数字图像处理：表示、增强与编码详解

数字图像处理技术是现代信息技术的重要组成部分，它涉及对数字图像的表示、处理、增强、编码与压缩等多个环节。本教程以《高等学校教材•计算机科学与技术》为例，系统地阐述了这一领域的核心概念和技术。 第1章绪论中，讲述了数字图像处理的历史发展。起源于20世纪20年代的Bartlane海底电缆图片传输系统虽然初步展示了图像数字化和压缩传输的概念，但真正的数字图像处理始于20世纪60年代大型计算机的出现，如美国喷气推进实验室处理月球照片的技术，标志着图像处理技术开始走向实用化。随着科技的进步，图像处理技术逐渐应用于医学成像、地球遥感、天文学、军事、气象等多个领域，成为科学研究不可或缺的工具。 数字图像处理的核心概念包括： 1. 数字图像：是客观对象的抽象表示，与传统图像不同，计算机不能直接处理自然形式的图像，需要转化为数字形式才能进行分析。图像被分类为可见图像和不可见图像，可见图像进一步细分为生成图像（如描绘几何形状和光照）和光图像（如照片）。 1.2.1 数字图像的组成要素：包括像素、灰度值、色彩空间等，这些元素共同构成了数字图像的结构。像素是构成图像的基本单元，每个像素的灰度值或颜色代表图像中对应位置的亮度或色彩信息。 后续章节深入探讨了图像增强技术，通过调整亮度、对比度、锐化等手段改善图像质量；图像编码与压缩则是为了减小数据量，提高图像传输和存储效率；图像复原和重建技术则关注如何从损坏或失真的图像中恢复原始信息；图像分割技术用于将图像划分为具有特定意义的部分；特征提取与分析则涉及从图像中提取关键特征以支持识别和分析；图像匹配与识别是人工智能和机器学习领域的重要应用，旨在使计算机能够理解和识别图像内容；最后，还介绍了基于MATLAB的数字水印系统设计和车辆牌照识别系统的具体实现，展示了数字图像处理技术在实际应用场景中的实用性。 综上，数字图像处理技术在现代社会中扮演着至关重要的角色，不仅推动了信息技术的进步，还在医学、地球科学、军事、气象等多个领域发挥了关键作用。学习和掌握这一技术对于理解并开发先进的图像处理算法、应用软件和硬件设备具有重要意义。