数字图像处理基本知识（一）
主要记载学习数字图像处理的基本知识，仅供参考。
目录
一、什么是图像处理？
图像处理就是对图像信息进行加工处理，满足实际的应用需求。
图像处理技术分为两大类：
- 模拟图像处理
- 数字图像处理 （本文重点）
数字图像处理就是利用数字计算机或者其他高速、大规模集成数字硬件，对从图像信息转换来的数字信号进行某些数字运算或者处理，以提高图像的质量。
二、图像的数字化表达
1、图像的空间表达式：
其中，I为图像像素点的强度，（x,y,z）代表图像像素的空间坐标，λ为波长，t为时间。上式为活动的、彩色的、三维的视频图像表达式。因此，对于
- 静止图像➡与t无关
- 单色图像➡与λ无关
- 平面图象➡与z无关
因此，我们主要讨论的平面的、静止的、单色的图像表达式为:
2、图像采样
为了适应数字计算机的处理，必须对连续图像函数进行空间和幅值数字化。空间坐标（x,y）的数字化称为图像采样，而幅值数字化被称为灰度级量化。经过数字化后的图像成为数字图像。
3、数字图像的主要表示方法
1）灰度图像的阵列表示法
设连续图像按等间隔取样，排成
阵列（一般取方阵列
）,如下图所示
图像阵列中每个元素（“点”）都是离散值，称为像素（pixel）。一般取阵列N 和灰度级C都是2的整数幂。即取及
.
2) 二值图像表示法
二值图像：就是只有黑白两个灰度级，即像素灰度级非1即0.如文字图片。
4、描述数字图像的基本参数
1）分辨率
图像分辨率：数字化图像的大小，对原始图像的采样分辨率，即该图像水平和垂直方向的像素个数。
屏幕分辨率：显示器屏幕上的最大显示区域，即水平与、垂直方向的像素个数。
像素分辨率：像素的宽和高之比一般为1：1
2）图像深度
图像深度：也称图像灰度、颜色深度。表示数字位图图像中每个像素上用于表示颜色的二进制数字位数。
显示深度：表示显示器上每个点用于显示颜色的二进制数字位数。
如显示器的显示深度小于数字图像的深度，就会使数字图像颜色的显示失真。
3）图像文件大小
用字节表示图像文件大小时，一副未经压缩的数字图像的数据量大小计算如下：
图像数据量大小=像素总数图像深度
8 单位：BYTE
例如：一副640x640的256色图像为640x480x8/8=307200字节。
三、数字图像处理的基本知识
1、数字图像处理的几个基本目的
a) 以人为最终的信息接收者，其实主要目的是改善图像的质量。
b）以机器为对象， 目的是使机器或计算机能自动识别目标，称为图像识别。
c)利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，被称为图像理解或计算机视觉。其正确的直接要有知识的引导，与人工智能等学科有密切联系。
2、数字图像处理的基本特点
- 处理的大多是二维信息，数据量大
- 数字图像传输占用的频带较宽
- 数字图像中像素间的相关性较大，冗余比较多，有利于压缩。
- 数字处理技术综合性强
- 图像信息理论与通信理论密切相关
- 数字图像处理后很多情况是给人观察和评价的，因此受人的因素影响较大。
3、数字图像处理的主要研究内容
a) 图像变换：如傅里叶变换、沃尔什变化、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，不仅可以减少计算量，而且可以获得更有效的处理。目前小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特征，应用广泛。
（Matlab实现的傅里叶变换）
b）图像压缩编码：图像压缩编码技术可以减少图像的数据量，以便节省图像传输、处理时间和减少存储器容量。
c）图像增强和复原：目的是提高图像的质量，如去除噪声、提高清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显。
（图像复原） （图像增强）
d) 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物体的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。
e) 图像描述：图像描述是图像识别和理解的必要前提。二值图像可用几何特性描述：如边界描述和区域描述。
f) 图像分类：图像分类（识别）属于模式识别的范畴，其主要内容就是对图像经过某些出来后进行判决分类。
图像分类常用方法：
- 统计模式分类和句法模式分类
- 模糊模式识别和人工神经网络模式分类
4、数字图像处理的研究方法
数字图像处理研究的两个不同层次
- 人作为图像的接收者（Human readable）
图像处理研究的目的（包括获取、传输、处理、再现等）为更好满足人类视觉感知的要求，帮助人类改善其视觉能力---传统的图像处理。
- 计算机代替人作为图像的接收者（Machine readable）
由计算机实现人类视觉感知的功能，解决计算机视觉问题。利用模式识别、人工智能方法分析、理解和辨识图像的内容，解决图像认知问题。例如，图像分割文字识别、人体鉴别等问题。