数字图像处理基础知识1
数字图像处理基础知识
处 ―量化处理：将f 映射到Z的处理；
理
基 ―Z的最大取值，确定像素的灰度级数Q= 2b，
础 如256。
知
识
第 二 章
数
字
图
Zi+1
像
处Z
理
基 Zi-1
础
黑
Qi+1
黑 色
色
灰
Q
色
灰
白
色
色
Qi-1
白
色
255
0
254
1
128
128
1
254
0
255
知 连续的 识 灰度值
量化值 （整数值）
从白到黑的 连续变化
基
M
础
知
识
N
第
二
章
数 取样点的选取
字 图
假定一幅图像取M N个样点
像 1) M，N一般为2的整数次幂；
处 理
2) M，N可以相等，也可以不等；
基 础
3) 对于M，N数值大小确实定：
知
M N大到满足采样定理，重建图像就不会
识 产生失真。
第 二 章
数 采样定理
字
图 像
如果信号所含的最高频率成份为fN，
础 – 实验结论
知 识
• 随着采样分辨率和灰度级的提高，主观质量也提高 • 对有大量细节的图像，质量对灰度级需求相应降低
第 二 章 数 字 图 像 处 理 基 础 知 识
第
二
章 数 字
1. 灰度层次
• 灰度层次：表示灰度级的数量
图 图像数据的实际层次越多视觉效果就越好。
像
处 理
256个层次的图像
数字图像处理_第三版_(冈萨雷斯_整理的知识点)
1.1 图像与图像处理的概念图像(Image)：使用各种观测系统以不同形式和手段观测客观世界而获得的，可以直接或间接作用于人眼并进而产生视觉的实体。
包括：·各类图片，如普通照片、X光片、遥感图片；·各类光学图像，如电影、电视画面；·客观世界在人们心目中的有形想象以及外部描述，如绘画、绘图等。
数字图像：为了能用计算机对图像进行加工，需要把连续图像在坐标空间和性质空间都离散化，这种离散化了的图像是数字图像。
图像中每个基本单元叫做图像的元素，简称像素（Pixel）。
数字图像处理（Digital Image Processing）：是指应用计算机来合成、变换已有的数字图像，从而产生一种新的效果，并把加工处理后的图像重新输出，这个过程称为数字图像处理。
也称之为计算机图像处理（Computer Image Processing）。
1.2 图像处理科学的意义1.图像是人们从客观世界获取信息的重要来源·人类是通过感觉器官从客观世界获取信息的，即通过耳、目、口、鼻、手通过听、看、味、嗅和接触的方式获取信息。
在这些信息中，视觉信息占70％。
·视觉信息的特点是信息量大，传播速度快，作用距离远，有心理和生理作用，加上大脑的思维和联想，具有很强的判断能力。
·人的视觉十分完善，人眼灵敏度高，鉴别能力强，不仅可以辨别景物，还能辨别人的情绪。
2.图像信息处理是人类视觉延续的重要手段非可见光成像。
如：γ射线、X射线、紫外线、红外线、微波。
利用图像处理技术把这些不可见射线所成图像加以处理并转换成可见图像，可对非人类习惯的那些图像源进行加工。
3.图像处理技术对国计民生有重大意义图像处理技术发展到今天，许多技术已日益趋于成熟，应用也越来越广泛。
它渗透到许多领域，如遥感、生物医学、通信、工业、航空航天、军事、安全保卫等。
1.3 数字图像处理的特点1. 图像信息量大每个像素的灰度级至少要用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。
考研数字图像处理知识点剖析
考研数字图像处理知识点剖析数字图像处理是计算机视觉和图像处理领域的一门重要课程，也是考研计算机专业的必考内容之一。
本文将对考研数字图像处理的知识点进行剖析，并对相关概念和算法进行介绍。
一、数字图像处理基础知识1. 图像的表示和数字化图像可以通过像素矩阵来表示，每个像素由一个灰度值或颜色值来描述。
数字化过程包括采样、量化和编码三个步骤。
2. 灰度变换灰度变换是指通过像素的灰度值进行变换，常见的灰度变换函数包括线性变换、非线性变换和直方图均衡化。
3. 空间域滤波空间域滤波是指通过改变像素的邻域内像素值来实现对图像的增强或去噪。
常见的空间域滤波方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
二、数字图像处理基本算法1. 图像锐化与模糊图像锐化算法可以提高图像的边缘信息，常用算法包括一阶导数算子、Sobel算子和Laplacian算子。
而图像模糊算法可以降低图像的细节信息，常用算法有均值滤波和高斯滤波。
2. 图像分割图像分割是将图像划分成若干个具有独立意义的区域的过程，常见算法有阈值法、边缘检测法和区域生长法等。
3. 图像压缩图像压缩是通过减少图像数据的冗余来实现图像的存储和传输。
常用的压缩算法有无损压缩算法（如Huffman编码）和有损压缩算法（如JPEG压缩）。
