数字图像处理入门1

1Digital Image Processing数字图像处理课程简介本课程为计算机科学与技术、电子科学与技术、信息与通信工程、控制科学与工程以及电气工程等学科下研究生的专业基础课。

主要内容课程共分三大部分：第一部分：介绍数字图像处理的基础知识，包括绪论、图像与视觉系统、图像变换等;第二部分：介绍图像处理的基本方法，包括图像增强、图像复原及图像压缩等;第三部分：介绍图像分析的基本原理和技术，包括图像分割、图像描绘及特征提取等。

教学目标⏹基本：完成课程学习，通过考试，获得学分。

掌握数字图像处理的基本概念和研究方法，相关交叉学科的基本知识；⏹提高：能够将所学知识和内容用于课题研究；⏹再提高：通过数字图像处理课程的学习，改进思维方式。

教材及参考书第一章绪论绪论⏹前言⏹数字图像处理的起源⏹数字图像处理的基本概念与研究内容⏹数字图像处理与其他学科的关系⏹数字图像处理的主要应用⏹数字图像处理的发展动向前言“百闻不如一见”One picture is worth more than ten thousand words.在人类接受的信息中，听觉信息占约20％，视觉信息占约60％，其他如味觉、触觉等总起来不过占约20％。

所以，作为传递信息的重要手段—图像信息是十分重要的。

第一节数字图像处理的起源（1）世界上第一幅实景照片(1827)数字图像的应用之一是在报业，20世纪20年代的海底电缆使得伦敦与纽约之间图片的传输从过去的一个多星期缩短到3个小时以内。

1921年经编码后用电报打印机打印的图像1929年通过海底电缆从伦敦传输到纽约的一幅照片第一节数字图像处理的起源（2）二十世纪二十年代：图像远距离传输第一节数字图像处理的起源二十世纪五十年代：伴随着技术进步，数字计算机发展到一定水平，尤其是大规模的存储和显示系统的发展，数字图象处理引起巨大关注。

