数字图像处理技术
10-4-1第一讲 数字图像处理技术
图形
图形的特征 • 图形是对图像进行抽象的结果（人工或自动）； • 图形的矢量化使得有可能对图中的各个部分分别 进行控制（放大、缩小、旋转、变形、扭曲、移 位等） • 图形的产生需要计算时间（图形只保存算法和和 特征点，占用的存储空间也很少，但每次显示时， 它都需要经过重新计算。）
图像
图像的概念
图像像点 8bit ( 28 = 256色 ) 16bit ( 216 = 65536色 ) 24bit ( 224 = 16M色 )
● 8位图像 ● 16位图像 ● 24位图像
图像的主要技术参数
•分辨率
–屏幕分辨率 –图像分辨率 –像素分辨率
图像的主要技术参数
图像的主要技术参数
• 图像灰度
• 图像是指由输入设备捕捉 的实际场景画面，或以数 字化形式存储的任意画面。 • 静止的图像是一个矩阵， 由一些排成行列的点组成， 这些点称之为像素点 （pixel），这种图像称 为位图（bitmap）。
● 图像由基本显示单元“像素”构
成
● 像素由若干个二进制位进行描述 ● 二进制位代表图像颜色的数量
视频的技术参数
视频
• 帧速
–每秒钟显示的帧数目， 计量单位为帧率（fps） –视频根据制式的不同： 30帧/秒（NTSC）、25帧/秒（PAL）
• 数据量
–帧速×每幅图像的数据量（不计压缩）
视觉媒体数字化
1．位图图像与数字视频
对计算机来说，对所要处理的画面， 通过对每一个像素进行采样，并且按照颜 色或者灰度进行量化，就可以得到图像的 数字化结果。 数字化的结果放在显示缓存区中，与显 示器上的点一一对应，这就是位图图像。 对视频按照时间进行数字化所得到的图像 序列，就构成了数字视频序列。
数字媒体图像处理技术研究与应用
数字媒体图像处理技术研究与应用一、引言随着数字媒体技术的不断发展，数字图像处理技术在各个领域中得到了广泛的应用。
在医学、军事、工业、农业和消费类电子产品等领域中，数字媒体图像处理技术已经成为了不可或缺的一部分。
本文就数字媒体图像处理技术的研究与应用进行具体探讨。
二、数字图像的基本处理操作数字图像处理技术是对数字图像进行处理和分析的一种技术。
数字图像处理技术包括以下几种基本的处理操作：1. 图像增强：通过数字方法调整图像亮度、对比度和色彩饱和度等参数的值来改进图像的质量。
一般采用直方图均衡和滤波等技术进行图像增强处理。
2. 图像复原：通过去除图像中的噪声、调整图像清晰度来恢复受损图像的质量。
图像复原技术包括了模板匹配、小波变换、最小二乘法等多种方法。
3. 彩色处理：彩色图像处理技术包括了彩色图像的增强、复原和处理等方面。
4. 图像分割：图像分割指将图像分成多个部分，以便更好地进行分析。
这种技术广泛应用于计算机视觉、遥感图像处理等领域。
5. 特征提取：通过图像处理技术从图像中挖掘相关特征，以便进行深入的分析和应用。
图像特征提取技术包括了边缘检测、方向梯度直方图、图像锐化等。
三、数字图像处理技术在医学领域的应用医学领域对数字图像处理技术的开发和应用非常重要。
目前，在医疗领域中，数字图像处理技术已经广泛地应用于影像学、放射学等领域。
在MRI和CT等影像学检查中，数字图像处理技术可以帮助诊断医生准确地识别病变区域和分析影像数据。
数字图像处理技术具有对图像数据快速处理，高效可靠等特点，已经成为诊断医生的有力工具之一。
四、数字图像处理技术在消费电子产品的应用近年来，消费电子市场在数字图像处理技术的推动下得到了快速的发展。
智能手机、数码相机、平板电脑等产品都搭载了数字图像处理芯片和算法，实现了对图像的拍摄、处理和分享。
数字图像处理技术为消费类电子产品带来了更高品质的图像和更流畅的交互体验。
五、数字图像处理技术在计算机视觉领域的应用计算机视觉领域正随着人工智能技术的发展变得越来越重要。
数字图像处理技术解析
数字图像处理技术解析第一章：数字图像处理基础知识数字图像处理是一门研究如何处理和操作数字图像的学科。
数字图像是离散的表示了光的强度和颜色分布的连续图像。
数字图像处理技术可以应用于许多领域，如医学影像、机器视觉、遥感图像等。
1.1 数字图像表示与存储数字图像可以使用像素（pixel）来表示，每个像素包含一定数量的位元（bit），用于表示图像的灰度值或颜色信息。
常见的像素表示方法有灰度图像和彩色图像。
在计算机中，数字图像可以以不同的方式进行存储，如位图存储、压缩存储等。
1.2 数字图像处理的基本操作数字图像处理的基本操作包括图像增强、图像恢复、图像压缩和图像分割等。
图像增强可以改善图像的质量，使其更适于人眼观察或用于其他应用。
图像恢复是指通过去除图像中的噪声、模糊等不良因素，使图像恢复到原始清晰状态。
图像压缩可以减少图像的存储空间和传输带宽。
图像分割是将图像分成几个具有独立特征的区域，用于目标检测、目标跟踪等应用。
第二章：数字图像增强技术数字图像增强技术可以提高图像的质量和信息内容，使其更适合进行后续处理或人眼观察。
常用的图像增强方法包括灰度变换、直方图均衡化和空域滤波等。
2.1 灰度变换灰度变换是通过对图像的灰度值进行变换，来改变图像的对比度和亮度。
常见的灰度变换方法包括线性变换、非线性变换和直方图匹配等。
线性变换通过对灰度值进行线性和平移变换，可改变图像的对比度和亮度。
非线性变换使用非线性函数对灰度值进行变换，如对数变换、反转变换等。
直方图匹配是将图像的直方图变换为期望直方图，以达到对比度和亮度的调整。
2.2 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，可以通过对图像的直方图进行变换，使得图像的灰度分布更加均匀。
直方图均衡化可以增加图像的对比度，使得图像细节更加清晰。
该方法适用于灰度图像和彩色图像。
2.3 空域滤波空域滤波是一种基于像素的图像处理方法，通过对图像的局部像素进行加权平均或非线性操作，来改变图像的特征。
数字图像处理技术
数字图像处理技术近年来，随着数字技术的发展，数字图像处理技术也在不断地发展壮大，并得到了广泛的应用。
下面结合数字图像处理技术的历史背景及其应用领域，探讨其发展历程及未来发展趋势。
一、数字图像处理技术概述数字图像处理技术是利用计算机对数字图像进行处理的技术。
