图像处理：表示与描述

数字图像处理基本知识图像处理最早出现于 20 世纪 50 年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。

数字图像处理作为一门学科大约形成于 20 世纪 60 年代初期。

早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。

图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。

数字图像处理常用方法：1 ）图像变换：由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。

因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。

目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。

2 ）图像编码压缩：图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。

压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。

编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。

3 ）图像增强和复原：图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。

图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。

如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。

图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立“降质模型”，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。

4 ）图像分割：图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。

图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。

虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。

《数字图像处理》教学大纲
一、课程简介
数字图像处理是机器视觉、模式识别、医学图像处理等的基础，本课程为工程专业的学生提供数字图像处理的基本知识，是理论性和实践性都很强的综合性课程。

课程内容广泛涵盖了数字图像处理的基本原理，包括图像采样和量化、图像算术运算和逻辑运算、直方图、图像色彩空间、图像分割、图像形态学、图像频域处理、图像分割、图像降噪与图像复原、特征提取与识别等。

二、课程目标
通过本课程学习，学生可以掌握数字图像处理的基本方法，具备一定的解决图像处理应用问题的能力，培养解决复杂工程问题的能力。

具体目标如下：
1.掌握数字图像处理的基本原理、计算方法，能够利用专业知识并通过查阅资
料掌握理解相关新技术，对检测系统及处理流程进行创新性设计；
2.能够知晓工程领域中涉及到的数字图像处理技术，理解其适用场合、检测对
象及条件的限制，能根据给定的目标要求，针对工业检测中的工程问题选择和使用合适的技术和编程，进行仿真和分析；
3.能够知晓工程领域中所涉及的现代工具适用原理及方法，根据原理分析和仿
真结果，进行方案比选，确定设计方案，具有检测算法的设计能力；
4.通过校内外资源和现代信息技术，了解数字图像处理发展趋势，提高解决复
杂工程问题的能力。

三、课程目标对毕业要求的支撑关系
四、理论教学内容及要求
四、实验教学内容及要求
五、课程考核与成绩评定
六、教材及参考书。

图像处理课程说明二、课程描述《图像处理》课程是电子信息工程专业选修的专业课程。

本课程是模式识别、计算机视觉、图像通讯、多媒体技术等学科的基础，是一门多学科交叉、理论性和实践性都很强的综合性课程，是电子信息类专业学生的一门重要专业课程。

通过对本课程的学习，使学生了解图像的基本概念、图像形成的原理，掌握图像处理的理论基础和技术方法，着重掌握数字图像的增强、复原、压缩和分割的基本理论和实现方法，为将来从事相关领域工作和科研奠定基础。

主要内容：1．图像处理基础（数字图像的采样、量化过程及数字图像的表示形式；常用数字图像文件格式）2．图像增强（灰度变换、直方图增强处理、锐化处理）3．图像复原（图像退化/复原过程的模型、噪声模型）4．图像压缩编码（静止图像压缩编码标准－JPEG；运动图像压缩编码标准－MPEG；基本的图像编码方法，如无失真变长编码、位平面编码、游程编码。

）5．图像分割及特征提取（图像分割的概念、基于边缘检测、阈值的分割方法）6．形态学图像处理（二值形态学的基本运算，如腐蚀、膨胀、开运算和闭运算；二值图像的形态学处理，如形态滤波、边界提取、区域填充、骨架提取、物体识别；击中击不中变换。

）7．彩色与多光谱图像处理（三基色原理和CIE色度图；RGB 模型和HSI 模型；伪彩色处理、全彩色处理基础及彩色变换的常用方法。

）三、使用教材及主要参考书或资料使用教材：《数字图像处理》李俊山编，清华大学出版社。

本书较全面地介绍了数字图像处理的基本概念、基本原理、基本技术和基本方法。

全书正文有10章，内容包括绪论、数字图像处理基础、图像变换、图像增强、图像恢复、图像压缩编码、图像分割及特征提取、形态学图像处理、彩色与多光谱图像处理以及目标表示与描述等。

内容基本上覆盖了数字图像处理技术知识专题及发展动向。

本书内容新颖，语言精练，表述通俗，图文并茂，注重实践，系统性强。

本书可作为高等院校信息工程、电子工程、通信工程、信号与信息处理、模式识别与智能系统、生物医学工程、计算机科学与技术、遥感等学科硕士研究生和大学本科高年级学生的专业基础课教材。

