数字图像处理基础：人眼视觉、成像模型与图像工程

"补充图象和视觉基础-数字图像处理课件(冈萨雷斯第三版)"，这是一份关于数字图像处理的课程资料，涵盖了从基础理论到具体操作的多个方面，包括图象和视觉基础、人眼视觉、颜色视觉、光度学、成像模型、图像变换、采样与量化、像素间联系、算术和逻辑运算以及坐标变换等内容。 在数字图像处理领域，首先，我们需要理解图像是如何被定义的。图像，即image，通常是指通过视觉感知的任何形式，如照片、绘画或动画。与计算机图形学中的图形不同，图像通常是外界自然或人为现象的直接记录，而计算机图形学更侧重于使用数学模型生成图形。 数字图像，digital image，是将图像转换为计算机可处理的形式，这一过程至关重要，因为计算机只能处理离散的数据。数字图像由像素（pixel）构成，像素是图像的基本单元，具有特定的位置和灰度值。在彩色图像中，颜色由红绿蓝（RGB）三个分量的灰度值组合而成。由于计算机内存和处理能力的限制，图像的灰度值和坐标必须进行采样和量化，使其变为有限的整数值矩阵。 图像处理主要包括一系列操作，如空域和频域变换、图像增强、图像复原、图像编码、图像分割、形态学处理以及其他相关技术。空域变换涉及在像素级别上的操作，如滤波和边缘检测；频域变换则通过傅立叶变换等方法来分析图像的频率成分。图像增强用于改善图像的视觉质量，例如调整对比度或亮度；图像复原则旨在消除噪声或纠正失真。图像编码是为了压缩图像数据，减少存储需求；图像分割是将图像划分为不同的区域或对象，形态学处理则关注图像的几何形状特征。 在图像理解和分析中，会涉及到更高级的概念，如从图像中恢复和重建信息，以及分析和提取图像的数学模型。这些过程对于理解图像所记录的内容至关重要，特别是在自动化和人工智能领域，如机器视觉、自动驾驶汽车和医学影像分析等。 数字图像处理是一门综合性的学科，结合了光学、电子学、计算机科学、信号处理和视觉心理学等多个领域的知识。通过学习和应用这些原理和技术，我们可以对图像进行有效的分析、处理和理解，从而在科学研究、工业应用和日常生活中发挥重要作用。