数字图像处理：图像编码与压缩技术

"图像编码-浙江大学《数字图像处理》第一章" 在数字图像处理领域，图像编码是一项关键的技术，其主要目标是在确保图像质量的前提下，通过压缩图像数据来减少存储和传输的需求。这是因为未经处理的图像数据量巨大，例如，一个1280×1024分辨率的图像，如果每个像素由3个颜色分量表示，就需要大约4Mb的存储空间。这种庞大的数据量对于存储和传输都是极大的负担。 图像编码的必要性在于图像中存在大量的冗余信息。这些冗余可以是空间冗余（图像相邻像素间的相似性）、结构冗余（图像的某些部分具有重复或可预测的模式）、统计冗余（颜色或亮度分布的统计特性）以及感知冗余（人类视觉系统对某些细节不敏感）。通过去除这些冗余，可以实现无损或有损的图像压缩，从而提高压缩效率。 浙江大学的《数字图像处理》课程由严惠民和袁波两位教师主讲，课程涵盖了数字图像处理的基础理论和技术，包括图像的数字化、图像增强、图像恢复、图像编码、图像重建、图像分析等内容。课程不仅涉及理论学习，还要求学生使用如C#、C++或MATLAB等编程工具完成作业，提交源代码、可执行文件和说明文档，以实践理论知识。 在第一章“导论”中，详细介绍了数字图像的基本概念。图像可以是物理量的二维分布，而数字图像则是通过空间上离散化和幅值量化将实际图像转换为数字矩阵。二值图像简单地分为黑白两色，灰级图像则代表亮度或反射率的多个级别，而彩色图像通常由RGB、HSB、CMYK等色彩模型表示。图像获取、存储、处理和显示是数字图像处理系统的基本组成部分，涉及扫描仪、摄像机、图像卡、计算机内存、硬盘等硬件设备，以及各种软件算法的支持。 图像处理技术包括一系列操作，旨在改善图像质量、提取有用信息或简化图像以适应特定应用。这些技术可能涉及到对图像的数学操作，如滤波、变换和统计分析，以达到如去噪、增强对比度、恢复失真图像或压缩图像的目的。然而，图像处理并非总能找到适用于所有情况的通用算法，每种应用场景可能需要定制化的解决方案。 在更广义的图像处理框架中，除了图像的输入和输出，还包括图像理解，即从图像中提取有意义的信息并对其进行描述或解释。这一过程可能涉及到复杂的机器学习和人工智能技术，如特征检测、目标识别、语义分割等，这些都是现代计算机视觉领域的重要研究方向。 图像编码作为数字图像处理的一部分，对于有效地存储和传输图像数据起着至关重要的作用。随着技术的发展，图像编码和处理技术将持续创新，以满足不断增长的图像数据处理需求，如高清视频流、远程医疗影像传输、自动驾驶汽车的视觉感知等。