数字图像处理基础与历史

"何楚教授在武汉大学电信学院教授的数字图像处理课程，涵盖了数字图像处理的基本概念、发展历史、研究内容以及教学方式。课程强调了灰度图像、二值图像、彩色及多光谱图像、图象序列分析和双目图象分析等研究对象。" 数字图像处理是一门涉及广泛领域的学科，它主要研究的对象可以分为以下几个类型： 1）**灰度图像**：灰度图像由不同灰度级别的像素组成，每个像素用一个单一的数值表示其亮度，通常在0到255之间，其中0代表黑色，255代表白色。 2）**二值图像**：这种图像只有两种状态，通常表示为黑色或白色，常用于文本识别和简单的图像分割。 3）**彩色及多光谱图像**：彩色图像由红、绿、蓝（RGB）三个颜色通道组合而成，而多光谱图像则包含多个特定波长的光谱信息，常用于遥感和农业等领域。 4）**图象序列分析**：处理连续的时间序列图像，如视频流，关注运动检测、目标跟踪等问题。 5）**双目图象分析**：利用两个摄像机从不同角度捕捉图像，通过立体视觉技术计算深度信息，广泛应用于三维重建和自动驾驶。 数字图像处理的基本概念包括： - **二维函数f(x,y)**：图像可以看作是空间坐标x和y上的二维函数，其值f(x,y)代表图像在该位置的灰度或色彩强度。 - **像素**：图像在计算机中是以离散的单元，即像素，来表示的，每个像素有自己的灰度或颜色值。 - **图像在人类感知中的重要性**：大约60%至80%的人类感知信息来自视觉，图像处理旨在模拟和增强这种感知能力。 发展历史： - 20世纪20年代，纽约与伦敦间的海底电缆开始传输数字化图像，显著提高了传输效率。 - 随着技术的进步，从早期的5级灰度到15级灰度，再到现代网络和移动通信中的多彩图像，图像质量和传输速度持续提升。 - 1950年代至1960年代，随着太空探索的发展，数字图像处理技术得到了重要推动，如美国喷气推进实验室对太空照片的处理。 研究内容涵盖图像的获取、变换、分析、压缩、编码、恢复等多个方面，包括图像增强、去噪、复原、分类、识别、编码压缩、传输、融合等具体技术。 教学方式可能包括理论授课、实验实践、案例分析和项目开发，以帮助学生全面理解和应用数字图像处理的原理和技术。 数字图像处理是一个不断发展的领域，它结合了数学、计算机科学、信号处理和视觉心理学等多学科知识，对现代科技，如医疗影像、人工智能、遥感和多媒体通信等领域有着深远影响。