数字图像处理基本概念
数字图像处理基本概念
本章重点:理解位图与矢量图的概念、特点及应用理解图像分辨率的概念能够根据后端输出的需要正确地设置图像分辨率了解Photoshop中常用的图像存储格式1.1 图像概念"图像”一词主要来自西方艺术史译著，通常指image、icon、picture和它们的衍生词，也指人对视觉感知的物质再现。
图像可以由光学设备获取，如照相机、镜子、望远镜、显微镜等；也可以人为创作，如手工绘画。
图像可以记录与保存在纸质媒介、胶片等对光信号敏感的介质上。
随着数字采集技术和信号处理理论的发展，越来越多的图像以数字形式存储。
因而，有些情况下，“图像”一词实际上是指数字图像，本书中主要探讨的也是数字图像的处理。
数字图像（或称数码图像）是指以数字方式存储的图像。
将图像在空间上离散，量化存储每一个离散位置的信息，这样就可以得到最简单的数字图像。
这种数字图像一般数据量很大，需要采用图像压缩技术以便能更有效地存储在数字介质上。
所谓“数字图像艺术”是指艺术与高科技结合，以数字化方式和概念所创作出的图像艺术。
它可分为两种类型：一种是运用计算机技术及科技概念进行设计创作，以表达属于数字时代价值观的图像艺术；另一种则是将传统形式的图像艺术作品以数字化的手法或工具表现出来。
Photoshop软件出现之后，数字图像艺术所特有的视觉表现语言逐步形成。
在学习应用Photoshop软件创建种种超越现实的、不可思议的新概念空间与视觉效果之前，必须先掌握Photoshop图像处理必备的一些基础概念。
在计算机中，图像是以数字方式来记录、处理和保存的，所以图像也可以称为数字化图像。
计算机图像分为位图（又称点阵图或栅格图像）和矢量图两大类，数字化图像类型分为向量式图像与点阵式图像。
1 .位图一般来说，经过扫描输入和图像软件处理的图像文件都属于位图，与矢量图形相比,位图的图像更容易模拟照片的真实效果。
位图的工作是基于方形像素点的，这些像素点像是“马赛克”，如果将这类图像放大到一定的程度时，就会看见构成整个图像的无数单个方块（图1-1）,这些小方块就是图形中最小的构成元素一一像素点，因此，位图的大小和质量取决于图像中像素点的多少。
数字图像处理与分析
数字图像处理与分析数字图像处理与分析（Image Processing and Analysis）是一门研究如何对数字图像进行处理和分析的技术学科。
它广泛应用于各个领域，例如医学图像处理、计算机视觉、模式识别等。
本文旨在介绍数字图像处理与分析的基本原理和常见应用。
首先，我们来了解一下数字图像的基本概念。
数字图像是由一系列的像素（Pixel）组成的，每个像素都具有一定的亮度和颜色信息。
图像处理的目标就是对这些像素进行一系列的操作，从而实现图像的增强、恢复、压缩等目的。
数字图像处理的基本原理涵盖了多个方面。
首先是图像增强（Image Enhancement），它通过调整图像的亮度、对比度、颜色饱和度等参数，使得图像更加清晰和易于观察。
其次是图像恢复（Image Restoration），它用于修复因噪声、模糊等原因导致的图像损坏。
常见的图像恢复方法包括去噪、去模糊等。
此外，还有图像压缩（Image Compression），用于减小图像的存储空间和传输带宽，提高图像的传输效率。
数字图像处理还涉及到一些高级的技术和方法。
例如，图像分割（Image Segmentation）用于将图像划分为若干个具有相似特征的区域，从而实现对图像中目标的提取。
图像配准（Image Registration）用于将多幅图像进行对齐，使得它们具有一致的空间参考。
目标检测与识别（Object Detection and Recognition）则用于在图像中寻找并识别出特定的目标。
数字图像处理与分析在许多领域的应用十分广泛。
在医学领域，它被用于医学图像的分析和诊断，例如CT扫描、MRI等。
