浅谈学习数字图像处理技术地认识
数字图像处理 心得体会
数字图像处理心得体会数字图像处理是一门涉及到计算机科学和数学的学科，通过对图像进行分析、处理和改进，使得图像更加清晰、美观和有用。
在学习数字图像处理的过程中，我获得了许多宝贵的经验和体会。
首先，数字图像处理需要掌握一定的数学基础。
在图像的采集、压缩和恢复等过程中，涉及到很多数学性质和算法，比如傅里叶变换、线性代数和统计学等。
只有通过扎实的数学基础，我们才能理解图像处理的原理和方法，并能够应用到实际问题中。
其次，数字图像处理需要掌握一定的编程技巧。
在处理图像的过程中，我们需要编写一些算法和程序来实现对图像的操作，比如滤波、增强和分割等。
因此，熟练掌握编程语言和算法设计是非常重要的。
同时，编写高效的代码也是必不可少的，因为图像处理通常需要处理大量的数据，对于大规模的图像处理任务来说，效率是非常关键的。
另外，数字图像处理需要细心和耐心。
在处理图像的过程中，可能会遇到各种各样的问题，比如图像噪声、畸变和伪影等。
这时候，我们需要仔细观察和分析问题，找出问题的原因，并采取合适的方法来解决。
同时，由于图像处理通常是一个迭代的过程，我们可能需要尝试多种方法和参数，比较它们的效果，进行不断的调试和优化。
因此，耐心和细心是非常必要的。
最后，数字图像处理需要与实际应用相结合。
数字图像处理广泛应用于很多领域，比如医学影像、遥感、安防监控和计算机视觉等。
因此，在学习数字图像处理的过程中，我们需要了解不同领域的需求和应用，将图像处理的技术和方法应用到具体的问题中去，提高图像的质量和应用的效果。
总之，学习数字图像处理是一项具有挑战性和复杂性的任务，它需要我们具备一定的数学基础、编程技巧和实践经验。
通过学习和实践，我深刻体会到了数字图像处理的重要性和应用价值，也提高了自己的学习和解决问题的能力。
希望通过不断的学习和实践，能够在数字图像处理领域有更深入的研究和应用。
上数字图像处理技术的心得
上数字图像处理技术的心得我一直对PS挺感兴趣的，虽然我去图书馆借了许多书，可是有很多地方解释不清楚也没有素材，我都快崩溃了。
单我发现这门课立即就报了它。
我的最初目的不是要去学数字图像处理技术，而是冲着学photoshop去的。
刚开始上第一节课时，老师您并没有讲PS，而是讲一些关于数字图像处理技术的原理知识。
我本以为我可能不会喜欢这种类型的课。
但是出于一个理科生的本能反应，我挺喜欢这些内容。
我发觉我的几个选修都正好符合我的兴趣爱好。
我第一次接触数字图像处理技术，才知道图像的原理竟然一些数字矩阵。
不愧叫数字图像处理技术。
但老师开始讲PS的时候，我自然是更加高兴了。
因为这是我主要的学习目的。
图像处理技术只是碰巧撞上。
说实话，我对PS上的一些工具及使用方法还不是很了解。
老师能从基本知识讲起正和我心意。
虽然有很多我以前都会了。
我现在来讲讲我从在这门选修课中学到最主要的两项知识。
其一就是老师最希望我们了解的数字图像处理技术。
我们现在都知道一张像数码相机照出来的照片（数字图像）是由一大堆数字矩阵组成。
黑白与彩色图像的矩阵又有一些不同。
老师用北京邮电大学的那个软件给我们演示一下PS里面的图像处理原理是怎样形成的。
比如模糊，锐化等等。
还有很多的图像处理通过PS来说明解释。
后面主要就是介绍压缩技术。
当然也涉及到一些视频音频的压缩。
图像压缩老师您也介绍了很多不同的方法。
可我想不起来了，但是起码我们知道了它的压缩原理。
知道原图像与压缩后所占存储量的巨大差异。
我在这里也和老师一样用画图做一个。
有一点失真，这就是有损压缩。
另外那个无损压缩从视觉上是抗不出来的，就不用做了。
其二，就是在photosop的操作上。
老师您举了许许多多的操作例子来提高我们对数字图像处理技术的兴趣，尤其是在图层和滤镜的学习，我都学到很多在书上看不懂的方法技能。
下面我也简简单单做一张，就当做是作业来完成吧！如下三张图：通过第一张图中草地，山与第二张的天空合成第三张图。
