数字图像采集与处理
数字图像处理技术发展与应用
数字图像处理技术发展与应用数字图像处理技术是指利用计算机对图像进行处理、分析、存储和传输的技术。
随着计算机技术和数字信号处理技术的发展，数字图像处理技术也得到了极大的发展。
这项技术已经广泛应用于医学、军事、环境、电子商务等领域。
数字图像处理技术发展简史：数字图像处理技术的发展经历了以下几个阶段：（1）数字图像采集阶段：20世纪50年代相机的普及使得物理图像被转化为影像，此后相似设备的提升促进了数字图像采集设备的发展。
（2）数字信号处理技术阶段：数字电视和数字化显微镜、数字照相机等设备的出现，使得数字信号处理技术得到迅猛发展。
（3）计算机视觉阶段：计算机视觉利用了数字图形处理技术来分析现实世界，做出更加精准和智能的决策，减少人的参与。
数字图像处理技术应用领域：数字图像处理技术可以对图像进行增强、滤波、分割和压缩等处理。
随着技术的不断发展，数字图像处理技术的应用也越来越广泛。
（1）医学诊断领域：数字图像处理对医学影像诊断有很好的应用。
如CT，MRI影像的处理和分析都依赖于数字图像处理技术。
（2）安防领域：数字图像处理技术的视觉辨认能力可以用于安全领域的人脸识别、车牌识别等，从而提高安全检测的效率和精度。
（3）电子商务领域：数字图像处理技术可以用于产品展示、商品搜索和客户关系管理等方面，使得电子商务更加便捷和高效。
（4）游戏和虚拟现实领域：数字图像处理技术不仅用于计算机游戏的制作，还用于虚拟现实技术的开发。
数字图像处理技术未来发展方向：随着技术的不断进步，数字图像处理技术的发展将朝着更加高效和智能的方向发展。
例如，人工智能可以通过机器学习和深度学习等算法实现目标检测、分类、识别等功能，并将在数字图像处理领域得到更广泛的应用。
在未来，数字图像处理技术的发展将催生出更多新的应用领域和新的商业模式，推动数字经济的发展。
数字图像处理课件ppt
06 数字图像处理的应用案例
人脸识别系统
总结词
人脸识别系统是数字图像处理技术的重要应 用之一，它利用计算机视觉和图像处理技术 识别人的面部特征，实现身份认证和安全监 控等功能。
详细描述
人脸识别系统通过采集输入的人脸图像，提 取出面部的各种特征，如眼睛、鼻子、嘴巴 等部位的形状、大小、位置等信息，并与预 先存储的人脸特征进行比对，从而判断出人 的身份。该系统广泛应用于门禁系统、安全
分类器设计
总结词
分类器设计是图像识别技术的核心，它通过训练分类器，使其能够根据提取的特征对图 像进行分类和识别。
详细描述
分类器设计通常采用机器学习算法，如支持向量机、神经网络和决策树等。这些算法通 过训练数据集进行学习，并生成分类器模型，用于对新的未知图像进行分类和识别。
模式识别
总结词
模式识别是图像识别技术的最终目标，它通 过分类器对提取的特征进行分类和识别，实 现对图像的智能理解和处理。
源调查和环境监测。
计算机视觉
为机器人和自动化系统提供视 觉感知能力，用于工业自动化
、自主导航等。
数字图像处理的基本流程
特征提取
从图像中提取感兴趣的区域、 边缘、纹理等特征，为后续分 类或识别提供依据。
图像表示与压缩
将图像转换为易于处理和分析 的表示形式，同时进行数据压 缩，减少存储和传输成本。
预处理
详细描述
模式识别在许多领域都有广泛应用，如人脸 识别、物体识别、车牌识别等。通过模式识 别技术，可以实现自动化监控、智能安防、 智能驾驶等应用。随着深度学习技术的发展 ，模式识别的准确率和鲁棒性得到了显著提 高。
05 数字图像处理中的常用算 法
傅里叶变换算法
傅里叶变换
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指利用计算机处理图像的一类技术。
把图像信息表示成像素矩阵的形式，在计算机上进行数字图像的标定、量化、存储、复原等一系列的处理，以达到图像处理的目的所使用的技术。
数字图像处理技术的发展，从磁盘存储和显示开始，矢量显示和矢量存储以及网络技术的应用，使得数字图像处理技术得以快速发展，内容和水平也有了质的飞跃。
数字图像处理技术的主要内容包括图像的分割、建模和分析。
这些技术的实现功能有：1、图像的采集，比如摄像、扫描等；2、图像的编码，把图像信息表示成一组数字；3、图像的存储，保存图像信息；4、图像的显示，将数字信息转换成图像；5、图像的滤波，用来细化图像质量；6、图像的拼接，将多个图像拼接成一张；7、图像的识别，将图像信息与标准信息进行比较；8、图像的特征提取，从图像中提取特征信息并分析，便于非低维度数据分析；9、图像的分类，将图像分成若干类，例如主题图像分割；10、图像的压缩，将图像数据压缩，减少数据量；11、图像的增强，提高图像质量，使图像更加清晰。
在数字图像处理的研究中，技术应用越来越广泛，应用场景越来越多，涉及到多个领域，有助于更好地了解大自然，更有效地处理复杂的图像信息。
随着人工智能技术的发展，数字图像处理技术也发生了巨大变化，数字图像处理技术从传统的模式分析发展到了深度学习，实现了低级特征的提取和更高维度的模式分析。
例如在机器视觉、机器人技术等方面得到了广泛的应用。
数字图像处理技术的发展已经是近些年来受到社会各界共同关注的一个新兴技术领域，它与现代社会息息相关，应用于多个行业，如医学、军事、智能家居等。
同时，数字图像处理技术也为人们的生活带来了极大的方便，比如在智能识别中，人脸识别、车牌识别等，都大大减少了流程的复杂性，提升了工作的效率。