4. 图像恢复图像恢复是通过数学模型和算法来恢复由于传感器噪声或其它原因引起的损坏的图像。
常见的图像恢复算法包括逆滤波、最小均方误差和非负约束等。
三、数字图像处理实际应用1. 医学图像处理数字图像处理在医学领域有着广泛的应用，如X光图像的增强和分割，磁共振图像的去噪和恢复等。
2. 视频编码与处理数字图像处理技术在视频编码和处理中起着重要作用，如H.264和HEVC等视频编码标准的实现，视频的剪辑和特效处理等。
3. 计算机视觉数字图像处理是计算机视觉的基础，通过图像处理算法实现物体检测、分割、跟踪等任务。
结语本文对考研数字图像处理的知识点进行了剖析，介绍了数字图像处理的基础知识、基本算法和实际应用。
数字图像处理的基础知识
数字图像处理的基础知识数字图像处理是一种以计算机为基础的处理图像的技术。
它的核心是数字信号处理技术，其中包括数字滤波、傅里叶变换、数字图像处理等等。
数字图像处理主要是针对图像进行数字信号处理和计算机算法处理，从而得到使图像更加美观、清晰，同时也可对其进行各种分析和处理。
数字图像处理的基础知识包括图像的获取、表示和处理。
在此，我们将分别阐述这些基础知识。
一、图像的获取图像的获取方式有很多种，包括摄影、扫描、数码相机等等。
这些方式都可以将图像转化为数字信号，以便于计算机的处理。
在数字相机中，传感器采集光线信息并将其转化为电信号，再经过模数转换后保存在内存卡中。
而在扫描仪中，可以通过光线照射样品，然后采集样品的反射信息，保存成数字图像的形式。
二、图像的表示图像可以用矩阵的形式进行表示，其中每个矩阵的元素都对应图像中的一个像素点。
这个像素值可以代表颜色、灰度和亮度等信息。
将图像信息存储成数字矩阵的方式称为栅格画。
在黑白影像中，每个像素点只有黑和白两种颜色，每个像素点都用1或0表示。
在彩色图像中，每个像素中则由红绿蓝三原色按一定比例混合而成的颜色值来表示，并用数值表示。
这些数值也可以是整数或浮点数等形式。
另外，还有图像的压缩技术。
图像压缩通常包括有损压缩和无损压缩。
有损压缩会使压缩的图像失去一些细节，但能帮助减少图像的尺寸。
无损压缩则不会丢失图像的任何信息。
常见的无损压缩格式为PNG、BMP、TIFF等，常见的有损压缩格式为JPEG、GIF等。
三、图像的处理图像的处理包括预处理、增强、分割、检测和识别等等。
其中预处理指图像的去噪、灰度平衡、色彩校正等，以利用后续处理。
增强指通过调整图像的对比度、亮度等等，使图像更加清晰、唯美。
分割技术可以将图像分为多个区域，每个区域有独特的特征。
例如，我们可以用分割技术将人体和背景分开。
检测技术用于在图像中找到我们感兴趣的点，例如在医学图像中检测肿瘤。
识别技术允许计算机对图像中的对象进行分类，例如人脸识别技术和指纹识别技术等等。
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。
数字图像及处理的基础知识
数字图像1 数字图像，又称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。
2 图像种类：二值图像(Binary Image): 图像中每个像素的亮度值(Intensity)仅可以取自0到1的图像。
灰度图像(Gray Scale Image)，也称为灰阶图像: 图像中每个像素可以由0(黑)到255(白)的亮度值表示。
0-255之间表示不同的灰度级。
彩色图像(Color Image)：每幅彩色图像是由三幅不同颜色的灰度图像组合而成，一个为红色，一个为绿色，另一个为蓝色。
伪彩色图像（false-color）multi-spectral thematic 立体图像(Stereo Image)：立体图像是一物体由不同角度拍摄的一对图像，通常情况下我们可以用立体像计算出图像的深度信息。
三维图像(3D Image):三维图像是由一组堆栈的二位图像组成。
每一幅图像表示该物体的一个横截面。
数字图像也用于表示在一个三维空间分布点的数据，例如计算机断层扫描（:en:tomographic，CT）设备生成的图像，在这种情况下，每个数据都称作一个体素。
3 图像显示目前比较流行的图像格式包括光栅图像格式BMP、GIF、JPEG、PNG等，以及矢量图像格式WMF、SVG等。
大多数浏览器都支持GIF、JPG以及PNG图像的直接显示。
SVG格式作为W3C的标准格式在网络上的应用越来越广。
4 图像校准：数字图像与看到的现象之间关系的知识，也就是几何和光度学或者传感器校准。
图像的基本属性亮度：也称为灰度，它是颜色的明暗变化，常用0 ％～100 ％( 由黑到白) 表示。
对比度：是画面黑与白的比值，也就是从黑到白的渐变层次。
比值越大，从黑到白的渐变层次就越多，从而色彩表现越丰富。
