图像直方图：数字图像处理的核心介绍

图象直方图是数字图像处理中的一个重要概念，它在第二章中被详细探讨。直方图是对图像灰度值分布的一种统计表示方法，用于分析图像中像素亮度的频率分布。在二维直方图中，每个像素的灰度值对应图表上的一个柱状，柱的高度表示该灰度值像素的数量，从而形成一幅显示图像灰度级分布的图形。 直方图的主要性质包括其形状、宽度和高度。形状可以反映图像的对比度和纹理信息，宽度过窄可能意味着图像过于均匀，而过宽则可能表示图像的灰度变化范围较大。高度则提供了关于像素分布的直观理解，有助于识别图像中的亮部、暗部以及中间灰度区域。 图象直方图在数字图像处理中有多种用途。首先，它可以用于图像预处理，比如去噪、增强对比度或调整亮度。通过对直方图的分析，可以进行直方图均衡化，使得图像的亮度分布更均匀，提高图像的质量。其次，直方图可以用于特征提取，通过分析不同灰度级的像素分布，可以提取出与图像内容相关的特征，用于图像分类、识别等任务。此外，直方图还能帮助评估图像压缩算法的效果，因为压缩过程中可能会改变图像的灰度分布。 在教学中，数字图像处理课程通常会从基本概念出发，介绍二维函数、空间坐标、强度或灰度、像素和图像的重要性。学生会了解到，大约60%~80%的信息来源于图像，成像技术涵盖了广泛的电磁波谱，并且随着技术发展，图像处理经历了从早期的简单编码到现代网络和移动通信的复杂过程。课程还会涉及数字图象处理的历史，如早期的数字化新闻图片传输、电报打印机技术的进步，以及在航天领域中图像处理技术的应用，如处理“徘徊者7号”月球照片。 简明历史部分介绍了从20世纪20年代开始的图像数字化和传输技术的逐步发展，从最初的海底电缆到后来的网络通信，再到太空探索中的图像处理技术。这些历史事件展示了数字图像处理技术的演变及其在不同领域的应用。 总结来说，图象直方图是理解图像信息的关键工具，对于数字图像处理的理论学习和实际应用都有着重要的作用。