在农业领域，数字图像处理被用于植物图像的分析，例如检测病虫害、测量农作物生长情况等。
在安防领域，数字图像处理被用于视频监控和行人检测，以提高监控系统的效率和准确性。
总结起来，数字图像处理与分析是一门研究如何对数字图像进行处理和分析的学科。
它涉及到图像增强、图像恢复、图像压缩等基础原理，以及图像分割、图像配准、目标检测与识别等高级技术。
数字图像处理与摄影技术作业指导书
数字图像处理与摄影技术作业指导书第1章数字图像处理基础 (3)1.1 数字图像处理概述 (3)1.1.1 数字图像定义 (3)1.1.2 数字图像处理的目的与意义 (4)1.1.3 数字图像处理的基本流程 (4)1.2 图像处理基本操作 (4)1.2.1 图像采样与量化 (4)1.2.2 图像变换 (4)1.2.3 图像滤波 (4)1.2.4 图像增强 (4)1.2.5 图像恢复 (4)1.3 图像类型与存储格式 (4)1.3.1 二值图像 (4)1.3.2 灰度图像 (4)1.3.3 彩色图像 (4)1.3.4 图像存储格式 (5)第2章摄影技术基础 (5)2.1 摄影光学原理 (5)2.1.1 镜头 (5)2.1.2 光圈 (5)2.1.3 快门 (5)2.1.4 感光度 (5)2.2 摄影器材与拍摄技巧 (5)2.2.1 相机类型 (5)2.2.2 镜头选择 (5)2.2.3 摄影附件 (6)2.2.4 拍摄技巧 (6)2.3 摄影构图与审美 (6)2.3.1 构图原则 (6)2.3.2 画面元素 (6)2.3.3 视角与角度 (6)2.3.4 色彩运用 (6)第3章图像增强 (6)3.1 灰度变换增强 (6)3.1.1 灰度变换原理 (6)3.1.2 线性灰度变换 (6)3.1.3 对数灰度变换 (7)3.1.4 幂次灰度变换 (7)3.2 直方图增强 (7)3.2.1 直方图均衡化 (7)3.2.2 直方图规定化 (7)3.3.1 频域滤波原理 (7)3.3.2 低通滤波 (7)3.3.3 高通滤波 (7)3.3.4 带通滤波和带阻滤波 (7)第4章图像复原与重建 (8)4.1 图像退化模型 (8)4.1.1 线性退化模型 (8)4.1.2 非线性退化模型 (8)4.2 噪声分析与去除 (8)4.2.1 噪声类型 (8)4.2.2 去噪方法 (8)4.3 图像重建技术 (9)4.3.1 逆滤波 (9)4.3.2 维纳滤波 (9)4.3.3 稀疏表示与重建 (9)4.3.4 深度学习方法 (9)第5章图像分割与边缘检测 (9)5.1 阈值分割 (9)5.1.1 灰度阈值分割 (10)5.1.2 彩色图像阈值分割 (10)5.2 区域生长与合并 (10)5.2.1 区域生长 (10)5.2.2 区域合并 (10)5.3 边缘检测算法 (10)5.3.1 基于梯度的边缘检测算法 (10)5.3.2 基于二阶导数的边缘检测算法 (10)5.3.3 其他边缘检测算法 (11)第6章形态学处理 (11)6.1 形态学基本运算 (11)6.1.1 膨胀 (11)6.1.2 腐蚀 (11)6.1.3 开运算 (11)6.1.4 闭运算 (11)6.2 形态学应用实例 (11)6.2.1 骨架提取 (11)6.2.2 噪声消除 (11)6.2.3 区域填充 (12)6.3 数学形态学在图像处理中的应用 (12)6.3.1 边缘检测 (12)6.3.2 目标分割 (12)6.3.3 特征提取 (12)6.3.4 图像增强 (12)第7章图像特征提取与描述 (12)7.1.1 颜色直方图 (12)7.1.2 颜色矩 (12)7.1.3 颜色聚合向量 (12)7.2 纹理特征提取 (13)7.2.1 灰度共生矩阵 (13)7.2.2 局部二值模式 (13)7.2.3 Gabor滤波器 (13)7.3 形状特征提取 (13)7.3.1 傅里叶描述符 (13)7.3.2 Hu不变矩 (13)7.3.3 