直方图：表示图像中具有每种灰度级的象素的个数，反映图像中每种灰度出现的频率。
图像在计算机中的存储形式，就像是有很多点组成一个矩阵，这些点按照行列整齐排列，每个点上的值就是图像的灰度值，直方图就是每种灰度在这个点矩阵中出现的次数。
最新数字图像处理(基础)教案
数字图像处理（基础）教案一、基础知识第一节、数字图像获取一、目的1掌握使用扫描仪等数字化设备以及计算机获取数字图像的方法；2修改图像的存储格式。
二、原理用扫描仪获取图像也是图像的数字化过程的方法之一。
扫描仪按种类可以分为手持扫描仪，台式扫描仪和滚筒式扫描仪（鼓形扫描仪）。
扫描仪的主要性能指标有x、y方向的分辨率、色彩分辨率（色彩位数）、扫描幅面和接口方式等。
各类扫描仪都标明了它的光学分辨率和最大分辨率。
分辨率的单位是dpi，dpi是英文Dot Per Inch的缩写，意思是每英寸的像素点数。
扫描仪工作时，首先由光源将光线照在欲输入的图稿上，产生表示图像特征的反射光（反射稿）或透射光（透射稿）。
光学系统采集这些光线，将其聚焦在CCD上，由CCD将光信号转换为电信号，然后由电路部分对这些信号进行A/D转换及处理，产生对应的数字信号输送给计算机。
当机械传动机构在控制电路的控制下，带动装有光学系统和CCD的扫描头与图稿进行相对运动，将图稿全部扫描一遍，一幅完整的图像就输入到计算机中去了。
图1.1扫描仪的工作原理扫描仪扫描图像的步骤是:首先将欲扫描的原稿正面朝下铺在扫描仪的玻璃板上，原稿可以是文字稿件或者图纸照片；然后启动扫描仪驱动程序后，安装在扫描仪内部的可移动光源开始扫描原稿。
为了均匀照亮稿件，扫描仪光源为长条形，并沿y方向扫过整个原稿；照射到原稿上的光线经反射后穿过一个很窄的缝隙，形成沿x方向的光带，又经过一组反光镜，由光学透镜聚焦并进入分光镜，经过棱镜和红绿蓝三色滤色镜得到的RGB三条彩色光带分别照到各自的CCD上，CCD将RGB光带转变为模拟电子信号，此信号又被A/D变换器转变为数字电子信号。
至此，反映原稿图像的光信号转变为计算机能够接受的二进制数字电子信号，最后通过串行或者并行等接口送至计算机。
扫描仪每扫一行就得到原稿x方向一行的图像信息，随着沿y方向的移动，在计算机内部逐步形成原稿的全图。
在扫描仪的工作过程中，有两个元件起到了关键的作用。
数字图像处理复习资料课件
1.谢谢聆 听
03
均值滤波
通过将每个像素的值设置 为邻近像素值的平均值， 减少图像的噪声和细节， 提高图像的平滑度。
中值滤波
将每个像素的值设置为邻 近像素值的中值，有效去 除椒盐噪声，保护图像边 缘。
高斯滤波
通过使用高斯函数对图像 进行平滑处理，减少噪声 和细节，提高图像的平滑 度。
图像边缘检测算法
Sobel算子
多尺度图像处理
02
多尺度图像处理技术可以更好地描述图像的局部特征和纹理信
息，近年来得到了广泛的应用和研究。
稀疏表示和压缩感知
03
稀疏表示和压缩感知理论在图像去噪、压缩和重构等方面具有
很大的优势，成为数字图像处理领域的重要研究方向。
深度学习在图像处理中的应用
卷积神经网络（CNN）
CNN是深度学习在图像处理中最常用的模型之一，具有平移不变性和强大的特征表达能 力，广泛应用于图像分类、目标检测、分割等任务。
场景。
K均值聚类分割
通过将像素分为K个聚类，根据聚 类中心表示像素的颜色信息，实现 图像分割。
基于区域的分割
根据像素的颜色和空间信息，将图 像分割成若干个区域，实现图像分 割。
数字图像处理的实际应用
04
医学图像分析
医学影像诊断
利用CT、MRI等医学影像 ，通过图像处理技术辅助 医生进行疾病诊断。
总结词
理解边缘检测原理，掌握常见算法实现 。
VS
详细描述
边缘检测是数字图像处理中的重要环节之 一，其目的是检测图像中的边缘和轮廓。 常见的边缘检测算法包括Sobel、Prewitt 、Roberts等。在实验中，需要理解各种 算法的原理和实现方法，并针对具体应用 场景选择合适的算法进行实验。
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一门探讨如何利用计算机对数字图像进行处理、分析、存储、传输和显示等的学科。
由于其在各个领域中的广泛应用，数字图像处理技术已经成为一个独立的学科。
本文将从数字图像处理技术的基础知识、常见应用以及未来趋势三个方面来探讨这门技术的深度和广度。
一、基础知识数字图像的基本概念图像是人类感知现实的一种方式，而数字图像是指通过数字化技术将图像转换成数字表示形式的图像。
数字图像的特点是可以被存储、传输、处理和复制等，因此具有很高的应用价值。
数字图像由像素组成，每个像素包括亮度和颜色信息。
数字图像的获取与处理数字图像的获取是通过数字相机、扫描仪等设备实现的，并通过数字化技术将图像转换成数字信号。
