数字图像处理：基本原理与应用实例

本资源是一份关于数字图像处理的基础教程PPT，主要讲解了数字图像处理的基本原理和应用。首先，它阐述了图像处理的概念，指出数字图像是由二维的像素点构成，每个像素点具有特定的位置(x, y)和灰度值f(x, y)，通常在0到255的范围内。数字图像处理涵盖了三个层次的计算处理：初级处理如降噪和对比度增强，中级处理如特征提取（如边缘检测），以及高级处理如物体识别，模拟人类视觉功能。 章节内容包括： 1. **绪论**：介绍数字图像处理在日常生活中的广泛应用，如网络相册、社交平台上的互动、图像编辑软件、人脸识别、医学成像等。 2. **图像获取**：讲解了现代设备如扫描仪和数码相机用于获取数字图像的方式。 3. **基本步骤**：概述了图像处理的一般流程，可能包括图像获取、预处理、特征提取、压缩、复原和分析等步骤。 4. **彩色图像处理**：专章探讨彩色图像的特性及其处理方法。 5. **小波变换**：这是一种重要的信号分析工具，用于图像的多尺度分析。 6. **图像压缩**：讲述如何通过算法减少数据量而不失真。 7. **形态学图像处理**：关注图像的形状和结构分析。 8. **图像复原**：涉及恢复被噪声或损坏影响的图像质量。 9. **图像增强**：通过各种算法改善图像的可视性和细节。 10. **图像分割**：将图像划分为多个区域，常用于对象识别和数据分析。 11. **表示与描述**：讨论如何有效地表达和描述图像内容。 12. **目标识别**：深入探讨计算机如何识别图像中的特定对象或特征。 习题部分则提出了一些关键概念的问题，如定义数字图像和像素、解释不同处理层次的特点、列举获取图像的方法、计算机内图像的存储方式，以及日常生活中数字图像处理的应用实例。 此外，还提及了一个关于视觉适应的现象，即人在进入黑暗环境时，眼睛需要时间来适应光线变化，这是由于视网膜的感光细胞对光线敏感度的变化所导致的，属于视觉生理学的一个话题。 这份教程旨在提供全面的数字图像处理基础知识，适合学习者从基础概念到实际应用进行全面理解和掌握。