Zernike矩 (13)第8章摄影后期处理技术 (13)8.1 色彩调整与校正 (13)8.2 图像合成与特效 (13)8.3 景深与动态范围优化 (14)第9章数字摄影与计算机视觉 (14)9.1 计算机视觉概述 (14)9.2 三维重建与虚拟现实 (14)9.3 摄影测量与遥感 (14)第10章数字图像处理与摄影技术在实际应用中的案例分析 (14)10.1 数字图像处理在医学领域的应用 (14)10.1.1 X射线成像 (15)10.1.2 CT和MRI成像 (15)10.1.3 超声成像 (15)10.2 摄影技术在广告摄影中的应用 (15)10.2.1 光线控制 (15)10.2.2 摄影构图 (15)10.2.3 后期处理 (15)10.3 数字图像处理与摄影技术在人工智能领域的融合与发展趋势 (15)10.3.1 计算机视觉 (15)10.3.2 智能驾驶 (16)10.3.3 无人机航拍 (16)10.3.4 发展趋势 (16)第1章数字图像处理基础1.1 数字图像处理概述1.1.1 数字图像定义数字图像是由像素点组成的二维离散信号，每个像素点的值代表该点的亮度或颜色信息。
数字图像处理复习材料
数字图像处理复习资料数字图像处理基本概念1．什么叫数字图像？答：数字图像，又称为数码图像或数位图像，是二维图像用有限数字数值像素的表示。
数字图像是由模拟图像数字化得到的、以像素为基本元素的、可以用数字计算机或数字电路存储和处理的图像。
像素是其最小的单位。
2．数字图像处理包括哪些内容？答：图像数字化；图像变换；图像增强；图像恢复；图像压缩编码；图像分割；图像分析与描述；图像的识别分类。
3．数字图像处理系统包括哪些部分？答：输入（采集）；存储；输出（显示）；通信；图像处理与分析。
4．从“模拟图像”到“数字图像”要经过哪些步骤？答：图像信息的获取；图像信息的存储；图像信息处理；图像信息的传输；图像信息的输出和显示。
5．什么叫数字图像的“空间分辨率”和“幅度分辨率”？各由数字化哪个过程决定？答：空间分辨率是指图像可辨认的临界物体空间几何长度的最小极限；幅度分辨率是指幅度离散，每个像素都有一个强度值，称该像素的灰度，一般量化采用8bit。
6．数字图像1600⨯1200什么意思？灰度一般取值范围0~255，其含义是什么？答：数字图像1600x1200表示空间分辨率为1600x1200像素；灰度范围0~255指示图像的256阶灰阶，就是通过不同程度的灰色来来表示图像的明暗关系，8bit 的灰度分辨率。
7. 图像的数字化包括哪两个过程？它们对数字化图像质量有何影响？答：采样；量化采样是将空间上连续的图像变换成离散的点，采样频率越高，还原的图像越真实。
量化是将采样出来的像素点转换成离散的数量值，一幅数字图像中不同灰度值得个数称为灰度等级，级数越大，图像越是清晰。
8. 数字化图像的数据量与哪些因素有关？答：图像分辨率；采样率；采样值。
9．什么是灰度直方图？它有哪些应用？从灰度直方图中你可可以获得哪些信息？答：灰度直方图反映的是一幅图像中各灰度级像素出现的频率之间的关系；它可以用于：判断图像量化是否恰当；确定图像二值化的阈值；计算图像中物体的面积；计算图像信息量。
数字图像处理知识点总结
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。
（3）跟踪处理选择满足适当条件的像素作为起始像素，检查输入图像和已得到的输出结果，求出下一步应该处理的像素。
数字图像处理技术
数字图像处理技术数字图像处理技术是一种利用计算机对图像进行处理和分析的技术。
随着计算机技术和图像采集设备的不断发展，数字图像处理技术已经广泛应用于影像处理、医学图像分析、机器视觉、模式识别等领域。
本文将重点介绍数字图像处理技术的基本原理、常见的图像处理方法和应用领域。
