数字图像处理专业术语概览：从模糊到边缘追踪

在数字图像处理的专业领域中，掌握特定的词汇对于深入理解技术原理和应用至关重要。以下是一些核心概念的详细解释： 1. **代数运算** (Algebraic operation)：这是图像处理中的基本操作，涉及两幅图像中对应像素的算术运算，包括加、减、乘、除。这些运算用于调整图像的亮度、对比度或创建新的图像特征。 2. **走样 (Aliasing)**：当图像的像素分辨率不足以准确描绘细节时，会产生模糊的边缘或重复的图案，称为走样。这通常发生在图像放大或从低分辨率转换到高分辨率时。 3. **弧 (Arc)**：在图像中，弧是一段曲线，由相连的像素点组成，常用于描述对象的轮廓或边缘路径。 4. **二值图像 (Binary image)**：这是一种仅包含两种灰度级别的图像，通常是黑色（0）和白色（1），在阈值处理和二进制决策中广泛应用。 5. **模糊 (Blur)**：由于相机抖动、镜头不清晰或低通滤波等原因，图像的细节会变得模糊不清。去模糊技术就是针对这一问题设计的，旨在恢复清晰度。 6. **边框 (Border)**：图像的四周，即第一行、最后一行和第一列的像素集合，边框处理可能涉及裁剪、填充或边界条件设置。 7. **边界链码 (Boundary chain code)**：一种编码方式，用于表示图像中物体边界的方向序列，便于后续的分析和处理。 8. **边界像素 (Boundary pixel)**：位于图像内部，与背景像素相邻的像素，它们在图像分割、边缘检测中扮演关键角色。 9. **边界跟踪 (Boundary tracking)**：一种图像分割方法，通过沿着边界像素序列逐个探索来定位和跟踪图像中的对象。 10. **亮度 (Brightness)**：图像中某一点的值，反映了该点处物体发出或反射光的强度，是图像的基本属性之一。 11. **变化检测 (Changedetection)**：通过比较两幅图像的像素差异来识别物体的变化，常见于视频监控和图像处理中的目标检测。 12. **类 (Class)**：在图像处理中，可以指图像类别或对象的分类，例如人脸检测中的不同表情类别。 13. **封闭曲线 (Closed curve)**：首尾相连的曲线，常见于形状描述和轮廓提取。 14. **聚类 (Cluster) / 聚类分析 (Cluster analysis)**：将数据点分组到具有相似特征的集合中，有助于特征提取和数据可视化。 15. **凹/凸 (Concave/Convex)**：描述物体的几何特性，凹陷是指内部有两点的连线不在物体内部，而凸起则是指所有内部连线都在物体内部。 16. **连通 (Connected)**：指图像中的像素在逻辑上可以通过连续的路径连接起来，形成一个整体区域。 17. **轮廓编码 (Contour encoding)**：一种压缩技术，只保留图像中灰度均匀区域的边界，用于减少存储需求。 18. **对比度 (Contrast)**：反映物体亮度与周围环境差异的程度，增强对比度可以突出图像中的特征。 19. **对比度扩展 (Contrast stretch)**：通过改变像素的灰度分布来增加图像的对比度，通常用于图像增强。 20. **卷积 (Convolution)**：数学上的运算，用于描述线性系统对信号的影响，数字图像处理中的滤波和特征提取常用到卷积。 21. **卷积核 (Convolution kernel)**：二维数组，用于数字图像的卷积运算，决定滤波器的效果。 22. **曲线 (Curve)**：图像中的连续路径或像素集合，可以是开放或封闭的，如边缘或轮廓。 23. **去模糊 (Deblurring)**：通过算法去除图像因模糊导致的细节丢失，提高图像清晰度。 掌握这些专业词汇，能够帮助你在阅读外文文献、理解和实现数字图像处理算法时更加流畅和精确。