数字图像的处理可以通过计算机进行，处理过程包括图像增强、滤波、分割、特征提取、识别等。
其应用领域包括影像处理、医学影像、遥感图像、安防监控等。
二、常见应用数字图像处理技术的应用范围非常广泛，下面将介绍一些常见的应用领域。
医学影像数字图像处理技术在医学影像领域起着重要作用。
医学影像的处理包括去噪、增强、分割、配准等，这些处理方法可以提高医生对病情的诊断。
数字图像处理技术广泛应用于X光透视、CT、MRI、PET等医学影像的处理。
遥感图像遥感图像处理是指利用计算机处理卫星、飞机或直升机等遥感平台获取的图像数据。
数字图像处理技术可以处理海量的遥感数据，包括遥感图像的增强、滤波、特征提取、分类等等。
其应用领域包括农业、林业、城市规划等。
安防监控数字图像处理技术在安防监控领域的应用越来越广泛。
数字图像处理技术通过视频分析、图像匹配、车牌识别等手段，可以提高监控系统的检测准确率和处理能力，增强监控系统的实时性和可靠性。
三、未来趋势随着技术的不断发展，数字图像处理技术也面临着新的挑战和机遇。
人工智能数字图像处理技术与人工智能的结合将成为未来的发展趋势。
人工智能可以通过强大的计算能力和算法优势，提高数字图像处理技术的处理效率和准确性。
数字信号与图像处理的数学基础知识
数字信号与图像处理的数学基础知识数字信号与图像处理是现代科技领域的关键技术之一，广泛应用于图像处理、通信、医学成像、计算机视觉等领域。
而掌握数字信号与图像处理的数学基础知识是理解和应用这一技术的基础。
本文将介绍数字信号与图像处理的数学基础知识，包括采样定理、傅里叶变换、离散傅里叶变换和小波变换等。
1. 采样定理在数字信号与图像处理中，采样是将连续的信号或图像转换为离散的信号或图像的过程。
采样定理是采样过程中的基本规则，它表明采样频率必须大于信号频率的两倍才能完全还原信号。
这是因为采样频率低于信号频率的两倍时，会产生混叠现象，导致信号的失真。
2. 傅里叶变换傅里叶变换是一种将时域信号转换为频域信号的数学工具。
在数字信号与图像处理中，傅里叶变换常用于信号分析和滤波。
它可以将一个信号分解为一系列不同频率的正弦和余弦函数，从而提取信号的频域特性。
3. 离散傅里叶变换离散傅里叶变换是傅里叶变换在离散信号上的推广，常用于数字信号的频谱分析和频域滤波。
离散傅里叶变换将时域离散信号转换为频域离散信号，可以得到信号的幅度谱和相位谱，进而实现信号的频域处理。
4. 小波变换小波变换是一种将时域信号转换为时频域信号的数学工具。
与傅里叶变换和离散傅里叶变换不同，小波变换能够同时提供时域和频域信息。
小波变换在图像处理中广泛应用于边缘检测、图像压缩和去噪等方面。
5. 图像处理中的数学基础知识在数字图像处理中，除了上述的信号处理技术外，还有一些常用的数学基础知识。
其中，矩阵运算是图像处理中常用的数学工具，它可以实现图像的平移、旋转和缩放等操作。
此外，概率统计和图像分割等知识也是图像处理中不可或缺的数学基础。
总结本文介绍了数字信号与图像处理的数学基础知识，包括采样定理、傅里叶变换、离散傅里叶变换和小波变换等。
这些数学工具在数字信号与图像处理中起到了关键作用，为实现信号与图像的分析、处理和应用提供了基础和支持。
掌握这些数学基础知识，有助于我们更好地理解和应用数字信号与图像处理技术，推进科技的发展与创新。
数字图像处理技术(1)
● 8位图像 ● 16位图像 ● 24位图像
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⑴图像分辨率
● 分辨率的单位
dpi (display pixels / inch)
每英寸显示的线数 ● dpi的数值越大，图像越清晰
清晰度
绝对清晰度
视觉效果
dpi
300 dpi
96 dpi
21 dpi 15
像点组成图像示意
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例3-1 计算图像的像素数
• 光波是一种具有一定频率范围的电磁波
– 颜色的实质是一种光波 – 物体表面的光滑程度或物质成分不同，对于光反射、
折射、散射和吸收的情况也有所不同，因而所呈现的 颜色就有不同 – 纯颜色通常使用光的波长来定义，用波长定义的颜色 叫做光谱色 – 用不同波长的光进行组合可以产生相同的颜色感觉
34
35
36
5
• 每个网格上只能用一个确定的亮度值表示。每一个采样的小方块内的灰度值 相同。把采样点上对应的亮度连续变化区间转换为有限个特定数的过程，称 之为量化，即样点亮度的离散化。
6
7
图像数字化实例
原图
量化
00000000000012244222...0000000000
..........