它可以通过使用技术工具、算法和策略，快速、准确地处理摄像头捕捉到的图像。
它的功能优势在于可以将模糊的图像变成清晰的图像，并将模糊的图像转换为具有良好可视性的图像。
二、数字图像处理技术的历史背景1970年代，数字图像处理技术被科学家们发现和实现。
这项技术结合了计算机科学和图像处理技术，将数字图像转化为可以被处理、分析和可视化的数据。
由于其特殊的数字处理能力，数字图像处理技术开始被广泛应用于多个行业，如制造业、医疗卫生和军事等。
三、数字图像处理技术的应用领域1.疗卫生：数字图像处理技术可以用于诊断，例如CT和MRI模拟等，可以帮助医生判断病情的严重程度。
此外，它还可以用于治疗，例如用于显示核磁共振成像和数字减影成像。
2.造业：工业企业利用数字图像处理技术来检测工件内部缺陷，以及控制产品质量。
这样可以减少工件错误和损坏，有效提高产品质量。
3.事：军事领域也大量使用数字图像处理技术。
它可以用来监控敌方活动、监视战略要点和识别非常低的图像，以准确掌握战术状况。
此外，它还可以用于航空监视和航空攻击，使用导弹识别准确、真实的目标图像，以有效控制攻击力度。
四、数字图像处理技术的未来发展趋势1.泛应用：数字图像处理技术已经在多个行业中得到了广泛应用，未来会有更多行业开始使用这项技术。
2.细化处理：数字图像处理技术将会更加精细，可以更快、更准确地进行处理，以确保输出的图像是更加精确、逼真的。
3.能化：未来数字图像处理技术将更加智能化，使用人工智能来实现图像识别和分析，从而替代人类人工分析图像。
综上所述，数字图像处理技术在近年来蓬勃发展，并得到了多领域的广泛应用，将进一步拓展使用范围并被更多的行业所使用。
数字图像处理技术
数字图像处理技术数字图像处理技术是一种针对数字图像进行处理和分析的技术。
随着计算机技术的不断发展和普及，数字图像处理技术在图像处理领域中扮演着越来越重要的角色。
本文将详细介绍数字图像处理技术的概念、原理、应用及未来发展方向。
概念数字图像处理技术是指利用计算机对数字图像进行处理和分析的技术。
数字图像是通过像素表示的图像，而像素是图像最小的单元，每个像素都有其特定的数值表示颜色和亮度。
数字图像处理技术可以对图像进行各种操作，如增强图像的质量、提取图像特征、恢复图像信息等。
原理数字图像处理技术的原理主要包括图像获取、图像预处理、图像增强、图像分割、特征提取和图像识别等基本步骤。
1.图像获取：通过相机或扫描仪等设备获取数字图像，将图像转换为数字信号。
2.图像预处理：对原始图像进行去噪、几何校正、尺度变换等预处理操作，以提高后续处理的效果。
3.图像增强：通过直方图均衡化、滤波等方法增强图像的对比度、亮度等特征。
4.图像分割：将图像分割成若干个区域或对象，以便更好地分析和处理图像。
5.特征提取：提取图像中的特征信息，如颜色、纹理、形状等，为图像识别和分类提供依据。
6.图像识别：利用机器学习、深度学习等算法对图像进行分类、识别和分析。
应用数字图像处理技术在各个领域都有广泛的应用，如医疗影像分析、无人驾驶、安防监控、智能交通等。
以下列举一些典型的应用场景：•医疗影像分析：利用数字图像处理技术分析医学影像，辅助医生进行疾病诊断和治疗。
•安防监控：通过视频监控系统、人脸识别技术等实现对安全领域的监控和警报。
•智能交通：通过交通监控系统、车辆识别技术等提高交通管理效率和道路安全。
未来发展数字图像处理技术在人工智能、物联网等新兴技术的推动下不断发展和创新，未来的发展方向主要包括以下几个方面：1.深度学习在图像处理中的应用：深度学习技术在图像分类、目标检测等方面取得重大突破，将在数字图像处理领域得到更广泛的应用。
2.虚拟现实与增强现实：数字图像处理技术将与虚拟现实、增强现实技术结合，实现更加沉浸式的用户体验。
数字图像处理技术
数字图像处理技术
数字图像处理技术是现代信息技术中重要的一项技术，它主要应用于数字图像的处理。
数字图像处理是指将数字化后的图像进行处理，包括图像获取，恢复，改变，增强以及分析等，其基本目的是将图像有效、准确地表达出来，以获取重要信息并辅助相应的应用。
数字图像处理技术可以用来增强或改变数字图像的质量，可以使用特定的软件来进行增强。
常用的增强方法有图像增强、图像压缩、图像补偿和图像滤波。
图像增强是指改变图像的对比度和亮度，以便更清楚地显示图像的详细信息；图像压缩是指压缩图像，以减少图像文件的大小；图像补偿是指改变图像的颜色和饱和度，以丰富图像的视觉效果；至于图像滤波，它将去除图像中的噪声，使其变得更清晰。
另外，数字图像处理技术还可以用于图像分析，通过分析可以获取有用的信息，以改善相关的应用。
图像分析技术可以用来进行计算机辅助诊断、物体跟踪和识别等。
例如，医学图像处理技术可以用来分析CT或MRI图像，便于医生诊断疾病；可以用安全监控图像处理
技术来识别图像中的行人或车辆，以便进行安全检查等。
此外，数字图像处理技术还可以用于图像合成，将两幅或多幅图像合并成一张图像。
该技术在图像融合、图像拼接、图像混合等方面有广泛的应用。
综上所述，数字图像处理技术在现代信息技术领域中显得越来越重要，它有效地将数字图像处理，增强和分析。
数字图像处理技术可以改善图像的质量、提高图像的准确性和逼真度，从而有效地满足用
户对图像的各种应用。
数字图像处理技术
数字图像处理技术数字图像处理技术是一种利用计算机对图像进行处理和分析的技术。
随着计算机技术和图像采集设备的不断发展，数字图像处理技术已经广泛应用于影像处理、医学图像分析、机器视觉、模式识别等领域。
本文将重点介绍数字图像处理技术的基本原理、常见的图像处理方法和应用领域。
一、数字图像处理技术的基本原理数字图像处理是在计算机中对图像进行数值计算和变换的过程。
图像是由像素组成的二维数组，每个像素包含了图像中某一点的亮度或颜色信息。
数字图像处理技术主要包括如下几个基本步骤：1. 图像采集：利用摄像机、扫描仪等设备将实际场景或纸质图像转换成数字图像。
2. 图像预处理：对采集到的图像进行预处理，包括图像增强、去噪、几何校正等操作，以提高图像质量。
3. 图像变换：通过一系列的数值计算和变换，改变图像的亮度、对比度、颜色等特征，以满足特定的需求。
4. 图像分析：对图像进行特征提取、目标检测、模式识别等操作，以获取图像中的各种信息。
