数字图像处理数字图像基础数字图像处理是将数字图像进行分析、处理和理解的过程，它的目标是提高数字图像的质量、抽取图像的特征、提取图像的信息和实现图像的应用。
数字图像处理技术已经渗透到几乎所有领域，如医学、电影、远程通讯、安全监控等。
数字图像处理基础知识包括采集、压缩、存储、预处理、增强、分割、特征提取、分类和应用。
图像采集采集是数字图像处理中最基础的环节，它将物理光学信号转化为数字信号。
常见的图像采集设备包括CCD、CMOS和磁介质等。
图像压缩图像压缩是将图像文件从原始大小减小，并通过各种手段来减少文件大小和传输时间的过程。
图像压缩通常有两种方式，一种是有损压缩，一种是无损压缩。
图像存储图像存储是将数字图像保存在计算机或外部储存设备中。
常用的图像存储格式包括BMP、PNG、JPEG和GIF。
图像预处理图像预处理是在进行其他数字图像处理操作之前，对原始图像进行预处理以去除噪声、平滑、增强、锐化等。
常见的预处理方法包括空间域滤波、频率域滤波、直方图均衡化、形态学操作等。
图像增强图像增强是为了改善图像的质量、提高图像的视觉效果和增强图像的细节而进行的操作。
常见的图像增强方法包括灰度拉伸、对数变换、伽马变换、直方图规定化等。
图像分割图像分割是将数字图像分成不同的区域并对这些区域进行分析和理解的过程。
图像分割可以有多种方法，包括阈值分割、区域分割、边缘分割等。
特征提取图像特征提取是从原始图像中提取一些相关的特征以便于后续的分类和识别。
特征提取的常见方法包括边缘检测、角点检测、纹理描述等。
图像分类图像分类是将数字图像按照其特征划分为不同的类别。
常见的图像分类算法有SVM、KNN、神经网络等。
应用数字图像处理在很多领域都有广泛的应用，如医学影像处理、智能交通、虚拟现实等。
最近，随着深度学习的兴起，数字图像处理技术也被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。
以上是数字图像处理的基础知识，数字图像处理应用广泛，研究数字图像处理可以掌握现代图像处理的基本技能，有利于提高计算机视觉，图像识别和其他领域的研究水平。
