图像处理与分析基础概论

"图像处理和分析的学习资料，适合想要学习图像处理的学生，引用了章毓晋的《图像工程》作为参考教材，涵盖了图像处理的基本概念、术语和技术领域，包括图像的表示、数字图像、图像技术与图像工程的内涵以及图像处理、分析和理解的区分。" 图像处理和分析是计算机科学中一个重要的分支，它涉及到如何获取、存储、处理、分析和理解图像信息。本资料主要针对想要学习这一领域的学生，提供了基础的概念和术语介绍。 首先，图像可以被定义为通过观测系统获取的，能够被人眼感知的实体。根据维度，图像可以分为二维和三维。二维图像通常用二维数组来表示，数组的每个元素代表图像中对应位置的属性值。图像又可分为连续图像和离散图像，连续图像的坐标和属性值是实数，而离散图像则是其值为离散的整数，通常用于表示数字图像。 在数字图像中，像素（picture element，简称pixcel）是基本的组成单元，而在三维图像中，基本单元可以是体素（volumeelement）或元胞（cell）。体素是一个内部属性一致的三维单元，而元胞则可能包含不同属性，需要通过插值计算。值得注意的是，虽然体素和元胞在表示图像时可能占用相同的空间，但它们的数据量可能不同，因为体素的属性是单一的，而元胞的属性需要更多数据来描述。 图像技术主要包括数字图像和计算机图像技术，而图像工程则是一个综合性的研究领域，结合了数学、光学原理和实际应用技术。图像工程主要分为三个部分： 1. 图像处理：图像处理是对图像进行的各种变换，目的是优化视觉效果、便于进一步处理或减少数据量。例如，图像去噪、锐化和压缩都属于图像处理的范畴。 2. 图像分析：图像分析着重于识别和测量图像中的特定目标。例如，检测图像中的物体边缘、形状和颜色，以提取有用的信息。 3. 图像理解：基于图像分析的结果，深入研究目标的性质和相互关系，以达到对图像内容的高层次理解。在足球机器人系统中，图像理解可能涉及识别球员和足球的位置、运动轨迹等信息。 学习图像处理和分析不仅需要掌握图像的基础概念，还需要理解相关的数学模型和算法，以及如何应用这些知识解决实际问题。章毓晋的《图像工程》为学习者提供了一个良好的起点，涵盖了这一领域的基础知识和理论。通过深入学习和实践，可以逐步掌握图像处理和分析的技能，为未来在机器视觉、人工智能等领域的工作打下坚实的基础。