总之，数字图像处理技术已经成为现代社会中不可或缺的一部分，它不仅能为人们的生活带来便利，还能为企业的生产效率带来重大的改变。
数字与图像处理-形考3-国开(成都)-参考资料
数字与图像处理-形考3-国开(成都)-参考资料数字与图像处理数字与图像处理是一门涉及数字信号处理、图像处理和计算机视觉的学科，它在现代科技中起到了重要的作用。
本文将介绍数字与图像处理的基本概念、应用领域以及相关技术的发展情况。
一、基本概念数字与图像处理是将图像数据进行采集、处理、分析和显示的一门技术。
其中，数字信号处理是指将连续的图像信号转换为离散的数字信号，通过数学方法对其进行处理和分析。
图像处理则是在数字信号的基础上，对图像进行处理和增强，以便更好地理解和分析图像。
二、应用领域数字与图像处理在众多领域中得到了广泛的应用。
其中，医学图像处理是其中的一个重要领域。
通过对医学影像的数字化处理，可以更清晰地观察和分析图像，帮助医生做出准确的诊断和治疗决策。
另外，数字与图像处理还被广泛应用于安防领域，通过对监控摄像头采集的图像进行处理和分析，可以实现人脸识别、物体检测等功能。
此外，数字与图像处理还在工业、军事、交通等领域中得到了广泛的应用。
三、相关技术数字与图像处理依赖于一系列相关的技术。
其中，图像采集技术是数字与图像处理的基础。
通过摄像头或其他图像采集设备，将现实世界中的图像转换为数字信号。
图像处理技术则包括了一系列对图像进行增强、滤波、分割、特征提取等操作的算法和技术。
此外，计算机视觉技术也是数字与图像处理的关键技术之一。
它通过模拟人类的视觉系统，使计算机能够理解和解释图像，实现自动识别、检测、分类等功能。
四、发展情况随着计算机技术和图像处理算法的不断发展，数字与图像处理在各个领域中得到了越来越广泛的应用。
近年来，深度学习和神经网络等人工智能技术的兴起，进一步推动了数字与图像处理的发展。
通过利用大量的图像数据进行训练，深度学习可以自动学习和提取图像中的特征，进而实现更精准的图像处理和分析。
总结起来，数字与图像处理是一门重要的学科，它在医学、安防、工业等领域中发挥着重要的作用。
通过不断的技术发展，数字与图像处理的应用前景将会更加广阔，为我们的生活和工作带来更多的便利和可能性。
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指利用计算机对数字图像进行处理和分析的一种技术。
随着计算机技术的不断发展和图像获取设备的普及，数字图像处理技术在各个领域得到了广泛的应用。
数字图像处理技术的原理是对图像进行采集、传输、存储、显示和输出等一系列操作，通过对图像中的像素进行处理和分析，以实现特定的目标。
数字图像处理技术的应用非常广泛，涉及到很多领域。
在医学上，数字图像处理技术可以用于医学图像的分析和诊断，帮助医生进行疾病的检测和治疗。
在工业上，数字图像处理技术可以应用于产品质量检测、表面缺陷检测等领域，提高产品的质量和生产效率。
在安全监控领域，数字图像处理技术可以用于视频监控和图像识别，实现对公共场所和个人安全的监控和保护。
在娱乐和游戏领域，数字图像处理技术可以用于人脸识别、虚拟现实和增强现实等技术，提供更加丰富和真实的娱乐游戏体验。
数字图像处理技术的核心是图像的处理和分析。
图像的处理包括图像的增强、恢复、压缩和编码等操作。
图像的增强是指通过对图像的亮度、对比度和色彩等进行调整，使图像更加清晰和鲜明。
图像的恢复是指对受损图像进行修复和重建，使其恢复到原始状态。
图像的压缩和编码是指对图像进行压缩和编码，减少图像数据的存储和传输量，提高图像的处理和传输效率。
图像的分析包括图像的特征提取、目标检测和图像识别等操作。
图像的特征提取是指从图像中提取出具有代表性和区分性的特征，用于图像的分类和识别。
目标检测是指在图像中检测出特定的目标物体，如人脸、车辆等。
图像识别是指通过对图像进行分析和比对，确定图像所代表的物体或场景。
数字图像处理技术的实现离不开计算机和图像处理算法的支持。
计算机的计算和存储能力可以提供实时和高效的图像处理操作。
而图像处理算法是实现图像处理和分析的关键，包括图像滤波、边缘检测、形态学处理、变换和模式识别等操作。
这些算法可以通过编程语言来实现，如C、C++、Python等。
数字图像处理技术的发展还面临一些挑战和问题。
简述数字成像的原理及应用
简述数字成像的原理及应用1. 原理概述数字成像是一种利用数字技术处理图像的方法，通过将图像转化为离散的数字表示，实现图像的存储、传输、处理和显示。
数字成像的原理主要包括以下几个步骤：1.图像采集：使用光学传感器等设备将场景中的光变换成电信号，将连续的光信号转化为离散的数字信号。
2.数字化：将模拟信号经过采样、量化和编码等处理，将连续的模拟信号转化为离散的数字信号。
采样表示在时间和空间上对信号进行离散的取样，量化表示将每个样本的幅值量化为离散的数值，编码表示将量化后的数值用二进制表示。
3.图像处理：利用数字信号处理的方法对图像进行增强、滤波、分割、特征提取等处理，以改善图像质量或提取需要的信息。
4.图像显示：将经过处理的数字图像转化为可视的图像形式，通过显示器等设备将图像呈现给用户。
2. 数字成像的应用数字成像技术在现代社会中得到了广泛的应用，以下是几个常见领域的应用示例：医学影像学•CT扫描：数字成像技术可将人体内部的断面图像转化为数字信号，通过计算机进行重建和显示，用于检测疾病、观察人体解剖结构等。