数字图像处理知识点总结第一章导论1.图像：对客观对象的一种相似性的生动性的描述或写真.2.图像分类：按可见性（可见图像、不可见图像），按波段数（单波段、多波段、超波段），按空间坐标和亮度的连续性（模拟和数字)。

3.图像处理：对图像进行一系列操作，以到达预期目的的技术。

4.图像处理三个层次:狭义图像处理、图像分析和图像理解。

5.图像处理五个模块：采集、显示、存储、通信、处理和分析。

第二章数字图像处理的基本概念6.模拟图像的表示：f（x，y)＝i（x,y)×r(x，y），照度分量0< i（x,y）< ∞ ，反射分量0 <r（x,y）〈1.7.图像数字化:将一幅画面转化成计算机能处理的形式——数字图像的过程。

它包括采样和量化两个过程。

像素的位置和灰度就是像素的属性。

8.将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样。

采样间隔和采样孔径的大小是两个很重要的参数。

采样方式：有缝、无缝和重叠。

9.将像素灰度转换成离散的整数值的过程叫量化。

10.表示像素明暗程度的整数称为像素的灰度级（或灰度值或灰度）。

11.数字图像根据灰度级数的差异可分为:黑白图像、灰度图像和彩色图像。

12.采样间隔对图像质量的影响：一般来说，采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率低，质量差,严重时出现像素呈块状的国际棋盘效应；采样间隔越小，所得图像像素数越多，空间分辨率高，图像质量好，但数据量大。

13.量化等级对图像质量的影响：量化等级越多，所得图像层次越丰富，灰度分辨率高，图像质量好，但数据量大;量化等级越少,图像层次欠丰富，灰度分辨率低，会出现假轮廓现象,图像质量变差，但数据量小.但在极少数情况下对固定图像大小时，减少灰度级能改善质量，产生这种情况的最可能原因是减少灰度级一般会增加图像的对比度。

例如对细节比较丰富的图像数字化.14.数字化器组成：1)采样孔:保证单独观测特定的像素而不受其它部分的影响。

2)图像扫描机构：使采样孔按预先确定的方式在图像上移动。

数字图像处理基本操作及灰度调整实验报告实验目的1.掌握数字图像处理的基本概念和原理。

2.学会使用Python编程语言进行图像处理。

3.理解并实现图像灰度调整的方法。

4.分析实验结果，讨论图像处理方法的优缺点。

2.1 数字图像处理概述数字图像处理（Digital Image Processing，DIP）是一门研究使用计算机对图像进行处理的技术。

它的目的是改善图像的质量，使之更适合人类或计算机对图像进行观察和分析。

数字图像处理涉及到图像采集、存储、传输、分析以及图像的恢复等方面。

2.2 图像的表示和描述数字图像由图像元素（像素）组成，每个像素有一个对应的灰度值。

灰度值表示像素的亮度，通常用8位二进制数表示，其范围为0~255。

像素的灰度值越高，亮度越高。

数字图像可以表示为一个矩阵，矩阵中的每个元素对应一个像素的灰度值。

彩色图像通常采用RGB颜色模型，每个像素包含三个分量，分别对应红色、绿色和蓝色通道的亮度。

2.3 图像灰度调整图像灰度调整是指调整图像像素的灰度值，以改善图像的质量。

常用的图像灰度调整方法有：1.线性灰度变换：通过线性映射关系改变图像灰度值，可以实现图像亮度的调整和对比度的拉伸。

2.直方图均衡化：通过调整图像的灰度直方图，使其均匀分布，可以提高图像的对比度。

•操作系统：Windows 10•编程语言：Python 3.8•图像处理库：OpenCV 4.5.2•集成开发环境：Visual Studio Code4.1 图像读取和显示首先，我们需要使用OpenCV库读取和显示图像。

