数字图像处理基础与概念解析

"数字图像处理-视觉及图像处理基础" 在数字图像处理领域，图像被定义为二维光强的函数，即每个位置(x, y)上的强度由f(x, y)表示，其值域通常在0到无穷大之间。在实际应用中，图像的强度通常通过反射来获取，公式可以表示为f(x, y) = i(x, y) * r(x, y)，其中i(x, y)是入射光强度，r(x, y)是表面的反射率，反射率的取值范围在0到1之间。 图像的灰度级l是f(x, y)在特定位置的强度，它位于一个灰度范围内，一般表示为[Lmin, Lmax]，在数字图像中，这个范围通常简化为[0, L-1]，L代表最大的灰度级。例如，一个8位的图像，L最大可以是255，表示256个不同的灰度级。 数字图像处理主要是对像素的操作。对于一个M×N像素的图像，可以用一个M行N列的矩阵G来表示，其中每个元素Gij代表第i行第j列像素的灰度值。数字图像的这种离散化使得它们可以在计算机中进行处理和存储。 在计算机中，图像通常以数组的形式存储，分为一维线阵和二维面阵。一维数组表示时，如Image[N]，二维数组表示则为Image[M][N]，同时也有指针方式，如使用C语言的unsigned char *pBits来指向内存区域，用于存储图像数据。此外，还有组合方式、比特面方式、分层结构、树结构等复杂的数据结构用于更高效或特定需求的图像处理。 图像的特征提取是数字图像处理的重要环节，这涉及到对图像的边缘检测、颜色分析、纹理识别等。这些特征可以帮助我们理解和解释图像内容，例如在机器视觉、模式识别和计算机视觉应用中，特征提取常用于对象识别、图像分类和目标检测。 数字图像处理涵盖广泛的技术，包括图像增强、复原、压缩、编码、分割、变换（如傅立叶变换、小波变换）等。这些技术在医学影像、遥感、安全监控、自动驾驶等多个领域都有重要应用。通过对图像进行数字化处理，我们可以提取有用信息，消除噪声，改善图像质量，甚至创建全新的图像合成效果。