第一章基本概念
1、图像：是对客观存在物体的一种相似性的生动模仿与描述。（图像是对客观存在的物体的某种属性的平面或空间描述）
2、图像分为：物理图像、虚拟图像
物理图像：物质和能量的实际分布。
虚拟图像：采用数学的方法，将由概念形成的物体（不是实物）进行表示的图像。
3、图像分为：
数字图像（离散的）
模拟图像（连续的）
4、数字图像是用数字阵列表示的图像。数字阵列中的每一个数字，表示数字图像的一个最小单位，称为像素。像素是组成数字图像的基本元素。
5、数字图像的表示方法：（以黑白图像为例）
黑白图像可用二维函数f(x,y)表示，其中x,y是平面的二维坐标，f(x,y)表示点(x,y)的亮度值(灰度值) 。
7、数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。
8、低级图像处理、中级图像处理和高级图像处理。
（1）低级图像处理：主要对图象进行各种加工以改善图象的视觉效果、或突出有用信息，并为自动识别打基础，或通过编码以减少对其所需存储空间、传输时间或传输带宽的要求。
特点：输入是图像，输出也是图像。
（2）中级图像处理：主要对图像中感兴趣的目标进行检测（或分割）和测量，以获得它们的客观信息从而建立对图像的描述。
特点：输入是图像，输出是特征（如边界、轮廓及物体标识）。
（3）高级图像处理：在中级图像处理的基础上，进一步研究图像中各目标的性质和它们之间相互的联系，并得出对图像内容含义的理解（对象识别）及对原来客观场景的解释（计算机视觉）。
特点：输入是数据，输出是理解。
9、根据你自己的理解，选择一个数字图像处理的应用实例，并简单说明其中涉及的具体技术。
在用手机软件修图时，照片由模糊变清晰用的是图像增强技术、放大缩小用的是图像的几何变换技术、把某个特征提取出来用的是图像分割技术。
第二章采样量化
长 沙 学 院
课程设计说明书
题目 车牌提取系统设计
系(部) 电子与通信工程系
专业(班级) 10电子二班
姓名
学号
指导教师
起止日期 2013.12.16-2013.12.20
长沙学院课程设计鉴定表
姓名 学号 专业 电子信息工程 班级
设计题目 车牌提取系统设计 指导教师
指导教师意见：
评定等级： 教师签名： 日期：
答辩小组意见：
评定等级： 答辩小组长签名： 日期：
教研室意见：
教研室主任签名： 日期：
系（部）意见：
系主任签名： 日期：
说明 课程设计成绩分“优秀”、“良好”、“中等”、“及格”、“不及格”五类；
10级数字图像处理课程设计与仿真课题任务书
系(部):电子与通信工程系 专业:电子信息 指导教师: 2013-9-6
课题名称 数字图像处理课程设计
设计内容及要求 1、 设计内容（选题范围）：
（1） 车牌定位：提取图像中车牌所在的矩形区域
（2） 字符分割：将给定的二值车牌图像中的七个字符从整个车牌图像中分割出来成为单个字符
（3） 数字字符识别：将给定的10数字个字符图像识别为文本。
2、设计要求：
（1）查找以下资料：主要针对车牌定位、车牌分割、车牌提取三个关键词，在教科书、网络、图书馆查找相关课题资料，弄清原理；
（2） 学习Matlab软件的图像处理功能；
（3） 学习Matlab软件的界面设计；
（4） 按学号的个位数选择课题，0-3选第1题，4-6选第2题，7-9选第3题；
（5） 要求同学们能够通过自己的努力调试出结果，最好能够界面演示；
（6） 按照模板撰写课程设计报告。
数字图像处理知识点总结
第二章：数字图像处理的基本概念
2.3 图像数字化
数字化是将一幅画面转化成计算机能处理的数字图像的过程。
包括：采样和量化。
2.3.1、2.3.2采样与量化
1.采样：将空间上连续的图像变换成离散点。（采样间隔、采样孔径）
2.量化：采样后的图像被分割成空间上离散的像素，但是灰度是连续的，量化就是将像素灰度转换成离散的整数值。
一幅数字图像中不同灰度值的个数称为灰度级。二值图像是灰度级只有两级的。（通常是0和1）
存储一幅大小为M×N、灰度级数为G的图像所需的存储空间：
