数字图像处理的理论基础及常用处 理方法
《数字图像处理》教学大纲
《数字图像处理》教学大纲
一、课程简介
数字图像处理是机器视觉、模式识别、医学图像处理等的基础，本课程为工程专业的学生提供数字图像处理的基本知识，是理论性和实践性都很强的综合性课程。
课程内容广泛涵盖了数字图像处理的基本原理，包括图像采样和量化、图像算术运算和逻辑运算、直方图、图像色彩空间、图像分割、图像形态学、图像频域处理、图像分割、图像降噪与图像复原、特征提取与识别等。
二、课程目标
通过本课程学习，学生可以掌握数字图像处理的基本方法，具备一定的解决图像处理应用问题的能力，培养解决复杂工程问题的能力。
具体目标如下：
1.掌握数字图像处理的基本原理、计算方法，能够利用专业知识并通过查阅资
料掌握理解相关新技术，对检测系统及处理流程进行创新性设计；
2.能够知晓工程领域中涉及到的数字图像处理技术，理解其适用场合、检测对
象及条件的限制，能根据给定的目标要求，针对工业检测中的工程问题选择和使用合适的技术和编程，进行仿真和分析；
3.能够知晓工程领域中所涉及的现代工具适用原理及方法，根据原理分析和仿
真结果，进行方案比选，确定设计方案，具有检测算法的设计能力；
4.通过校内外资源和现代信息技术，了解数字图像处理发展趋势，提高解决复
杂工程问题的能力。
三、课程目标对毕业要求的支撑关系
四、理论教学内容及要求
四、实验教学内容及要求
五、课程考核与成绩评定
六、教材及参考书。
数字图像处理-知识点总结
图像分类：根据图像空间坐标和幅度（亮度或色彩）的连续性可分为模拟（连续）图像和数字图像。
模拟图像是空间坐标和幅度都连续变化的图像，而数字图像是空间坐标和幅度均用离散的数字（一般是整数）表示的图像。
图像的数学表示：一幅图像所包含的信息首先表现为光的强度（intensity）,即一幅图像可看成是空间各个坐标点上的光强度I 的集合，其普遍数学表达式为：I = f (x，y，z，λ，t) 式中(x,y,z)是空间坐标，λ是波长，t是时间，I是光点(x,y,z)的强度（幅度）。
上式表示一幅运动的(t)、彩色/多光谱的(λ)、立体的(x,y,z)图像。
图像的特点：1.空间有界:人的视野有限，一幅图像的大小也有限。
2.幅度（强度）有限：即对于所有的x，y都有0≤f(x,y) ≤Bm其中Bm为有限值。
图像三大类：在每一种情况下，图像的表示可省略掉一维，即1.静止图像：I = f（x，y，z, λ）2.灰度图像：I = f（x，y，z，t ）3.平面图像：I = f（x，y,λ,t）而对于平面上的静止灰度图像，其数学表达式可简化为：I = f（x，y）数字图像处理的基本步骤：1.图像信息的获取：采用图像扫描仪等将图像数字化。
2.图像信息的存储：对获取的数字图像、处理过程中的图像信息以及处理结果存储在计算机等数字系统中。
3.图像信息的处理：即数字图像处理，它是指用数字计算机或数字系统对数字图像进行的各种处理。
4.图像信息的传输：要解决的主要问题是传输信道和数据量的矛盾问题，一方面要改善传输信道，提高传输速率，另外要对传输的图像信息进行压缩编码，以减少描述图像信息的数据量。
5.图像信息的输出和显示：用可视的方法进行输出和显示。
数字图像处理系统五大模块：数字图像处理系统由图像输入、图像存储、图像通信、图像处理和分析五个模块组成。
1.图像输入模块：图像输入也称图像采集或图像数字化，它是利用图像采集设备（如数码照相机、数码摄像机等）来获取数字图像，或通过数字化设备（如图像扫描仪）将要处理的连续图像转换成适于计算机处理的数字图像。
数字图像处理的原理与方法
数字图像处理的原理与方法数字图像处理是一种将数字信号处理技术应用到数字图像上的科学技术，它的出现极大地推动了图像处理技术的发展。
数字图像处理不仅可以用于医学图像处理、卫星图像处理、工业检测等领域，还可以应用于数字影像娱乐等方面。
数字图像处理的核心内容就是图像增强、图像恢复、图像分割、图像识别等，本文将主要探讨数字图像处理的原理与方法。
一、图像增强处理图像增强处理是对原始图像进行改善的过程，也是数字图像处理中最普遍的操作类型。
通过增强处理，可以使图像局部特征更加明显，以便进行更高级的图像分析。
常见的图像增强方法包括灰度线性变换、灰度非线性变换、空域滤波增强、频域滤波增强等。
其中，空域滤波增强是最常见的一种方法。
通过对原始图像进行高斯滤波、中值滤波等操作，可以有效去除图像中的噪声。
二、图像恢复处理图像恢复处理是指从已知的图像信息中恢复出原始图像的过程，也是数字图像处理中一种重要的方法。
在数字图像处理中，图像的失真比如模糊、噪声等是不可避免的。
而图像恢复就是通过各种手段找到原始图像中所保留的信息，以恢复图像失真前的形态。
常见的图像恢复处理方法包括逆滤波、维纳滤波、约束最小二乘滤波等。
三、图像分割处理图像分割处理是将图像分割成若干具有独立意义的子区域的过程。
图像分割处理是数字图像处理中一种热门的研究领域，其主要应用于目标提取、图像分析和模式识别等方面。
常用的图像分割方法包括基于像素的算法、基于区域的算法、边缘检测算法等。
其中，基于区域的算法应用最广。
通过对相似区域进行聚类，可以将图像分割成若干子区域，从而实现目标提取等功能。
四、图像识别处理图像识别处理是指对图像进行自动识别的过程。
图像识别处理是数字图像处理中的一大领域，它的技术含量非常高。