数字像处理实训学习总结像处理算法与像识别
数字像处理实训学习总结像处理算法与像识别数字图像处理实训学习总结数字图像处理是计算机科学领域中的重要研究方向，它主要研究如何对数字图像进行操作和处理，从而提取出图像中的有用信息。
在数字图像处理实训学习过程中，我学习了像处理算法和像识别技术，并在实践中深化了对数字图像处理原理和方法的理解。
在本文中，我将总结我在数字图像处理实训中所学到的知识和经验。
1. 图像处理算法图像处理算法是数字图像处理的核心内容，它们可以对图像进行增强、压缩、分割等操作。
在实训中，我学习了常用的图像处理算法，如直方图均衡化、滤波、边缘检测等。
这些算法可以有效地改善图像的质量，使得图像更加清晰、亮度均衡。
例如，通过直方图均衡化，我可以提高图像对比度，使细节更加清晰可见。
2. 像素操作像素操作是图像处理中的基本操作，它涉及到对图像中每个像素点的处理。
通过修改像素的数值，可以改变图像的亮度、对比度等特征。
在实训中，我学习了如何使用像素操作实现图像的二值化、灰度转换等功能。
通过设置适当的阈值，可以将图像转换为黑白图像或者灰度图像，并突出显示图像中的目标区域。
3. 图像滤波图像滤波是一种常用的图像处理方法，通过对图像进行滤波操作，可以去除图像中的噪声，平滑图像并增强图像特征。
在实训中，我学习了线性和非线性滤波算法，如均值滤波、中值滤波等。
这些滤波算法可以有效地减少图像中的噪声，并提高图像的质量。
4. 图像分割与边缘检测图像分割是指将图像分割成若干个子区域的过程，而边缘检测是指寻找图像中物体边缘的过程。
在实训中，我学习了图像分割和边缘检测的方法，如阈值分割、边缘检测滤波器等。
这些方法可以帮助我们在图像中提取出感兴趣的目标，并进行后续的分析和处理。
5. 像识别技术像识别技术是数字图像处理的一个重要应用领域，它将图像处理和模式识别相结合，以实现对图像中目标的自动识别和分类。
在实训中，我学习了基于特征提取和分类器设计的像识别方法。
通过提取图像的特征并训练分类器，可以实现对图像中物体的自动识别。
数字图像处理技术的浅析论文（2）
数字图像处理技术的浅析论文(2)数字图像处理技术的浅析论文篇二《数字图像处理技术的应用前景探索》【摘要】数字图像处理技术是指将图像信号转换成数字信号并利用电脑对信号进行处理的一种技术手段。
本文对数字图像的优点、数字图像处理的特点、数字图像处理的应用等方面进行了研究，对应用前景进行了深入的分析。
【关键词】数字图像技术数字图像处理应用一、数字图像的优点(一)再现性好。
数字图像处理与模拟图像处理的根本不同在于，它不会因图像的存储、传输或复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化。
只要图像在数字化时准确地表现了原稿，则数字图像处理过程始终能保持图像的再现[2] 。
(二)处理精度高。
按目前的技术，几乎可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组，这主要取决于图像数字化设备的能力。
现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为16位甚至更高，这意味着图像的数字化精度可以达到满足任一应用需求。
对计算机而言，不论数组大小，也不论每个像素的位数多少，其处理程序几乎是一样的。
换言之，从原理上讲不论图像的精度有多高，处理总是能实现的，只要在处理时改变程序中的数组参数就可以了。
回想一下图像的模拟处理，为了要把处理精度提高一个数量级，就要大幅度地改进处理装置，这在经济上是极不合算的。
(三)适用面宽。
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(例如X射线图像、射线图像、超声波图像或红外图像等)。
从图像反映的客观实体尺度看，可以小到电子显微镜图像，大到航空照片、遥感图像甚至天文望远镜图像。
