数字图像处理第一章(国科大)
数字图像处理第一章概论优秀课件
Chapter 1: Int像的来源：主要是电磁能谱，此外还 有声波、超声波和电子（用于电子显微镜的电子束形式 ）及计算机产生。
Chapter 1: Introduction
1.2 数字图像处理的起源
最早起源之一是报纸 20年代 伦敦→纽约（海底电缆）
图像→编码→打印 一幅图片1个多星期→ 3个多小时
Chapter 1: Introduction
1.2 数字图像处理的起源
Chapter 1: Introduction
1.2 数字图像处理的起源
Chapter 1: Introduction
1.3 数字图像处理的应用实例
1.3.7 其他图像模式应用的实例 “声音”成像：地质勘探，工业和医学（超
声波）以医学超声波为例： 1、超声波系统（计算机+超声波+接收器） 2、声波传入体内，碰撞组织边缘，一部分返回到
探头，一部分继续传播。 3、反射波被探头收集→计算机 4、根据传播速度及每个回波返回的时间计算从探
1.3 数字图像处理的应用实例
1.3.5 微波波段成像 典型应用是雷
达，其独特之处是不 管在任何范围、任何 时间、任何气候周围 光照条件都可以。可 穿过云层，看到的是 反射到雷达天线的微 波能量。
Chapter 1: Introduction
1.3 数字图像处理的应用实例
1.3.6 无线电波成像 医学中：磁共振成像
电磁波谱：
Chapter 1: Introduction
1.3 数字图像处理的应用实例
数字图像处理 第1章 绪论PPT课件
把图像分成不同区域（每个区域具有某种特性）的处理就是 图像分割。图像自动分割是图像处理中最困难的问题之一。将 各种方法融合在一起并使用知识来提高处理的可靠性和有效性 是图像分割的研究热点。
8）. 图像分析（ Image analysis）
图像处理应用的目标几乎均涉及到图像分析，即对图像中的 不同对象进行分割、特征提取和表示，从而有利于计算机对图 像进行分类、识别和理解。
3）对图像数据进行变换、 编码和压缩， 以便于 图像的存储和传输。
1.2.2 数字图像处理的主要内容
1）. 图像获取、表示和表现
（Image Acquisition，Representation and Presentation）
该过程主要是把模拟图像信号转化为计算机所能接受的数 字形式，以及把数字图像显示和表现出来（如打印）。这一过 程主要包括摄取图像、 光电转换及数字化等几个步骤。
6）. 图像压缩编码（Image Encoding ）
数字图像的特点之一是数据量庞大。主要是利用图像信号的 统计特性及人类视觉的生理学及心理学特性，对图像信号进行 高效压缩编码，在保证图像质量的前提下压缩数据，便于存储 和传输，以解决数据量大的矛盾。一般来说，图像编码的目的 有三个： ①减少数据存储量；②降低数据率以减少传输带宽； ③压缩信息量，便于特征提取，为后续识别作准备。
◇图像的种类
借助集合的概念，图像可根据其生成方法或存在形式分成若干 类。所有图像的总体可以看作客观世界的一部分，或者叫做客观世 界的一个子集，而图像本身又可进一步划分为若干子集（若干类）。 图像的各子集中，最重要的一个子集是可见图像子集。
types of images
《数字图像处理基础》课件
数字图像的表示与存 储方式
讨论数字图像的表示方法，包 括二进制表示、向量图像和光 栅图像等。
第三章：数字图像预处理
1
图像增强
2
探讨图像增强的方法和技术，如直方图
均衡化、增强对比度等。
3
图像边缘检测
4
介绍常用的边缘检测算法，如Sobel、滤波
解释图像滤波的概念和作用，介绍常用 的滤波器及其应用。
《数字图像处理基础》 PPT课件
数字图像处理基础PPT课件将帮助您深入了解数字图像处理的原理、方法和应 用。通过本课程，您将掌握数字图像处理领域的基本概念和技巧，为将来的 进一步学习和应用打下坚实的基础。
第一章：数字图像处理概述
数字图像处理介绍
了解数字图像处理的定义和基本原理，并掌握其在各个领域中的应用。
第五章：数字图像特征提取与识别
图像特征提取