常见的图像识别处理方法包括特征提取、模式匹配、神经网络等。
其中，特征提取是一种重要的处理方式。
通过对图像进行特征提取，可以将图像转化为数字特征，从而实现对图像的自动识别和分类。
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。
数字图像处理中的算法原理与优化
数字图像处理中的算法原理与优化数字图像处理是一门运用计算机算法来对图像进行分析、处理和变换的技术。
它在现代社会的许多领域中发挥着重要作用，如医学影像、图像识别和计算机视觉等。
在数字图像处理中，算法的原理和优化是关键的因素，它们决定了图像处理的质量和效率。
本文将从算法原理与优化的角度来探讨数字图像处理中的相关内容。
一、图像处理基础在了解数字图像处理的算法原理与优化之前，我们首先需要了解一些图像处理的基础概念。
图像可以看作是由像素组成的矩阵，每个像素代表图像中的一个点的颜色或亮度值。
常见的图像处理操作包括图像增强、图像滤波、图像分割和图像压缩等。
这些操作的实现离不开各种算法的支持。
二、图像处理算法原理1. 图像增强算法原理图像增强是通过改善图像的视觉效果来提高图像质量的一种方法。
常用的图像增强算法包括直方图均衡化、对比度增强和锐化等。
直方图均衡化通过调整图像的亮度分布来增强图像的对比度，使图像的细节更加清晰。
对比度增强算法通过增加图像的亮度差异来提高图像的对比度，使图像更加鲜明。
锐化算法通过增强图像的边缘来使图像更加清晰。
2. 图像滤波算法原理图像滤波是对图像进行平滑处理的一种方法，它能够消除图像中的噪声并减小图像的细节。
常用的图像滤波算法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
均值滤波通过计算图像局部区域的像素平均值来实现平滑处理。
中值滤波通过计算图像局部区域的像素中值来实现噪声消除。
高斯滤波通过对图像进行卷积操作来实现平滑处理，其中卷积核是一个高斯函数。
3. 图像分割算法原理图像分割是将图像分成若干个具有独立性的区域的过程，其目标是把具有相似性质的像素组成一个区域。
常用的图像分割算法包括阈值分割、边缘检测和区域生长等。
阈值分割通过设置一个或多个阈值来将图像分成若干个部分。
边缘检测通过寻找图像中的边缘来分割图像。
区域生长通过选择种子点并逐渐生长来分割图像。
4. 图像压缩算法原理图像压缩是将图像的数据表示方式转换为更紧凑的形式的过程，以便减少存储空间和传输带宽的消耗。
数字图像处理的理论与方法
数字图像处理的理论与方法数字图像处理（Digital Image Processing）是指利用计算机对图像进行处理和分析的一种技术。
它涉及的理论与方法是指对图像进行数学建模和处理的一系列过程和方法。
下面将对数字图像处理的理论与方法进行详细介绍，并分点列出步骤。
一、数字图像处理的理论基础1. 数学基础：数字图像处理的理论与方法建立在一系列数学基础上，包括几何学、代数学、概率论、统计学等。
2. 图像重建理论：数字图像处理的核心目标是从原始图像中还原出最准确的信息，图像重建理论为实现这一目标提供了依据。
3. 信号处理理论：图像本质上是一个二维信号，所以信号处理理论对于数字图像处理至关重要，包括傅里叶分析、滤波器设计等。
二、数字图像处理的方法1. 图像获取：获得数字图像是数字图像处理的前提，方法包括数码相机、扫描仪、卫星遥感等。
2. 图像预处理：对原始图像进行预处理是为了去除噪声和改善图像质量。
常用的方法有平滑滤波、锐化、直方图均衡化等。
3. 图像增强：根据具体需求，对图像进行增强可以使图像更加鲜明和易于分析，常用方法有对比度增强、边缘增强等。
4. 图像恢复：通过数学模型和算法，重建被损坏的图像或以更好的方式表示图像是图像恢复的关键过程，常用方法有降噪、插值等。
5. 图像分割：将图像划分为具有特定特征的区域，常用方法有阈值分割、边缘检测、聚类等。
6. 特征提取：从分割后的图像中提取出与感兴趣的目标有关的特征，常用方法有形状分析、纹理分析等。
7. 目标识别与分类：根据提取的特征，利用模式识别算法对目标进行识别与分类，常用方法有神经网络、支持向量机等。
8. 图像压缩与编码：为了减少图像数据的存储空间和传输带宽，常使用图像压缩与编码技术，例如JPEG、PNG等。
三、数字图像处理的应用领域1. 医学影像处理：数字图像处理在医学影像诊断中起着重要作用，例如X光、磁共振成像、超声等。
2. 人脸识别：数字图像处理为人脸识别提供了基础技术，常用于安全、人机交互等领域。
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。
数字图像处理基本知识
数字图像处理基本知识1、数字图像：数字图像，又称为数码图像或数位图像，是二维图像用有限数字数值像素的表示。
数字图像是由模拟图像数字化得到的、以像素为基本元素的、可以用数字计算机或数字电路存储和处理的图像。
2、数字图像处理包括内容：图像数字化；图像变换；图像增强；图像恢复；图像压缩编码；图像分割；图像分析与描述；图像的识别分类。
3、数字图像处理系统包括部分：输入（采集）；存储；输出（显示）；通信；图像处理与分析。
4、从“模拟图像”到“数字图像”要经过的步骤有：图像信息的获取；图像信息的存储；图像信息处理；图像信息的传输；图像信息的输出和显示。