5. 图像展示：将处理后的图像显示在计算机屏幕上或输出到打印机、投影仪等设备上，以便人们观看和分析。
二、常见的图像处理方法1. 图像增强：通过调整图像的亮度、对比度、颜色等参数，使图像更清晰、更鲜艳。
2. 图像滤波：利用滤波器对图像进行低通滤波、高通滤波、中值滤波等操作，以去除噪声、平滑图像或增强边缘。
3. 图像分割：将图像分成若干个区域，以便更好地分析和识别图像中的目标。
4. 特征提取：从图像中提取出与目标相关的特征，如纹理特征、形状特征、颜色特征等。
5. 目标检测：利用机器学习、模式识别等方法，从图像中检测和识别出目标，如人脸、车辆等。
三、数字图像处理技术的应用领域数字图像处理技术在很多领域都有广泛的应用，以下列举几个主要的应用领域：1. 影像处理：数字图像处理技术可以应用于电影特效、动画制作、数字摄影等领域，提高影像的质量和逼真度。
2. 医学图像分析：数字图像处理技术可以应用于医学影像的分析、诊断和治疗，如CT扫描、核磁共振等。
数字图像处理的应用
数字图像处理的应用引言数字图像处理是一种通过对数字图像进行一系列操作和处理来改变图像的外观或提取有用信息的技术。
随着计算机技术的进步，数字图像处理在很多领域中得到了广泛的应用。
医学图像处理医学图像处理是数字图像处理的一个重要应用领域。
通过对医学图像的处理和分析，可以帮助医生进行疾病的诊断和治疗。
例如，通过对CT扫描图像进行分割和重建，可以获取人体内部组织的三维结构信息。
另外，医学图像处理还可以应用于肿瘤检测、病变识别、器官配准等方面。
印刷图像处理数字图像处理在印刷行业中也有着重要的应用。
通过对印刷图像的处理，可以提高图像的质量和清晰度，使得印刷品更加美观。
例如，可以通过去除图像中的噪声、调整图像的亮度和对比度来改善图像的质量。
此外，数字图像处理还可以用于自动化印刷检测和识别技术。
安全监控图像处理数字图像处理在安全监控领域中也起着重要的作用。
通过对监控图像的处理和分析，可以实现对安全隐患的监测和预警。
例如，可以通过人脸识别技术对监控图像中的人物进行识别和跟踪。
此外，还可以通过图像处理技术对图像中的异常行为进行检测和分析。
遥感图像处理遥感图像处理是数字图像处理的一个重要领域。
通过对遥感图像的处理，可以获取地表覆盖的信息，并进行环境监测和资源调查。
例如，可以通过遥感图像进行土地利用和地形分析，以及植被分类和水体检测等。
艺术图像处理数字图像处理在艺术领域中也有着广泛的应用。
通过对艺术图像的处理，可以创造出各种视觉效果和艺术效果。
例如，可以通过滤镜和特效对图像进行处理，使得图像具有独特的艺术风格和表达方式。
此外，数字图像处理还可以应用于虚拟现实、增强现实等艺术形式。
结论数字图像处理在医学、印刷、安全监控、遥感和艺术等领域中都有着广泛的应用。
随着技术的不断发展，数字图像处理将在更多领域中发挥重要作用，并为我们的生活带来更多便利和创新。
因此，深入理解和研究数字图像处理技术对于我们来说非常重要。
数字像处理与计算机视觉
数字像处理与计算机视觉数字图像处理与计算机视觉数字图像处理与计算机视觉是目前计算机科学与技术领域中的重要研究方向。
它涉及到对图像进行获取、处理、分析和理解的一系列技术与方法。
本文将探讨数字图像处理与计算机视觉的定义、应用领域、技术方法以及未来发展趋势。
1. 定义数字图像处理是指利用计算机技术对图像进行获取、处理和分析的过程。
通过数字图像处理，可以改善图像的质量、提取图像的特征、实现图像的压缩和存储。
而计算机视觉是指利用计算机对图像进行理解与分析的过程，目标是让计算机具备理解图像、模拟人类视觉能力的能力。
2. 应用领域数字图像处理与计算机视觉在很多领域都有广泛的应用。
在医学领域，可以利用数字图像处理技术对医学图像进行分析，以辅助疾病的诊断和治疗。
在工业领域，可以利用计算机视觉对产品进行质量检测和表面缺陷检测。
在智能交通领域，可以利用计算机视觉对交通信号进行识别和分析，以实现智能交通管理。
在安防领域，可以利用计算机视觉对视频图像进行实时监控和异常检测。
3. 技术方法数字图像处理与计算机视觉的技术方法包括图像获取、预处理、特征提取、图像分割、目标识别与跟踪等。
在图像获取方面，可以利用传感器对物体进行采集，获取数字图像。
在预处理方面，可以对图像进行去噪、增强、滤波等操作，以提高图像质量和减少噪声。
在特征提取方面，可以通过边缘检测、纹理分析等方法提取图像的特征。
在图像分割方面，可以将图像分割成不同的区域以实现对不同目标的分析。
在目标识别与跟踪方面，可以利用机器学习和深度学习方法对图像中的目标进行识别和跟踪。
4. 未来发展趋势随着人工智能和深度学习技术的快速发展，数字图像处理与计算机视觉领域也正面临着许多新的机遇和挑战。
未来的发展趋势包括更加智能化的图像处理算法和更加快速高效的计算机视觉系统。
同时，与其他领域的交叉融合也将成为数字图像处理与计算机视觉的重要发展方向，如与机器人技术的结合、与虚拟现实技术的结合等。
数字图像处理
数字图像处理概述数字图像处理是一项广泛应用于图像处理和计算机视觉领域的技术。
它涉及对数字图像进行获取、处理、分析和解释的过程。
数字图像处理可以帮助我们从图像中提取有用的信息，并对图像进行增强、复原、压缩和编码等操作。
本文将介绍数字图像处理的基本概念、常见的处理方法和应用领域。
数字图像处理的基本概念图像的表示图像是由像素组成的二维数组，每个像素表示图像上的一个点。
在数字图像处理中，我们通常使用灰度图像和彩色图像。
•灰度图像：每个像素仅包含一个灰度值，表示图像的亮度。
灰度图像通常表示黑白图像。
•彩色图像：每个像素包含多个颜色通道的值，通常是红、绿、蓝三个通道。
彩色图像可以表示图像中的颜色信息。
图像处理的基本步骤数字图像处理的基本步骤包括图像获取、前处理、主要处理和后处理。
1.图像获取：通过摄像机、扫描仪等设备获取图像，并将图像转换为数字形式。
2.前处理：对图像进行预处理，包括去噪、增强、平滑等操作，以提高图像质量。
3.主要处理：应用各种算法和方法对图像进行分析、处理和解释。
常见的处理包括滤波、边缘检测、图像变换等。
4.后处理：对处理后的图像进行后处理，包括去隐私、压缩、编码等操作。
常见的图像处理方法滤波滤波是数字图像处理中常用的方法之一，用于去除图像中的噪声或平滑图像。
