数字图像处理：距离量度方法及其应用

本资源是一份关于数字图像处理的课件，主要讲解了距离量度在图像处理中的应用，特别是在不同类型的连接空间（如欧氏空间、4-连通空间、8-连通空间和m-连通空间）中的定义和特点。课程大纲涵盖了八周的教学内容，包括绪论、空域和频域变换、图像增强与复原、图像编码、图像分割和形态学以及其他的主题。 在绪论部分，讲述了图象与数字图象的概念，强调了图像处理的重要性。图像通常为二维，记录的三维世界可能存在信息丢失和失真，因此需要通过图像处理恢复和重建信息，理解图像的数学模型。数字图像则是将传统图像转化为计算机可以处理的形式，通常用二维数组表示，每个像素（或体素）包含特定的灰度值或颜色信息。离散化是将连续值转换为计算机可处理的有限数字。 课程深入探讨了欧氏空间距离，其公式DE(p,q) = ((x-s)^2 + (y-t)^2)^(1/2)，用于衡量像素间的几何距离。此外，还有4-连通空间距离D4(p,q) = |x-s| + |y-t|，8-连通空间距离D4(p,q) = max{|x-s|, |y-t|}，它们分别考虑了邻域的不同连接方式。m-连通空间距离则更依赖于具体的图像分析路径，反映了像素之间的实际连通性。 这些距离量度在图像处理中具有广泛应用，例如在图像滤波、特征提取、边缘检测、形态学操作等过程中，它们是衡量像素间相似性、判断像素关系和确定处理策略的重要工具。理解并掌握这些距离量度，对于有效地进行图像处理和分析至关重要。