数字图像处理基础：视觉感知与图像获取

"Chapter2数字图像基础.pptx - 数字图像处理，涉及matlab相关的图像处理基础知识，包括视觉感知要素、光和电磁波谱、图像感知和获取、图像取样和量化、像素间的基本关系等内容。" 在数字图像处理领域，第二章深入探讨了数字图像的基础知识，这些知识对理解和应用图像处理技术至关重要。以下是对各部分的详细解释： 2.1 视觉感知要素 这部分内容强调了人类视觉系统在数字图像处理中的重要性。视觉感知过程始于眼睛接收光线，经过角膜（相当于相机的镜头）折射，然后通过神经纤维传递到大脑皮层的视觉中枢，最终形成视觉感知。这个过程中，人的直觉和视觉判断在选择合适的图像处理技术时起到关键作用。 2.2 光和电磁波谱 图像的形成依赖于光，光是一种电磁波。理解光的性质，如波长、频率和强度，对于理解颜色理论和图像传感器如何捕获光信息至关重要。电磁波谱包括不同类型的光，如紫外线、可见光和红外线，它们在不同的图像传感和处理应用中各有用途。 2.3 图像感知和获取 图像的获取涉及使用各种设备，如相机或扫描仪，将真实世界的场景转换成数字信号。这个过程通常包括光学成像、光电转换以及信号放大等步骤，以便后续的数字化处理。 2.4 图像取样和量化 图像取样是指将连续的图像信号转换为离散的样本点，这涉及到采样率和分辨率的选择。量化则是将采样得到的连续灰度或色彩值转换为有限的离散值，通常用二进制表示，这一过程可能导致图像失真，如量化噪声。 2.5 像素间的一些基本关系 像素是构成数字图像的基本单元，它们之间的关系影响着图像的整体质量和特性。例如，相邻像素的颜色和亮度差异影响边缘检测和纹理分析；像素的排列方式（如行、列）决定了图像的空间分辨率。 在matlab中，这些概念会被应用于实际的图像处理算法，例如图像的增强、复原、分割、编码和压缩等。通过编程实现这些算法，我们可以对数字图像进行各种操作，以满足特定的应用需求，如医学影像分析、机器视觉、遥感图像处理等。