以下是读取和显示图像的Python代码：4.2 图像灰度化为了便于后续的灰度调整操作，我们需要将彩色图像转换为灰度图像。

以下是图像灰度化的Python代码：4.3 灰度调整接下来，我们将对图像进行灰度调整。

首先，实现线性灰度变换。

以下是线性灰度变换的Python代码：4.4 图像直方图均衡化直方图均衡化是一种能够提高图像对比度的方法。

图像处理和计算机视觉是现代科技中的两个重要领域。

它们基于数学、物理、统计学以及人工智能等多个学科的理论和方法，通过对图像和视频数据的获取、存储、处理和解释，来实现对现实世界的观察、分析和理解。

本文将探讨的基本概念、原理、应用以及未来发展趋势。

一、图像处理基础1.1 图像获取与表示图像处理的基础是对图像的获取和表示。

图像获取可以通过摄影、扫描、摄像等多种方式实现。

而图像的表示一般采用二维数组来描述，其中每个元素代表图像上的一个像素点，其数值表示该点的亮度和颜色信息。

常用的图像格式包括JPEG、PNG、BMP 等。

1.2 图像增强与滤波图像增强是指通过调整亮度、对比度、色彩饱和度等参数来改善图像质量。

而图像滤波则是利用数学滤波算法，对图像进行去噪、边缘检测、模糊等处理。

其中常用的图像滤波算法包括中值滤波、高斯滤波、Sobel算子等。

1.3 特征提取与分割图像特征是指图像中具有独特性、稳定性以及代表性的图像部分。

图像分割则是指将图像分成若干个子图像，使得每个子图像中具有某种相似性质，比如颜色、纹理、形状等。

而特征提取和分割是图像识别、目标检测、场景分析等高级图像处理任务的基础。

二、计算机视觉概述计算机视觉是指利用计算机科学和数学方法，将数字图像和视频数据转换为高层次的、语义化的信息，以实现对场景、物体、事件等的理解和判断。

计算机视觉有着广泛的应用领域，包括医疗、安防、自动驾驶、机器人等。

2.1 特征检测与描述特征检测和描述是计算机视觉中最基础的任务之一。

这个任务要求从一张或多张图像中检测出代表特定物体、场景或运动的特征，如角点、边缘、SIFT特征等。

这些特征被用来描述图像的几何特性和外观，从而使得计算机视觉系统能够准确地识别和跟踪实体。

2.2 目标检测与跟踪目标检测和跟踪是计算机视觉中比较复杂的任务。

目标检测要求在图像中定位出某个目标，并给出其所属类别。

而目标跟踪则要求在视频数据中连续追踪目标的位置、速度和姿态等变化。

第十一章 图像描述和分析灰度描述基于边界的表达基于区域的表达基于变换的表达基于边界的描述基于区域的描述纹理描述形状分析图像分析是一种描述过程，研究用自动或半自动系统，从图像中提取有用数据或信息生成非图的描述或表达。

图像分析：图像分割、特征提取、符号描述、纹理分析、运动图像分析和图像的检测与配准。

预处理图像分割特征提取分类描述符号表达识别跟踪图像理解输入图像第十一章 图像描述和分析第十一章 图像描述和分析通过图像分割可得到图像中感兴趣的区域，即目标。

图像中目标的表达/表示和描述：先需要将目标标记出来，这时主要考虑目标像素的连通性。

在此基础上，可以对目标采取合适的数据结构来表达，并采用恰当的形式描述它们的特性。

第十一章 图像描述和分析图像分割结果得到了区域内的像素集合，或位于区域边界上的像素集合，这两个集合是互补的。

与分割类似，图像中的区域可用其内部(如组成区域的像素集合)表达，也可用其外部（如组成区域边界的像素集合）表达。

一般来说，如果关心的是区域的反射性质，如灰度、颜色、纹理等，常用内部表达法；如果关心的是区域形状、曲率，则选用外部表达法。

第十一章 图像描述和分析表达是直接具体地表达目标，好的表达方法应具有节省存储空间、易于特征计算等优点。

描述是较抽象地表达目标。

好的描述应在尽可能区别不同目标的基础上对目标的尺度、平移、旋转等不敏感，这样的描述比较通用。

描述可分为对边界的描述和对区域的描述。

此外，边界和边界或区域和区域之间的关系也常需要进行描述。

第十一章 图像描述和分析表达和描述是密切联系的。

表达的方法对描述很重要，因为它限定了描述的精确性；而通过对目标的描述，各种表达方法才有实际意义。

表达和描述又有区别，表达侧重于数据结构，而描述侧重于区域特性以及不同区域间的联系和差别。

表达和描述抽象的程度不同，但其分别的界限是相对的。

第十一章 图像描述和分析对目标特征的测量是要利用分割结果进一步从图像中获取有用信息，为达到这个目的需要解决两个关键问题：选用什么特征来描述目标如何精确地测量这些特征常见的目标特征分为灰度、颜色、纹理和几何形状特征等。

