数字图像处理技术：复习重点与核心概念

"这是一份关于【数字图像处理】的期末复习资料，包含了考试要点和老师整理的关键知识点。主要涉及数字图像的定义、特点、处理目的以及一系列处理方法和技术，如图像的数字化、增强、恢复、编码、重建、分析、分割、特征提取、图像隐藏等内容。同时提到了图像工程的三个层次，即图像理解、图像分析和图像处理，强调了不同层次的操作对象和抽象程度。" 在数字图像处理领域，图像被看作是对现实世界对象的模拟，可以分为模拟图像和数字图像。模拟图像具有连续的空间坐标和明暗程度，而数字图像则是通过采样和量化将模拟图像转换成离散的数字形式，以像素为基本单位，适合计算机进行处理。数字图像处理的主要优势在于其高精度、重现性、处理多样性和综合技术应用，同时也面临数据量庞大的挑战。 数字图像处理的主要目标包括提升图像的质量，提取特征信息以及进行数据的变换、编码和压缩。具体技术涵盖了多个方面： 1. 图像的数字化：包括采样和量化，是将光学图像转化为数字信号的关键步骤。 2. 图像增强：通过加强有用信息和减弱噪声来改善图像质量，例如对比度调整、滤波等。 3. 图像恢复：针对退化或模糊的图像，运用复原技术恢复其清晰度，如去运动模糊、去散焦等。 4. 图像编码：通过压缩技术减少数据量，便于存储和传输，如JPEG、PNG等压缩标准。 5. 图像重建：从二维图像重建三维模型，如医学影像中的CT扫描。 6. 图像分析：对图像内容进行解析，包括目标检测、分类和识别。 7. 图像分割与特征提取：将图像分割成不同的区域，提取形状、纹理、颜色等特征，为后续分析提供基础。 8. 图像隐藏与数字水印：用于版权保护和信息伪装，如嵌入秘密信息到图像中。 9. 图像通信：涉及图像的传输和接收，考虑压缩、解压缩和错误校验。 图像工程的三个层次描述了从高层次的理解（如语义解释）到低层次的处理（像素级别操作）的过程。图像分析侧重于从中获取数据，而图像处理则关注图像到图像的转换，两者在抽象程度和数据量上有所不同，但共同服务于图像理解，帮助我们从图像中获取更深层次的信息。