5、数字图像1600x1200什么意思？灰度一般取值范围0~255，其含义是什么？数字图像1600x1200表示空间分辨率为1600x1200像素；灰度范围0~255指示图像的256阶灰阶，就是通过不同程度的灰色来来表示图像的明暗关系，8bit的灰度分辨率。
6、图像的数字化包括哪两个过程？它们对数字化图像质量有何影响？采样；量化采样是将空间上连续的图像变换成离散的点，采样频率越高，还原的图像越真实。
量化是将采样出来的像素点转换成离散的数量值，一幅数字图像中不同灰度值得个数称为灰度等级，级数越大，图像越是清晰。
7、数字化图像的数据量与哪些因素有关？图像分辨率；采样率；采样值8、什么是灰度直方图？它有哪些应用？从灰度直方图中你可可以获得哪些信息？灰度直方图反映的是一幅图像中各灰度级像素出现的频率之间的关系它可以用于：判断图像量化是否恰当；确定图像二值化的阈值；计算图像中物体的面积；计算图像信息量。
从灰度直方图中你可可以获得：暗图像对应的直方图组成成分几种在灰度值较小的左边一侧明亮的图像的直方图则倾向于灰度值较大的右边一侧对比度较低的图像对应的直方图窄而集中于灰度级的中部对比度高的图像对应的直方图分布范围很宽而且分布均匀9、什么是点处理？你所学算法中哪些属于点处理？在局部处理中，输出值仅与像素灰度有关的处理称为点处理。
从零开始学习图像处理掌握算法与实践技巧
从零开始学习图像处理掌握算法与实践技巧图像处理是计算机科学领域一个重要的研究领域，涉及到对数字图像进行获取、处理、分析和解释等一系列操作，已经在各个领域中得到了广泛的应用。
无论是在图像传感器、图像处理器还是图像识别领域，掌握图像处理的基本算法与实践技巧是至关重要的。
本文将从零开始，介绍图像处理的基础知识，重点讲解算法与实践技巧，帮助读者建立起图像处理的知识体系，提高自己的图像处理能力。
一、图像处理基础知识1.1 数字图像的基本概念数字图像是由离散的像素点组成的二维阵列，每个像素点表示图像中的一个小区域。
了解数字图像的基本概念是进行图像处理的基础。
1.2 图像获取与表示图像可以通过传感器获取，然后经过采样和量化处理后，得到数字化的图像。
图像采样和量化的过程会影响图像质量，因此需要注意合理选择采样率和量化位数。
1.3 图像灰度变换通常情况下，图像的灰度是由0至255之间的整数表示的。
图像灰度变换可以通过伽马变换、直方图均衡化等方法来增强图像的对比度和亮度，使得图像更易于分析和处理。
二、图像处理算法2.1 图像滤波算法图像滤波是一种常用的图像处理算法，可以通过线性滤波、非线性滤波等方法进行。
常见的线性滤波算法有均值滤波、高斯滤波等；而非线性滤波算法有中值滤波、双边滤波等。
2.2 图像边缘检测算法图像边缘检测是指通过对图像进行一系列运算，来突出物体边缘的过程。
常见的边缘检测算法有Sobel算子、Canny算子等。
边缘检测可以有效地提取图像中的边缘信息，用于后续的图像分析和识别。
2.3 图像分割算法图像分割是将图像划分为若干个互不重叠的区域的过程。
常用的图像分割算法有基于阈值的分割、区域生长等。
图像分割可以帮助我们将图像中的目标物体提取出来，有助于对图像进行进一步的分析和识别。
三、图像处理实践技巧3.1 图像库的使用在进行图像处理实践时，可以利用各种图像处理库来简化开发过程，常见的图像处理库有OpenCV、PIL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(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
数字图像处理知识点与考点(经典)
Laplacian 增强算子通过扩大边缘两边像素的灰度差（或对比度）来增强图像的边缘，改善视觉效果。它对应的模板为 -1 -1 5 -1 -1
例题：（1） 存储一幅1024×768，256 （8 bit 量化）个灰度级的图像需要多少位？ （2） 一幅512×512 的32 bit 真彩图像的容量为多少位？ 解： （1）一幅1024×768，256 =28 （8 bit 量化）个灰度级的图像的容量为：b=1024×768×8 = 6291456 bit （2）一幅512×512 的32 位真彩图像的容量为：b=512×512×32 =8388608 bit
5.数字图像根据灰度级数的差异可分为：黑白图像、灰度图像和彩色图像。 6.灰度直方图：灰度直方图是灰度级的函数。灰度级为横坐标，纵坐标为灰度级的频率，是频率同灰度级 的关系图。可以反映了图像的对比度、灰度范围（分布）、灰度值对应概率等情况。 7.灰度直方图的性质：（1）只能反映图像的灰度分布情况，而不能反映图像像素的位置,即丢失了像 素的位置信息。（2）一幅图像对应唯一的灰度直方图，反之不成立。不同的图像可对应相同的直方图。 （3）一幅图像分成多个区域，多个区域的直方图之和即为原图像的直方图。 L −1 8.图像信息量H（熵）的计算公式：反映图像信息的丰富程度。 H = − Pi log2 Pi
傅立叶变换
f ( x, y) F ( u , v)
滤波器
H (u , v) G ( u , v)
傅立叶反变换
g ( x , y)
