武汉理工《数字图像处理》精华笔记：解析与应用

数字图像处理是一门涉及图像信息采集、处理和分析的重要技术，它在信息技术领域占有核心地位。本文档针对武汉理工大学《数字图像处理》课程的学习笔记，主要讲解了数字图像处理的基本概念、常用方法以及其实现过程中的关键技术。 首先，图像被定义为物体反射或透射电磁波的分布，而像则是视觉系统对这些信息的感知。图像处理则是通过各种方式获取并加工这些信息，以满足人类的视觉需求或特定应用。它包括模拟图像处理和数字图像处理，后者由于其精度高、再现性好以及通用性和灵活性的优势，成为现代图像处理领域的主流。 数字图像处理涉及电磁辐射波的多种类型，如无线电波、可见光等，其中单色光和复合光的概念在色彩分析中至关重要。消色光则强调其灰度属性，这是量化图像的基础。人眼的视觉特性，如亮度适应性和视觉惰性，也会影响图像处理的效果。 图像的数字化过程涉及光信号转化为电信号的模数转换，关键部件如CCD（电荷耦合器件）在这一过程中起到核心作用。采样是将图像的二维空间信息离散化，决定了图像的空间分辨率；量化则是对采样点亮度值进行离散化，决定图像的灰度分辨率。均匀量化和非均匀量化是常见的量化策略，前者虽然灰度层次丰富，但数据量较大，后者则可能牺牲图像细节以减少数据量。 像素间的邻域关系是图像处理中的重要概念，像素通过连接形成邻接关系，如4-连接，这种关系在边缘检测、图像平滑和纹理分析等操作中起着基础作用。连接像素时，灰度值相似性的考虑有助于保持图像的自然过渡和结构。 数字图像处理的核心内容包括图像获取、量化、编码、增强、分析与识别等多个环节。理解和掌握这些技术对于计算机视觉、机器学习、医学影像、遥感等领域都具有重要意义。通过深入学习和实践，可以有效提升图像处理的能力，推动科技发展和社会进步。