计算机图像处理：模拟与数字图像解析

"模拟图像和数字图像在计算机图像处理中的概念和特性" 计算机图像处理是计算机科学和技术领域的一个重要分支，主要关注图像的获取、分析、理解和合成。在这个过程中，模拟图像和数字图像起着核心作用。 模拟图像，通常由连续函数描述，其特点是图像中的光照位置和强度变化是连续的。这种图像在现实世界中广泛存在，如传统的摄影胶片记录的图像就是模拟图像。模拟图像具有较高的分辨率和细腻的灰度层次，但处理起来相对复杂，不易存储和传输。 数字图像则采用矩阵或数组的形式表示，每个元素代表图像中的一个像素或像元。像素包含两个关键属性：空间位置和灰度值。空间位置通过坐标（x, y）来确定，灰度值则表示像素的亮度，通常用0到255之间的整数表示，其中0表示黑色，255表示白色。数字图像便于计算机处理，可以通过各种算法进行编辑、分析和压缩，易于存储和传输。 在计算机图像处理课程中，学生将学习到数字图像处理的基本概念，如图像的分类、特征提取、图像变换、图像增强、复原、压缩和编码等。课程会涵盖专业选修课的相关内容，包括40个学时的理论和8个学时的实践操作，针对计算机科学与技术以及网络工程专业的学生。期末成绩由期末考试和平时成绩（包括出勤、作业和实验）组成。 数字图像处理的应用广泛，涵盖了医学影像分析、遥感、安全监控、图像识别、人工智能等多个领域。例如，在医学影像中，数字图像处理技术可以帮助医生分析疾病，而在遥感领域，它用于解析卫星图像，获取地球表面的信息。 1.1章节中提到了图像的基本概念，强调图像既反映了物体的客观存在，也体现了人的感知。图像可以分为可见图像和不可见图像，前者如照片和绘画，后者包括不可见光和不可见量的成像。此外，图像还根据波段范围分为单波段、多波段和超波段图像。在实际处理中，模拟图像通常需要通过采样和量化转化为数字图像，以便于计算机处理。 图像处理包括一系列操作，如图像转换（例如傅里叶变换）、滤波（去除噪声或突出特定特征）、形态学操作（如膨胀和腐蚀）以及图像分割（将图像划分为有意义的区域）。这些操作旨在改善图像质量、提取有用信息或实现特定任务，如人脸识别、目标检测等。 模拟图像和数字图像在计算机图像处理中各有优势，而数字图像由于其易于处理和管理的特性，成为现代图像处理的主要形式。通过深入学习和理解这些概念，学生能够掌握图像处理的核心技术和应用，为未来在相关领域的工作打下坚实的基础。