这些来自不同信息源的图像只要被变换为数字编码形式后，均是用二维数组表示的灰度图像(彩色图像也是由灰度图像组合成的，例如RGB图像由红、绿、蓝三个灰度图像组合而成)组合而成，因而均可用计算机来处理。
即只要针对不同的图像信息源，采取相应的图像信息采集措施，图像的数字处理方法适用于任何一种图像。
(四)灵活性高。
图像处理大体上可分为图像的像质改善、图像分析和图像重建三大部分，每一部分均包含丰富的内容。
数字图像处理心得体会
数字图像处理心得体会数字图像处理心得体会数字图像处理是一种非常重要的技术，它能够帮助我们更好地理解、分析和处理图像信息。
在这个领域中，我深深认识到了数字图像处理的重要性和意义，同时也体会到了许多有趣和有益的思考方式和方法。
以下是我对数字图像处理的一些心得体会。
1.数字图像处理让我更好地理解图像数字图像处理让我更好地理解了图像这个概念。
在处理图像的过程中，我意识到图像并不是一张简单的图片，它还包含了非常丰富的信息和细节。
通过数字图像处理的技术，我学会了如何从一个低分辨率的图像中还原出高质量的图像，如何从一个低对比度的图像中提取出更多的细节信息，并且能够更好地理解背后的原理和工作机制。
2.数字图像处理让我更深入地思考问题数字图像处理是一门相当复杂的学科，它需要我们深入地思考和分析问题。
在处理图像的过程中，我学会了如何从不同的角度思考问题，如何更好地选择和优化算法，如何选择合适的参数进行调试。
这一切都需要我们有一定的学习和实践经验，同时也需要我们有耐心和恒心去思考和探索。
3.数字图像处理让我更好地与人沟通数字图像处理往往是一个协作的过程，它需要我们良好的团队合作和有效的沟通。
在处理图像的过程中，我学会了如何与人合作，如何更好地沟通和组织自己的思路，如何更好地理解和解释别人的想法。
这让我更好地学会了如何与人合作，并更好地融入到团队和社会中。
4.数字图像处理让我思考与创新应用数字图像处理是一个非常有意思和富有挑战性的领域，在实际应用中，我们需要不断地进行创新和改进。
在处理图像的过程中，我学会了如何思考和创新，如何针对具体的问题进行算法的改进和创新，并且能够将这些创新应用到实际的生产和实践工作中。
5.数字图像处理让我更好地看待现实数字图像处理让我更好地看待现实，它让我对于现实世界中存在的图像问题和图像信息有了更深刻的认识和理解。
通过学习数字图像处理的知识和技术，我相信我能够更好地理解和处理现实中的图像问题，更好地适应和应对未来的挑战。
数字图像处理技术解析
数字图像处理技术解析第一章：数字图像处理基础知识数字图像处理是一门研究如何处理和操作数字图像的学科。
数字图像是离散的表示了光的强度和颜色分布的连续图像。
数字图像处理技术可以应用于许多领域，如医学影像、机器视觉、遥感图像等。
1.1 数字图像表示与存储数字图像可以使用像素（pixel）来表示，每个像素包含一定数量的位元（bit），用于表示图像的灰度值或颜色信息。
常见的像素表示方法有灰度图像和彩色图像。
在计算机中，数字图像可以以不同的方式进行存储，如位图存储、压缩存储等。
1.2 数字图像处理的基本操作数字图像处理的基本操作包括图像增强、图像恢复、图像压缩和图像分割等。
图像增强可以改善图像的质量，使其更适于人眼观察或用于其他应用。
图像恢复是指通过去除图像中的噪声、模糊等不良因素，使图像恢复到原始清晰状态。
图像压缩可以减少图像的存储空间和传输带宽。
图像分割是将图像分成几个具有独立特征的区域，用于目标检测、目标跟踪等应用。
第二章：数字图像增强技术数字图像增强技术可以提高图像的质量和信息内容，使其更适合进行后续处理或人眼观察。
常用的图像增强方法包括灰度变换、直方图均衡化和空域滤波等。
2.1 灰度变换灰度变换是通过对图像的灰度值进行变换，来改变图像的对比度和亮度。
常见的灰度变换方法包括线性变换、非线性变换和直方图匹配等。
线性变换通过对灰度值进行线性和平移变换，可改变图像的对比度和亮度。
非线性变换使用非线性函数对灰度值进行变换，如对数变换、反转变换等。