常见的滤波方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
•均值滤波：用一个模板覆盖当前像素周围的像素，计算平均灰度值或颜色值作为当前像素的值。
•中值滤波：将模板中的像素按照灰度值或颜色值大小进行排序，取中值作为当前像素的值。
•高斯滤波：通过对当前像素周围像素的加权平均值来平滑图像，权重由高斯函数确定。
边缘检测边缘检测是用于寻找图像中物体边缘的方法。
常用的边缘检测算法包括Sobel 算子、Prewitt算子、Canny算子等。
•Sobel算子：通过对图像进行卷积运算，提取图像中的边缘信息。
•Prewitt算子：类似于Sobel算子，也是通过卷积运算提取边缘信息，但采用了不同的卷积核。
数字图像处理技术
数字图像解决技术一. 数字图像解决概述数字图像解决是指人们为了获得一定的预期结果和相关数据运用计算机解决系统对获得的数字图像进行一系列有目的性的技术操作。
数字图像解决技术最早出现在上个世纪中期, 随着着计算机的发展, 数字图像解决技术也慢慢地发展起来。
数字图像解决初次获得成功的应用是在航空航天领域, 即1964年使用计算机对几千张月球照片使用了图像解决技术, 并成功的绘制了月球表面地图, 取得了数字图像解决应用中里程碑式的成功。
最近几十年来, 科学技术的不断发展使数字图像解决在各领域都得到了更加广泛的应用和关注。
许多学者在图像解决的技术中投入了大量的研究并且取得了丰硕的成果, 使数字图像解决技术达成了新的高度, 并且发展迅猛。
二. 数字图象解决研究的内容一般的数字图像解决的重要目的集中在图像的存储和传输, 提高图像的质量, 改善图像的视觉效果, 图像理解以及模式辨认等方面。
新世纪以来, 信息技术取得了长足的发展和进步, 小波理论、神经元理论、数字形态学以及模糊理论都与数字解决技术相结合, 产生了新的图像解决方法和理论。
比如, 数学形态学与神经网络相结合用于图像去噪。
这些新的方法和理论都以传统的数字图像解决技术为依托, 在其理论基础上发展而来的。
数字图像解决技术重要涉及：⑴图像增强图像增强是数字图像解决过程中经常采用的一种方法。
其目的是改善视觉效果或者便于人和机器对图像的理解和分析, 根据图像的特点或存在的问题采用的简朴改善方法或加强特性的措施就称为图像增强。
⑵图像恢复图像恢复也称为图像还原, 其目的是尽也许的减少或者去除数字图像在获取过程中的降质, 恢复被退化图像的本来面貌, 从而改善图像质量, 以提高视觉观测效果。
从这个意义上看, 图像恢复和图像增强的目的是相同的, 不同的是图像恢复后的图像可当作时图像逆退化过程的结果, 而图像增强不用考虑解决后的图像是否失真, 适应人眼视觉和心理即可。
⑶图像变换图像变换就是把图像从空域转换到频域, 就是对原图像函数寻找一个合适变换的数学问题, 每个图像变换方法都存在自己的正交变换集, 正是由于各种正互换集的不同而形成不同的变换。
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数字图像处理技术概述
数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信 号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
这一过程包括对图像进行增强、除噪、分割、复原、编 码、压缩、提取特征等内容，图像处理技术的产生离不开计 算机的发展、数学的发展以及各个行业的应用需求的增长。 20世纪60年代，图像处理的技术开始得到较为科学的应用， 人们用这种技术进行输出图像的理想化处理。
第一章 图像处理技术概述
4
数字图像处理技术概述 数字图像处理技术特点
1.更好的再现性
数字图像处理与传统的模拟图 像处理相比，不会因为图像处理过 程中的存储、复制或传输等环节引 起图像质量的改变。
3.适用面宽
可以从各个途；径获得数据源， 从显微镜到天文望远镜的图像都可 以进行数字处理。
2.占用的频带更宽
这一点是相对于语言信息而 言的，图像信息比语言信息所占 频带要大好几个数量级，因此图 像信息在实现操作的过程中难度 更大。
4.具有较高的灵活性
只要可以用数学公式和数理 逻辑表达的内容；，几乎都可以用 电子图像来进行表现处理。
第一章 图像处理技术概述
5
过渡页
TRANSITION PAGE
01 图像处理技术概述 0022 图图像像处处理理技技术术发发展展现现状状 03 图像处理技术的利用
之后பைடு நூலகம்年
数字图像处理技术朝着更高深的方向发展，人们开始通过计算 机构建出数字化的人类视觉系统，这项技术被称为图像理解或 计算机视觉。
第二章 图像处理技术发展现状
7
2.2 我国数字图像处理技术的发展
我国在建国之初就展开了计算机技术的研究，而改革开 放以来，我国在计算机数字图像处理技术上的发展进步也是 非常大的，甚至在某些理论研究方面已赶上了世界先进水平。
数字图像处理技术考试
数字图像处理技术考试（答案见尾页）一、选择题1. 数字图像处理技术的历史和发展趋势是什么？A. 20世纪50年代初期以来，数字图像处理技术经历了从模拟到数字的转变。
B. 随着计算机技术的发展，数字图像处理技术得到了广泛的应用。
C. 数字图像处理技术的主要研究内容包括图像增强、图像变换、图像编码与解码等。
D. 数字图像处理技术的发展趋势包括更高的分辨率、更快的处理速度和更复杂的算法。
2. 在数字图像处理中，什么是图像增强？它的主要方法有哪些？A. 图像增强是为了改善图像的质量，对图像进行变换和修正。
B. 图像增强方法包括直方图均衡化、对比度拉伸、噪声滤波等。
C. 对比度拉伸可以使图像中的亮部和暗部细节更加清晰。
D. 噪声滤波可以有效减少图像中的噪声。
3. 数字图像处理中的图像编码和解码有什么作用？它们分别采用哪些方法？A. 图像编码是将图像数据压缩，以便于存储和传输。
B. 图像解码是将压缩后的图像数据还原为原始图像。
C. 需要注意的是，无损编码和解码是理想情况，实际应用中可能有所损失。
D. JPEG和PNG是常用的数字图像编码格式。
4. 什么是图像分割？它有哪些常用的方法？A. 图像分割是将图像划分为多个区域，每个区域具有相似的特征。
