数字图像处理详解：从图像到图像工程

"该资源是合肥工业大学理学院信息与计算科学系的一份关于数字图像处理的课件，基于冈萨雷斯第三版教材的前八章内容。课件涵盖了图象处理的基础概念，包括空域和频域变换、图象增强与复原、图象编码、图象分割和形态学等主题，并提供了标准图象‘Lenna’作为检验计算机算法的实例。" 在数字图像处理领域，图像通常是指通过摄影、扫描或其它方式捕获的二维视觉表现，它们可以是黑白或彩色的。图像与计算机图形学中的图形不同，后者是从数学模型生成的。由于图像包含大量信息，为了便于计算机处理，我们需要将图像转换成数字图像，即由像素（pixel）组成的矩阵，每个像素代表图像上一个特定位置的灰度值或颜色信息。 数字图像处理涉及到多个步骤和技术，如图像的采集、显示、存储、通信以及处理和分析。在介绍的第1章中，讨论了从图像到图像工程的概念，解释了为什么需要将图像数字化，以及如何通过离散化灰度值来创建可由计算机处理的数字图像矩阵。 第3、4章主要探讨空域和频域变换，这是图像处理中非常关键的部分。空域变换通常涉及像素级别的操作，如平滑、锐化等，而频域变换则利用傅立叶变换等工具，分析图像的频率成分，这对于滤波和压缩等应用至关重要。 第5、8章聚焦于图像增强和复原。图像增强旨在改善图像的视觉质量，比如通过对比度调整、直方图均衡化等方法使图像细节更明显。图像复原则致力于去除噪声，恢复图像的原始状态，这通常需要使用更复杂的算法，如迭代方法或统计模型。 第6章涉及图像编码，这是图像存储和传输的关键，包括无损和有损编码策略，例如JPEG和PNG格式，它们分别以不同的压缩比牺牲图像质量以减少数据量。 第7、9章则深入到图像分割和形态学，图像分割是将图像划分为具有特定特征的区域，用于对象识别和分析；形态学是基于形状的图像处理技术，可用于去除噪声、连接断开的线段或填充孔洞等。 最后，第10章可能涵盖其他未在描述中具体说明的主题，如图像配准、特征检测、目标识别等，这些都是现代图像处理领域的核心组成部分。 标准图像‘Lenna’是一张常用的测试图像，广泛用于验证和比较图像处理算法的效果，它的历史和特点使得它成为业界的一个经典参考。通过理解和应用这些知识点，学生和专业人士能够更好地理解和掌握数字图像处理的理论与实践。