数字图像处理概览与关键技术

数字图像处理是一门涉及图像数字化、分析和优化的重要领域，它将连续的视觉信息转化为计算机可处理的形式。以下是关于数字图像处理的一些关键概念： 1. **数字图像**：它是现实世界中的二维图像通过扫描或捕获后，被分割成离散的像素点，每个像素的灰度值用量化后的整数表示。这种形式的图像便于在计算机内部进行操作。 2. **图像**：本质上，图像是一种信息载体，是自然界或人工物理系统的观察结果，通过物理能量传递，记录在物质介质上。 3. **数字图像处理**：包括一系列算法和技术，用于对数字图像进行预处理、增强、分析等，以满足视觉输出或特定应用的需求。 4. **图像增强**：通过特定手段增强图像中对目标应用有用的细节，同时减弱或消除无关或噪声信息，提升图像质量。 5. **灰度直方图**：是统计图像中不同灰度级别的像素分布，它显示了图像中像素灰度值出现的频率，有助于了解图像的对比度和动态范围。 6. **8-连通性**：像素间的连接规则，如两个像素p和q若彼此相邻（上下左右及对角线），则称它们为8-连通。 7. **中值滤波**：一种非线性滤波方法，通过取像素邻域内值的中位数作为输出，用于平滑图像并减少噪声。 8. **像素的邻域**：像素周围一定范围内的其他像素集合，邻域大小根据应用场景不同可以调整，例如常见的有4-邻域。 9. **直方图均衡化**：通过调整图像的灰度分布，使图像的亮度均匀，提高对比度，尤其在低对比度图像中常被应用。 10. **采样与量化**：采集图像的像素值，并将其连续的灰度范围转换为离散的数值，这个过程称为量化。 11. **灰度图像**：只包含亮度信息，不包含色彩信息的图像，通常用于黑白图像处理。 12. **图像锐化**：通过特定算法增强图像边缘或轮廓，使得细节更加清晰。 13. **图像工程**：涵盖图像处理、分析和理解三个层次，是一个多学科交叉的研究领域，应用于各种图像技术和设备。 14. **频率域**：图像处理中的一个重要概念，通过对图像进行傅里叶变换，将图像从时域（空间域）转换到频率域进行分析，便于处理滤波、压缩等任务。 15. **名义分辨率**：指图像中单个像素代表的实际景物尺寸，常用于衡量图像的精细度。 16. **图像分割**：将图像划分成多个区域，以便于后续的分析、识别或理解，是许多图像处理任务的基础。 17. **低通滤波器**：滤除图像中的高频噪声，保留主要的低频信息，用于图像平滑和去噪。 这些概念构成了数字图像处理的核心理论和技术，它们在摄影、计算机视觉、图像通信、医学成像等领域都有着广泛的应用。