数字图像处理：基本运算与应用

本资源主要聚焦于数字图像处理与分析的基本概念和技术。章节内容涵盖了图像的表示、质量评估以及人类视觉模型的应用，如灰度、对比度的测量和色彩模型（如RGB、HSI和CIE色度图）。图像的描述形式，如二值图像、灰度图像和彩色图像，以及不同类型的图像文件格式，如BMP，也被深入讨论。 图像数字化过程中，关键的采样定律和量化方法被提及，其中提到数据量与画质之间的权衡，以及在不同条件下的采样和量化优先策略。例如，当数据量有限时，可能会优先考虑量化以减少存储需求，而采样在需要精细细节或高质量图像时更为重要。 量化技术的非均匀性在灰度级较低时能提供更好的效果，但在灰度级较多时其优势不明显，这与人类视觉系统对细节敏感度的变化有关。学习者被引导思考图像时空特性的概念，包括它们如何影响人眼对图像的理解。 本章的核心内容是图像的像素级运算，包括线性点运算（如恒等、黑白反转、对比度和亮度调整）、代数运算（加、减、乘、除）以及逻辑运算（求反、异或、或、与）。具体到点运算，提供了具体的算子和它们对图像的影响实例，如通过系数a和b调整对比度和亮度，以及非线性运算如C值控制的亮度增强或减弱。 此外，还有图像的空域变换，如几何变换（如平移、旋转、缩放）和非几何变换（如直方图变换），这些都是数字图像处理中不可或缺的技术，用于图像的变形和色调映射。 通过编程练习，学生可以实际操作打开、显示BMP图像，以及应用Photoshop或其他工具进行直方图显示、彩色变换和伪彩色处理，以加深对理论知识的理解和实践能力的培养。 这一章节是数字图像处理的基础，旨在为学习者提供必要的工具和理论支持，以便他们在后续的图像处理和分析任务中能灵活运用这些技术。