直方图匹配是将图像的直方图变换为期望直方图，以达到对比度和亮度的调整。
2.2 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，可以通过对图像的直方图进行变换，使得图像的灰度分布更加均匀。
直方图均衡化可以增加图像的对比度，使得图像细节更加清晰。
该方法适用于灰度图像和彩色图像。
2.3 空域滤波空域滤波是一种基于像素的图像处理方法，通过对图像的局部像素进行加权平均或非线性操作，来改变图像的特征。
探析计算机数字图像处理技术
探析计算机数字图像处理技术一、引言数字图像处理技术是现代科技发展的一个重要分支，随着数字计算机技术的快速发展，数字图像处理技术也得到了迅速发展。
数字图像处理涉及到许多领域能够为实际生活提供各种各样的应用，如医学图像处理、工业质检、智能交通、安全监控等。
本文将从数字图像处理技术的基础部分、算法和应用三个方面出发，简要回顾数字图像处理技术，包括主要的概念元素和处理方法，探讨数字图像处理技术的发展现状和趋势。
二、数字图像处理的基础1.图像概述数字图像是一个空间坐标系统中的像素数组。
一个数字图像通常是由像素矩阵组成的光栅图像，每一个像素矩阵中每一个单元内储存有图像的不同属性信息，这些属性包括像素的位置、亮度、颜色等信息等。
2.图像采集图像采集指的是将现实世界中的图像转换为数字形式。
现实世界中的图像通常是由光线等自然现象形成的，必须借助于物理设备将其转换为数字形式。
数字图像的采集方式有很多，例如：摄影、扫描、视频、数字摄像头等。
对于数字图像的采集过程中，需要考虑如何获取足够的像素数据，以及如何减小噪音、模糊、失真等影响图像质量的因素。
3.颜色空间颜色空间是一种用来描述颜色的数学模型。
在数字图像处理领域，常用的颜色空间有RGB、CMYK、HSV等。
其中，RGB颜色空间以不同的红、绿、蓝三种基本色光的组合来描述颜色，CMYK颜色空间则是以不同的青、洋红、黄、黑色墨水的组合来描述颜色，HSV颜色空间则是将颜色分别看成不同的色相、饱和度和明度，以此来表示颜色。
4.灰度灰度是图像中每一个像素点的亮度值，通常以0~255或0~1的数字表示。
对于彩色图像来说，可以通过对颜色通道进行处理而获得各个像素点的灰度值。
灰度图像常用于边缘检测，图像增强等技术。
三、数字图像处理的算法数字图像处理的算法可以是基于统计学、神经网络、模型等多种形式，常见的算法包括像素操作、滤波等。
1.像素操作像素操作指的是将像素点按照一定的规则一一进行修改的方法。
数字图像处理学习的心得
数字图像处理学习心得数字图像是我们生活中接触最多的图像各类, 它伴随人们的生活、学习、工作, 并在军事、医学、和工业方面发挥着极大的作用, 可谓随处可见, 尤其在生活方面作为学生的我们会在外出旅游、生活、工作中拆下许多数字相片, 现在已进入信息化时代, 图像作为信息的重要载体在信息传输方面有着声音、文字等信息载体不可替代的作用, 并且近年来图像处理领域, 数字图像处理技术取得了飞速发展, 作为计算机类专业的大学生更加有必要对数字图像处理技术有一定的掌握, 而大多人对于数字图像的知识却不全面, 甚至一些基础知识也很模糊, 比如各类繁多的各种图像格式之间的特点, 不同的情况该用何种图像格式, 还有关于图像的一些基本术语也不甚了解, 尤为重要的是对于一些由于拍摄问题导致的令人不甚满意的照片该如何处理, 或者如何对一些照片进行处理实现特殊的表现效果。
所以对于数字图像处理这门课大家有着极大兴趣, 在选课时几乎所有人都选了这门课。
其中有的同学由于简单的学习过PHOTOSHOP软件, 因此对于数字图像处理已经有了一些基础, 更加想利用这门课的学习加深自己数字图像处理的理解并提高在数字图像处理方面的能力。
通过一学期的课程学习我们虽说还没有完全掌握数字图像处理技术, 但也收获了不少, 对于数字图像方面的知识有了深入的了解, 更加理解了数字图像的本质, 即是一些数字矩阵, 但灰度图像和彩色图像的矩阵形式是不同的。