(1) 将图像 f(x,y)从图像空间转换到频域空间，得到 F(u,v)； (2) 在频域空间中通过不同的滤波函数 H(u,v)对图像进行不同的增强,得到 G(u,v) (3) 将增强后的图像再从频域空间转换到图像空间，得到图像g(x,y)。 说明： （也可演变为简述频域图像锐化（或平滑）的步骤，需要指明滤波器的类型：高通或低通滤波器） 9.频率域平滑： 由于噪声主要集中在高频部分， 为去除噪声改善图像质量， 滤波器采用低通滤波器H(u,v) 来抑制高频成分，通过低频成分，然后再进行逆傅立叶变换获得滤波图像，就可达到平滑图像的目的。 10.常用的频率域低滤波器H(u,v)有四种： (1)理想低通滤波器: 由于高频成分包含有大量的边缘信息，因此采用该滤波器在去噪声的同时将会 导致边缘信息损失而使图像边模糊。 (2)Butterworth低通滤波器:它的特性是连续性衰减，而不象理想滤波器那样陡峭变化，即明显的不连 续性。因此采用该滤波器滤波在抑制噪声的同时，图像边缘的模糊程度大大减小，没有振铃效应产生。 (说明：振铃效应越不明显效果越好) (3)指数低通滤波器： 采用该滤波器滤波在抑制噪声的同时， 图像边缘的模糊程度较用Butterworth滤波 产生的大些，无明显的振铃效应。 (4)梯形低通滤波器:它的性能介于理想低通滤波器和指数滤波器之间， 滤波的图像有一定的模糊和振铃 效应。 13.频率域锐化:图像的边缘、细节主要位于高频部分，而图像的模糊是由于高频成分比较弱产生的 。 频率域锐化就是为了消除模糊，突出边缘。因此采用高通滤波器让高频成分通过，使低频成分削弱， 再经逆傅立叶变换得到边缘锐化的图像。 14.常用的高通滤波器有四种： (1)理想高通滤波器 (2)巴特沃斯高通滤波器 (3)指数高通滤波器 (4)梯形高通滤波器 说明：（1）四种滤波函数的选用类似于低通。 （2）理想高通有明显振铃现象，即图像的边缘有抖动现象。 （3）巴特沃斯高通滤波效果较好，但计算复杂，其优点是有少量低频通过，H(u，v)是渐变的， 振铃现象不明显。 (4)指数高通效果比Butterworth差些，振铃现象不明显. (5)梯形高通会产生微振铃效果，但计算简单，较常用。 (6)一般来说，不管在图像空间域还是频率域，采用高频滤波不但会使有用的信息增强，同时也 使噪声增强。因此不能随意地使用。 (7)高斯低通滤波器无振铃效应是因为函数没有极大值、极小值，经过傅里叶变换后还是本身 ， 故没有振铃效应。 15.同态滤波：在频域中同时将亮度范围进行压缩（减少亮度动态范围）和对比度增强的频域方法。 现象：（1）线性变换无效（2）扩展灰度级能提高反差，但会使动态范围变大(3)压缩灰度级，可以减 小灰度级，但物体的灰度层次会更不清晰 改进措施：加一个常数到变换函数上，如：H（u，v）+A（A取0→1）这种方法称为:高度强调（增强）。 为了解决变暗的趋势，在变换结果图像上再进行一次直方图均衡化，这种方法称为：后滤波处理。
数字图像处理中的数学基础
数字图像处理中的数学基础数字图像处理是一门涉及数学基础的学科，它使用数学方法和算法来处理和分析图像。
在数字图像处理中，数学基础是至关重要的，它为我们理解和应用各种图像处理技术提供了理论基础。
本文将介绍数字图像处理中的数学基础，并探讨其在图像处理中的应用。
一、离散信号和连续信号在数字图像处理中，我们处理的是离散信号，而不是连续信号。
离散信号是在时间和空间上都是离散的，而连续信号是在时间和空间上都是连续的。
离散信号可以用数学中的序列来表示，而连续信号可以用函数来表示。
在数字图像处理中，我们常常使用采样来将连续信号转换为离散信号。
采样是指在一定时间或空间间隔内对连续信号进行取样，得到一系列的离散信号点。
二、数字图像的表示在数字图像处理中，我们使用像素来表示图像。
像素是图像中最小的单位，它具有特定的位置和灰度值。
对于灰度图像，每个像素的灰度值表示图像在该位置上的亮度。
对于彩色图像，每个像素的灰度值表示图像在该位置上的颜色。
图像可以用矩阵来表示，其中每个元素表示一个像素的灰度值。
例如，一个灰度图像可以表示为一个二维矩阵，矩阵的行和列分别对应于图像的行和列，矩阵中的元素对应于每个像素的灰度值。
三、图像的变换与滤波在数字图像处理中，我们经常需要对图像进行变换和滤波来实现不同的目标。
数学基础中的线性代数和傅里叶分析等理论为我们提供了强大的工具和方法。
线性代数在图像处理中扮演着重要的角色。
例如，我们可以使用线性变换来调整图像的亮度和对比度，以及进行图像的旋转、缩放和平移等操作。
此外，线性代数还可以用于图像的压缩和编码等方面。
傅里叶分析是图像处理中常用的数学工具之一。
傅里叶变换可以将图像从空间域转换到频率域，将图像表示为一系列的频谱分量。
通过对频谱分量的处理，我们可以实现图像的滤波、去噪和增强等操作。
四、图像的恢复与重建在数字图像处理中，我们有时需要对受损或失真的图像进行恢复和重建。
数学基础中的统计学和概率论等理论为我们提供了恢复和重建图像的方法。
数字图像处理的概念
数字图像处理的概念数字图像处理是指利用计算机对数字图像进行各种操作和处理的技术。
数字图像处理广泛应用于医学影像、遥感图像、工业检测、安防监控、图像识别等领域。
本文将详细介绍数字图像处理的概念、原理、方法和应用。
一、概念数字图像处理是指对数字图像进行各种算法和技术处理的过程。
数字图像是由离散的像素点组成的，每个像素点都有自己的亮度值或颜色值。
数字图像处理通过对这些像素点进行操作，改变图像的亮度、对比度、颜色、清晰度等特征，从而达到图像增强、图像复原、图像分割、图像压缩等目的。