•MRI：数字成像技术可将人体内部的多维图像转化为数字信号，通过计算机进行处理和显示，用于观察人体组织的结构、功能和病变情况。
数字摄影与视频•数码相机：数字成像技术实现了传统摄影方式的数字化，利用光学传感器将物体反射的光线转化为数字信号，通过处理和存储，将图像以数字形式保存。
•数字视频摄像机：数字成像技术可将连续的视频信号采样、量化、编码转化为数字信号，实现高清视频的存储和传输。
计算机视觉•图像识别：数字成像技术可对图像进行特征提取和模式匹配，通过计算机算法实现对图像中物体的识别、分类和定位。
•视频监控：数字成像技术可实现对图像的实时采集、处理、传输和显示，用于安防领域的视频监控。
虚拟现实与增强现实•虚拟现实：数字成像技术结合计算机图形学和仿真技术，通过数字图像的显示和交互技术，模拟出虚拟的三维环境，使用户产生身临其境的感觉。
利用数字图像处理技术实现伤口自动检测与分类
利用数字图像处理技术实现伤口自动检测与分类数字图像处理技术是一种非常先进的技术，在医学领域中有着广泛的应用。
其中，利用数字图像处理技术实现伤口自动检测和分类成为当下的热门话题，这不仅可以方便医生对于伤口进行更加全面、细致的检查，还能够为伤口的治疗和康复提供更加准确的数据依据。
本文将全面介绍数字图像处理技术在伤口自动检测和分类方面的应用，旨在为大家提供一个更加深入的了解和认知。
一、数字图像处理技术的概览数字图像处理技术是基于计算机技术的一种新兴技术，它通过对图像采集、处理、分析和识别等一系列操作，让图像具有更高的质量和更加广泛的应用领域。
实现数字图像处理技术需要借助一定的编程语言和相关技术手段，包括 MATLAB、C++、PYTHON等编程语言，对于数字图像的特征提取、滤波、分割和识别等操作，可以通过基于图像处理的工具箱、OpenCV等一系列图像处理软件来完成。
二、数字图像处理技术在伤口自动检测方面的应用1. 图像采集和预处理实现伤口自动检测需要先对伤口的图像进行采集和预处理，该过程是数值图像处理的基础。
当伤口照片被传输到计算机中，可以使用相机或扫描仪，从而获取数字图像。
预处理技术是为了提高图像质量，并优化图像内容以更好地自动分析和处理。
预处理步骤需要进行图像纠正、去噪、边缘检测和基线提取等操作，以保证对图像溯源的准确性和一致性。
2.伤口图像分割图像分割是将一个图像切分成多个子区域，每个子区域留下所需的特征或者忽略不必要的信息，图像分割是数值图像处理的重要步骤。
在伤口自动检测领域，伤口的分割可以先将图像分割为背景和伤口两部分，这样使得伤口成为一个独立的物体，最后进一步分割出不同区域的伤口，多种分割算法被广泛应用于伤口图像处理，如阈值分割、水平线分割、聚类分割等。
3.伤口纹理特征的提取伤口的纹理特征是伤口的病变范围和类型的说明，对于纹理特征的抽取可以借助于局部二值模式、小波变换的方法进行，该方法使得伤口的图像特征可以被更准确地提取。
《数字图像处理》课程教学大纲
数字图像处理课程教学大纲课程简介数字图像处理是计算机科学与技术领域的一门重要课程，它研究如何使用计算机和算法来处理和分析数字图像。
本课程旨在介绍数字图像处理的基本原理、方法和应用，并培养学生的图像处理能力和技巧。
课程目标本课程的主要目标是让学生掌握数字图像处理的基本理论和方法，具备图像处理算法设计、图像增强、图像分割、图像压缩等技术的基本能力。
同时，通过实践项目的实施，培养学生的问题解决能力和团队合作能力。
课程安排第一周：课程介绍与基本概念•课程介绍•数字图像的基本概念与特点•数字图像处理的基本步骤第二周：图像预处理•图像采集与获取•图像灰度变换•图像噪声模型与去噪方法第三周：图像增强•直方图均衡化•空域滤波与频域滤波•边缘增强与锐化第四周：图像压缩•图像压缩的基本概念与方法•离散余弦变换（DCT）与JPEG压缩算法•小波变换与JPEG2000压缩算法第五周：图像分割与边缘检测•阈值分割•基于边缘的图像分割•基于区域的图像分割第六周：实践项目1 - 图像识别•项目需求分析与设计•图像特征提取与选择•分类器的训练与测试第七周：实践项目2 - 图像恢复•项目需求分析与设计•图像模型与图像去模糊•图像去噪与图像修复第八周：实践项目3 - 图像处理工具开发•项目需求分析与设计•图像处理算法的实现•图形界面设计与用户交互评估方式•平时成绩：30%•作业与实验报告：30%•期末考试：40%参考教材•Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods. 数字图像处理（第三版）. 清华大学出版社，2018.•Richard Szeliski. 计算机视觉：算法与应用. 电子工业出版社，2014.参考资源•MATLAB图像处理工具箱文档•OpenCV计算机视觉库官方文档以上是《数字图像处理》课程的教学大纲，希望通过本门课程的学习，能够让学生对数字图像处理有一个全面的了解，并具备实践应用的能力。
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_图像的采样和量化
数字图像处理_图像的采样和量化
基础知识储备
采样;就是把⼀幅连续图像在空间上分割成M×N个⽹格，每个⽹格⽤⼀亮度值来表⽰。
⼀个⽹格称为⼀个像素。
M×N的取值满⾜采样定理。
量化;就是把采样点上对应的亮度连续变化区间转换为单个特定数码的过程。
量化后，图像就被表⽰成⼀个整数矩阵。
每个像素具有两个属性：位置和灰度。
位置由⾏、列表⽰。
灰度表⽰该像素位置上亮暗程度的整数。