对于一些耳熟能详的数字图像相关术语有了明确的认识, 比如常见的: 像素（衡量图像的大小）、分辨率（衡量图像的清晰程度）、位图（放大后会失真）、矢量图（经过放大不会失真）等大家都能叫上口却知识模糊的名词。
也了解图像处理技术中一些常用处理技术的实质, 比如锐化处理是使模糊的图像变清晰, 增强图像的边缘等细节。
而平滑处理是的目的是消除噪声, 模糊图像, 在提取大目标之前去除小的细节或弥合目标间的缝隙。
对常提的RGB图像和灰度图像有了明确的理解, 这对大家以后应用PHOTOSHOP等图像处理软件对图像进行处理打下了坚实的基础。
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数字图像处理结课论文：X.X.X学号：0.0.0.0.0.0.0.0专业：通信工程浅谈学习数字图像处理技术的认识摘要数字图像处理技术是一门将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的技术。
图像信息是人类获得外界信息的主要来源，因为大约有70%的信息是通过人眼获得的，而人眼获得的都是图像信息。
i通过数字图像处理技术对获得的图像信息进行处理来满足或者实现人们的各种需要。
从某些方面来说，对图像信息的处理甚至比图像信息本身更重要，尤其是在这个科技迅猛发展的21世纪。
AbstractDigital image processing technology is a keeper image signals into digital signals and processed by computer technology. Images are a major source of human access to outside information, because some 70% of information was obtained through human eyes, are the image information obtained by the human eye. By means of digital image processing technology to obtain image information processing to meet or achieve people's various needs.In some ways, image information processing even more important than the image itself, especially in the rapid development of science and technology of the 21st century.关键词数字图像、处理、应用引言经过一个学期的学习，我对数字图像处理技术有了一个更加深刻的了解，做了几次MATLAB数字信号处理实验，知道了如何利用MATLAB编程来实现数字图像处理技术的一些基本方法，以及如何使用PHOTOSHOP软件来做一些简单的图像处理。
本文主要研究数字图像处理的特点，数字图像处理的分类, 数字图像处理的容，数字图像处理的实例，数字图像处理的具体实验举例，以及数字图像处理技术在日常生活中的一点应用一、数字图像处理的特点1.0处理精度高按目前的技术，几乎可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组，这主要取决于图像数字化设备的能力。
现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为16 位甚至更高，这意味着图像的数字化精度可以达到满足任一应用需求。
对计算机而言，不论数组大小，也不论每个像素的位数多少，其处理程序几乎是一样的。
换言之，从原理上讲不论图像的精度有多高，处理总是能实现的，只要在处理时改变程序中的数组参数就可以了。