.......
11
– 对于那些在扫描时采用低分辨率得到的图像，不能通过提高分辨率的方 法来提高图像的质量，因为这种方法仅仅是将一个像素的信息扩展成了 几个像素的信息，并没有从根本上增加像素的数量。
12
什么是图像 图像与图形的区别
● 图像是自然界中多姿多彩的景物和生物 通过视觉感官在大脑中留下的印记。
● 数字图像：直接量化的原始信号 ●图形：运算形成的抽象化产物
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数字图像处理技术及其应用
数字图像处理技术及其应用随着数字化时代的到来，数字图像处理技术也相应的得到了极大的发展与应用。
数字图像处理技术主要是指通过计算机和相关技术对数字图像进行处理、分析和输出的一种技术体系。
数字图像处理技术可以广泛应用于医学图像、地质图像、工业检测等领域。
本文将从数字图像处理技术的基础知识、图像处理的步骤和主要技术等方面来探讨数字图像处理技术的应用。
数字图像处理的基础知识数字图像通常由一个像素阵列（Pixel Array）表示，也就是由一个个长度和宽度都为1的小方块构成的矩阵。
每个像素都代表一个灰度值或者RGB（红、绿、蓝）三元组表示颜色的数值。
数字图像的大小通常由像素数目来衡量，例如800x800。
数字图像处理的步骤数字图像处理一般包括如下步骤：采集、预处理、分割、特征提取、识别等。
采集是将光学或者电子学设备产生的信号转化为数字信号的过程。
数字摄像机和扫描仪是数字图像采集过程中经常使用的设备之一。
采集到的图像往往需要进行预处理来提高图像质量。
预处理包括去噪、平滑、锐化等处理。
去噪是为了消除图像采集过程中所产生的噪声，使图像更加清晰。
图像平滑处理可以在保证图像边缘清晰的情况下消除图像的细节节，使得图像更加具有可视化效果。
锐化处理可以使图像更加清晰。
分割是将图像分成多个部分的过程。
分割的目的是提取出需要处理的物体，进而进行下一步的处理。
分割的方法可以是基于阈值、基于边缘、基于区域或者基于神经网络等等。
特征提取是根据图像的特征进行处理的过程。
通常可以提取图像的边缘、灰度、形状等特征信息。
提取的特征信息是后面的识别过程的一项重要的依据。
识别是根据特征信息以及处理算法来判断图像是否符合某种条件的过程。
识别的方法可以是基于模板匹配、基于统计分析、基于人工神经网络等等。
识别的结果通常是进行分类、定量分析、计算等处理。
数字图像处理的主要技术数字图像处理技术包括基本处理、图像分析、图像增强、图像编码和压缩、图像恢复和重建等方面。
图像处理知识点总结
图像处理知识点总结一、图像采集1. 数字图像数字图像是由像素组成的二维矩阵，每个像素由灰度值或者颜色值来描述。
数字图像的采集通过光学图像传感器来实现，图像传感器可以将光信号转换成电信号，然后通过数模转换器转换成数字信号。
常见的图像传感器包括CCD和CMOS。
2. 分辨率图像的分辨率指的是图像中包含的像素数量，分辨率越高，图像越清晰。
分辨率可以用像素数来描述，常见的分辨率有1024×768、1920×1080等。
分辨率与图像的清晰度成正比，但是高分辨率也会增加图像文件的大小。
3. 颜色空间颜色空间是用来描述颜色的数学模型，常见的颜色空间包括RGB、CMYK、YUV等。
RGB颜色空间是由红、绿、蓝三原色构成，它是最常用的颜色空间。
CMYK颜色空间用于打印颜色，它是由青、品红、黄、黑四原色构成。
二、图像处理1. 空域处理空域处理是指在图像的像素级别上进行处理，包括图像增强、滤波、锐化等操作。
图像增强可以提高图像的对比度和亮度，滤波可以去除图像中的噪声，锐化可以增强图像的边缘和细节。
2. 频域处理频域处理是指在图像的频域上进行处理，包括傅里叶变换、频谱分析、频率滤波等操作。
傅里叶变换可以将图像从空域转换到频域，频谱分析可以分析图像中的频率成分，频率滤波可以去除图像中的某些频率成分。
3. 形态学处理形态学处理是指利用形态学运算对图像进行处理，包括膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等操作。
膨胀可以增强图像中的物体，腐蚀可以减弱图像中的物体，开运算可以去除图像中的小孔洞，闭运算可以填充图像中的小孔洞。
三、图像分析1. 图像特征图像特征是用来描述图像的一些重要信息，包括颜色、纹理、形状等。
颜色特征可以用来区分不同物体，纹理特征可以用来区分不同材质，形状特征可以用来区分不同形状。
2. 物体检测物体检测是指在图像中检测出特定物体的位置和数量，常见的物体检测算法包括边缘检测、Hough变换、Haar特征检测等。