此数字矩阵M×N就作为计算机处理的对象了。
灰度级⼀般为0－255（8bit量化）。
量化⽰意图(a)为量化过程(b)为量化为8bit
在现实⽣活中，采集到的图像都需要经过离散化变成数字图像后才能被计算机识别和处理。
⼆维图像的成像过程
采样⼜可分为均匀采样和⾮均匀采样。
图像均匀采样量化——像素灰度值在⿊⽩范围较均匀分布的图像。
图像⾮均匀采样量化——对图像中像素灰度值频繁出现的灰度值范围，量化间隔取⼩⼀些，⽽对那些像素灰度值极少出现的范围，则量化间隔取⼤⼀些。
图像处理技术第2章图象采集
02 图像采集设备
扫描仪
平板扫描仪
适用于扫描反射稿，如照片、 图纸等。
馈纸式扫描仪
适用于扫描大量文件，如文档 、票据等。
胶片扫描仪
专门用于扫描胶片，如电影胶 片、幻灯片等。
鼓式扫描仪
专业级扫描仪，适用于高精度 、大幅面扫描。
数码相机
消费级数码相机
适用于普通消费者，具有便携、易用等特点。
长焦数码相机
以满足不同输出需求。
04 图像采集技术
光学字符识别（OCR）技术
01
OCR技术原理
通过扫描、拍照等方式将纸质文档转换为图像，再利用OCR技术对图像
中的文字进行识别，将其转换为可编辑和检索的文本格式。
02
OCR技术应用
广泛应用于文档数字化、数据录入、自然语言处理等领域，如将扫描的
纸质文档转换为可编辑的电子文档，方便存储、传输和编辑。
• 三维图像采集技术：近年来，三维图像采集技术得到了快速发展。通过结构光 、激光扫描等技术手段，可以获取物体的三维形状和纹理信息，为三维重建、 虚拟现实等领域提供了有力支持。
• 智能图像采集技术：随着人工智能和深度学习技术的发展，智能图像采集技术 逐渐兴起。该技术能够自适应地调整采集参数、优化图像质量，并实现自动聚 焦、曝光控制等功能，极大地提高了图像采集的效率和准确性。
特殊摄像头
如红外摄像头、夜视摄像头等，适用 于特殊环境下的图像采集。
其他图像采集设备
01
医疗影像设备
如X光机、CT机、MRI等，用于医学 诊断和治疗。
工业检测设备
如工业相机、机器视觉系统等，用 于工业自动化和质量控制。
03
02
科研图像采集设备
如显微镜、望远镜等，用于科学研 究和实验。
测绘技术中的数据采集和处理方法
测绘技术中的数据采集和处理方法在测绘技术中，数据采集和处理方法是不可或缺的步骤。
准确、全面地收集和处理数据，对于绘制精准的地图和进行精确的测量至关重要。
本文将介绍一些常用的数据采集和处理方法，以及它们在测绘领域中的应用。
一、GPS技术全球定位系统（GPS）是一种常用的数据采集技术，通过卫星定位和测量接收器来确定位置坐标。
在测绘中，GPS被广泛应用于土地测量、航空摄影测量和地形图绘制等方面。
通过收集卫星发出的信号，GPS可以提供高度准确的相对位置信息，为测绘工作提供了可靠的数据来源。
二、激光扫描技术激光扫描技术是一种高精度的数据采集方法，通过激光器发射连续或脉冲激光束，扫描地面或物体表面，并测量返回的激光信号的时间和位置信息。
这种技术可以实现对地形、建筑物、桥梁等对象的精确三维建模和测量。
激光扫描技术在城市规划、工程测量和环境监测等领域中得到了广泛应用。
三、卫星遥感技术卫星遥感技术是一种通过卫星获取地球表面信息的方法。
卫星搭载的传感器可以收集地球表面的光谱、热红外和雷达数据，通过对这些数据的处理和分析，可以获取到地表的高程、地物分布和土地利用等信息。
卫星遥感技术在测绘中的应用包括地理信息系统（GIS）制图、土地覆盖分类和环境监测等方面。
四、数码测量技术数码测量技术是一种基于电子设备和数字处理的现代测量方法。
它通过摄影测量、全站仪测量和雷达测距等手段获取数据，并使用计算机软件进行数据处理和分析。
数码测量技术具有高精度和高效率的特点，广泛应用于建筑、水利和交通等领域的测量工作。
五、地理信息系统（GIS）地理信息系统（GIS）是一种将地理空间信息与属性数据相结合的专业软件系统。
它可以对地理数据进行采集、存储、管理、分析和展示，为决策和规划提供支持。
GIS在测绘中的应用包括地图制作、土地管理和环境评估等领域。
六、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方法。
在测绘中，数字图像处理技术可以用于图像纠正、特征提取和图像融合等方面。
数字图像处理基本流程的第一步
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数字图像处理
数字图像处理的理论基础及发展方向一、数字图像处理的起源及发展数字图像处理Digital Image Processing 将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理,起源于20 世纪20年代,目前已广泛地应用于科学研究、工农业生产、生物医学工程、航空航天、军事、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等,已成为一门引人注目、前景远大的新型学科,发挥着越来越大的作用; 数字图像处理作为一门学科形成于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,以人为对象,以改善人的视觉效果为目的,首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室J PL并对航天探测器徘徊者7 号在1964 