数字图像处理知识点..pdf

《数字图像处理》一书涵盖了图像处理的多个关键领域，旨在深入理解图像信息的获取、传输、存储、变换、显示、理解和综合应用。本课程的重点包括图像数字化、图像变换、图像增强、图像恢复与重建、图像编码、图像分割与特征提取、图像识别，这些知识点构成了数字图像处理的核心。 图像获取是图像处理的第一步，通常涉及使用摄像机、图像采集卡或数码相机等设备将现实世界的图像转化为可处理的数字形式。这一过程是将连续的模拟信号转换为离散的数字信号，涉及到的关键技术是采样和量化。 采样是将连续的空间信息转化为离散的像素点，这一步决定了图像的空间分辨率。采样间隔的大小直接影响图像的质量，过大的间隔会导致空间分辨率下降，可能产生“国际棋盘效应”；相反，过小的间隔会增加数据量，提高图像质量但可能导致存储和传输负担加重。 量化则是将连续的灰度值转化为有限的离散灰度级，它决定了图像的灰度分辨率。等间隔量化简单易行，而非等间隔量化根据图像灰度值的概率分布进行优化，以减少量化误差。量化等级多的图像具有更丰富的层次感，但数据量大；等级少则可能导致假轮廓现象。 图像增强是提升图像视觉效果的过程，如强化图像中的细节或突出特定特征。它可以通过调整对比度、亮度、锐化等手段实现。图像复原则是在已知图像退化模型的基础上，通过算法恢复图像质量，例如去除噪声、模糊等影响。 图像压缩是减少图像存储空间和传输带宽的重要方法，有无损和有损压缩两种。图像分割是将图像划分成不同的区域或识别出目标物体，它是图像分析的基础，常用的技术包括阈值分割、区域生长、边缘检测等。图像的表达与描述则是对分割后的图像进行特征参数化，便于后续的分析和识别。 目标识别是图像处理的高级阶段，通过对图像特征的学习和比对，实现对物体的分类和识别。彩色图像处理和形态学处理分别关注彩色图像的处理技术和形状特征的分析。图像重建则是在丢失或部分信息的情况下，利用算法恢复原始图像的过程。 图像处理的三个层次——低级图像处理、图像分析和图像理解，各自有着不同的目标和输出。低级处理侧重于图像的视觉效果和数据压缩，中级处理关注目标检测和测量，高级处理则涉及对图像内容的深层次理解和场景解析。 数字图像处理是一门综合性的学科，它融合了信号处理、计算机视觉、模式识别等多个领域的理论和技术，广泛应用于医学影像、遥感、人工智能等领域，对于理解和操纵图像信息具有至关重要的作用。