数字图像处理基础：图象和视觉原理探索

"补充图象和视觉基础-数字图像处理课件(冈萨雷斯第三版)PPT，涵盖了数字图像处理的多个核心概念，包括图象的定义、人眼视觉系统、颜色视觉、光度学、成像模型、采样与量化、像素间联系、算术和逻辑运算以及坐标变换。课程内容共分为十章，涉及图象处理的基础理论、空域和频域变换、图象增强、图象复原、图象编码、图象分割和形态学等重要主题。" 本文将详细介绍这些知识点： 1. **数字图像处理**：这是利用计算机对图像进行操作的一门技术，旨在改善图像质量、提取有用信息或进行图像分析。数字图像处理涉及到图像的获取、表示、处理和分析。 2. **图象和数字图象**：图象是人们观察到的视觉景象，可以是静态的（如照片）或动态的（如视频）。数字图像是将图象转换为计算机可处理的形式，通过像素矩阵表示，并进行离散化处理，以适应计算机存储和计算能力。 3. **人眼与亮度视觉**：人类视觉系统对亮度和色彩非常敏感，这在数字图像处理中很重要，因为算法需要模拟人眼对亮度和色彩的感知。 4. **颜色视觉**：颜色视觉涉及到光的三原色（红、绿、蓝）以及如何通过它们合成不同颜色。在数字图像中，颜色通常由RGB模型表示。 5. **光度学和成像模型**：光度学研究光的传播和测量，成像模型描述了光线如何通过光学系统形成图像。这些概念对于理解和处理图像的光学特性至关重要。 6. **成像变换**：图像在捕获、传输和显示过程中可能会经历各种变换，如几何变形、光照变化等，这些都需要通过图像处理技术来校正。 7. **采样和量化**：采样是将连续图像转化为离散样本的过程，量化则是将连续灰度值转化为有限数量的离散灰度级，这两个步骤构成了图像数字化的核心。 8. **像素间联系**：在处理图像时，像素之间的关系也非常重要，比如边缘检测和图像融合等技术就依赖于相邻像素的信息。 9. **算术和逻辑运算**：这些运算包括加法、减法、乘法、位操作等，用于改变图像的亮度、对比度或进行图像组合。 10. **坐标变换**：图像可以进行平移、旋转、缩放等几何变换，这些变换在图像配准、目标定位等领域有广泛应用。 11. **空域和频域变换**（如傅立叶变换）：这些变换提供了一种从不同角度分析图像的方法，有助于滤波、特征提取和压缩。 12. **图象增强和图象复原**：前者是提高图像视觉质量，后者是恢复因噪声、模糊等因素受损的图像。 13. **图象编码**：图像编码是将图像数据压缩以节省存储空间和提高传输效率的过程，常见的有JPEG、PNG等格式。 14. **图象分割和形态学**：图象分割是将图像分割成具有特定属性的区域，形态学操作则用于处理图像的形状和结构信息。 15. **图象理解**：更高级的图像处理任务，涉及到识别图像中的对象、行为和场景，这是人工智能和机器学习领域的重要研究方向。 数字图像处理是多学科交叉的领域，它综合了计算机科学、电子工程、光学、心理学等多个领域的知识，广泛应用于医学影像、遥感、安全监控、生物识别、艺术和娱乐等多个领域。通过对图像的深入理解和处理，我们可以从海量图像数据中提取有价值的信息，推动科技进步和生活品质的提升。