数字图像处理基础-第一章概论

"数字化过程-数字图象处理-第一章" 本文主要介绍了数字图像处理的基础知识，包括采样过程、学习目的、课程特点、考核办法、参考书目以及图像的基本概念和分类。这一章是数字图像处理的入门，对于理解后续的图像处理技术至关重要。 1. 采样过程：采样是将连续的模拟信号转化为离散的数字信号的关键步骤。在信号的角度，采样使得原本在时间和幅值上都连续的模拟信号变成时间上离散，但幅值仍然连续的离散模拟信号。这个过程通常通过采样脉冲实现，它将信号分割成一系列离散的时间点。 2. 学习目的：课程旨在使学生系统掌握数字图像处理的理论、方法和技术，具备实际应用和开发技能，以便在数字图像处理及相关领域工作。同时，课程还要求学生了解该领域的历史、现状和发展趋势。 3. 课程特点：数字图像处理涉及多学科知识，如数学、物理学、计算机科学等。课程强调使用数学工具，如微分、积分、概率和线性代数，来分析和解决问题。此外，它还与人工智能、模式识别和计算机视觉等领域紧密相关。 4. 考核办法：课程总学时为32小时，成绩由平时成绩（30%）和三次大作业（70%）组成。提供了教师的联系方式，方便学生交流和咨询。 5. 参考书目：推荐了三本教材，包括《冈萨雷斯——数字图像处理(第二版)》、《数字图像处理(java语言算法描述)》和《信号与系统（第二版）上册》，这些书籍涵盖了数字图像处理的基础理论和实践应用。 6. 图像分类：图像可以从电磁波辐射的角度进行分类，如可见光图像、X射线图像、紫外线图像和伽马射线图像等。不同类型的图像对应不同的电磁波谱，提供了不同角度的信息。 7. 图像定义：图像由物体投射或反射的光形成，是客观存在和主观感知的结合。它既包含了物体的物理特性，也包含了视觉系统对这些特性的解释。 8. 数字图像处理概述：虽然未在摘要中详细展开，但数字图像处理通常包括图像的获取、增强、复原、压缩、分析和识别等多个环节，这些环节都基于对数字图像的数学模型和算法操作。 这一章为学习数字图像处理打下了基础，涵盖从信号的数字化到图像的分类，再到处理技术的理论框架，是深入理解和应用数字图像处理技术的重要起点。