一、数字图像处理技术的基本原理数字图像处理是在计算机中对图像进行数值计算和变换的过程。
图像是由像素组成的二维数组，每个像素包含了图像中某一点的亮度或颜色信息。
数字图像处理技术主要包括如下几个基本步骤：1. 图像采集：利用摄像机、扫描仪等设备将实际场景或纸质图像转换成数字图像。
2. 图像预处理：对采集到的图像进行预处理，包括图像增强、去噪、几何校正等操作，以提高图像质量。
3. 图像变换：通过一系列的数值计算和变换，改变图像的亮度、对比度、颜色等特征，以满足特定的需求。
4. 图像分析：对图像进行特征提取、目标检测、模式识别等操作，以获取图像中的各种信息。
5. 图像展示：将处理后的图像显示在计算机屏幕上或输出到打印机、投影仪等设备上，以便人们观看和分析。
二、常见的图像处理方法1. 图像增强：通过调整图像的亮度、对比度、颜色等参数，使图像更清晰、更鲜艳。
2. 图像滤波：利用滤波器对图像进行低通滤波、高通滤波、中值滤波等操作，以去除噪声、平滑图像或增强边缘。
3. 图像分割：将图像分成若干个区域，以便更好地分析和识别图像中的目标。
4. 特征提取：从图像中提取出与目标相关的特征，如纹理特征、形状特征、颜色特征等。
5. 目标检测：利用机器学习、模式识别等方法，从图像中检测和识别出目标，如人脸、车辆等。
三、数字图像处理技术的应用领域数字图像处理技术在很多领域都有广泛的应用，以下列举几个主要的应用领域：1. 影像处理：数字图像处理技术可以应用于电影特效、动画制作、数字摄影等领域，提高影像的质量和逼真度。
2. 医学图像分析：数字图像处理技术可以应用于医学影像的分析、诊断和治疗，如CT扫描、核磁共振等。
《数字图像处理》课件
数字图像处理的优势及应用前 景
数字图像处理能够提取、增强和分析图像中的信息，具有广泛的应用前景， 包括医学、遥感、安防、影视等领域。
主要应用领域
医学影像
数字图像处理在医学影像诊断中起到了关 键的作用，能够帮助医生更准确地诊断和 治疗疾病。
安防
数字图像处理在视频监控和图像识别中广 泛应用，能够提高安防系统的准确性和效 率。
遥感
遥感图像处理在土地利用、环境保护、气 象预测等方面发挥着重要的作用，能够提 供大量的地理信息。
影视
数字图像处理在电影、动画和游戏等领域 中起到了关键的作用，能够创造出逼真的 视觉效果。
《数字图像处理》PPT课 件
数字图像处理是应用数字计算机来获取、处理和展示图像的技术。它在医学 影像、遥感、安防、影视等领域都有广泛的应用。
背景介绍
随着计算机技术的发展，数字图像处理成为了一门重要的技术和学科，它能 够对图像进行增强、压缩、分割等处理，为人们带来了许多便利。
数字图像处理的定义
数字图像处理是使用计算机算法对数字图像进行各种操作和处理的过程，包 括图像增强、滤波、分割、特征提取等技术。
常见的数字图像处理方法
图像分割
图像压缩
将图像分成多个独立的区域， 用于目标检测和图像分析。
减少图像占用的存储空间， 提高传输速度和存储效率。
图像特征提取
从图像中提取出有用的特征 信息，用于分类和识别。
数字图像处理的未来发展方向
1 人工智能的应用
通过结合人工智能技术，使数字图像处理更加智能化和自动化。
2 虚拟现实与增强现实的结合
将数字图像处理技术与虚拟现实和增强现实相结合，创造出更逼真的虚拟体验。
3 社会影响与挑战随着数字图处理技术的发展，也带来了一些社会影响和挑战，需要加以关注和解决。
数字图像处理
数字图像处理概述数字图像处理是一项广泛应用于图像处理和计算机视觉领域的技术。
它涉及对数字图像进行获取、处理、分析和解释的过程。
数字图像处理可以帮助我们从图像中提取有用的信息，并对图像进行增强、复原、压缩和编码等操作。
本文将介绍数字图像处理的基本概念、常见的处理方法和应用领域。
数字图像处理的基本概念图像的表示图像是由像素组成的二维数组，每个像素表示图像上的一个点。
在数字图像处理中，我们通常使用灰度图像和彩色图像。