二、原理数字图像处理的原理基于图像的数字化表示和计算机的处理能力。
首先，将模拟图像通过采样和量化的方式转换为数字图像。
然后，利用计算机的算法和技术对数字图像进行处理。
常用的处理方法包括滤波、变换、编码、分割、识别等。
最后，将处理后的数字图像重新转换为模拟图像，以便显示和输出。
三、方法1. 图像增强图像增强是指通过调整图像的亮度、对比度、清晰度等特征，使图像更加清晰、鲜明和易于观察。
常用的图像增强方法有直方图均衡化、灰度拉伸、滤波、锐化等。
2. 图像复原图像复原是指通过消除图像受到的噪声和失真，恢复图像的原始信息。
常用的图像复原方法有空域滤波、频域滤波、最小二乘法、反卷积等。
3. 图像分割图像分割是将图像分成若干个区域，每个区域具有相似的特征。
常用的图像分割方法有阈值分割、边缘检测、区域生长等。
4. 图像压缩图像压缩是通过减少图像的数据量，以达到减小存储空间和传输带宽的目的。
常用的图像压缩方法有无损压缩和有损压缩。
5. 图像识别图像识别是指通过计算机对图像中的目标进行自动识别和分类。
常用的图像识别方法有模板匹配、特征提取、机器学习等。
四、应用数字图像处理在各个领域都有广泛的应用。
1. 医学影像数字图像处理在医学影像领域中起到了重要的作用。
它可以帮助医生对病人进行诊断和治疗，如CT扫描、MRI、X光等。
2. 遥感图像数字图像处理在遥感图像领域中用于地理信息系统、农业、林业、环境保护等方面。
数字图像处理 数字图像基础
数字图像处理数字图像基础数字图像处理是将数字图像进行分析、处理和理解的过程，它的目标是提高数字图像的质量、抽取图像的特征、提取图像的信息和实现图像的应用。
数字图像处理技术已经渗透到几乎所有领域，如医学、电影、远程通讯、安全监控等。
数字图像处理基础知识包括采集、压缩、存储、预处理、增强、分割、特征提取、分类和应用。
图像采集采集是数字图像处理中最基础的环节，它将物理光学信号转化为数字信号。
常见的图像采集设备包括CCD、CMOS和磁介质等。
图像压缩图像压缩是将图像文件从原始大小减小，并通过各种手段来减少文件大小和传输时间的过程。
图像压缩通常有两种方式，一种是有损压缩，一种是无损压缩。
图像存储图像存储是将数字图像保存在计算机或外部储存设备中。
常用的图像存储格式包括BMP、PNG、JPEG和GIF。
图像预处理图像预处理是在进行其他数字图像处理操作之前，对原始图像进行预处理以去除噪声、平滑、增强、锐化等。
常见的预处理方法包括空间域滤波、频率域滤波、直方图均衡化、形态学操作等。
图像增强图像增强是为了改善图像的质量、提高图像的视觉效果和增强图像的细节而进行的操作。
常见的图像增强方法包括灰度拉伸、对数变换、伽马变换、直方图规定化等。
图像分割图像分割是将数字图像分成不同的区域并对这些区域进行分析和理解的过程。
图像分割可以有多种方法，包括阈值分割、区域分割、边缘分割等。
特征提取图像特征提取是从原始图像中提取一些相关的特征以便于后续的分类和识别。
特征提取的常见方法包括边缘检测、角点检测、纹理描述等。
图像分类图像分类是将数字图像按照其特征划分为不同的类别。
常见的图像分类算法有SVM、KNN、神经网络等。
应用数字图像处理在很多领域都有广泛的应用，如医学影像处理、智能交通、虚拟现实等。
最近，随着深度学习的兴起，数字图像处理技术也被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。
以上是数字图像处理的基础知识，数字图像处理应用广泛，研究数字图像处理可以掌握现代图像处理的基本技能，有利于提高计算机视觉，图像识别和其他领域的研究水平。
数字图像处理 基本原理
题2：一幅数字图像f(x,y)常用矩阵来表示， 如果这幅图像的大小为M×N，
(a) 用矩阵来表示这幅图像并写出行向量和列向 量； (b) 如果M=1024、N=1024，用矩阵来表示图像并 写出x、y的范围；如果M=512、N=1024呢； (c) 画出(a)、(b)所表示矩阵的坐标约定； (d) 写出f(8,6)像素点所在的位置。
解： (a)
矩阵的行向量：1×N，矩阵的列向量：1×M
(b)
x=0,1,••• ,M-1 y=0,1, ••• ,N-1
行x=0,1,••• ,1023 列y=0,1, ••• ,1023
原点
(c)
一个像素
原点f(0,0)
(c)
512
1023
1023
一个像素f(1023,512)
(c)
f(8,6)像素点所在的位置:
（2）p的4个对角邻像素N D(p) 坐标分别为: (x+1, y+1), (x-1, y-1), (x-1, y+1), (x-1, y-1)，用N D(p)表示。
（3）p的8邻域 N4(p)+ N D(p) 。
32灰度(5位)
16灰度(4位)
8灰度(3位)
4灰度(2位)
2灰度(1位)
当没有必要对涉及像素的物理分辨率进行实 际度量和在原始场景中分析细节等级时，通常把 大小为M×N，灰度为L级的数字图像称为空间分辨 率为M×N像素，灰度级为L级的数字像素。
数字图像常用矩阵来表示：
f (0,0) f (0,1) f (0, N 1) f (1,0) f (1,1) f (1, N 1) f (x, y) f (M 1,0) f (N 1,1) f (N 1, N 1) M×N N M M NN
《数字图像处理》实验教案