年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术,并考虑了太阳位置和月球环境的影响,由计算机成功地绘制出月球表面地图,随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行了更为复杂的图像处理,以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图,为人类登月创举奠定了坚实的基础,也推动了数字图像处理这门学科的诞生; 数字图像处理取得的另一个巨大成就是在医学上获得的成果,1972 年英国EMI 公司工程师Ho usfield 发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置即CTComputer Tomograph ; 1975 年EMI 公司又成功研制出全身用的CT 装置,获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像; 1979 年这项无损伤诊断技术获得了诺贝尔奖,说明它对人类作出了划时代的贡献; 随着图像处理技术的深入发展,从70年代中期开始,随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展,数字图像处理向更高、更深层次发展; 人们已开始研究如何用计算机系统解释图像,实现类似人类视觉系统理解外部世界; 很多国家,特别是发达国家投入更多的人力、物力到这项研究,取得了不少重要的研究成果; 其中代表性的成果是70 年代末MIT 的Ma rr 提出的视觉计算理论,这个理论成为计算机视觉领域其后多年的主导思想;图像理解虽然在理论方法研究上已取得不小的进展,但它本身是一个比较难的研究领域,存在不少困难,因人类本身对自己的视觉过程还了解甚少,因此计算机视觉是一个有待人们进一步探索的新领域; 正因为如此,图像处理理论和技术受到各界的广泛重视,当前图像处理面临的主要任务是研究新的处理方法,构造新的处理系统,开拓更广泛的应用领域;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、数字图像处理现今存在的问题和未来的方向图像提取技术得到了越来越多学者的关注,产生了很多的研究成果,但是仍存在以下点不足和有待解决的问题：1缺乏统一的评价标准；2缺乏先验知识来支持系统；3最终提取边界很大程度上依赖于T；4图像提取系统的计算量都比较大;图像提取技术研究作为图像处理中一个重要研究分支,引人大量概率统计理论,目前图像提取技术领域的研究依然非常活跃; 如华盛顿大学专门成立了图形图像实验室 GRAIL,由SONY等企业联合一些大学也进行了相关的研究,Microsoft 在其亚洲微软研究院MRA专门设有图形图像处理技术研究所和交互可视媒体研究组,北京大学、浙江大学等都相继成立了从事数字图像处理技术研究的国家重点实验室;天津大学从研制数字电视及电影制作设备如切换台等的角度,也对图像提取技术进行了较深人的研究; 笔者认为：前景与背景间交界区域估计模型仍是该领域研究的一个重点;小波变换图像压缩编码有待解决的主要问题：尽管小波变换图像压缩编码算法具有结构简单、无需任何训练、支持多码率、压缩比较大、图象复原质量较理想等特点,但在不同程度上存在压缩/ 解压缩速度慢、图像复原质量不理想等问题,为了进一步改善此算法的工作效率,需要解决以下2 个主要问题：正交小波基的选择问题；数据向量量化编码算法的选择问题; 纹理的理论和应用研究取得了丰富的成果,但也有一些与之相关的概念和理论尚未取得一致的看法,纹理研究方法多从信号处理、模式识别理论发展而来,并且处在不断的发展之中;经过近90 年的发展,特别是第3 代数字计算机问世后,数字图像处理技术出现了空前的发展,但存在一定的问题,具体体现在以下5 个方面：1在提高精度的同时着重解决处理速度的问题,巨大的信息量和数据量和处理速度仍然是一对主要矛盾；2加强软件的研究和开发新的处理方法,重点是移植其他学科的技术和研究成果；3边缘学科的研究如人的视觉特性、心理学特性的研究的突破促进图像处理技术的发展；4理论研究已逐步形成图像处理科学自身的理论体系；5建立图像信息库和标准子程序,统一存放格式和检索;图像信息量和数据量大,若没有图像处理领域的标准化,图像信息的建立、检索和交流将是一个极严重的问题,交流和使用极不便,造成资源共享的严重障碍;图像处理技术未来发展大致体现在在以下4个方面：1朝高速、高分辨率、立体化、多媒体、智能化和标准化方向发展; 具体表现：1提高硬件速度;这不仅仅要提高计算机的速度,而且A/ D 和D/ A 的速度要实时化；2提高分辨率;主要是提高采集分辨率和显示分辨率,其主要困难是显像管的制造和图像图形刷新存取速度；3立体化;图像是二维信息,信息量更大的三维图像将随意计算图形学及虚拟现实技术的发展将得到广泛应用;4多媒体化;20世纪90 年代出现的多媒体技术,其关键技术就是图像数据的压缩,目前数据压缩的国际标准有多个,而且还在发展,它将朝着人类接收和处理信息最自然的方式发展;5智能化;力争使计算机识别和理解能够按照人的认识和思维方式工作,能够考虑到主观概率和非逻辑思维;6标准化; 从整体上看,图像处理技术目前还没有国际标准;2图像和图形相结合朝着三维成像或多维成像的方向发展;3硬件芯片的开发研究;目前结合多媒体的研究,硬件芯片越来越多,如Thomson 公司ST13220 采用Systolic结构设计了运动预测器,把图像处理的众多功能固化在芯片上,为实践服务;4新理论和新算法的研究;图像处理科学经过初创造期、发展期、普及期和广泛应用期,近年来引入了一些新的理论并提出了一些新的算法,如：Wavele t、Fr ac tal、Mor2phology、遗传算法和神经网络等,其中Fractal 广泛应用图像处理、图形处理、纹理分析,同时还用于物理、数学、生物、神经和音乐等方面;。
