在本讲中,我们将深入探讨数字图像处理的第八个核心概念——图象分割。图象分割是图像分析的重要组成部分,它是指按照图像的特征(如灰度、颜色或几何属性)将图像中的物体或区域进行划分,以便于后续的分类、分析和识别处理。这一过程在图像处理领域具有至关重要的地位,因为它能帮助我们从视觉信息中提取出关键信息,实现从图像到数据的转换。
图像,作为一种广义概念,包括了静态图片(如照片)、动态图像(如动画)、绘图以及文字文档等多种形式。狭义的图像则特指单幅或序列的静止图像(照片),以及视频这类运动图像。在数字图像处理中,图像处理层面对图像进行加工,旨在优化视觉效果或执行特定的图像变换;而图像分析则着重于对图像内容进行深入理解,提取目标信息,形成对图像的描述,这是以观察者为中心的研究方法。
图像处理系统通常由五个主要部分组成:图像采集模块(如CCD照相机、视频摄像机或扫描仪),用于获取原始图像;显示模块,用于实时或存储后查看图像;存储模块,如磁盘或光盘,用于长期保存数据;通信模块,支持网络传输图像;处理和分析模块,包括复杂的算法和软件,涵盖图像增强(如去噪和对比度调整)、图像恢复(复原损坏或丢失的数据)、图像压缩编码(减少数据量但保持信息完整性)等技术。
图象分割作为图像分析的基础,其目标是将图像分解成多个有意义的部分,以便更好地理解和操作。这一过程可能涉及到多种分割方法,如阈值分割、边缘检测、区域生长等,每种方法都有其适用的场景。分割后的结果通常会进行目标表达,即将物体或区域以不同于原始图像的格式表示出来,以便于后续处理。同时,图像描述则是用数学语言来定义和区分区域之间的关系,形成简洁的表达,这对于计算机理解图像内容至关重要。
数字图像处理的主要研究内容涵盖了图像的数字化表示,即如何将连续的物理信号转化为数字形式,以便于计算机处理。这包括图像采样、量化、像素编码等步骤,确保图像信息能够被计算机准确地处理和存储。
总结来说,图象分割是数字图像处理的核心技术之一,它不仅关乎图像的分析和理解,还直接影响到后续的各种图像处理应用。通过深入研究和实践图象分割,我们可以更有效地利用图像数据,推动科技进步和实际应用场景的发展。