数字图像处理技术：从理论到应用

"《数字图象处理与分析》是一本由刘直芳等作者编著，由清华大学出版社出版的教学课件。该书涵盖了数字图像处理的基础理论和实践应用，适合教育和自学使用。作者苏丰的联系方式也一同给出，便于读者获取更多资料或交流学习。" 数字图像处理是计算机科学领域的一个重要分支，它涉及到图像的获取、分析和解释。在《数字图象处理与分析》中，作者首先介绍了图像处理的基本概念。图像可以理解为物体投射或反射光的分布，经过人的视觉系统解析后形成的一种感知。图像根据其特性可分为连续函数（连续图像）和离散函数（数字图像）。在实际应用中，我们通常处理的是数字图像，它是由二维函数经过采样和量化得到的，使用等距矩形网格进行采样，并对幅度进行等间隔量化。 数字图像有多种类型，例如： 1. 彩色图像 - RGB图像由红绿蓝三个颜色通道组成，可以表达丰富的色彩层次。 2. 索引色图像 - 使用预定义的颜色表，每个像素对应颜色表中的一个索引。 3. 灰度图像 - 只有一种颜色，但有不同灰度等级，通常用一个字节表示，可以有256个不同的灰度级别。 4. 二值图像 - 又称单色图像，只有黑白两种颜色，像素值用1位存储，便于存储和处理。 图像处理的目的是为了便于图像的存储、传输、显示和打印，同时通过增强和恢复提高图像质量。例如，调整图像的亮度、对比度，去除老照片上的痕迹，或者在医学影像中提高肿瘤的可视化程度。此外，图像处理还可以用于信息提取，如自动识别邮政编码或从航空影像中测量环境污染。 在模拟图像处理与数字图像处理之间，数字图像处理具有更高的精度、更丰富的处理内容和更强的灵活性。虽然计算量较大，但可以通过优化算法和使用高性能计算设备来克服这一缺点。模拟处理则速度较快，适用于实时应用，但精度较低且易受干扰，不具备非线性处理和理解图像内容的能力。 随着技术的发展，数字图像处理在众多领域中有着广泛的应用，如医学成像、遥感、安全监控、生物识别、机器视觉、娱乐媒体等。深入学习《数字图象处理与分析》，读者将能够掌握图像处理的基本原理和技术，为在这些领域开展工作打下坚实的基础。