数字图像处理入门：预处理、增强与基础概念

本篇笔记详细介绍了数字图像处理的基本概念和技术，从第一章绪论开始，深入探讨了图像获取、处理与复原的不同方法。首先，图像获取包括预处理，这是对原始图像进行初步处理，如去除噪声、校正光照等，以便后续操作更加有效。图像增强则是主观地改善图像质量，使其更适合特定应用场景，而图像复原则是基于数学模型恢复图像，相对客观。 小波分析作为图像处理的重要工具，通过不同分辨率的分解来描述图像的细节信息，提供了一种多尺度分析框架。形态学处理则关注图像的形状信息，利用各种形态学操作如腐蚀、膨胀等来提取图像的结构特征。 分割是图像处理中的关键步骤，通过将图像划分为不同的组件或目标，帮助识别和理解图像内容。分割后的图像通常会被表示为标记或边缘等形式，便于后续特征选择和计算处理。特征选择，也就是描述，是指从大量数据中挑选出最有代表性的信息，用于后续的分析和识别。 第二章讨论了数字图像的基础概念，例如单色光（无色光）和灰度级，以及灰度图像的特性。图像的取样和量化是数字化过程中的关键步骤，它们将连续的物理信号转化为离散的数据表示。空间域是图像处理中的基本框架，坐标表示和饱和度、动态范围和对比度的概念也在此部分得到阐述。 图像的量化等级，如8比特图像，决定了灰度级的精细程度。内插技术，如双线性和双三次内插，用于估计图像中未采样点的灰度值，是图像处理中的常见插值方法。邻域表示是处理局部关系的重要手段，包括8邻域、斜角4邻域和混合邻域的概念。 几何变换，尤其是灰度变换与空间滤波，涉及到图像的坐标空间转换和像素值的平滑处理，如卷积操作。这些技术广泛应用于图像平滑、锐化、旋转和缩放等操作。 这篇笔记全面覆盖了数字图像处理的各个方面，从图像的获取、增强、复原，到基本概念、图像表示、特征提取，再到实际操作中的灰度变换与空间滤波，为读者提供了深入理解数字图像处理的基础知识。