《数字图像处理》实验教案一、实验目的1. 理解数字图像处理的基本概念和原理；2. 掌握常用的数字图像处理方法和技术；3. 培养实际操作数字图像处理工具的能力；4. 提高对数字图像处理问题的分析和解决能力。
二、实验内容1. 图像读取与显示：使用图像处理软件，读取、显示和保存不同格式的图像文件；2. 图像基本运算：进行图像的加、减、乘、除等基本运算；3. 图像滤波：使用低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等对图像进行滤波处理；4. 图像增强：采用直方图均衡化、对比度增强等方法改善图像质量；5. 边缘检测：使用Sobel算子、Canny算子等方法检测图像边缘。
三、实验原理1. 图像读取与显示：介绍图像处理软件的基本操作，掌握图像文件格式的转换；2. 图像基本运算：介绍图像像素的运算规则，理解图像基本运算的原理；3. 图像滤波：介绍滤波器的原理和应用，掌握滤波器的设计和实现方法；4. 图像增强：介绍图像增强的目的和方法，理解直方图均衡化和对比度增强的原理；5. 边缘检测：介绍边缘检测的原理和算法，掌握不同边缘检测方法的特点和应用。
四、实验步骤1. 图像读取与显示：打开图像处理软件，选择合适的图像文件，进行读取、显示和保存操作；2. 图像基本运算：打开一幅图像，进行加、减、乘、除等基本运算，观察结果；3. 图像滤波：打开一幅图像，选择合适的滤波器，进行滤波处理，观察效果；4. 图像增强：打开一幅图像，选择合适的增强方法，进行增强处理，观察质量改善；5. 边缘检测：打开一幅图像，选择合适的边缘检测方法，进行边缘检测，观察边缘效果。
五、实验要求1. 熟练掌握图像处理软件的基本操作；2. 能够正确进行图像的基本运算；3. 能够合理选择和应用不同类型的滤波器；5. 能够根据图像特点选择合适的边缘检测方法。
六、实验环境1. 操作系统：Windows 10或更高版本；2. 图像处理软件：MATLAB或OpenCV；3. 编程环境：MATLAB或C++；4. 硬件要求：普通计算机或服务器。
数字图像处理的基本原理和常用方法
数字图像处理的基本原理和常用方法数字图像处理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。
图像处理最早出现于20 世纪50 年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。
数字图像处理作为一门学科大约形成于20 世纪60 年代初期。
早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。
图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。
数字图像处理常用方法：1 ）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，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，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（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。
目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。
2 ）图像编码压缩：图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。
压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。
编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。
3 ）图像增强和复原：图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。
图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。
如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。
图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立“降质模型”，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。
4 ）图像分割：图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。
图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。
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关于数字图像处理的理论基础及常用处理方法数字图像处理(DigitalImageProcessing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。