介绍图像特征提取的目的和方 法，如灰度共生矩阵和尺度不 变特征变换（SIFT）。
模板匹配
解释模板匹配的原理和应用， 讨论常见的模板匹配算法。
目标检测
探讨目标检测的技术和方法， 如基于特征的方法和深度学习 方法。
第六章：数字图像处理算法优化
1
图像处理算法优化的意义
图像二值化
讲解图像二值化的原理和算法，介绍基 于阈值的二值化方法。
第四章：数字图像分割
图像分割概述
解释图像分割的概念和作用，并 探讨常见的图像分割方法。
基于边缘分割
介绍基于边缘检测的图像分割方 法，包括Canny边缘检测和Sobel 边缘检测。
基于区域分割
讨论基于区域的图像分割方法， 如区域生长和分水岭算法。
数字图像技术趋势
讨论数字图像处理技术的趋势，如增强现实和虚拟现实的发展。
数字图像处理第一章第二章PPT培训课件
fg
C
C
ff
fg
C
gg
图像文件格式体系
互联网用：GIF、JPG
印刷用：TIF、JPG、TAG 、PCX
国际标准：TIF、JPG、BMP
医学图像用：DCM
图像文件格式- BMP
➢图像描述信息
如图像高度和宽度等信息
图像数据
顺序存放的连续数据
➢ BMP格式
1. 位图文件头
像素q在N4 (p)中
邻接性— 8邻接
•
像素p q的灰度值属于集合V
•
像素q在N8 (p)中
则称这两个像素是8邻接的。
邻接性— m邻接
•
•
•
像素p q的灰度值属于集合V
像素q在N4 (p)中或者像素q在ND(p)中
且集合N4 (p)∩N4 (q)没有来自V中数值的像素(交集为空)
则称这两个像素是m邻接的
为M× N像素、灰度级分辨率为L级的数字图像。
不同采样点数对图像质量的影响：
（a）原始图像(256× 256)；（b）采样图像1(128× 128)；（c） 采样图像2(64× 64)；
（d）采样图像3(32× 32)； （e）采样图像4(16× 16)；（f） 采样图像5(8× 8)
不同量化级别对图像质量的影响：
第六节 物业维修养护计划
③所选择的诊所信誉较好，在当地名气较大；
1、安全生产管理制度
生活中常常面对各种压力，所以要努力学习，锻炼自己。学习和培训会传授很多技巧和方法来帮助人们学会缓解压力，解决问题。有
能力就没有压力，有创造力就没有压力。持消极心态的人会把顾客抱怨想象为前进过程中的绊脚石，而持积极心态的人则把这块石头
数字图像处理复习提纲
A=zeros（12，12）；
b = ~A；
figure, imshow(b);
b(:,4:1:6)=0;
b(:,10:1:12)=0;
figure,imshow(b);
c=b’;
figure,imshow(c);
4 设下面图像的灰度矩阵如下，请用 直方图均衡化方法修正该图像灰度 矩阵。详细写出直方图均衡化的实 现步骤和最后修正后的图像矩阵B， 并画出修正矩阵的直方图。
数字图像处理复习内容概括
第一章 数字图像处理概念与基础
1、图像的定义 2、数字图像处理的定义 3、产生图像的类别 4、数字图像处理的特点与主要方法 5、图像的类型 6、图像简单Matlab处理（读取、显示和存储、抽取、旋转, 提 取、翻转）与应用 7、图像矩阵的基本运算（算术、关系和逻辑） 8、简单函数的M文件编程
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 x8
11、分别用中值滤波、四邻域法、八邻域法、sobel算子和prewitt算子编程实现对具有 10%的‘gaussian’噪声图像（image.tif） 的增强处理。
12、用低通滤波和高通滤波的方法编程实现图像（image.tif） 的增强处理。
13、应用Matlab实现的Huffman编码函数和Huffman译码函数编程实现图像（image.tif)压 缩处理。
4、主要掌握的内容
(1) 灰度变换中的线形、指数、对数增强方法分别具有什么增强特点？
(2)为什么对比度拉伸能够实现图像对比度增强? (3) 什么是图像灰度直方图？图像直方图反映了图像的什么特征？ (4) 直方图均衡化图像处理主要实现思想什么？他的实现过程与matlab实现程序。 (5) 直方图规定化图像处理的主要实现思想什么？掌握处理步骤与matlab实现程序。