•灰度图像：每个像素仅包含一个灰度值，表示图像的亮度。
灰度图像通常表示黑白图像。
•彩色图像：每个像素包含多个颜色通道的值，通常是红、绿、蓝三个通道。
彩色图像可以表示图像中的颜色信息。
图像处理的基本步骤数字图像处理的基本步骤包括图像获取、前处理、主要处理和后处理。
1.图像获取：通过摄像机、扫描仪等设备获取图像，并将图像转换为数字形式。
2.前处理：对图像进行预处理，包括去噪、增强、平滑等操作，以提高图像质量。
3.主要处理：应用各种算法和方法对图像进行分析、处理和解释。
常见的处理包括滤波、边缘检测、图像变换等。
4.后处理：对处理后的图像进行后处理，包括去隐私、压缩、编码等操作。
常见的图像处理方法滤波滤波是数字图像处理中常用的方法之一，用于去除图像中的噪声或平滑图像。
常见的滤波方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
•均值滤波：用一个模板覆盖当前像素周围的像素，计算平均灰度值或颜色值作为当前像素的值。
•中值滤波：将模板中的像素按照灰度值或颜色值大小进行排序，取中值作为当前像素的值。
•高斯滤波：通过对当前像素周围像素的加权平均值来平滑图像，权重由高斯函数确定。
边缘检测边缘检测是用于寻找图像中物体边缘的方法。
常用的边缘检测算法包括Sobel 算子、Prewitt算子、Canny算子等。
•Sobel算子：通过对图像进行卷积运算，提取图像中的边缘信息。
•Prewitt算子：类似于Sobel算子，也是通过卷积运算提取边缘信息，但采用了不同的卷积核。
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用
像素
二
7667
维
数字化5 22 5 Nhomakorabea矩
7 22 7
阵
7 66 7
表
将模拟图像数字化的主要设备有扫描仪。
示
将视频画面数字化的设备有图像采集卡、数码照相
机。
数字图像处理的概念
2.图像处理涉及的相关领域：（图像分析、计算机视 觉） 低级处理：输入输出均为图像 （如图像缩放、图 像平滑） 中级处理：输入图像，输出提取的特征 （如区域 分割、边界检测） 高级处理：理解识别的图像 (如无人驾驶，自动机 器人)
图像压缩编码技术可以减少描述图像的数据量，以便节约图像 存储的空间，减少图像的传输和处理时间。
图像压缩有无损压缩和有损压缩两种方式，编码是压缩技术中 最重要的方法，在图像处理技术中是发展最早和应用最成熟的 技术。
主要方法：熵编码，预测编码，变换编码，二值图像编码、 分形编码……
数字图像处理的主要研究内容
对于单色即灰度图像而言，每个象素的亮度用一个数 值来表示，通常数值范围在0到255之间，即可用一 个字节来表示， 0表示黑、255表示白，而其它表示灰度级别。
数字图像处理的概念
1. 数字图像的表示：f(x,y)表示一幅图像，x,y,f为有限、离散值
数字图像
以数字格式存放的图像
计算机方便处理
灰度信息数字化
美国航天器传送的 第一张月球照片， “旅行者7号”卫 星1964年7月31日 9点09分（东部白 天时间）在光线影 响月球表面17分钟 时摄取的图像
绪论
数字图像处理的起源
3. 20世纪60年代末、70年代初 开始用于医学图像、地球遥感、天文学等领 域
胸部X射线图像
头部CT图 像
绪论
数字图像处理的起源
1922年在信号两 次穿越大西洋后， 从穿孔纸带得到的 数字图像
绪论
数字图像处理的起源
1929年 从伦敦到 纽约用15 级色调设 备传送的 照片
绪论
数字图像处理的起源
2. 20世纪60年代早期 第一台执行有意义的图像处理任务的大型计算机 的发展，空间项目开发利用计算机改善空间探测器发回的图像工作
3．数字图像处理技术适用面宽。原始模拟图像可以 来自多种信息源，它们可以是可见光图像，也可以是 不可见的波谱图像、超声波图像或红外图像。