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。
遥感数字图像处理基础知识点
遥感数字图像处理基础知识点-CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN第一章数字图像处理基础1数字图像处理：将图像转换成一个数字矩阵存放在图像存储器中，然后利用计算机对图像信息进行数字运算和处理，以提高图像质量或者提取所需要的信息2数字图像获取：把客观场景发射或者发射的电磁波信息首先利用光学成像系统生成一副模拟图像，然后通过模数转换将模拟图像转换为计算机可以存储的离散化数字图像。
3采样：即图像空间坐标或位置的离散化，也就是把模拟图像划分为若干图像元素，兵赋予它们唯一的地址。
；离散化的小区域就是数字图像的基本单元，称为像元也称像素。
量化：即电磁辐射能量的离散化，也就是把像元内的连续辐射亮度中离散的数字值来表示，这些离散的数字值也称灰度值，，因为它们代表了图像上不同的亮暗水平。
4遥感数字图像获取特征参数质量特征：⑴空间分辨率：数字图像上能被详细区分的最小单元的尺寸或大小⑵辐射分辨率传感器探测原件在接受光谱信号时，所能分辨的最小辐射度差信息量特征：⑴光谱分辨率：传感器探测元件在接收目标地物辐射能量时所用的波段数目⑵时间分辨率：对同一区域进行重复观测的最小时间间隔。
5模拟图像：在图像处理中通过某种物理量的强弱变化来记录图像亮度信息的图像6数字图像：把连续的模拟图像离散化成规则网格并用计算机以数字的模式记录图像上各网格点亮度信息的图像7数字图像特性：①空间分布特性：1空间位置：数字图像以二维矩阵的结构的数据来描述物体，矩阵按照行列的顺序定位数据，所以物体的位置也是用行列号表示。
2形状：点状线状和面状3大小：线状物体的长度或面状物体的面积，表现为像元的集聚数量4空间关系：包含，相邻，相离三种拓扑关系②数值统计特性：对图像的灰度分布进行统计分析。
图像的灰度直方图：用来描述一幅数字图像的灰度分布，横坐标为灰度级，纵坐标为灰度级在图中出现8直方图的用途：1图像获取质量评价2边界阙值的选择3噪声类型的判断9遥感数字图像的输出特征参数：1输出分辨率：屏幕分辨率和打印的分辨率2灰度分辨率：指输出设备能区分的最小灰度差 3颜色空间模型：RGB模型CMYK模型 HSI颜色模型10数字图像种类：1.黑白图像：二值数字图像，0表示黑色 1表示白色；2.灰度图像：单波段图像每个像元的灰度值的取值范围由灰度量决定;3.伪彩色图像：把单波段图像的各灰度值按照一定规则映射到颜色空间中某一对应颜色;4.彩色图像：由红绿蓝3个颜色通道的数字层组成的图像第二章数字图像存储1比特序：一个字节中8个比特的存储顺序称为比特序。
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第 二 章 数 字 图 像 处 理 基 础 知 识
2.1.4 图像的颜色
2.彩色模型（也称彩色空间或彩色系统） 彩色模型（也称彩色空间或彩色系统） 彩色模型 彩色模型： 彩色模型：抽象表示和描述颜色的方法 RGB模型 ― RGB模型 CMYK模型 ― CMYK模型 CIE模型 ― CIE模型 HSI模型 ― HSI模型
图像的数字化： 数 图像的数字化： 字 将代表图像的连续（模拟）信号转变为离散（数字） 将代表图像的连续（模拟）信号转变为离散（数字）信 图 号的变换过程。 号的变换过程。 像 处 要解决两个问题： 要解决两个问题： 理 空间取样（空间坐标的离散化） 空间取样（空间坐标的离散化） 基 础 幅度的量化（幅度的离散化，灰度值或亮度值变为若 幅度的量化（幅度的离散化， 知 干级） 干级） 识 数字图像（ 数字图像（DIDITAL IMAGE）： IMAGE）： 在空间坐标和亮度上都离散化了的图像。 在空间坐标和亮度上都离散化了的图像。
M
N
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2.1.2 图像的数字化
取样点的选取 假定一幅图像取M 假定一幅图像取M×N个样点 1) M，N一般为2的整数次幂； M， 一般为2的整数次幂； M， 可以相等，也可以不等； 2) M，N可以相等，也可以不等； 对于M 数值大小的确定： 3) 对于M，N数值大小的确定： M×N大到满足采样定理，重建图像就不会 大到满足采样定理， 产生失真。 产生失真。
第 二 章 数
2.1.2 图像的数字化