数字图像处理课件整理版
2020年数字图像处理课件整理精品版第一章■课程性质和任务通过本课程的学习，系统地了解数字图像的基本概念、数字图像形成的原理，掌握数字图像处理的理论基础和技术方法。
着重掌握数字图像的增强、复原、压缩和分割的技术方法，为今后能够从事有关数字图像处理的研究和技术方法应用等工作掌握必备的基础知识。
数字图像处理的概念1•什么是图像■图像可定义为一个二维函数f (X, y)■ (x,y)——空间坐标■幅度值f (x, y)——图像该点的灰度(或强度)■数字图像：坐标x、y和幅度f(x,y)均是有限的离散数值■数字图像中每个由坐椒x,y)指定的点称为像素(pixel)0■数字图像可看作是由像素组成的二维矩阵。
灰度图像像索精品好文档.推荐学习交潦■对于单色即灰度图像而言，每个像素的亮度用一个数值来表示，通常数值范围在0到255之间。
0表示黑、255表示白，而其它表示灰度级别。
彩色图像■彩色图像可以用红、绿、蓝三元组的二维矩阵來表示。
'255240240'O16080 'O80160"R =255O80G =255255160 B =O O240 255O O O255O255255255通常，三元组的每个数值也是在0到255之间，0表示相应的基色在该像素中没有，而255 则代表相应的基色在该象素中取得最大值，这种情况下每个象素可用三个字节来表示。
2.什么是数字图像处理数字图像处理就是利用计算机系统对数字图像进行各种目的的处理3.数字图像的表示方法空间上:图像抽样对连续图像f (x, v)进行数字化幅度上:灰度级量化■数字图像常用矩阵来表示：/((),()) _/(0,1) …/((KN-1)f(x9y)= m°) /ai) /(LA-1)• • • •/'(xYZ—LO) /'(A/—LT) •…yXA•/—L“V—1) vx=0, 1, ••• ,M-1 ,(xj)=0~255,.”=(),1,…少」* (灰度级为256,设灰度量化为8bit)16X方向，抽样M行y方向，每行抽样N点整个图像共抽样MXN个像素点—般取M=N=2n=64, 128, 256, 512, 1024, 2048……四、数字图像处理的三个层次■从计算机处理的角度可以由低到高将数字图像处理分为三个层次。
中科大数字图像处理作业1
数字图像处理（中国科学技术大学）HOMEWORK#1编号：59SA16173027李南云[在此处键入文档的摘要。
摘要通常是对文档内容的简短总结。
在此处键入文档的摘要。
摘要通常是对文档内容的简短总结。
]SA16173027 李南云P1：a: The size of lena.tiff is 512x512 ;The size of mandril.tiff is 256x256.b: The values of pixels lena(29, 86) is 105;The values of pixels mandril(198, 201) is 158. c:d:P1代码如下：clear all;f = imread('C:\Users\Administrator\Desktop\images\lena.tiff'); figure(1);imshow(f);i = imread('C:\Users\Administrator\Desktop\images\mandril.tiff'); figure(2);imshow(i);s1 = size(f);s2 = size(i);v1 = f(30,87);v2 = i(199,202);p1 = f(103,:);p2 = i(:,69);figure(3);subplot(211);plot(p1);figure(3);subplot(212);plot(p2);n = 128;for j=1:nb(x,j)=i(x,j);f(x,j)=b(x,j);endendfigure(4);imshow(f);P2代码如下：clear all;a = imread('C:\Users\Administrator\Desktop\images\campusdrive.tif'); figure(1);subplot(231);imshow(a);a1 = double(a);b = floor(a1/8);b = b*8;b = uint8(b);subplot(232);imshow(b);c = floor(a1/16);c = c*16;c = uint8(c);subplot(233);imshow(c);d = floor(a1/32);d = d*32;d = uint8(d);subplot(234);e = floor(a1/64);e = e*64;e = uint8(e);subplot(235);imshow(e);f = floor(a1/168);f = f*168;f = uint8(f);subplot(236);imshow(f);4bit时已经出现伪轮廓，5bit基本可以保存图像质量。
数字图像处理第01章 绪论
22
Slide 1
1.3.3
数字图像处理的特点
1．具有数字信号处理技术共有的特点。如： （1）处理精度高。 （2）重现性能好。 （3）灵活性高。 2．数字图像处理后的图像可能是供人观察和评价的，也可能作为机器 视觉的预处理结果。
3．数字图像处理技术适用面宽。原始模拟图像可以来自多种信息源， 它们可以是可见光图像，也可以是不可见的波谱图像、超声波图像或红 外图像。
土卫六的地貌图
15
图1.4 陆地卫星5号
图1.5 我国第一幅月面照片
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图1.7 “嫦娥一号”卫星第一幅月面图像 的处理过程
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“嫦娥二号”卫星搭载的CCD相机
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“嫦娥二号”卫星获得的月球虹湾局部三 维景观图
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“嫦娥三号”卫星实现月球软着陆和自动巡 视勘测并开展月基天文观测的登月探测器
图像：对客观对象的一种写真，一种 表示
4
模拟图像：空间坐标和幅度均连续变化；
数字图像：空间坐标和幅度均离散表示；
什么是数字图像？ 为什么要图像数字化？ 怎么样数字化？
5
数字图像处理
是什么？ 图像，数字图像 为什么？ 为什么要处理
怎么样？ 怎么处理
6
数字图像处理
是什么？ 图像，数字图像 为什么？ 为什么要处理 怎么样？ 怎么处理
约的时间由三小时变为一小时，为数字图像处理奠定
了理论基础。
数字图像处理首次成功地应用在1964年美国宇航局喷 气推进实验室（NASA JPL）对“徘徊者7号”探测器 发来的几千张月球照片的进行几何校正、灰度变换、 去除噪声等处理。
数字图像处理总
通信：
图像传真，数字电视、网络可视聊天、可视电话、 网页动画等。
超凡卓越的音频视频表现 Hello …
独特的Exact Time和Auto Balance技术
Hi …
只需350毫秒
语音图像唇形同步
公安：
人脸、指纹、掌纹、虹膜等生物特征识别，印签、伪钞识 别，安检，手迹、印记鉴别分析等。
气象预报：
在数字图像领域，将图像看成是许 多大小相同、形状一致的像素组成 像素（picture element，简称pixel） 像素的属性：空间位置和灰度。
分辨率： ppi (pixel per inch) dpi ( dot per inch)
1.1.3 图像处理的概念
图像处理：
对图像进行一系列操作 以达到预期目的的技术。
1.1.2 图像的类别
物 体
图像 可见的图像
数学 函数 照片、 图与画
光 图 像
不可见的 物理图像
（1）可见图像
可见图像（visible image）是指视觉系统可以直接看见的图像。
（2）物理图像
物理图像（physical image）所反映的是物体的电磁波辐射能。
（3）数学图像
数学图像（mathematical image）指由连续函数或离散函数生成的抽象图像。