数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响:一是计算机的发展;二是数学的发展(特别是离散数学理论的创立和完善);三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。
摘要：本文介绍了数字信号处理的起源、发展，并简要概述了数字图像处理所研究的内容和处理数字图像的几大模块。
同时，也大致介绍了常用的处理数字图像的方法。
最后展望了数字图像处理的发展前景。
Abstract: This paper describes the origin of digital image processing, development, and a brief overview of digital image processing of the content and process digital images of several modules. Also a broad overview of the commonly used method of processing digital images. Finally, looking ahead the future prospects for the development of digital image processing.关键词：数字图像处理（Digital Image Processing）；理论基础；处理方法一、数字图像处理的起源及发展数字图像处理（Digital Image Processing）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。
数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。
但是50年代的计算机主要还是用于数值计算，满足不了处理大量数据图像的要求。
数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。
伴随着第三代计算机的研制成功，以及快速傅里叶变换算法的的发现和应用使得对图像的某些计算得以实际实践。
早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。
在70年代图像技术有了长足进展，80年代，硬件的发展使得人们不仅能处理2-D图像而且能处理3-D图像，许多能获取3-D图像的设备和处理分析3-D图像的系统研制成功，图像技术得到广泛应用。
二、数字图像处理的研究内容数字图象处理，就是采用计算机对图象进行信息加工。
图象处理的主要内容有：图像的采集、增强、复原、变换、编码、重建、分割、配准、嵌拼、融合、特征提取、模式识别和图象理解。
对图像进行处理(或加工、分析)的主要目的有三个方面：1)提高图像的视感质量,如进行图像的亮度、彩色变换,增强、抑制某些成分,对图像进行几何变换等,以改善图像的质量。
2)提取图像中所包含的某些特征或特殊信息,这些被提取的特征或信息往往为计算机分析图像提供便利。
提取特征或信息的过程是模式识别或计算机视觉的预处理。
提取的特征可以包括很多方面,如频域特征、灰度或颜色特征、边界特征、区域特征、纹理特征、形状特征、拓扑特征和关系结构等。
3)图像数据的变换、编码和压缩,以便于图像的存储和传输。
不管是何种目的的图像处理,都需要由计算机和图像专用设备组成的图像处理系统对图像数据进行输入、加工和输出。
三、数字图像处理和分析模块的基本构成一个基本的图像（处理和分析）可由五部分表示：这五部分分别是：采集、显示、存储、通信、处理和分析。
1）图像采集模块为采集数字图像，需要两种装置。
一种是对某个电磁能量谱段（如X射线、可见光、红外线等）敏感的物理器件，它能产生与所接受到的电磁能量成正比的（模拟）电信号。
另一种称为数字化器，他能将上述电信号转化为数字形式，所有采集数字图像的设备都需要这两种装置。
2）图像显示模块对于图像处理来说，最终的目的是要显示给人看的。
对于图像分析来说，分析的结果也可以借助计算机图形学技术转换为图像形式直观的显示。
所以图像的显示对其处理和分析系统是非常重要的。
常用的图像处理和分析系统主要显示设备是显示器，输入显示图像也可拷贝到照片或透明胶片上，除了显示器，还有投影仪和各种打印设备可以用于图像输出显示。
3）图像存储模块图像包含有大量的信息因而存储图像也需要大量空间。
用于数字处理和图像分析的数字存储器可分为三类：a，处理和分析过程中使用的快速存储器。
计算机内存就是一种提供快速存储功能的存储器，在图像处理中大量的运算所产生的缓存数据可以存储在里面，方便随时调用数据进行图像处理运算。
b，用于比较快速的重新调用的在线或联机存储器。
c，不经常使用的数据库存储器。
这种存储器的特点是要求非常大的容量，但对数据读取不太频繁，常用于对数字图像的保存。
4）图像通信模块随着网络发展的进步，图像的通信传输也得到极大关注。
图像传输可使不同的系统共享图像数据资源，极大地推动了图像在各个领域的应用。
5）图像处理和分析模块对图像的处理和分析一般可用算法来描述，而大多数算法可通过软件来实现，在为了提高速度和克服通用计算机的缺陷时才应用专用的硬件实现。
90年代后，各种工业标准的订立也促进了图像处理分析软件的发展，使图像处理变得更加方便快捷。
