数字图像处理：入门与基本知识概览

数字图像处理是一门广泛应用于各个领域的技术，它涵盖了从图像获取、数字化处理到质量评估等一系列复杂的过程。本章内容主要围绕图像的基本知识展开，旨在为后续章节的学习打下坚实的基础。 首先，理解图像的概念至关重要。在汉语中，虽然没有一个精确的定义，但我们可以参考英语中的"Picture", "image", 和 "Pattern"来区分。"Picture"侧重于手工绘制的视觉艺术作品，如画作；"image"则是科技手段产生的视觉再现，如照片或计算机生成的图像，强调再现性和一致性；而"Pattern"则涵盖图形和图案的概念，不局限于机器产生的图像。 图像信息可以根据其内容和目的被分为三种类型：符号信息、景物信息和情绪信息。符号图像信息如文字和符号，它们是抽象或具体的表达方式，如电路图和机械图，通常以二值形式呈现，强调清晰的传达而非细节的精确性。 图像的获取方式多样，包括摄影、扫描、摄像等，这些过程会产生原始图像数据。图像数字化是将模拟信号转化为数字信号，便于在计算机中处理。图像描述则涉及到如何组织和解释图像内容，可能涉及特征提取、对象识别等技术。 统计特性分析是图像处理中的一个重要环节，通过计算图像的均值、方差、纹理等参数来量化图像特征。常用的图像文件格式如JPEG、PNG、BMP等，不仅影响图像质量和存储空间，也影响了数据的传输和处理效率。 计算机图像数据处理包括预处理（如滤波、增强）、特征提取、图像变换（如旋转、缩放）、以及后处理（如去噪、复原）。图像质量评价则是衡量处理结果与原始图像之间差异的重要标准，通常使用PSNR（ Peak Signal-to-Noise Ratio）等指标。 彩色图像相较于黑白图像更为复杂，涉及颜色模型（如RGB、CMYK等）、色彩空间转换和颜色校正等问题。彩色图像的处理不仅关注颜色信息，还涉及到颜色空间的管理和转换。 数字图像处理是一门综合性的学科，涉及众多子领域和技术，对图像的理解和处理能力对于信息技术专业人士来说是非常关键的技能。学习过程中，理解这些基本概念和分类方法是深入学习和应用图像处理技术的基础。