（4）信息的可视化。 （5）信息安全的需要。
3.2 图像处理的任务（内容）
它是研究图像的获取、传输、存储，变换、显示、理 解与综合利用的一门崭新学科。 根据抽象程度不同可分为3个层次：狭义图像处理、图 像分析和图像理解,如图1所示。 高层 语 义 中层 低层
图1
高 抽 象 程 度 低
数字图像处理第1节绪论附工程应用ppt课件
• 从低分辨率向高分辨率发展 • 从二维（2D）向三维（3D）发展 • 从静止图像向动态图像发展 • 从单态图像向多态图像发展 • 结合应用数学新进展
•经营者提 供商品 或者服 务有欺 诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
• 占用的频带较宽：电视图像的带宽5～ 6MHz，而语言带宽4KHz，频带越宽，技 术实现难度越大
• 像素相关性大：压缩潜力大 • 评价受人的影响大
•经营者提 供商品 或者服 务有欺 诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
•经营者提 供商品 或者服 务有欺 诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
1.1 数字图像
1.1.1 数字图像的基本概念 1.1.2 数字图像的基本特点
•经营者提 供商品 或者服 务有欺 诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
1.1.1 数字图像的基本概念
• 模拟图像
连续的，采用数字化（离散化）表示和数字技术出现 之前，图像是连续的，这一类图像称为模拟图像或连 续图像 连续的：指从时间上和从数值上是不间断的
•经营者提 供商品 或者服 务有欺 诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
数字图像处理正文和目录
第1章 数字图像处理的基础知识1.1 什么是图像图像这个词包含的很广，凡是记录在纸上的，拍摄在照片上的，显示在屏幕上的所有具有视觉效果的画面都可以称之为图像。
图像是对客观对象的一种相似性的、生动性的描述或写真。
根据图像空间坐标和明暗程度的连续性的不同，图像可分为两大类：一类是模拟（analog ）图像，一类是数字（digital ）图像。
模拟图像又称为光学图像，它是通过某种物理量（光、电）的强弱变化来记录图像上各点的灰度信息（如电视等）的，它的空间坐标和明暗程度都是连续变化的，计算机无法直接处理，如像片或透明正片、负片等，可以看成是一个二维的连续的光密度（或透过滤）函数；而数字图像则完全是用数字来记录图像灰度信息的，它是一种空间坐标和灰度均不连续的、用离散的数字表示的图像，是一个二维的离散的光密度（或亮度）函数。
因而数字图像比模拟图像更易于保存，不会因保存时间过长而发生失真现象。
这样的图像才能被计算机处理。
这里说的灰度信息是指图像上各点处的颜色深浅程度信息。
对于单色黑白图像来说灰度即是黑白程度等级；对于彩色图像来说，情况也一样，因为任何彩色图像都可以分解成红、绿、蓝三种单色图像，因此彩色图像的灰度指的是这三种单色图像上的灰度。
前面讨论的光学图像或数字图像是一种空间域的表现形式，它是空间坐标x ，y 的函数。
由于图像都是由许多不同频域、不同振幅、不同方向以及不同相位的周期函数构成，因此还可以以另一种坐标空间来表示，即频率域的形式来表示。
这时图像是频率坐标y x v v ,的函数，用F(y x v v ,)表示,通常将图像从空间域变入频率域是采用傅立叶变换，反之，则采用傅立叶逆变换。
一维傅立叶变换的形式为：⎰∞∞--=dx vx j x f v F ]2exp[)()(π 式中：f(x)------空间域函数；F(v)------频率域函数；v------频率变量；x------空间变量。