数字图像处理考试复习资料第⼀章：图像的概念: 图像是对客观存在的物体的⼀种相似性的、⽣动的写真或描述。

图像处理：对图像进⾏⼀系列操作，达到预期⽬的处理。

数字图像处理的三个层次：(1)狭义的图像处理：(图像——图像的过程)指对图像进⾏各种操作以改善图像的视觉效果或进⾏压缩编码减少存储空间和传输时间等。

(2)图像识别与分析：(图像——数值或符号的过程)对图像中感兴趣的⽬标进⾏检测和测量，建⽴对图像的描述。

(3)图像理解：(图像——描述及解释)在图像处理与识别的基础上，基于⼈⼯智能和认知理论，研究图像中各⽬标的性质和它们之间的相互联系，对图像内容的含义加以理解以及对原来景观场景加以描述，从⽽指导和规划⾏动。

数字图像处理的特点：（1）精度⾼：对于⼀幅图像⽽⾔，数字化时不管是⽤4⽐特还是8⽐特和其它⽐特表⽰，只需改变计算机中程序的参数，处理⽅法不变。

所以从原理上讲不管对多⾼精度的数字图像进⾏处理都是可能的。

⽽在模拟图像处理中，要想使精度提⾼⼀个数量级，就必须对装置进⾏⼤幅度改进。

（2）再现性好：不管是什么数字图像，均⽤数组或数组集合表⽰。

在传送和复制图像时，只在计算机内部进⾏处理，这样数据就不会丢失或遭破坏，保持了完好的再现性。

⽽在模拟图像处理过程中，就会因为各种⼲扰因素⽽⽆法保持图像的再现性。

（3）通⽤性、灵活性强：不管是可视图像还是X光图像、热红外图像、超声波图像等不可见光图像，尽管这些图像⽣成体系中的设备规模和精度各不相同，但当把这些图像数字化后，对于计算机来说，都可同样进⾏处理，这就是计算机处理图像的通⽤性。

第⼆章图像数字化是将⼀幅画⾯转化成计算机能处理的形式——数字图像的过程。

采样：将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样。

采样间隔和采样孔径的⼤⼩是两个很重要的参数。

量化：将像素灰度转换成离散的整数值的过程叫量化。

⼀幅数字图像中不同灰度值的个数称为灰度级数，⽤G表⽰。

图像数字化⼀般采⽤均匀采样和均匀量化⽅式。

计算机图形学基础知识计算机图形学是研究如何利用计算机生成和处理图形的学科。

它涵盖了许多领域，如计算机图像处理、计算机辅助设计和虚拟现实等。

掌握计算机图形学的基础知识对于理解和应用这些领域至关重要。

本文将为您介绍计算机图形学的基础知识，并分步详细列出相关内容。

1. 图形学的基础概念- 图形：在计算机图形学中，图形指的是一系列点、线和曲面等的集合。

- 图像：图像是图形学的一种特殊形式，它是由像素组成的二维数组。

- 基本元素：计算机图形学中的基本元素包括点、线和曲面等。

它们是构成图形的基本构件。

2. 图像表示与处理- 位图图像：位图图像是由像素组成的二维数组，每个像素保存着图像的颜色信息。

- 矢量图形：矢量图形使用几何形状表示图像，可以无损地进行放缩和旋转等操作。

- 图像处理：图像处理包括图像的增强、滤波、压缩和分割等操作，用于改善和优化图像。

3. 坐标系统和变换- 坐标系统：坐标系统用于描述和定位图形。

常见的坐标系统有笛卡尔坐标系统和极坐标系统等。

- 变换：变换是指将图形在坐标系统中进行移动、缩放和旋转等操作。

4. 二维图形学- 线性插值：线性插值是计算机图形学中常用的插值方法，用于在两点之间生成平滑的曲线。

- Bézier曲线：Bézier曲线是一种常用的数学曲线模型，可以用于生成平滑的曲线。

- 图形填充：图形填充是指将图形的内部区域用颜色填充，常用的填充算法有扫描线填充算法和边界填充算法。

5. 三维图形学- 三维坐标系统：三维坐标系统用于描述和定位三维空间中的点、线和曲面等。

- 三维变换：三维变换包括平移、缩放、旋转和投影等操作，用于改变和调整三维图形。

- 计算机动画：计算机动画是利用计算机生成连续变化的图像序列，用于呈现逼真的动态效果。

总结：计算机图形学是研究利用计算机生成和处理图形的学科。

它涵盖了图像表示与处理、坐标系统和变换等基础知识。

在二维图形学中，线性插值和Bézier曲线是常用的技术，图形填充则可以实现对图形内部区域的着色。