北京大学数字图象处理讲义：从基础到应用详解

数字图象处理是一门涉及计算机科学、信号处理和图像分析的学科，它将传统的模拟图像转换为数字形式，并对其进行各种处理和分析。该讲义包含多个章节，全面介绍了数字图象处理的基本概念和技术。 1. **导论**： - 讲义首先介绍了数字图象处理的目的，即通过模仿人类视觉系统的工作原理，对图像进行数字化、量化和处理，以便于计算机理解和操作。 - 图像数字化涉及利用数字摄像机或扫描仪捕捉模拟图像，将其转化为数字信号，包括空间坐标的数字化（取样）和强度的数字化（量化）。 2. **数字图象基础**： - 图像被定义为二维的亮度函数，如灰度图像由一个二维数组表示，而彩色图像则由RGB或YUV等色彩模型构成。 - 像素（Pixel）是数字图像的基本单元，表示图像中每个位置的亮度或颜色信息。 3. **图象变换**： - 这部分讨论了如何对图像进行变换，如平移、旋转、缩放等，这些变换对于图像处理和分析至关重要。 4. **图象增强**： - 通过对图像的调整，如对比度增强、噪声去除等，改善图像质量，例如医学图像、X光和CT图像的处理，以及遥感图像的增强。 5. **边缘检测**： - 边缘检测是识别图像中物体轮廓的关键步骤，用于目标检测、图像分割等领域。 6. **图象分割**： - 将图像划分为不同的区域或对象，有助于区分和理解图像内容，如指纹图像处理和光学字符识别（OCR）中的文本识别。 7. **二值图象处理**： - 特别关注只有黑白两种状态的图像处理，常用于简化图像，提取特征。 8. **几何特征提取和形状分析**： - 包括角点检测、轮廓分析等方法，用于识别和描述图像中的形状和结构。 9. **纹理分析**： - 通过分析图像的局部结构和重复模式来识别纹理特征，对于图像分类和识别有重要作用。 10. **彩色图象处理**： - 分析彩色图像的特性，如RGB模型，以及它们在实际应用中的处理技术。 图像处理的应用领域极其广泛，涵盖了医学影像、遥感、生物识别（如指纹和光学显微镜图像）、光学字符识别（OCR）等多个行业。值得注意的是，数字图象处理必须与人类视觉系统的相似性和局限性相结合，考虑到眼睛的分辨率、动态范围和感知特性。此外，取样和量化的过程对图像质量和存储需求有直接影响，非均匀取样和量化策略能更有效地适应图像的不同特性。