对于图像是一个二维空间函数，傅立叶变换用二维表示：⎰⎰+-=dxdy y v x v j y x f v v F y x y x )](2exp[),(),(π对于数字图像，因是一个二维离散函数，所以用二维离散傅立叶变换：)](2exp[),(1),(1010N y v M x v j y x f MN v v F y x M x N y y x +-=∑∑-=-=π 式中：=x v 0，1，2，……M-1；=y v 0，1，2，……N-1。
数字图像处理及分析基础第一章(国防科大)
基本方法
模拟图像处理 数字图像处理
第一章 数字图像处理的基本概念
1、模拟图像处理 、
包括光学图像处理和电子图像处理（电子光学处理） 光学方法是图像处理发展的起源，1946年法国的 Duffienx提出傅立叶光学，1964年美国密执安大学的 A.Vanderlugt制成空间滤频器。光学处理具有处理速 度快（可实时和并行处理，如电视模拟图像处理可达 25帧/秒或30帧/秒）、信息量大、分辨率高、经济等 优点。 模拟图像处理的缺点是精度差、灵活性差，器件具有 专用性，并且缺乏判断分析能力，不具备非线性处理 能力。 趋势：将光学处理和计算机相结合的方法，如利用光 学方法对图像进行傅立叶变换，再用计算机对频谱分 析。
第一章 数字图像处理的基本概念
重要概念（ 重要概念（续）
6、显示 显示（display）：由一幅数字图像生成一可 显示 见的、直观的图像。类似概念有“回放”、“图 像重建”、“硬拷贝”、“图像记录”。显示设 备有暂时的、永久的两类。 10、对比度 对比度（contrast）：一幅图像中灰度反差 对比度 的大小。 11、噪声 噪声（noise）：加性的或乘法性的污染。 噪声 12、采样密度 采样密度（sampling density）:图像上单位 采样密度 长度包含的采样点数。 像素间距（pixel spacing）=1/采样密度
types of images
数学函数 Mathematical function 连续函数 continuous 离散函数 Discrete (digital image)
图像 images
可见的图像 Visible image 图片pictures 图片 照片photograph 照片 图drawing 画paintings 光图像 Optical image
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1Digital Image Processing数字图像处理课程简介本课程为计算机科学与技术、电子科学与技术、信息与通信工程、控制科学与工程以及电气工程等学科下研究生的专业基础课。
主要内容课程共分三大部分：第一部分：介绍数字图像处理的基础知识，包括绪论、图像与视觉系统、图像变换等;第二部分：介绍图像处理的基本方法，包括图像增强、图像复原及图像压缩等;第三部分：介绍图像分析的基本原理和技术，包括图像分割、图像描绘及特征提取等。
教学目标⏹基本：完成课程学习，通过考试，获得学分。
掌握数字图像处理的基本概念和研究方法，相关交叉学科的基本知识；⏹提高：能够将所学知识和内容用于课题研究；⏹再提高：通过数字图像处理课程的学习，改进思维方式。
教材及参考书第一章绪论绪论⏹前言⏹数字图像处理的起源⏹数字图像处理的基本概念与研究内容⏹数字图像处理与其他学科的关系⏹数字图像处理的主要应用⏹数字图像处理的发展动向前言“百闻不如一见”One picture is worth more than ten thousand words.在人类接受的信息中，听觉信息占约20％，视觉信息占约60％，其他如味觉、触觉等总起来不过占约20％。
所以，作为传递信息的重要手段—图像信息是十分重要的。
第一节数字图像处理的起源（1）世界上第一幅实景照片(1827)数字图像的应用之一是在报业，20世纪20年代的海底电缆使得伦敦与纽约之间图片的传输从过去的一个多星期缩短到3个小时以内。
1921年经编码后用电报打印机打印的图像1929年通过海底电缆从伦敦传输到纽约的一幅照片第一节数字图像处理的起源（2）二十世纪二十年代：图像远距离传输第一节数字图像处理的起源二十世纪五十年代：伴随着技术进步，数字计算机发展到一定水平，尤其是大规模的存储和显示系统的发展，数字图象处理引起巨大关注。
