数字图像处理与计算机视觉：关键技术解析

本文概述了数字图像处理的关键步骤，包括图像采集、图像复原、形态学处理、分割、对象识别、图像增强以及表示与描述。此外，提到了图像处理领域的一些重要参考书籍，并强调了图像处理在信息技术和人机交互中的重要性。文章还涵盖了图像的定义，从光学图像到数字图像的转变，以及数字图像的分类，如灰度图像和彩色图像。数字图像处理被分为低级、中级和高级处理，分别对应不同的任务和目标。 在图像处理的关键步骤中： 1. **图像采集**是获取图像的第一步，这通常涉及到相机、扫描仪等设备，将现实世界的场景转化为数字信号。 2. **图像复原**是为了去除图像中的噪声和失真，恢复图像的真实面貌，例如通过去模糊、降噪等技术。 3. **形态学处理**是一种基于形状的图像操作，常用于边缘检测、填充孔洞或去除小颗粒噪声。 4. **分割**是将图像分成多个区域或对象，以便后续分析和识别。 5. **对象识别**是识别图像中的特定对象或特征，常涉及机器学习和深度学习算法。 6. **图像增强**旨在改善图像的视觉质量，如对比度调整、亮度修正等。 7. **表示与描述**涉及如何用数值或结构化数据来表示图像和其特征，这对于图像检索和识别至关重要。 图像处理和计算机视觉之间的区别在于，图像处理主要关注图像的视觉效果改善，而计算机视觉则更侧重于让计算机理解图像内容。这两个领域密切相关，计算机视觉往往建立在图像处理的基础上，通过中级和高级处理实现目标识别、场景理解等复杂任务。 对于进入这个领域的学习者，基础学科如线性代数、概率统计、软件编程和信号处理是必要的。参考书籍如张广军的《机器视觉》、岗萨雷斯的《数字图像处理》、章毓晋的《图像工程》、《计算机视觉——一种现代方法》和《机器视觉算法与应用》提供了丰富的学习资源。 数字图像处理和计算机视觉在现代社会中扮演着重要角色，广泛应用于医疗诊断、自动驾驶、安全监控、遥感图像分析等多个领域，对提高人类生活质量有着深远影响。