试想一下图像的模拟处理，为了要把处理精度提高一个数量级，就要大幅度地改进处理装置，这在经济上是极不合算的。
2.0再现性好数字图像处理技术与模拟图像处理技术的有着根本的不同，它不会因图像的存储、传输或复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化。
只要图像在数字化时准确地表现了原稿，则数字图像处理过程始终能保持图像的真实再现。
这极方便了人们在日常生活中对于数字图像的存储，传输，和使用，而不用担心图像发生任何变化。
3 .0 灵活性高图像处理大体上可分为图像的像质改善、图像分析和图像重建三大部分，每一部分均包含丰富的容。
由于图像的光学处理从原理上讲只能进行线性运算，这极限制了光学图像处理能实现的目标。
而数字图像处理不仅能完成线性运算，而且能实现非线性处理，即凡是可以用数学公式或逻辑关系来表达的一切运算均可用数字图像处理实现。
4.0适用面宽图像可以来自多种信息源。
从图像反映的客观实体尺度看，可以小到电子显微镜图像，大到航空照片、遥感图像甚至天文望远镜图像。
这些来自不同信息源的图像只要被变换为数字编码形式后，均是用二维数组表示的灰度图像组合而成，因而均可用计算机来处理。
5.0信息压缩的潜力大在信息论里面，数据压缩被称为信源编码。
数字图像中各个像素点之间有着很大的相关性。
在图像画面上，经常有很多像素有相同或接近的灰度。
就电视画面而言，同一行中相邻两个像素或相邻两行间的像素，其相关系数可达0.9以上，而相邻两帧之间的相关性比帧相关性一般说还要大些。
因此，图像处理息压缩的潜力很大。
通过对数字图像的压缩，可以减少存储数据所需要的空间和信息传输所需要的时间。
二、数字图像处理的分类图像处理技术基本可以分成两大类：模拟图像处理(Analog Image Processing)和数字图像处理(Digital Image Processing)，数字图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机进行处理的过程。
数字图像处理技术主要包括如下容：几何处理(Geometrical Processing)、算术处理(Arithmetic processing)、图像增强(Image Enhancement)、图像复原(Image Restoration)、图像重建(Image Reconstruction)、图像编码(Image Encoding)、图像识别(Image Recognition)、图像理解(Image understanding)。
ii三、数字图像处理的研究容1．几何处理几何处理主要包括坐标变换，图像的放大、缩小、旋转、移动，多个图像配准，全景畸变校正，扭曲校正，周长、面积、体积计算等。
2．算数处理算数图像处理主要对图像施以加、减、乘、除等算数运算。
3. 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，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可以使得图像的处理更有效。
4. 图像增强图像增强的目的在于○1：采用一系列技术改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度；○2:将图像转换成一种更适合于人或者机器进行分析或者处理的方式。
通过处理，突出某些人们感兴趣的信息，或者抑制某些无用的信息，以提高图像的使用价值。
从作用域出发，图像增强可以分为空间域增强和频率域增强。
前者是对图像像数灰度直接进行操作，后者是在傅里叶变换处理的基础上再对图像像数灰度直接进行操作。
5. 图像复原图像在形成、传输、记录的过程中，由于各种各样的原因，都会导致图像质量的下降，称为图像的退化。
其典型表现为图像模糊、失真、有噪声等等。
而图像复原的主要目的是去除干扰、模糊和图像畸变，恢复图像的本来面目，它是沿着图像退化的逆过程恢复图像。