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。
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在数字计算机上对图像进行采集、处理、分析和输出的一种技术。
它广泛应用于各个领域，如医疗影像、广告设计、电影制作等。
数字图像处理技术的发展为图像处理提供了更加灵活、高效、精确和全面的方法。
数字图像处理技术的基础是数字化图像。
在数字化图像中，图像是以数字矩阵的形式表示的。
每个矩阵元素代表图像中的一个像素点，其数值表示像素点的亮度或颜色。
通过对这些像素点进行各种运算和处理，可以得到最终的图像结果。
数字图像处理技术通过一系列的图像处理算法对图像进行处理和改善。
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。
图像增强技术可以改善图像的视觉效果，使图像更加明亮、清晰和鲜艳。
图像滤波技术可以去除图像中的噪声、模糊和伪影等干扰，提高图像的质量和清晰度。
图像分割技术可以将图像分割成多个具有独立特征的区域，便于后续的图像分析和处理。
图像压缩技术可以减少图像文件的存储空间，提高图像传输的效率。
数字图像处理技术的实现离不开计算机软件和硬件的支持。
现代数字图像处理软件提供了丰富的图像处理算法和函数库，简化了图像处理的复杂性，提高了图像处理的效率。
计算机硬件的进步也为数字图像处理技术的发展提供了良好的基础，例如高性能的图形处理器（GPU）和专用的数字信号处理器（DSP）。
除了常见的图像处理技术，数字图像处理技术还包括一些高级的技术，如图像识别、目标跟踪和图像生成等。
图像识别技术可以通过分析图像中的特征和模式，自动识别图像中的物体、人脸或文字等。
目标跟踪技术可以实时追踪图像中的目标，并在跟踪过程中对目标进行分析和处理。
图像生成技术可以根据给定的规则和参数，生成新的图像，如电脑生成的艺术作品和虚拟现实场景等。
总之，数字图像处理技术是一门涵盖各个方面的综合性学科，它不断地更新和发展，为我们提供了丰富的工具和方法，用于处理、改善和分析图像。
在未来，随着计算机技术和图像处理算法的不断进步，数字图像处理技术将在更多的领域发挥重要作用，为人们的生活和工作带来更多的便利和创新。
数字图像处理常用方法
数字图像处理常用方法
是基于图像的性质进行计算，利用数字图像处理方法来处理和分析数字图像信息。
数字图像处理包括图像采集、图像建模、图像增强、图像分割、图像特征提取、图像修复、图像变换等。
具体数字图像处理方法有：
1、图像采集：利用摄像机采集图像，可以采用光学成像、数字成像或其他技术技术来实现；
2、图像建模：利用数学模型将图像信息表达出来，有些模型可以用来确定图像的特征，而有些模型则能够捕捉图像的复杂细节；
3、图像增强：对采集的图像数据进行处理，包括图像的锐化、滤波、清晰度增强、局部像素增强等；
4、图像分割：根据指定的阈值将图像分成不同的区域，分割图像后可以获得更多的精确细节和信息；
5、图像特征提取：将图像信息中的有价值部分提取出来，提取的过程有多种算法，提取的结果均可以用来进行分类识别等；
6、图像修复：通过卷积神经网络，利用图像的实际内容和特征，自动修复受损图像；
7、图像变换：针对图像的数据结构，可以利用变换矩阵将图像像素坐标和分量进行变换，以获得新的图像。
数字图像处理技术在医疗领域的应用
数字图像处理技术在医疗领域的应用在当今的医疗领域，数字图像处理技术正发挥着日益重要的作用，为疾病的诊断、治疗和医学研究带来了前所未有的变革。
这项技术通过对医学图像的获取、处理和分析，帮助医生更准确地了解患者的病情，制定更有效的治疗方案。
数字图像处理技术在医疗领域的应用广泛而多样。
其中，医学影像诊断是其最为突出的应用之一。
例如，X 射线、CT（计算机断层扫描）、MRI（磁共振成像）等成像技术所产生的图像，都需要经过数字图像处理来提高图像质量，增强图像的清晰度和对比度，以便医生能够更清晰地观察人体内部的组织结构和病变情况。
以 CT 图像为例，原始图像可能存在噪声和伪影，通过数字图像处理技术，可以去除这些干扰因素，使医生能够更准确地判断病变的位置、大小和形态。
在肿瘤诊断方面，数字图像处理技术也表现出色。
通过对 MRI 或PET（正电子发射断层扫描）图像的分析，可以精确地确定肿瘤的边界和体积，为手术或放疗的规划提供重要依据。
此外，利用图像分割技术，能够将肿瘤组织从正常组织中分离出来，从而更准确地评估肿瘤的生长情况和治疗效果。
数字图像处理技术还在心血管疾病的诊断中发挥着关键作用。
例如，在冠状动脉造影图像中，通过对血管的提取和测量，可以评估血管的狭窄程度和血流情况，为冠心病的诊断和治疗提供有力支持。
而且，对于心脏超声图像的处理，可以帮助医生更清晰地观察心脏的结构和运动，诊断心脏瓣膜疾病和心肌病等。
除了诊断，数字图像处理技术在手术规划和导航中也具有重要意义。
