像素数目决定，像素密度越高，图像的细节也就越丰富。

二、图像获取与表示图像可以通过不同的方式获取，比如数码相机、扫描仪和医学成像设备等。

获取到的图像可以通过不同的格式进行表示，如位图（Bitmap）和矢量图（Vector）。

位图使用像素矩阵来描述图像，每个像素值表示其对应位置的颜色信息。

而矢量图使用数学方程来描述图像，可以无限放大而不失真。

三、图像的预处理在进行图像处理之前，通常需要对图像进行预处理。

图像的预处理包括了图像增强、降噪、图像平滑和图像增强等步骤。

图像增强可以使图像具有更好的视觉效果，降噪可以去除图像中的噪声，图像平滑可以使图像变得更加光滑，而图像增强可以增强图像的边缘和细节。

四、图像的滤波处理图像滤波是图像处理中常用的一种技术，它可以通过改变图像的像素值来实现图像的模糊、锐化、增强和边缘检测等功能。

常见的滤波方法包括线性滤波和非线性滤波。

线性滤波使用线性函数来改变图像的像素值，如均值滤波和高斯滤波等。

非线性滤波则使用非线性函数来改变图像的像素值，如中值滤波和边缘保持滤波。

五、图像的变换与编码图像变换是将图像在不同的坐标系中进行变换的过程。

常见的图像变换包括平移、旋转、缩放和仿射变换等。

图像编码则是将图像数据进行压缩和编码的过程，以减小图像数据的存储空间和传输带宽。

常见的图像编码方法包括无损编码和有损编码，其中有损编码可以在一定程度上牺牲图像的质量以减小数据的大小。

六、图像分割与特征提取图像分割是将图像分成若干个区域的过程，每个区域具有相似的特征。