数字图像处理基础与信息传输系统模型

"该资源是关于数字图像处理的课件，涵盖了从绪论到图像分类识别的多个核心主题，旨在使学习者掌握数字图像处理的基本概念、理论和方法，并了解其应用领域及发展趋势。" 在信息传输系统模型中，数字图像处理是一个关键环节，它涉及对图像数据的采集、转换、分析、存储和传输等多个步骤。在这个模型中，首先，我们需要理解图像和图像处理的基础。图像可以被定义为物体投射或反射光在时空中的分布，而图像处理则是通过一系列算法和技术来改善图像的质量、提取有用信息或进行模式识别。 在第1章绪论中，介绍了图像的定义，包括"图"和"像"的概念，强调了图像既是客观存在的反映，也受到人的感知影响。图像可以是静止的、单色的、平面的或是动态的，还可以是彩色或多光谱的。图像可以用数学函数表示，例如I=f(x,y)，这代表了图像强度随空间坐标的改变。 图像的表示方式分为模拟图像和数字图像。模拟图像的参数如光强、坐标等都是连续变化的，而数字图像则将这些参数离散化，转化为可由计算机处理的数字形式。数字图像的获取通常通过采样和量化过程，将模拟信号转换为数字信号，形成数据阵列。 图像处理的主要步骤包括： 1. 图像预处理：如噪声去除、灰度校正，目的是提高图像质量，为后续处理做准备。 2. 图像变换：如傅里叶变换、小波变换，用于频域分析或图像压缩。 3. 图像增强：通过调整对比度、亮度等参数，使图像某些特征更突出。 4. 图像压缩编码：减少图像数据量，便于存储和传输，常见的有JPEG、PNG等压缩标准。 5. 图像分割：将图像划分为不同的区域或对象，是图像理解和分析的基础。 6. 图像描述：提取图像的关键特征，如边缘、纹理、形状等。 7. 图像分类识别：基于特征进行机器学习，实现自动识别图像内容。 此外，课件还会讨论数字图像处理的应用，如医学影像分析、遥感图像处理、安防监控等，并展望其未来的发展趋势，如深度学习、人工智能在图像处理中的应用。通过学习这些内容，学生能够掌握数字图像处理的核心技术和应用范围，为实际问题的解决提供理论支持。