在复杂的手术如脑部手术、骨科手术中，术前通过对患者的 CT 或MRI 图像进行三维重建，可以为医生提供直观的病变部位和周围组织结构的三维模型。
医生可以在这个模型上进行手术模拟，制定更精确的手术方案，从而减少手术风险，提高手术成功率。
在手术过程中，结合实时的图像导航技术，能够帮助医生更准确地定位病变部位，确保手术的精准性。
在医学研究领域，数字图像处理技术同样不可或缺。
数字图像采集与处理 教学大纲
数字图像采集与处理一、课程说明课程编号：090143Z10课程名称：数字图像采集与处理/Digital Image Capturing and Processing课程类别：专业课学时/学分：40/2.5 （其中实验学时：8 ）先修课程：多媒体技术基础、模拟电子技术、数字电子技术、传感器与检测技术适用专业：测控技术与仪器、自动化、电气工程及自动化教材、教学参考书：1.刘文耀. 数字图像采集与处理.北京：电子工业出版社.2007年；2.阮秋琦. 数字图像处理学. 北京：电子工业出版社. 2013年；3.章毓晋. 图像处理和分析教程. 北京：人民邮电出版社. 2009；4.冈萨雷斯(著)，阮秋琦(译).数字图像处理(第三版).北京：电子工业出版社.2011年二、课程设置的目的意义本课程是为测控技术与仪器、自动化、电气工程及其自动化专业高年级本科生开设的专业选修课。
本课程的设置目的是让学生系统学习图像信号采集、处理等方面基本概念，掌握有关图像采集器件、图像处理基础技术知识，并学习有关图像量测、压缩编码、物体识别等应用扩展知识。
使学生具备获取、处理图像、从图像中获取有用的信息的基本技能，并为学习机器视觉、模式识别等知识奠定基础。
三、课程的基本要求知识：了解图像分类与表示；掌握图像成像系统组成、成像设备的工作原理，了解人类视觉知识；掌握图像离散化、傅立叶分析基本概念；掌握图像信号采样、图像增强、几何变换、图像分割、图像压缩、二值图像处理等基本概念；掌握模式匹配、图像量测、物体识别等知识；了解图像处理在工业中的应用实例等。
能力：通过学习图像信号采集、处理等方面基本概念，要求学生了解图像采集器件及技术特点、深入掌握图像处理基础技术知识，学会必要的算法编程技术，并了解有关应用扩展知识，具备获取、处理、识别图像的基本技能。
最终具备将数字图像处理中的各种方法及实现算法用于解决实际的工程问题的能力。
素质：培养学生分析图像、发现特征、制定问题解决方案等方面的技术素质，参考人脑处理识别图像信息方式，实现到视觉处理算法机器实现的科研思维。
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1. 图像处理过程：摄像机产生一个对应于物体的光学图像，显影后的胶片上形成对应于
光学图像的负像。
胶片在数字化器的光敏面上形成一个光学图像，由它形成输入数字图像，再经过6次转换得到输出图像。
每一步都可能产生退化。
2. 图像采集：利用采集装置获取数字图像。
采集装置包括：光敏感器件、扫描系统和模/数转换装置。
3. 采样：图像在空间上的离散化称为采样（或：图像数字化设备把图像划分为若干图像元素(像素)并给出它们的地址）量化：把采样后所得的各像素的灰度值从模拟量到离散量的转换称为图像灰度的量化（或：度量每一像素的灰度，并把连续的度量结果量化为整数）
4. 数字化设备：(1)采样孔：使数字化设备能够单独地观测特定的图像元素而不受图像其他部分的影响。
(2)图像扫描机构：使采样孔按照预先确定的方式在图像上移动，从而按顺序观测每一个像素。
(3)光传感器：通过采样检测图像的每一像素的亮度，通常采用CCD阵列。
(4)量化器：将传感器输出的连续量转化为整数值。
典型的量化器是A/D转换电路，它产生一个与输入电压或电流成比例的数值。
(5)输出存储装置：将量化器产生的灰度值按适当格式存储起来，以用于计算机后续处理。
5. 采样孔的大小和相邻像素的间距（采样间隔）是两个重要的性能指标
6. 位图与矢量图区别：（1）位图由像素构成，矢量图由对象构成（2）
点位图受到像素和分辨率的制约，而矢量图形不存在这些制约（3）位图修改麻烦，矢量图形修改随心所欲（4）位图难以重复使用，矢量图形可以随意重复使用（5）位图效果丰富，矢量图形效果单调机械
7. 位图文件常见的文件扩展名为BMP、GIF（图形交换文件格式）、PCX、PSD、PCD、TIF（标记图像文件格式）、JPG（联合图像专家组）等。
矢量图文件的扩展名为CDR、AI 或3DS
8. 辐射照度：如果某一表面被辐射体辐射，为表示B点辐射的强弱，在B点取微小面积元dA，它所接收的辐射通量为dΦe，则dΦe与dA之比就称为辐射照度。
即表面上一点的辐射照度是入射在该面积元上的辐射通量dΦe除以该面面积元dA之商。
单位为瓦特每平方米(W/m2)。
9. 光照度：单位受照面积接受的光通量，定义为光照面的光照度，用E表示。
即光照度表示为：E=dφ/dA。
光照度的单位为勒克斯(lx) 10. CIEl931—XYZ色度系统：XYZ色度系统是建立在RGB色度系统基础之上的．由三个虚设的三刺激值X、Y、Z来代替R,G,B，而组成一个新的色度系统。
1931CIE色度系统使用了三个假想的三原色，记为X，Y，Z。
对其要求是：用该假想三原色匹配任何颜色时，三刺激值X，Y，Z均为正；颜色的亮度仅由Y表示，而色度由X，Y，Z共同决定。
11. 图形是指由外部轮廓线条构成的矢量图(FROM Baidu)
12. 色差就是两种颜色之间的差别。