实际上，人们先建立一个退化模型，然后再以此模型为基础，运用各种逆退化的方法进行恢复，来使退化的图像得到改善。
6. 图像分割图像分割是指把图像分成互不重叠的区域并提取出感兴趣目标的技术。
常用的分割方法有边缘检测、边缘跟踪、区域分割、区域增长和合并—分裂分割法等等。
所研究的方向有：○1提取有效的属性；○2寻求更好的分割途径和分割质量评价体系；○3分割自动化。
7. 图像重建几何处理、图像增强、图像复原都是从图像到图像的处理，即输入的原始数据是图像，处理后输出的也是图像，而重建处理则是从数据到图像的处理，也就是说输入的是某种数据，而处理结果得到的是图像。
该处理的典型应用就是 CT 技术，早期为 X射线CT，后来发展的有ECT、超声CT、核磁共振(NMR)等。
图像重建的主要算法有代数法、迭代法、傅立叶反投影法、卷积反投影法等，其中以卷积反投影法运用最为广泛，因为它的运算量小、速度快。
值得注意的是三维重建算法发展得很快，而且由于与计算机图形学相结合，把多个二维图像合成三维图像，并加以光照模型和各种渲染技术，能生成各种具有强烈真实感及纯净的高质量图像。
三维重建技术也是当今颇为热门的虚拟现实和科学可视化技术的础。
8. 图像编码图像编码研究属于信息论源编码畴，其主要宗旨是根据人类视觉的生理学及心理学特性利用图像信号的统计特性对图像信号进行高效编码，即研究数据压缩技术，以解决数据量大的矛盾。
一般来说，图像编码的目的有3个：(1)减少数据存储量，以便于存储；(2)减低数据率以利于传输；(3)压缩信息量，便于特征提取，为识别做准备。
9. 模式识别模式识别是数字图像处理的又一研究领域。
当今，模式识别方法大致 3 种，即统计识别法、句法结构模式识别法和模糊识别法。
统计识别法侧重于特征，句法结构识别侧重于结构和基元，而模糊识别法是把模糊数学的一些概念和理论用于识别处理。
10. 图像理解图像理解是由模式识别发展起来的方法。
该处理输入的是图像，输出的是一种描述。
这种描述并不仅是单纯的用符号做出详细的描绘，而且要利用客观世界的知识使计算机进行联想、思考及推论，从而理解图像所表现的容。
四：数字图像处理的具体实验举例当我做了几次数字图像处理技术实验之后，才发现，原来数字图像处理有这么多好玩的地方，知道了日常生活中处处都有着有关与数字图像处理这方面的应用。
这学期，在老师的带领下，我们一共做了六大次数字图像处理实验，包括:○1:直方图的统计。
直方图是用于表达图象灰度分布情况的统计图表。
它反映不同灰度值象素占整幅图象的比例。
直方图没有位置信息，从它可以看出图象整体的性质且直方图可叠加。
通常，直方图必须经过修改以适应各种图象的应用领域。
○2：图象的线性拉伸。
一般图象看不清楚,多数是由于图象相邻象元的灰度级太接近,使得人眼的灰度分辨能力受限制。
图象的线性拉伸,就是根据直方图把背景的灰度压缩而目标的灰度拉伸,从而使得目标的细节清晰,达到图象增强的效果。
具体方法：统计出图象中的最大灰度值和最小灰度值,然后通过比例映射到0-255的围。
○3：图象的二值化增强。
二值化处理是在图中选择某一灰度值T作为门限，凡是超过这个门限灰度大的象元，使之映射灰度为1，即最强，低于T的象元映射为0，即最暗，设图象f（X，Ｙ）增强后为g（X，Y）二值化门限的确定方法如下：（1）P参数法（2）双峰形的直方图（3）灰度变化率法（4）方差分类法（5）分区阀值法○4：图象的平滑去噪声。
噪声分为两大类，一类是点状尖峰状颗粒噪声；另一类是分布的噪声，如高斯噪声等。
对于点状噪声最有效的方法就是图象平滑技术。
在此次实验中，就用到了高通滤波和低通滤波技术。
○5：图象的边缘提取。
图象的边缘是图象中灰度变化率最大的地方，为了把轮廓抽取出来，就是要找一种方法把图象的最大灰度变化处找出来。
实验中采用Roberts梯度法，即：=|f(x,y)－f(x+1,y+1)|+|f(x+1,y)—f(x,y+1)|GR这种梯度实践证明比梯度法更有效。