数字图像处理各层次关系 1.图像处理的三个层次
图3 三个层次
数字图像处理各层次关系
（1）图像处理：对图像进行各种加工，以
改善图像的视觉效果；强调图 像之间进行的 变换；图像处理是一个从图像到图像的过程。
（2）图像分析：对图像中感兴趣的目标进
行提取和分割，获得目标的客观信息（特点 或性质），建立对图像的描述； 以观察者为中心研究客观世界； 图像分析是一个从图像到数据的过程。
数字图像处理各层次关系
(3) 图像理解：研究图像中各目标的性质和它
们之间的相互联系；得出对图像内容含义的 理解及原来客观场 景的解释；
3. 图像的增强和复原
图像增强和复原的目的是为了改善图像的视觉效 果，如去除图像噪声，提高图像的清晰度等。图像 增强不考虑图像降质的原因，突出图像中感兴趣的 部分。图像复原要求对图像降质的原因有所了解， 根据图像降质过程建立“退化模型”，然后采用滤 波的方法重建或恢复原来的图像。
主要方法：灰度修正、平滑、几何校正、图像锐化、 滤波增强、维纳滤波……
数字图像 由模拟图像采样和量化而得。组成数字图像 的基本单 位是像素，所以数字图像是像素的集合。
像素为元素的矩阵，像素的值代表图像在该位置的 亮度，称为图像的灰度值。 数字图像像素具有整数坐标和整数灰度值
图像
图1：原图
图2：将原图放大4倍
数字图像
数字图像是指由被称作象素的小块区域组成的二维矩 阵。将物理图象行列划分后，每个小块区域称为像素 （pixel）。 每个像素包括两个属性：位置和灰度。
4. 至今 广泛用于工业、医学、生物科学、地理学、考古学、物理学、天文 学等多个领域
太空技术：航天技术、空间防御、天文学 生物科学：生物学和医学 刑事/物证：指纹、人脸分析 国防：军事探测 工业应用：产品检测 日常生活应用：照片编辑、影视制作
图像
图：反射光或透射光的分布，或自身发出的能量
像：人的视觉系统对图的接收在大脑中形成的印象 或认识
y=0,1, ••• ,N-1 （灰度级为256，设灰度量化为8bit）
数字图像处理的基本特点
1．具有数字信号处理技术共有的特点。 （1）处理精度高。 （2）重现性能好。 （3）灵活性高。
2．数字图像处理后的图像可能是供人观察和评价的， 也可能作为机器视觉的预处理结果。
数字图像处理的基本特点
数字图像处理 基本概念
数字图像处理基本概念
1.绪论 2.图像 3.数字图像 4.数字图像处理的基本特点 5.数字图像处理各层次关系 6.数字图像处理的主要研究内容
绪论
数字图像处理的起源
1. 20世纪20年代 第一次通过海底电缆传输图像
1921年用电报打 印机采用特殊字符 在编码纸带中产生 的图像
观察系统使用的光波段：可见光、红外、X射线、 微波超声波等
图像：静止——文字、图片等 运动——飞行物、心脏图等
图像
色彩：黑色、彩色
图像处理：对图像信息进行加工处理，以满足人的视 觉心理和实际应用的需求
图像处理方法：光学方法、电子学方法
图像是一种语言：表达方法直观、表现力强
图像
模拟图像 模拟图像即为连续图像，指从时间上和数值上是不 间断的。
3.数字图像处理 包括输入和输出均是图像的处理，同时也包括从图
像中提取特征及识别特定物体的处理。
数字图像处理的概念
数字图像常用矩阵来表示：
f(0,0)
f(0,1) f(0,N1)
f(x,y)
f(1,0)
f(1,1) f(1,N1)
f(N1,0) f(N1,1)
f(N1,N1)
NN
x=0,1,••• ,N-1 f(i,j)=0~255，
以客观世界为中心，借助知识、经验来推 理、认识客观世界，属于高层操作（符号 运算）。
数字图像处理的主要研究内容
1.图像变换
傅立叶变换 沃尔什变换 离散余弦变换 小波变换
……
采用各种图像变换方法 对图像进行间接处理。 有利于减少计算量并进 一步获得更有效的处理。
数字图像处理的主要研究内容
2.图像压缩编码