图像处理：数字化与质量评价

图像处理与分析是一门重要的领域，主要研究如何获取、处理、理解和分析数字图像。在本章节中，作者刘定生从中国遥感卫星地面站的角度出发，探讨了图像处理的多个核心概念和关键技术。 首先，章节引入了图像的基本概念，包括图像的表示方式。图像通常用矩阵形式表示，每个像素的位置由二维坐标(x, y)确定，其亮度值可以用离散函数I=f(x,y)或矩阵A[m,n]来表达。像素的均匀采样是常见的做法，但非均匀采样在特定场景下也会被应用。 图像的质量是评价图像处理效果的关键因素。灰度是衡量图像明暗程度的数值，灰度级越多，图像细节和视觉效果越佳。对比度则反映图像内灰度变化的幅度，计算方法是最大灰度值除以最小灰度值。为了客观评价图像质量，除了主观视觉感受，还可以通过如均方误差(MSE)和峰值信噪比(PSNR)这样的量化指标进行衡量，这些指标在工程实践中广泛应用。 章节还讨论了图像的颜色处理。人类对光的认识经历了从微粒子理论到波动理论再到量子理论的演变，这影响了我们对光的本质和颜色的理解。在数字图像中，颜色通常涉及到颜色模型，如RGB(红绿蓝)、HSV(色相、饱和度、亮度)等，这些模型有助于图像的色彩管理和转换。 此外，章节还涵盖了图像的描述技术，如直方图，它描绘了图像中不同灰度级别的像素分布，对于图像分析和特征提取至关重要。图像的数字化过程则是将连续的物理信号转化为离散的数字信号，这个步骤是所有数字图像处理的基础。 这一章节深入剖析了数字图像处理中的关键概念，为后续的图像增强、压缩、识别等高级处理技术打下了坚实的基础。理解并掌握这些基础，对于从事图像处理和计算机视觉领域的专业人士来说至关重要。