数字图像处理基础：预测编码与DPCM介绍

"这是一份关于数字图像处理的课件，主要介绍了数字图像处理的基本思想、理论和方法。其中，核心内容包括预测编码，特别是差分脉冲编码调制（DPCM），以及数字图像处理的多个关键领域，如图像变换、增强、压缩编码、分割、描述和分类识别。课程旨在让学生掌握数字图像处理的基础知识并了解其应用前景。" 在数字图像处理中，差分脉冲编码调制（DPCM）是一种重要的编码技术，它的基本思想是在模型的引导下，通过先前的信号样本预测当前样本值，并利用实际值与预测值之间的误差进行编码。这种方法的优点在于，如果模型与实际信号匹配良好且信号序列具有较高相关性，那么误差信号的幅度会远小于原始样本信号，从而提高了传输效率。然而，DPCM的缺点是压缩比率相对较低，可能无法达到极高的数据压缩效果。 数字图像处理通常涵盖多个方面。绪论部分介绍图像和图像处理的概念，强调图像作为客观存在与主观感知的结合，以及图像的表示形式，如静止图像、单色图像和立体图像等。图像的数学表示涉及图像强度I随空间坐标(x,y,z)、波长λ和时间t的变化。对于静止、单色或平面图像，这种表示可以简化。模拟图像与数字图像的区别在于信号类型的差异，数字图像处理涉及将模拟图像转换为数字数据阵列。 教学内容深入到图像变换、图像增强、图像压缩编码等主题。图像变换是改变图像的数学表示，例如傅里叶变换用于频域分析；图像增强则侧重于改善图像的视觉质量，如对比度提升和噪声抑制；图像压缩编码是为了减少存储和传输需求，DPCM即是一种压缩方法。图像分割是将图像划分为有意义的区域，便于后续分析；图像描述涉及提取特征以概括图像内容；最后，图像分类识别是利用机器学习技术来自动识别和分类图像。 通过学习这些内容，学生可以理解数字图像处理的基本原理，并能应用于实际问题，如医学成像、遥感、视频通信等领域。随着技术的进步，数字图像处理正朝着更高分辨率、更高效压缩和智能分析的方向发展。