数字图像处理期末复习：算法与应用详解

在本篇关于数字图像处理期末总复习的资料中，我们首先明确了图像的基本概念，它是对现实世界中事物的一种描述方式，依赖于人类的视觉特性，通过空间位置记录颜色值来构成。获取图像的途径包括照相机和红外摄像，而图像根据人眼的感知范围可分为可见图像和不可见图像。 数字图像处理的核心特点在于其处理算法的通用性和灵活性，不依赖于精确度，且能够保证处理结果的准确性。复习内容主要包括以下几个方面： 1. **图像增强** - 包括直方图修正以改善图像对比度，图像平滑以减少噪声，图像锐化以提高细节，同态系统用于保持边缘信息，以及伪彩色技术用于增强视觉效果。 2. **图像恢复** - 主要通过复原的代数方法、逆滤波、最小二乘方滤波、约束去卷积和空间复原技术来恢复图像质量，特别是针对失真或损坏的情况。 3. **图像编码** - 是将图像数据压缩的过程，涉及PCM编码（脉冲编码调制）、统计编码、预测编码、变换编码（如JPEG），小波编码和分形编码等多种方法。 4. **图像分析** - 包括分割、描绘、纹理分析、形状分析和场景分析，这些技术用于理解和解析图像中的内容。 5. **模式识别** - 利用相关匹配和结构匹配等方法进行物体识别，这是计算机视觉中的关键技术之一。 6. **图像重建** - 通过投影重建技术从多视角的二维投影中重构三维物体，以及三维信息恢复重建技术，如利用运动、明暗信息恢复物体形状。 此外，还提到了视觉图像的概念，例如背景下的亮度辨别能力（韦伯比），以及运动图像与静止图像的区别，以及灰度图像的定义，即所有像素点对不同波长光能量的响应相同。最后，图像数字化过程涉及像素划分和量化，这些都是数字图像处理的基础。 这篇复习材料涵盖了数字图像处理的理论基础、关键操作技术以及实际应用，旨在帮助学生系统地回顾和巩固所学知识，为期末考试做好准备。