第一节数字图像处理的起源进实验室（Jet PropulsionLaboratory，JPL）运用计算机处理了由“旅行者7号”发回的月球表面照片。

数字图像处理的基础知识数字图像处理是一种以计算机为基础的处理图像的技术。

它的核心是数字信号处理技术，其中包括数字滤波、傅里叶变换、数字图像处理等等。

数字图像处理主要是针对图像进行数字信号处理和计算机算法处理，从而得到使图像更加美观、清晰，同时也可对其进行各种分析和处理。

数字图像处理的基础知识包括图像的获取、表示和处理。

在此，我们将分别阐述这些基础知识。

一、图像的获取图像的获取方式有很多种，包括摄影、扫描、数码相机等等。

这些方式都可以将图像转化为数字信号，以便于计算机的处理。

在数字相机中，传感器采集光线信息并将其转化为电信号，再经过模数转换后保存在内存卡中。

而在扫描仪中，可以通过光线照射样品，然后采集样品的反射信息，保存成数字图像的形式。

二、图像的表示图像可以用矩阵的形式进行表示，其中每个矩阵的元素都对应图像中的一个像素点。

这个像素值可以代表颜色、灰度和亮度等信息。

将图像信息存储成数字矩阵的方式称为栅格画。

在黑白影像中，每个像素点只有黑和白两种颜色，每个像素点都用1或0表示。

在彩色图像中，每个像素中则由红绿蓝三原色按一定比例混合而成的颜色值来表示，并用数值表示。

这些数值也可以是整数或浮点数等形式。

另外，还有图像的压缩技术。

图像压缩通常包括有损压缩和无损压缩。

有损压缩会使压缩的图像失去一些细节，但能帮助减少图像的尺寸。

无损压缩则不会丢失图像的任何信息。

常见的无损压缩格式为PNG、BMP、TIFF等，常见的有损压缩格式为JPEG、GIF等。

三、图像的处理图像的处理包括预处理、增强、分割、检测和识别等等。

其中预处理指图像的去噪、灰度平衡、色彩校正等，以利用后续处理。

增强指通过调整图像的对比度、亮度等等，使图像更加清晰、唯美。

分割技术可以将图像分为多个区域，每个区域有独特的特征。

例如，我们可以用分割技术将人体和背景分开。

检测技术用于在图像中找到我们感兴趣的点，例如在医学图像中检测肿瘤。

识别技术允许计算机对图像中的对象进行分类，例如人脸识别技术和指纹识别技术等等。

数字图像处理基础数字图像处理是在数字计算机上对数字图像进行操作和分析的一种技术。

它主要包括数字图像获取、数字图像处理、数字图像分析和数字图像输出等过程。

本文将介绍数字图像处理的基础知识。

数字图像获取数字图像获取是将真实世界中的图像转换为数字信号的过程。

数字图像通常由许多像素点组成，每个像素点都有一个灰度值或颜色值。

常用的数字图像获取设备包括数码相机、扫描仪、医学影像设备等。

数字图像处理数字图像处理是对数字图像进行各种操作和处理的过程。

数字图像处理可以分为图像增强、图像压缩、图像复原和图像分割等几个方面。

图像增强图像增强是改善数字图像可视化效果，使其更适合用户观察和分析。

常用的图像增强技术包括直方图均衡化、拉普拉斯锐化和中值滤波等。

图像压缩图像压缩是减少数字图像占用的存储空间和传输带宽的操作。

数字图像压缩可以分为有损压缩和无损压缩两种。

图像复原图像复原是对数字图像进行噪声和失真修复的过程。

图像复原常用的算法包括逆滤波、维纳滤波和均值滤波等。

图像分割图像分割是将数字图像中的不同部分分离出来的过程，常用的图像分割方法包括阈值分割、基于区域的分割和基于边缘的分割等。

数字图像分析数字图像分析是对数字图像进行各种计算和分析的过程，常用的数字图像分析方法包括形态学分析、特征提取和目标检测等。

形态学分析形态学分析是研究数字图像形态特征的一种方法。

形态学分析主要包括膨胀、腐蚀、开运算和闭运算等操作。

特征提取特征提取是从数字图像中提取出具有实际意义的信息的过程，常用的特征提取方法包括滤波、边缘检测和纹理分析等。

目标检测目标检测是在数字图像中寻找具有特定性质的目标的过程，常用的目标检测方法包括模板匹配、边缘检测和神经网络等。

数字图像输出数字图像输出是将数字图像转换为人类可以观察的形式的过程，常用的数字图像输出设备包括彩色打印机、液晶显示器和投影仪等。

数字图像处理是一种应用广泛的技术，它已经在医学、工业、军事等领域得到了广泛的应用。

数字图像处理基本流程第一步下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。

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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。

数字图像处理参考教材（Digital Image Processing ，Computer Image Processing）I.通用教材I.1 容观澳，计算机图像处理， 清华大学版，2000， Pages 351清华较早教材，基本概念和方法详细，知识系统。

特点： 1） 着重本领域的基本概念、基本方法和系统知识。

2） 理论结合实验，避开过多数学推导，3） 重点算法，免编程。

内容：1） 有关图像的数学、视觉、光学以及二维变换的基本理论2） 图像改善：重点图像增强，图像复原，图像重建3） 图像的上网、传输、压缩；4） 图像的理解、分割、描述5） 图像的硬件系统设计。

I.2 李介谷等，数字图像处理，上海交大版，1988， Pages 278图像处理的一些模型和算法，主要内容；数字图像的特征、品质及视觉；图像的增强处理；图像复原；图像重建；图像分析和理解；图像信息的编码和压缩。

特点：基本理论和技术介绍详细、全面。

I.3 阮秋琦，数字图像处理学，电子工业版，2001， Pages 562北方交大教材，主要内容：图像处理中的正交变换；图像增强和图像编码；图像复原和图像重建；图像分析和模式识别。

偏重于基本理论和方法，强调“编码”，有较多习题，附一套实验演示软件。

I.4 黄贤武等，数字图像处理与压缩编码技术，电子科大版，2000，Pages 538主要加重了图像数据压缩技术的份量-这是多媒体处理技术的关键技术之一。

对图形模式识别技术、无损压缩编码技术、预测编码、图像的变换编码、神经网络压缩编码技术、分形图像压缩编码等都有相当有深度的介绍。

是苏州大学的教材。

I.5 章毓晋，图像工程（上、下册），清华版，1999， Pages 563上册是图像处理和分析（本科），下册是图像理解与计算机视觉（研究生）。

上册介绍图像处理和分析的基本原理、典型方法和使用技术。

第一部分：图像基础，描述了图像工程的定义（一种系统研究各种图像理论、技术及其应用的交叉学科），图像技术的整体概况，数字图像的采集、表达和象素的关系；图像的各种变换技术；第二部分：图像处理：图像增强、图像复原、由投影重建图像；图像压缩编码；第三部分：图像分析的基本原理和技术：图像分割、目标表达和描述、特征测量、形态学方法等。