B. 常用的图像分割方法包括阈值分割、区域生长、边缘检测等。
C. 阈值分割是根据图像的灰度值进行分割。
D. 边缘检测可以检测图像中的边缘信息，是图像处理的重要步骤。
5. 数字图像处理中，什么是特征提取？它的主要步骤有哪些？A. 特征提取是从图像中提取出能够代表图像内容的关键信息。
B. 特征提取的主要步骤包括选择合适的特征、提取特征、选择合适的特征表示方法。
C. 常用的特征提取方法有HOG、SIFT、SURF等。
D. 特征表示方法可以是简单的像素值，也可以是更复杂的统计或结构特征。
6. 数字图像处理中，什么是图像融合？它有哪些应用场景？A. 图像融合是将多个图像的信息合并，以获得更丰富的信息。
《数字图像处理技术》课件
色彩空间
色彩空间指的是用哪种模型来 表示颜色。例如RGB即红绿蓝三 原色，CMYK即青、洋红、黄、 黑四色。
图像格式
图像格式是指标识一幅图像的 编码方案。常见的图像格式有 JPG、PNG、GIF等多种。
数字图像处理的应用领域
影像处理
数字图像处理技术在医学、 遥感、安检等领域得到广泛 应用。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
图像分析
数字图像处理技术
数字图像处理技术是数字信息处理的重要分支，涉及图像获取、数字化、存 储、处理、传输等方面，可以广泛应用于医学、电影、平面设计等领域。
数字图像基础知识
图像表示
数字图像是由像素点组成的。 每个像素点都有一个确定的亮 度值，通常用灰度等级来表示。
分辨率
分辨率是指单位尺寸内像素点 的数量，通常用每英寸像素点 数量(PPI)来表示，分辨率越高， 图像越清晰。
图像分割
4
像的特征。
根据特征将图像分成多个区域，以便针 对不同的区域进行不同的处理。
常见的数字图像处理方法
图像滤波
图像分割
用某种函数对图像进行滤波处理， 以达到平滑、锐化等效果。
根据数学和统计方法将图像划分 成多个部分，以便分别处理。
图像复原
根据已知的信息对损坏的图像进 行修复和恢复处理，以提高图像 质量。
云计算
利用云计算技术解决大规模图 像处理的问题，提高处理效率 和质量。
移动设备
将数字图像处理技术向移动设 备领域拓展，例如手机、平板 等设备，为用户提供更丰富的 使用体验。
数字图像处理技术可以用于 图像识别、目标检测、计算 机视觉等方面。
图像合成
数字图像处理技术在电影、 游戏、虚拟现实等领域得到 广泛应用。
数字图像处理(DigitalImageProcessing)
图像变换
傅里叶变换
将图像从空间域转换到频率域，便于分析图 像的频率成分。
离散余弦变换
将图像从空间域转换到余弦函数构成的系数 空间，用于图像压缩。
小波变换
将图像分解成不同频率和方向的小波分量， 便于图像压缩和特征提取。
沃尔什-哈达玛变换
将图像转换为沃尔什函数或哈达玛函数构成 的系数空间，用于图像分析。
理的自动化和智能化水平。
生成对抗网络（GANs）的应用
02
GANs可用于生成新的图像，修复老照片，增强图像质量，以及
进行图像风格转换等。
语义分割和目标检测
03
利用深度学习技术对图像进行语义分割和目标检测，实现对图
像中特定区域的识别和提取。
高动态范围成像技术
高动态范围成像（HDRI）技术
01
通过合并不同曝光级别的图像，获得更宽的动态范围
动态特效
数字图像处理技术可以用于制作动态特效，如电影、广告中的火焰、 水流等效果。
虚拟现实与增强现实
数字图像处理技术可以用于虚拟现实和增强现实应用中，提供更真 实的视觉体验。
05
数字图像处理的未 来发展
人工智能与深度学习在数字图像处理中的应用
深度学习在图像识别和分类中的应用
01
利用深度学习算法，对图像进行自动识别和分类，提高图像处
医学影像重建
通过数字图像处理技术，可以将 CT、MRI等医学影像数据进行重建， 生成三维或更高维度的图像，便于 医生进行更深入的分析。
医学影像定量分析
数字图像处理技术可以对医学影像 进行定量分析，提取病变区域的大 小、形状、密度等信息，为医生提 供更精确的病情评估。
安全监控系统
视频监控
数字图像处理的算法及其应用
数字图像处理的算法及其应用数字图像处理是一种计算机技术，通过对数字图像进行处理，使其变得更加清晰、精确和易于分析。
数字图像处理的算法及其应用广泛，涉及到医疗、工业、环境等多个领域。
本文将介绍数字图像处理的算法及其应用。
一、数字图像处理算法1. 图像滤波算法图像滤波是一种数字滤波处理过程，用于去除图像噪声、增强图像边缘等。
最常用的滤波算法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
均值滤波是一种最简单的滤波算法，它将每个像素的数值替换为其周围像素值的平均值。
中值滤波将每个像素替换为其周围像素的中位数，它比均值滤波更好地保留了图像边缘特征。
高斯滤波则是通过将每个像素替换为周围像素的加权平均值来平滑图像，权重取决于它们相对于中心像素的位置。
2. 图像分割算法图像分割是指将一副图像划分为若干个不同的区域，每个区域与其他区域有着明显的不同。
最常用的图像分割算法有阈值分割和区域生长等。
阈值分割是指将图像分成两个部分，其划分是通过将图像的灰度值与设定的阈值进行比较而得到的。
区域生长则是通过将某个种子像素与其周围的相邻像素进行比较，如果它们在阈值范围内，则将它们合并到一个区域中。
3. 图像增强算法图像增强是指通过调整图像的亮度、对比度和色彩等属性，从而使图像更加清晰、明亮、有趣。
最常用的图像增强算法有直方图均衡化和灰度映射等。
直方图均衡化是一种使图像亮度均匀分布的技术，它通过对图像灰度级分布进行调整，从而扩展输入图像中低灰度值像素的范围和压缩高灰度值像素的范围。
灰度映射则是将图像灰度值映射到一定的范围内，从而调整图像的亮度和对比度。
二、数字图像处理应用1. 医学影像处理数字图像处理在医学影像处理中得到了广泛应用。
例如，医生们可以使用数字图像处理技术来增强医疗影像，从而更好地观察病人的身体情况，研究病情，制定治疗计划。
2. 工业检测数字图像处理技术还被广泛用于工业检测。
例如，在生产线上，使用数字图像处理可以检测产品表面的缺陷、确定产品质量，并将有缺陷的产品从产品流中剔除。
数字图像处理技术简介