显色指数是衡量一光源性能好坏
的主要参数，它的大小与标准光源和待测光源照射同一物体时人眼所产生的色差有关，色差越大，待测光源的显色指数越低，显色性越不好。
13. 放大镜工作原理：用来观察物体细节的简单目视光学器件，是焦距比眼的明视距离小得多的会聚透镜。
物体在人眼视网膜上所成像的大小正比于物对眼所张的角(视角)。
视角愈大，像也愈大，愈能分辨物的细节。
移近物体可增大视角，但受到眼睛调焦能力的限制。
使用放大镜，令其紧靠眼睛，并把物放在它的焦点以内，成一正立虚像。
放大镜的作用是放大视角。
（FROM Baidu）
14. 显微镜工作原理：目镜和物镜都是凸透镜，焦距不同。
物镜相当于投影仪的镜头，物体通过物镜成倒立、放大的实像。
目镜相当于普通的放大镜，该实像又通过目镜成正立、放大的虚像(FROM Baidu) 15. 照明系统：由光源与集光镜、聚光镜及辅助透镜组成用以照明物体的装置(From Baidu)
16.电荷耦合元件CCD，是一种半导体器件，能够把光学影像转化为数字信号。
D基本工作原理：电荷的注入电荷的存储电荷的耦合电荷的检测
D器件分为线阵CCD和面阵CCD，结构上有多种不同形式，如单沟道CCD、双沟道CCD、帧转移结构CCD、行间转移结构CCD D与CMOS传感器是被普遍采用的两种图像传感器，两者都是利用感光二极管(photodiode)进行光电转换，将图像转换为数字数
据，而其主要差异是数字数据传送的方式不同。
CCD传感器中每一行中每一个象素的电荷数据都会依次传送到下一个象素中，由最底端部分输出，再经由传感器边缘的放大器进行放大输出；而在CMOS 传感器中，每个象素都会邻接一个放大器及A/D转换电路，用类似内存电路的方式将数据输出。
20.采样：在一幅图像的每个像素位置上测量灰度值。
传感元件将光亮度转化为电压值。
对图像信号的定义域离散化。
量化：将测量的灰度值用整数表示。
通过模数转化器实现。
对图像信号的值域离散化。
21.图像数字化的过程：就是把一幅图画分割成一个个小区域（像元或像素），并将各小区域灰度用整数来表示，形成一幅数字图像。
它包括扫描、采样、量化三个过程。
小区域的位置和灰度就是像素的属性。
22.图像数字化设备的组成：采样孔、图像扫描机构、光传感器、量化器、输出存储装置。
23.图像处理方法：空域法、频域法。
24.数字图像的频域处理主要有三种应用：利用某些频域变换可从图像中提取图像的特征、利用图像频域处理可实现图像高效压缩编码、减小计算维数，使算术运算次数大大减小，从而提高图像处理的速度。
25.二维正交变换一般要求：①正交变换必须是可逆的；②正变换和反变换的算法不能太复杂；③正交变换的特点是在变换域中图像
能量集中分布在低频率成分上，边缘、线状信息反映在高频率成分上，有利于图像处理。
26. 图像变换处理：首先将图像从空间域变换到频域，然后进行各种处理，然后将所得到的结果进行反变换，即从频域变换到空间域，从而达到图像处理的目的。
27. 小波重构（Wavelet Reconstruction ）：将信号的小波分解的分量进行处理后，再根据需要把信号恢复出来，即利用信号的小波分解的系数还原出原始信号。
28. 连续小波变换的变换式：
29. 直方图：离散状态下图像灰度的概率密度分布。
直方图是多对一的映射结果，即多个图像可以生成相同的直方图，因此直方图作为一阶统计特征未反映相邻点之间的关系。
但反映了图像的灰度散布范围等特征，在很多场合下，往往是重要特征。
30. 直方图均衡: 把原始图的直方图变换为均匀分布的形式，增加像素灰度值的动态范围，提高图像对比度。
31，中值滤波是求局部中值而不,是局部均值，即对参与计算的像素灰度值按大小排序，然后取位置居中的像素灰度值。
32.图像增强：消除图像上照明不均的问题，增加暗区的图像细节，同时又不损失亮区的图像细节，它在频域中同时将图像亮度范围进行压缩和将图像对比度进行增强。
(,)()(,,)C scale position f t scale position t dt
ψ+∞
-∞=⎰
33.图像分割（必考）：是指根据灰度、彩色、纹理等特征把图像划分成若干个互不相交的区域，使得这些特征在同一区域内，表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出明显的不同。
34.图像分割的作用：图像分割是图像识别和图像理解的前提，图像分割质量的好坏直接影响后续图像处理的效果。
35.阈值分割原理：阈值分割是用一个或几个阈值将图像的灰度级分为几个部分,认为属于同一个部分的像素是属于同一个物体。
阈值的选取是阈值分割方法中的关键技术。
36.阈值选取方法：单阈值、多阈值、自适应阈值、灰度阈值。
37：边缘检测的方法: 1、基于微分算子的边缘检测方法。
也就是传统的边缘检测方法。
如Roberts算子、Prewitt算子和Sobel算子等。
2、基于小波变换的边缘检测。
3、基于数学形态学的边缘检测。
4、基于模糊理论的边缘检测方法。
5、其它：基于分形几何的边缘检测法、标记松弛匹配法、神经网络法、自组织聚类法、遗传算法、动态规划法、矩不变边缘检测法、最小代价函数法等等。
38：区域生长是一种根据事前定义的准则将像素或子区域聚合成更大区域的过程。
基本的方法是以一组“种子”点开始将与种子性质相似的相邻像素附加到生长区域的种子上。
39.区域生长方法：1）确定区域的数目。
2）选择有意义的特征；3）确定生长规则。