（bit）
2.3.3像素数、量化参数与数字化所得到的数字图像间的关系
1.一般来说，采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率低，质量差，严重时会出现国际棋盘效应。
采样间隔越小，所的图像像素数越多，空间分辨率高，图像质量好，但是数据量大。
2.量化等级越多，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，质量变差，但数据量小。 2.4 图像灰度直方图
2.4.1定义
灰度直方图是反映一幅图像中各灰度级像素出现的频率，反映灰度分布情况。
2.4.2性质
（1）只能反映灰度分布，丢失像素位置信息
（2）一幅图像对应唯一灰度直方图，反之不一定。
（3）一幅图像分成多个区域，多个区域的直方图之和是原图像的直方图。
2.4.3应用
（1）判断图像量化是否恰当
（2）确定图像二值化的阈值
（3） 物体部分灰度值比其他部分灰度值大的时候可以统计图像中物体面积。
（4）计算图像信息量（熵）
2.5图像处理算法的形式 2.5.1基本功能形式
（1）单幅->单幅
（2）多幅->单幅
（3）多幅/单幅->数字或符号
2.5.2图像处理的几种具体算法形式
（1）局部处理（邻域，如4-邻域，8-邻域）（移动平均平滑法、空间域锐化等）
（2）迭代处理
反复对图像进行某种运算直到满足给定条件。
未知驱动探索，专注成就专业
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数字图像处理课程教学大纲
课程简介
数字图像处理是计算机科学与技术领域的一门重要课程，它研究如何使用计算机和算法来处理和分析数字图像。本课程旨在介绍数字图像处理的基本原理、方法和应用，并培养学生的图像处理能力和技巧。
课程目标
本课程的主要目标是让学生掌握数字图像处理的基本理论和方法，具备图像处理算法设计、图像增强、图像分割、图像压缩等技术的基本能力。同时，通过实践项目的实施，培养学生的问题解决能力和团队合作能力。
课程安排
第一周：课程介绍与基本概念
• 课程介绍
• 数字图像的基本概念与特点 未知驱动探索，专注成就专业
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• 数字图像处理的基本步骤
第二周：图像预处理
• 图像采集与获取
• 图像灰度变换
• 图像噪声模型与去噪方法
第三周：图像增强
• 直方图均衡化
• 空域滤波与频域滤波
• 边缘增强与锐化
第四周：图像压缩
• 图像压缩的基本概念与方法
• 离散余弦变换（DCT）与JPEG压缩算法
• 小波变换与JPEG2000压缩算法 未知驱动探索，专注成就专业
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第五周：图像分割与边缘检测
• 阈值分割
• 基于边缘的图像分割
• 基于区域的图像分割
第六周：实践项目1 - 图像识别
• 项目需求分析与设计
• 图像特征提取与选择
• 分类器的训练与测试
第七周：实践项目2 - 图像恢复
• 项目需求分析与设计
• 图像模型与图像去模糊
• 图像去噪与图像修复 未知驱动探索，专注成就专业
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第八周：实践项目3 - 图像处理工具开发
• 项目需求分析与设计
• 图像处理算法的实现
• 图形界面设计与用户交互
评估方式
• 平时成绩：30%
• 作业与实验报告：30%
• 期末考试：40%
参考教材
• Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods. 数字图像处理（第三版）. 清华大学出版社，2018.
• Richard Szeliski. 计算机视觉：算法与应用. 电子工业出版社，2014. 未知驱动探索，专注成就专业