数字图像处理技术简介在现代科技的飞速发展中，数字图像处理技术扮演了至关重要的角色。
无论是在医疗、工业、艺术还是娱乐领域，数字图像处理技术都有着广泛而深远的应用。
本文将对数字图像处理技术进行简要介绍，包括其基本概念、常见应用以及发展趋势。
1. 数字图像处理技术的基本概念数字图像处理技术是一种能够通过计算机对图像进行处理、分析和改善的方法。
它涵盖了图像获取、图像增强、图像恢复、图像压缩、图像分析和图像识别等多个方面。
在数字图像处理技术中，最常用的图像表达方式是像素矩阵，每个像素包含图像中一个单元的亮度值。
2. 数字图像处理技术的常见应用2.1 医疗图像处理在医疗领域，数字图像处理技术使得医生能够更轻松地观察和分析医疗图像，如X射线、MRI和CT扫描等。
通过数字图像处理技术，医生可以提高诊断准确性，同时减少对患者的侵入性检查。
2.2 工业品质控制数字图像处理技术在工业品质控制中也有着广泛应用。
通过对产品的图像进行处理和分析，能够快速检测和识别产品中的缺陷，实现质量的自动化控制。
这项技术不仅节省了人力成本，还提高了产品的一致性和可靠性。
2.3 艺术和娱乐数字图像处理技术在艺术和娱乐领域中揭示出了无限的想象力。
从电影特效到游戏设计，数字图像处理技术为创作者提供了广阔的创作空间。
通过对图像的处理和渲染，创作者能够打造栩栩如生的虚拟世界，为观众带来沉浸式的体验。
3. 数字图像处理技术的发展趋势随着计算机技术的不断进步，数字图像处理技术也在不断发展和创新。
下面将从三个方面展望数字图像处理技术的未来发展趋势。
3.1 深度学习的应用深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它通过多层次的神经网络模拟人脑的工作原理，实现对图像的自动学习和分析。
未来，深度学习将广泛应用于数字图像处理技术中，从而实现更高效、更精确的图像处理和识别。
3.2 虚拟现实的融合虚拟现实技术的融合将使数字图像处理技术更具沉浸感和交互性。
未来，人们将能够通过虚拟现实设备直接与数字图像进行互动，创造全新的沉浸式体验。
数字图像处理-数字化与基本图像处理方法
人脸识别技术涉及到多个学科领域，如计算机视觉、机器学习、深度学 习等，其发展受到人工智能技术的推动。
遥感图像处理
遥感图像处理是指利用遥感技术获取的卫星、飞机、无人机等平台上搭载的传感器所获取的图像信息 ，通过计算机算法进行加工处理和分析，提取有用的地理信息。
遥感图像处理涉及多个学科领域，如地理信息系统、计算机视觉、信号处理等，其应用范围广泛，包 括环境监测、城市规划、资源调查等方面。
滤波处理
滤波处理是一种常用的数字图像处理技术，用于消除图像中的噪声和干扰。通过 应用不同的滤波器，可以减少图像中的噪声，同时保留图像的边缘和细节。
常见的滤波器包括高斯滤波器、中值滤波器和边缘保持滤波器等。这些滤波器可 以根据不同的需求选择使用，以达到最佳的滤波效果。
边缘检测
边缘检测是数字图像处理中的一项重 要技术，用于识别图像中的边缘和轮 廓。通过检测边缘，可以提取出图像 中的重要特征，以便进一步分析和处 理。
利用数字图像处理技术实现机器视觉，使 计算机能够识别和理解图像内容，应用于 机器人导航、智能交通等领域。
数字图像处理的基本流程
图像采集
将现实世界中的图像转换为数字信号 ，通过相机、扫描仪等设备获取原始 图像数据。
01
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图像预处理
对原始图像进行必要的调整和变换， 包括灰度化、噪声去除、对比度增强 等操作，以提高图像质量。
感谢观看
数字图像处理的应用领域
医学影像分析
安全监控
利用数字图像处理技术对医学影像进行预 处理、分割、特征提取和诊断分析，提高 医学诊断的准确性和效率。
通过数字图像处理技术对监控视频进行分 析，实现目标检测、跟踪和识别，为安全 监控提供技术支持。
数字图像处理技术的发展与应用
数字图像处理技术的发展与应用数字图像处理技术是计算机科学与信息科学的交叉领域，随着科学技术的发展，数字图像处理技术得到了广泛的应用。
它能够从图片中提取出一些有用的信息，减轻人们的工作负担，在医学、天文学、遥感测绘、军事等领域发挥着越来越重要的作用。
本文将介绍数字图像处理技术的发展与应用。
一、数字图像处理技术的发展数字图像处理技术最初出现于20世纪60年代，当时计算机的运算速度较慢，只能处理黑白图像，并且需要大量的存储空间。
但随着计算机技术的进步，数字图像处理技术得到了快速的发展。
1.1 彩色图像处理技术随着计算机技术的进步，人们可以使用计算机对彩色图像进行处理。
彩色图像处理技术的研究，使得计算机可以处理长款比、色彩丰富的图像。
这种技术应用广泛，包括摄影、电影制作、出版业等等。
1.2 数字图像压缩技术数字图像的数据量巨大，这就需要大量的存储空间和传输带宽。
数字图像压缩技术能够大幅度减少数据总量，使得大量的数据可以更容易地进行储存、传输。
1.3 数字图像处理技术在计算机视觉领域数字图像处理技术在计算机视觉领域发挥着重要作用。
计算机视觉领域关注如何使计算机能够被人类视觉系统所理解，人们可以使用数字图像处理技术对计算机视觉领域中的各种问题进行研究。
二、数字图像处理技术的应用数字图像处理技术在各个行业都有应用，以下几个领域是数字图像处理技术应用最广泛、最令人关注的领域。
2.1 医学领域数字图像处理技术与医学领域的结合，使得医学诊断更加方便、准确。
医生通过数字图像处理技术可以对X光、CT、MRI等医学影像图像进行分析和诊断，提高了医生对病情的识别和定位。
2.2 遥感测绘领域数字图像处理技术与遥感测绘领域的结合，使得遥感影像更加清晰、精确。
通过数字图像处理技术能够对卫星拍摄的遥感影像进行处理，提取出需要的信息，以此来监测和管理自然资源，协助农业生产以及城市规划。
2.3 军事领域数字图像处理技术在军事领域的应用领域也非常广泛。
第3章_数字图像处理技术
居中。 在不太严格的场合，明度也可以看作是亮度。如果由明 而暗，制作一系列代表不同等级亮度(称为灰阶)的灰色方 块，则某个有色方块的亮度，可以在同一白光照射下， 忽略其色彩与饱和度属性，依靠视觉比较，找出亮暗感 觉相近的灰色方块，而以该灰色方块的亮度为其亮度