字 • 非均匀量化 图 像 在边界附近（灰度剧烈变化区）——量化级少 − 在边界附近（灰度剧烈变化区）——量化级少 处 灰度级变化比较平滑的区域——量化级多,避 量化级多, − 灰度级变化比较平滑的区域 量化级多 理 基 免或减少由于量化的太粗糙， 免或减少由于量化的太粗糙，在灰度级变化比 础 较平滑的区域出现假轮廓的现象 知 识
2.1.3 图像的质量
颜色饱和度
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ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
2.1.4 图像的颜色
1.彩色基础知识 1.彩色基础知识
为什么要研究彩色图像处理？ • 为什么要研究彩色图像处理？ √ 符合人类视觉特点 ➣ 人类可以辨别几千种颜色色调和亮度 ➣ 只能辨别几十种灰度层次 √ 有用的描绘子 ➣ 简化目标物的区分 目标识别： ➣ 目标识别：根据目标的颜色特征
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2.1.1 图像的表示
N像素
M像素
像素
F =
f1,1 f1,2 ⋅ ⋅ ⋅ f1,N f f2,2 ⋮ 2,1 ⋮ ⋮ fM,1 ⋯ ⋯ fM,N
数字图像 （M×N像素） 像素）
矩阵表示（ 矩阵表示（M行N列矩阵）
数字图像的矩阵表示
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2.1.1 图像的表示
2.计算机表示 2.计算机表示 (1) 图像数据 – 数组 – 顺序存放的连续数 据 (2) 文件（如：BMP格式） 文件（ 格式） 格式
第 二 章
2.1.2 图像的数字化(DIGITIZING) 图像的数字化(DIGITIZING)
2.1.2 图像的数字化
若将样点量化为Q 若将样点量化为Q级，Q如何取值： 如何取值： Q总是取 的整数次幂， 总是取2 1) Q总是取2的整数次幂，如Q=2b； b取值越大 重建图像失真越小， 取值越大， 2) b取值越大，重建图像失真越小，若要 必须取无穷大， 完全不失真重建图像 ，b必须取无穷大， 否则一定存在失真。 否则一定存在失真。这就是所谓量化误 差。
2.1.4 图像的颜色
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2.1.4 图像的颜色
γ 射 X 线 线 可见光 射紫 外 红外线 线 无线电波 微波 超 短 中 长 短 波 波 波 10cm 10m 1km 100km
0.01nm 1nm
0.1μ 10μ
0.1cm
电磁波谱分布 紫 0.38 0.43 蓝 0.47 青 0.5 绿 0.56 黄 0.59 橙 0.62 红 0.76(µm)
• 对有大量细节的图像，质量对灰度级需求相应降低 对有大量细节的图像，
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2.1.3 图像的质量
1. 灰度层次
灰度层次： • 灰度层次：表示灰度级的数量 图像数据的实际层次越多视觉效果就越好。 图像数据的实际层次越多视觉效果就越好。 256个层次的图像 个层次的图像 64个层次的图像 个层次的图像 16个层次的图像 个层次的图像
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第二章 数字图像处理基础知识
2.1 基本概念 2.2 基本系统 2.3 数字图像处理基础
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2.1 基本概念
图像的像素 y
图像是像素 的二维排列
x
数字图像由二维的元素组成， 数字图像由二维的元素组成，每一个元素具有 一个特定的位置（ ）和幅值f(x,y),这些元素就称 一个特定的位置（x,y）和幅值 这些元素就称 为像素。 为像素。
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2.1.2 图像的数字化
• 图像的量化与数字图像的质量 图像的量化与数字图像的质量 量化
256灰度级 256灰度级
16灰度级 灰度级
8灰度级 灰度级
4灰度级 灰度级
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2.1.2 图像的数字化
3. 非均匀取样和量化 • 非均匀取样 在变化大细节多的区域——较精（密）取样 较精（ − 在变化大细节多的区域 较精 平坦变化缓慢区域——较粗（稀）取样 较粗（ − 平坦变化缓慢区域 较粗