四、图像处理的常用方法1）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，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，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（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。
目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。
2）图像的增强图像的增强用于调整图像的对比度，突出图像中的重要细节，改善视觉质量。
通常采用灰度直方图修改技术进行图像增强。
图像的灰度直方图是表示一幅图像灰度分布情况的统计特性图表，与对比度紧密相连。
如果获得一幅图像的直方图效果不理想，可以通过直方图均衡化处理技术作适当修改，即把一幅已知灰度概率分布图像中的像素灰度作某种映射变换，使它变成具有均匀灰度概率分布的新图像，使图像清晰。
3）图像的平滑图像的平滑处理即图像的去噪声处理，主要是为了去除实际成像过程中，因成像设备和环境所造成的图像失真，提取有用信息。
实际获得的图像在形成、传输、接收和处理过程中，不可避免地存在外部干扰和内部干扰，如光电转换过程中敏感元件灵敏度的不均匀性、数字化过程的量化噪声、传输过程中的误差以及人为因素等，均会使图像变质。
因此，去除噪声恢复原始图像是图像处理中的一个重要内容。
4）边缘锐化图像边缘锐化处理主要是加强图像中的轮廓边缘和细节，形成完整的物体边界，达到将物体从图像中分离出来或将表示同一物体表面的区域检测出来的目的。
锐化的作用是要使灰度反差增强，因为边缘和轮廓都位于灰度突变的地方。
所以锐化算法的实现是基于微分作用。
它是早期视觉理论和算法中的基本问题。
5）图像的分割图像分割是将图像分成若干部分，每一部分对应于某一物体表面，在进行分割时，每一部分的灰度或纹理符合某一种均匀测度度量。
其本质是将像素进行分类。
分类依据是像素的灰度值、颜色、频谱特性、空间特性或纹理特性等。
图像分割是图像处理技术的基本方法之一，应用于诸如染色体分类、景物理解系统、机器视觉等方面。
五、数字图像处理前景的展望数字图像处理自上世纪50年代以来，取得了巨大的成果，随着各种图像处理技术的出现、电子设备的发展、以及计算机的普及，图像处理的应用领域越来越广泛。
相信随着计算机的发展及3-D图像处理的需要，数字图像处理的前景会更加广阔。
参考文献：章毓晋图像工程-图像处理和分析清华大学出版社1999.3摘要：本文介绍了数字信号处理的起源、发展，并简要概述了数字图像处理所研究的内容和处理数字图像的几大模块。
同时，也大致介绍了常用的处理数字图像的方法。
最后展望了数字图像处理的发展前景。
Abstract: This paper describes the origin of digital image processing, development, and a brief overview of digital image processing of the content and process digital images of several modules. Also a broad overview of the commonly used method of processing digital images. Finally, looking ahead the future prospects for the development of digital image processing.关键词：数字图像处理（Digital Image Processing）；理论基础；处理方法一、数字图像处理的起源及发展数字图像处理（Digital Image Processing）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。
数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。
但是50年代的计算机主要还是用于数值计算，满足不了处理大量数据图像的要求。
数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。
伴随着第三代计算机的研制成功，以及快速傅里叶变换算法的的发现和应用使得对图像的某些计算得以实际实践。
早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。
在70年代图像技术有了长足进展，80年代，硬件的发展使得人们不仅能处理2-D图像而且能处理3-D图像，许多能获取3-D图像的设备和处理分析3-D图像的系统研制成功，图像技术得到广泛应用。
二、数字图像处理的研究内容数字图象处理，就是采用计算机对图象进行信息加工。
图象处理的主要内容有：图像的采集、增强、复原、变换、编码、重建、分割、配准、嵌拼、融合、特征提取、模式识别和图象理解。
对图像进行处理(或加工、分析)的主要目的有三个方面：1)提高图像的视感质量,如进行图像的亮度、彩色变换,增强、抑制某些成分,对图像进行几何变换等,以改善图像的质量。
2)提取图像中所包含的某些特征或特殊信息,这些被提取的特征或信息往往为计算机分析图像提供便利。
提取特征或信息的过程是模式识别或计算机视觉的预处理。