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3.2 数字图像的基本概念
1. 图像的基本属性
图像的像素数目（Pixel
dimensions），是指位图图像 的宽度和高度方向上含有的像素数目。 一幅图像在显示器上的显示效果由像素数目和显示器的 设定共同决定。 (1)图像分辨率（Image resolution）指组成一幅图像的 像素密度的度量方法，通常使用单位打印长度上的图像 像素的数目多少，即用每英寸多少点(dot per inch，dpi) 表示。对同样大小的一幅图，如果组成该图的图像像素 数目越多，则说明图像的分辨率越高，看起来就越逼真。 相反，图像显得越粗糙。在同样大小的面积上，图像的 分辨率越高，则组成图像的像素点越多，像素点越小， 图像的清晰度越高。(图象清晰度、图象分解力) 10
矢量图主要用于工程图、白描图、卡通漫画、图例和三
维建模等。 矢量文件中的图形元素称为对象。每个对象都是一个自 成一体的实体，它具有颜色、形状、轮廓、大小和屏幕 位置等属性。在维持它原有清晰度和弯曲度的同时，多 次移动和改变它的属性，而不会影响图例中的其它对象。 例如：一个圆可以表示成圆心在(x1,y1)，半径为r的图形； 一个矩形可以通过指定左上角坐标(x1,y1)和右下角坐标 (x2,y2)的四边形来表示。 基于矢量的绘图同分辨率无关。存盘后文件的大小与图 形中元素的个数和每个元素的复杂程度成正比 19
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数字图像处理技术一.数字图像处理概述数字图像处理是指人们为了获得一定的预期结果和相关数据利用计算机处理系统对获得的数字图像进行一系列有目的性的技术操作。
数字图像处理技术最早出现在上个世纪中期，伴随着计算机的发展，数字图像处理技术也慢慢地发展起来。
数字图像处理首次获得成功的应用是在航空航天领域，即1964年使用计算机对几千张月球照片使用了图像处理技术，并成功的绘制了月球表面地图，取得了数字图像处理应用中里程碑式的成功。
最近几十年来，科学技术的不断发展使数字图像处理在各领域都得到了更加广泛的应用和关注。
许多学者在图像处理的技术中投入了大量的研究并且取得了丰硕的成果，使数字图像处理技术达到了新的高度，并且发展迅猛。
二.数字图象处理研究的内容一般的数字图像处理的主要目的集中在图像的存储和传输，提高图像的质量，改善图像的视觉效果，图像理解以及模式识别等方面。
新世纪以来，信息技术取得了长足的发展和进步，小波理论、神经元理论、数字形态学以及模糊理论都与数字处理技术相结合，产生了新的图像处理方法和理论。
比如，数学形态学与神经网络相结合用于图像去噪。
这些新的方法和理论都以传统的数字图像处理技术为依托，在其理论基础上发展而来的。
数字图像处理技术主要包括：⑴图像增强图像增强是数字图像处理过程中经常采用的一种方法。
其目的是改善视觉效果或者便于人和机器对图像的理解和分析，根据图像的特点或存在的问题采取的简单改善方法或加强特征的措施就称为图像增强。
⑵图像恢复图像恢复也称为图像还原，其目的是尽可能的减少或者去除数字图像在获取过程中的降质，恢复被退化图像的本来面貌，从而改善图像质量，以提高视觉观察效果。
从这个意义上看，图像恢复和图像增强的目的是相同的，不同的是图像恢复后的图像可看成时图像逆退化过程的结果，而图像增强不用考虑处理后的图像是否失真，适应人眼视觉和心理即可。
⑶图像变换图像变换就是把图像从空域转换到频域，就是对原图像函数寻找一个合适变换的数学问题，每个图像变换方法都存在自己的正交变换集，正是由于各种正交换集的不同而形成不同的变换。
图像变换分为可分离变换和统计变换两大类。
⑷图像压缩数字图像需要很大的存储空间，因此无论传输或存储都需要对图像数据进行有效的压缩，其目的是生成占用较少空间而获得与原图十分接近的图像。
⑸图像分割图像分割的目的是把一个图像分解成它的构成成分，图像分割是一个十分困难的过程。
图像分割的方法主要有两类：一种是假设图像各成分的强度值是均匀的，并利用这个特性。
另一种方法是寻找图像成分之间的边界，利用的是图像的不均匀性。
⑹边缘检测边缘检测技术用于检测图像中的线状局部结构。
边缘是图像中具有不同平均灰度等级的两个区域间的边界，因此，大多数的检测技术应用某种形式的梯度算子。
图像边缘是图像的基本特征之一，蕴含了图像丰富的内在信息，它广泛应用于图像分害IJ、图像分类、图像配准和模式识别中。
在大多数的实际应用中，边缘检测是当做一个局部滤波运算完成的。
三.数字图像处理系统不论是对什么图像进行数字处理，它的基本思想和操作方法都是一样的。
数字图像处理系统主要由三个基本部件构成，分别是计算机（用于处理图像程序的执行和运算）、数字化设备（主要用于图像模式转化）和显示设备（用于图像处理过程中图像的显示）。
图像处理过程中按照步骤进行划分的数字图像处理系统如下图所示：由于数字图像处理系统的灵活性和方便性，所以数字图像处理已成为图像处理的主流。
常见的数字图像处理有：图像的采集、数字化、编码、增强、恢复、变换、压缩、存储、传输、分析、识别、分割等。
图像处理的各个内容是相互联系的，一个实用的图像处理系统往往结合几种图像处理技术才能得到所需的结果，图象数字化是将一个图像变换为适合计算机处理的形式的第一步，图像编码可用以传输和存储图像，图像增强和复原可以是图像处理的最后目的，也可以是为进一步的处理做准备。
通过图像分割得到的图像特征可以作为最后结果，也可以作为下一步图像分析和识别的基础。
四.数字图像处理技术1. 图像数字化图像数字化是计算机处理图像之前的基本步骤，目的是把真实的图像转变成计算机能够接受的存储格式，数字化过程分为采样和量化两个步骤。
图像在某个空间上的离散化状态称为采样，即用空间上部分点的灰度值来表示图像，这些点称为样点。
采样的实质就是要用多少点来描述一幅图像，采样结果质量的高低用图像分辨率来衡量。
采样方法可分为两种：点阵采样（直接对表示图像的二维函数值进行采样）和正交系数采样（对图像函数进行正交变换，用其变换系数作为采样值）。
量化是指要使用多大范围的数值来表示图像采样后的每个点，这个数值范围包括了图像上所能使用的颜色总数。
量化的结果是图像能够容纳的颜色总数。
