数字图像处理基础与概念解析

"数字图像处理复习资料.pdf" 数字图像处理是信息技术领域的一个重要分支，它主要涉及对图像信息的加工处理，以满足视觉感知和实际应用需求。图像处理的方法包括光学方法和电子学方法，其中现代技术更侧重于数字图像处理。 在图像的类型上，我们可以将其分为模拟图像和数字图像。模拟图像，也被称为连续图像，是指在时间和数值上连续的图像，通常在数字技术出现之前使用。而数字图像则源于模拟图像的采样和量化，由像素矩阵构成，每个像素的灰度值代表图像在相应位置的亮度。数字图像的像素坐标和灰度值都是整数，这使得它们更适合计算机处理。 图像可以根据不同的特征进行分类，如波段数量（单波段、多波段、超波段）、人眼能否看到（可见图像与不可见图像）、维度（二维、三维）、颜色（黑白、彩色）以及动态状态（静止图像、活动图像）。例如，单波段图像每个位置只有一个亮度值，而多光谱图像则能提供多个波段的信息。 数字图像处理具有几个显著的特点：首先，由于其像素数量庞大，信息量巨大；其次，图像的宽频带要求高技术实现难度；第三，由于像素间的相关性，图像具有较大的压缩潜力；最后，图像处理的效果往往受到人类视觉感知的影响，因此评价标准较为主观。 图像处理主要包括模拟图像处理和数字图像处理，后者主要在像素级别进行操作，处理的数据量庞大。而图像分析则更进一步，通过对图像中的目标进行检测和测量，提取出对图像的描述性信息。图像工程则将这些过程综合，分为图像处理、图像分析和图像理解三个层次。 数字图像处理方法有空域算法和变换域算法。空域处理直接在图像像素上进行，如邻域处理法（考虑像素的局部环境）和点处理法（仅关注单个像素）。而变换域处理则通过傅立叶变换、离散余弦变换等将图像转换到其他域进行处理，然后再转换回空域，这种方法往往能够更好地提取图像特征和进行压缩。 这些基础知识构成了数字图像处理的基础，对于理解和应用图像处理技术至关重要，无论是图像增强、复原、压缩，还是模式识别和机器学习等领域，都有其重要应用。