冈萨雷斯数字图像处理:从模拟到数字的转换与应用
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更新于2024-07-25
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"冈萨雷斯数字图像处理中文版课件"
数字图像处理是一门涵盖广泛领域的学科,它涉及到图像的获取、分析、理解和应用。这一领域的发展与多个诺贝尔奖得主的工作密切相关,例如伦琴的X射线发现奠定了医学成像的基础,而Hounsfield和Cormack的CT扫描技术、Bloch和Purcell的核磁共振(NMR)现象以及Lauterbur和Mansfield的MRI方法,这些都极大地推动了现代医学成像技术的进步。
在第一章绪论中,我们了解到数字图像处理的研究背景。随着地球的数字化,图像处理的需求日益增长,既要实现数据的数字化处理,又要保持直观的视觉效果。这为科研人员提出了众多研究课题和方向。
数字图像处理的核心概念是图像的数字化表示。图像可以分为两类:模拟图像和数字图像。数字图像由像素(pixel)组成,形成一个二维矩阵。每个像素包含两个关键属性——位置和灰度值。对于灰度图像,每个像素的亮度由一个数值表示,这个数值通常在0到255之间,用一个字节存储,0代表黑色,255代表白色,中间的数值代表不同的灰度级别。
在图像的数字化过程中,物理图像通过采样和量化转化为数字图像。采样是指在空间上选取图像的特定点,而量化则是将连续的灰度值转换为离散的灰度级。如图所示,物理图像经过采样行和采样列间隔的设置,形成像素矩阵。每个像素代表其所在区域的平均灰度值。
灰度级是描述像素亮度的关键参数,对于一个128x128的灰度图像,其数值矩阵展示了不同像素的灰度值。例如,矩阵中的数值表示了对应像素的亮度,数值越接近255,像素越亮,反之则越暗。通过这种矩阵表示,我们可以对图像进行各种操作,如增强、复原、压缩、分类等。
数字图像处理是一门结合了物理学、计算机科学和信号处理的交叉学科。通过对图像的数字化,我们可以利用计算机进行复杂的分析,从而在医学、遥感、安全监控等诸多领域发挥重要作用。
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Michael-H
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