所以，量化位数越大，表示图像可以拥有的颜色越多，可以产生更为细致的图像效果。
图像经过采样和量化后才能产生一张计算机能够处理的数字化图像，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理。
2. 图像类型转换数字图像存在着很多不同的类型，在处理图像前，有时必须转换成所需类型或者处理技术所支持的图像类型，这里介绍图像类型之间的相互转换的实现。
2.1.图像类型数字图像类型主要有以下几种：⑴索引图像索引图像是一种把像素值直接作为RGB调色板下标的图像。
⑵灰度图像灰度图像就是只有强度信息，在灰度图像中，像素灰度级用8bit表示。
由于灰度图像中每个像素都是介于黑色和白色之间的256种灰度中的一种，所以灰度图像是没有颜色信息的图像。
(3) RGB图像RGB图像又称为真彩色图像，它利用R (red)、G (green)、B (blue) 3个分量表示一个像素的颜色，用R、G、B这3种不同的颜色可以合成出任意颜色。
⑷二值图像表示二值图像的二维矩阵仅由0、1组成。
二值图像可看成是一个仅包括黑和白的特殊灰度图像，亦可看成是仅有2种颜色的索引图像。
⑸多帧图像多帧图像是一种包含多幅图像或帧的图像文件，又称为多页图像或图像序列，它主要用于对时间或场景上相关图像合集进行操作的场合，例如电影帧。
2.2.图像类型之间的相互转换图像类型的相互转换有很多种，灰度-二值、RGB-灰度、灰度-索引、二值- 索引、索引-RGB等图像类型的相互转换的实现主要是利用MATLAB提供的图像类型转换函数。
假定B为转换后输出图像类型，A为输入图像类型，下面列举几种利用MATALB实现的图像类型转换：⑴ 灰度-二值：利用dither函数来实现，这里用到的是抖动法，B=dithe((A)。
⑵RGB-灰度：利用rgb2gray函数实现，B=rgb2gray(A)⑶灰度-索引：利用 gray2ind 函数实现,[B , map]=gray2ind(A , n),按照 指定的灰度级数n 和颜色图map 进行转换。
⑷ 二值-索引：转换的实现与灰度-索引的转换相同，使用同一个调用函数， 在这里n 表示的是指定颜色图 map 的颜色种类。
(5)索引-RGB :利用 ind2rgb 函数实现，B=ind2rgb ( A ，map )，将矩阵 A和对应的颜色图 map 转换成RGB 图像。
3. 图像变换由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。
因此，往 往采用各种图像变换的方法，将空间域的处理转换为变换域处理， 不仅可减少计 算量，而且可获得更有效的处理。
图像变换分为可分离变换和统计变换两大类， 可分离变换包括傅里叶变换、离散余弦变换、哈达玛变换、沃尔什变换和哈尔变 换等等；统计变换主要是霍特林变换。
下面主要介绍离散余弦变换和小波变换的 基本原理。
⑴离散余弦变换离散余弦变换(DCT )是数码率压缩需要常用的一个变换编码方法。
任何连 续的实对称函数的傅里叶变换中只含余弦项， 因此余弦变换与傅里叶变换一样有 明确的物理意义。
DCT 是先将整体图像分成N*N 像素块，然后对N*N 像素块 逐一进行DCT 变换。
由于大多数图像的高频分量较小，相应于图像高频分量的 系数经常为零，加上人眼对高频成分的失真不太敏感， 所以可用更粗的量化。
因 此，传送变换系数的数码率要大大小于传送图像像素所用的数码率。
到达接收端 后通过反离散余弦变换回到样值，虽然会有一定的失真，但人眼是可以接受的。
a.—维DCT 的变换核定义为式中，u x=0,1,2,…,N — 1;u 0其他 (2x 1)u 2Ng (x , u ) cos (2x 1)u2NC (u )一维DCT 定义如下：设｛f(x)|x=0,1,…,N-1｝为离散的信号列 F (u )1 f (x ) cos 0式中,u,x=0,1,2,…,N — 1。
将变换式展开整理后，可以写成矩阵的形式，即 F=Gf 1/ ■ N 1 1 1■ 2/ N cos( / 2N ) cos( 3 / 2N ) cos(( 2N 1) / 2N )G 2/ N cos( / 2N ) cos( 6 / 2N ) cos(( 2N 1) / 2N ).2/ N cos(( N 1) / 2N ) cos(( N 1)( 3 / 2N ) cos(( N 1)( 2N 1) / 2N ) b.二维离散余弦变换考虑到两个变量，很容易将一维 DCT 的定义推广到二维DCT 。
其正变换核为：式中，C(u)和 C(v)的定义同前面；x, u=0,1,2 …-,M — 1; y, v=0,1,2,…,N — 1 二维DCT 定义如下：设f(x,y)为M X N 的数字图像矩阵，贝U式中：x, u=0, 1,2,…,M — 1; y, v=0,1,2,…,N — 1。
二维DCT 也可用两次一维DCT 来完成。
⑵小波变换小波变换是一种窗口大小固定不变，但其形状可以改变的局部化分析方法。
小波变换在信号的高频部分可以取得较好的时间分辨率； 在信号的低频部分可以取得较好的频率分辨率，从而能有效地从信号中提取信息。
a.连续小波变换(CWT )设 L 2 U 且？0 0,则下面的函数族 a,ba ,bg (x , y ,u ,v ) C ( u )C (v ) cos (2x 1)u 2M cos (2y 1)v2N F (u ,v ) f (x , y )C (u )q v ) cos (2x 1)u 2M (2y 1)vcos 一 2N叫小波分析或连续小波， 口小波函数，一般我们恒假定 为平移参数。
叫基本小波或小波。
若 为窗口小波函数。
式中, 是窗函数，就叫为窗 a 称为尺度参数，b 称维连续小波变换：设 是基本小波，a,b 是其生成的连续小波，对f L 2 ,信号f 的内积形式连续小波变换定义为1Wf a,b f , a,b) a 2 f tR b.离散小波变换(DWT )离散小波变换针对尺度参数a ,平移参数b 进行离散化，最常用的是二进制 动态采样网络，每个网格点对应的尺度为 2j ,平移为2jk ，即：j,k (t) 2 j/2 (2 j t k),j,k Z该离散化小波称为二进制小波，二进制小波对信号的分析具有变焦距的作 用。