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(gray level) 8
Zi+1 Z Zi Q Qi
1 1
2.1.2
黑 黑 色 … … 255 254 … 灰 色 … 0 1 … 色 灰 色 白 色 白 色
Qi+1
128 … 1 0
128 … 254 255
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2.1.1 图像的表示
1. 数学表示 (1) 二维离散亮度函数f(x,y)（图像函数） 二维离散亮度函数f(x,y) 图像函数） f(x,y)（ y表示图像像素的坐标 表示图像像素的坐标； 1) x y表示图像像素的坐标； 函数值f 代表了在点(x,y)处像素的亮度值（ (x,y)处像素的亮度值 2) 函数值f 代表了在点(x,y)处像素的亮度值（灰 度值）。 度值）。
• 图像的采样与数字图像的质量 图像的采样与数字图像的质量 采样
265×180 ×
133 × 90
66 × 45
33 × 22
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2.1.2 图像的数字化
2.量化（QUANTIZATION） 量化（ 量化 ） ―图像函数值（灰度值）的离散化（取值的数字 图像函数值（灰度值）的离散化（ 图像函数值 被称为图像灰度级量化； 化）被称为图像灰度级量化； ―量化处理：将f 映射到 的处理； 量化处理： 映射到Z的处理 的处理； 量化处理 ―Z的最大取值，确定像素的灰度级数Q= 2b， 的最大取值，确定像素的灰度级数 的最大取值 如256。 。
2.1.3 图像的质量
对比度
对比度： 对比度：是指一幅图像中灰度 反差的大小 最大亮度/ 对比度 = 最大亮度/最小亮度
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2.1.3 图像的质量
尺寸大小
第 二 章 数 字 图 像 处 理 基 础 知 识
2.1.3 图像的质量
细微层次
第 二 章 数 字 图 像 处 理 基 础 知 识
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2.1.2 图像的数字化
1.抽样（采样，SAMPLING） 1.抽样（采样，SAMPLING） 抽样 ―空间上连续的图像变换成离散点（抽样点， 空间上连续的图像变换成离散点（抽样点， 即像素，PIXEL）的集合的一种操作。即图像空间 即像素，PIXEL）的集合的一种操作。即图像空间 坐标(x,y)的数字化被称为图像抽样 (x,y)的数字化被称为图像抽样。 坐标(x,y)的数字化被称为图像抽样。 确定水平和垂直方向上的像素个数M ―确定水平和垂直方向上的像素个数M、N 。
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2.1.4 图像的颜色
三种不同频率响应的锥细胞，各对红、 三种不同频率响应的锥细胞，各对红、绿、 蓝具有最强的响应， 蓝具有最强的响应，彩色的识别功能 100 光 吸 收 特 性 % 80 60 40 20 0 人类感光细胞的敏感曲线 波长λ 波长λ（nm) 400 450 500 550 600 650 700 蓝 绿 红
（可对应不同物理量，常用灰度表示） 可对应不同物理量，常用灰度表示）
• 一幅彩色图像：各点值还应反映出色彩变化，即 一幅彩色图像：各点值还应反映出色彩变化， 可用f 表示，其中λ为波长。 可用f（x，y，λ）表示，其中λ为波长。 • 活动彩色图像(电视、电影）：还应是时间t的函 活动彩色图像(电视、电影）：还应是时间t ）：还应是时间 数，即可表示为 f（x，y，λ，t）。
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2.1.4 图像的颜色
RGB模型 1) RGB模型
杨―赫姆霍尔兹视觉三基色假说: 赫姆霍尔兹视觉三基色假说: C = R + G + B 视网膜锥体细胞感红感绿感蓝色素， 视网膜锥体细胞感红感绿感蓝色素，对光的 响应峰值分别在红、 蓝区， 响应峰值分别在红、绿、蓝区，由此综合形成色觉 信息。 信息。 CCD技术直接感知R,G,B三个分量 技术直接感知R,G,B • CCD技术直接感知R,G,B三个分量 是图像成像、 • 是图像成像、显示等设备的基础