第一节数字图像处理的起源进实验室（Jet PropulsionLaboratory，JPL）运用计算机处理了由“旅行者7号”发回的月球表面照片。
这张照片也是美国太空船拍摄的首张月球照片。
第一节数字图像处理的起源（4）数字图像处理应用从空间研究计划扩展到生物医学，工业生产，军事侦察等领域。
Hounsfiela和Cormack因发明CT获得1979年诺贝尔医学和生理学奖第一节数字图像处理的起源从20世纪60年代至今，数字图像处理技术发展迅速，目前已成为工程学、计算机科学、信息科学、统计学、物理、化学、生物学、医学甚至社会科学等领域中各学科之间学习和研究的对象。
如今图像处理技术已给人类带来了巨大的经济和社会效益。
第二节数字图像技术的基本概念⏹图像与数字图像⏹数字图像处理⏹数字图像处理的特点一、图像与数字图像1、图像的定义⏹“A representation, likeness, or imitation of an object or thing, …a vivid or graphic description, …something introduced to represent something else.”(韦氏(webster)英文词典) 。
⏹“以某一技术手段被再现于二维平面上的视觉信息”(阮秋琦)。
综合之，可以认为图像是通过某种技术手段得到的与之对应的物体或目标的一个表示。
一、图像与数字图像⏹上述对图像定义的范围要远远超过人眼看到的东西：伽马射线成像、紫外波段成像、微波波段成像、无线电波成像、红外图像、x光图像和超声波图像等。
⏹大多图像是它所表示的对象信息的一个浓缩和概括，换言之，一幅图像是该对象的一个不完全、不精确，但在某种意义上恰当的表示。
借助于集合的概念，可根据图像的生成方法或存在形式将图像分成若干类。
一、图像与数字图像2、图像的分类What’s that?数学函数-分形仿真图不可见图像红外图像CT图像(肺与皮肤)二、数字图像处理数字图像处理是按特定的目标，用一系列的特定的操作来“改造”图像的方法。
数字图像处理方式：⏹ 将一幅图像变为另一幅经过加工的图像，图像到图像的过程⏹ 将一幅图像转化为一种非图像的表示，分析、识别与理解的过程二、数字图像处理数字图像处理研究的实质：✓ 研究如何对一幅连续图像取样、量化以产生包含全部或所需信息的数字图像✓ 如何对数字图像做各种变换以方便处理✓如何滤去图像中的无用噪声✓ 如何压缩图像数据以便存储和传输✓ 如何从图像中提取所需信息，从而形成对图像所含信息的的理解与识别✓ 如何形成抽象事物的模拟图像，从而帮助人类更好地认识客观事物二、数字图像处理数字图像处理研究的内容⏹ 图像变换改变图像的空间或频谱分布，获取或突出感兴趣信息 空域变换：放大、缩小、旋转……频域变换：傅立叶变换、离散余弦变换、Walsh变换小波变换……⏹ 图像增强和复原提高图像质量（去除噪声、提高图像的清晰度）灰度修正、图像平滑、几何校正、图像锐化……二、数字图像处理数字图像处理研究的内容⏹ 图像编码减少描述图像的数据量，节省图像传输/处理时间，减少存储空间熵编码、预测法编码、变换编码、分形编码……⏹ 图像分割提取感兴趣的对象，为进一步的理解和识别做准备 灰度阈值分割、基于纹理的分割、区域生长法……⏹ 图像的理解和识别从图像中提取抽象化的特定信息统计模式分类、句法模式分类……图像增强处理之后变形校正处理之前处理之后图像降噪处理之前处理之后图像压缩未压缩832kb压缩124kb 图像复原处理之前处理之后图像融合特征抽取图像重建二、数字图像处理数字图像处理的哲学观点⏹ 连续与离散物理图像—时、空与辐射强度均连续的自然物体的表示—I = f(x, y, z,λ, t)数字图像—物理图像某一时刻二维空间离散采样点的集合—I = f[x, y]⏹ 表示与处理物理图像—可用连续函数进行较好地描述、分析与处理数字图像—时空与幅度均为离散的数据矩阵，常借助于连续函数的分析结果与处理方法进行离散处理二、数字图像处理数字图像处理的哲学观点⏹ 不同观点以连续的观点看待数字图像处理与分析—危险 局限于离散数学与逻辑运算—不明智二、数字图像处理本课程中对数字图像处理的定义：对一个物体的数字表示—二维矩阵—施加一系列的操作，以得到所期望的结果。
“数字图像处理”不是指“处理数字图像”，而是指“图像的数字处理”三、数字图像处理的特点1、图像信息量大、数据量也大；2、图像处理技术综合性强；3、图像信息理论与通信理论密切相关。
三、数字图像处理的特点1、图像信息量大、数据量也大在数字图像处理中，一幅图像可看成是由图像矩阵中的像素（pixel）组成的，每个像素的灰度级至少要6bit（单色图像）来表示，一般采用8bit（彩色图像），高精度的可用12bit 或16bit。
三、数字图像处理的特点2、图像处理技术综合性强在数字图像处理中涉及的基础知识和专业技术相当广泛。
一般来说涉及通信技术、计算机技术、电子技术、电视技术及数学、物理等方面的基础知识。
三、数字图像处理的特点3、图像信息理论与通信理论密切相关早在1948年Shannon发表了“A mathematical Theory of Communication”（通信中的数学理论）一文，它奠定了信息论的基础。
此后，信息理论已渗透到了各个领域。
图像信息论也属于信息论科学中的一个分支。
三、数字图像处理的特点3、图像信息理论与通信理论密切相关图像信息论是在通信理论研究的基础上发展起来的。
通信研究的是一维时间信息；图像研究的是二维空间信息。
也就是说，图像理论是把通信中的一维问题推广到二维空间上来研究的。
第三节数字图像处理与邻近学科的关系1、与计算机图形学的关系数字图像由一系列具有不同灰度值的像素所组成。
每个像素通常用一定的位数表示，其特点是数据量较大，所以执行某种运算所需的时间也较长。
图像是与设备有关的(device dependent)，在进行图像的输入、处理和输出时均要考虑到与设备分辨率的一致。
图形是由一组数学公式描述的，它们一般是由计算机绘图程序画出来的——矢量图像。
矢量图像由点、直线、曲线等一系列的基本图形单元组成，在图形文件中规定了有关的数学公式和参数以及如何执行运算等。
图形与设备无关(Device Independent)，其最终的分辨率由输出设备的分辨率确定。
第三节数字图像处理与邻近学科的关系1、与计算机图形学的关系计算机图形学研究根据给定的描述，用计算机来生成相应的图形或图像，这里提到的图像主要是指用计算机画出来的，并不是从客观世界直接取得的。
图像处理是研究以二维数组形式给出的图像数据，按特定的目的，用计算机对数据进行加工处理，达到预期的目的。
第三节数字图像处理与邻近学科的关系1、与计算机图形学的关系广义的图像处理与模式识别和机器视觉有许多交叠的地方。
图像处理是进行模式识别的先期步骤，经过对图像的处理和分析，为模式识别提供条件。
机器视觉的研究目的是发展出能理解自然景物的系统。
在机器人领域，计算机视觉为机器人提供眼睛。
第三节数字图像处理与邻近学科的关系2、与模式识别以及机器视觉的关系第三节数字图像处理与邻近学科的关系与图形学、人工智能、模式识别以及机器视觉等研究相结合，形成新的研究领域和开拓新的应用✓图像处理：图像进->图像出✓ 图像分析：图像进->测量结果出✓ 图像理解：图像进->高级描述出✓ 虚拟景观、智能机器人……第四节数字图像处理的主要应用⏹天文⏹遥感探测⏹公安司法⏹生物、医学⏹……一、天文学上的应用主要运用数字图像处理的手段对用各种仪器设备获得的物理影像进行恢复处理，以减少噪声和大气扰动的影响，提高图像的清晰度。
二、遥感探测方面的应用遥感图像根据其采集方式可分成卫星遥感图像和航空遥感图像两大类。
遥感图像处理技术的成果主要集中在把图像数据处理成可视的资源信息或气象信息。
目前，遥感图像处理已成功地应用到了农业、气象、环境和灾害监测、自然资源调查、城市规划、铁路和公路线路的选择等诸多方面。
三、公安司法领域的应用主要用以改善图像视觉效果，挖掘图像隐含信息，提高图像证据价值；对刑事现场和物证信息进行重组和再现；为比对鉴定提供辅助工具；检验图像真实性和原始性等。
四、生物、医学领域的应用在研究图像处理技术的早期，医学图像处理就受到了人们的普遍关注。
无论是在基础医学研究或临床诊断上，均有各种图像信息要求图像处理技术去解决。