[数字图像处理笔记] 第一章 概述

1. 数字图像处理及特点

1.1 基本概念

• 图

  物体反射或者透射电磁波的分布

• 像

  人的视觉系统对接收的图信息在大脑中形成的印象

• 图像

  “图”和“像”的结合，可以直接或间接作用于人的视觉系统而产生的视知觉实体

• 图像处理

  • 模拟图像处理

    也称光学图像处理，是利用 光学透镜或光学照相方法 对模拟图像进行的处理，其 实时性强、速度快、处理信息量大、分辨率高，但是 处理精度差，难有判断功能。

  • 光电结合处理

    用 光学方法 完成 运算量巨大的处理 (如频谱变换等)，而用 计算机 对光学 处理结果(如频谱)进行分析判断等处理。集结了二者的优点。

  • 数字图像处理

    利用 计算机技术或其他数字技术，对图像信息进行某些 数学运算和各种加工处理，以改善图像的视觉效果和提高图像实用性的技术。

• 图像分析

  通过对图像中不同对象进行分割来对图像中目标进行分类和识别的技术，是比图像处理更高一级的计算处理过程。但是，输入 是 图像，输出 是对输入图像进行 描述的信息。

  

1.2 目的及特点

• 数字图像处理的目的

  • 提高图像的视感质量

  • 提取图像中所包含的某些 特征或特殊信息，便于计算机 分析

  • 对图像数据进行 变换、编码和压缩，便于图像的 存储和传输

• 数字图像处理的特点

  • 处理信息量大

  • 数字图像处理占用的 频带较宽

  • 数字图像中各个 像素相关性大

2. 数字图像处理系统

2.1 数字图像处理系统的结构

• 输入设备：扫描仪、数码相机、摄像机、图像采集卡

  扫描仪分辨率：单位长度上采样的像素个数 \(\text{DPI}\) (dot/inch)

• 存储系统：硬盘、光盘、移动硬盘

• 输出设备：喷墨打印机、激光打印机、数字印刷机

2.2 数字图像处理的优点

• 精度高

  从原理上讲不管对多高精度的数字图像进行处理都是可能的。而 在模拟图像处理中，要想使 精度提高一个数量级，就必须对装置进行 大幅度改进。

• 再现性好

  在传送和复制图像时，只在计算机内部进行处理，这样数据就不会丢失或遭破坏，保持了完好的再现性。而 在模拟图像处理 过程中，就会 因为 各种干扰因素 而无法保持图像的再现性。

• 通用性、灵活性强

  对可见图像和不可见光图像（如x光图像、热红外图像和超声波图像等），尽管这些图像生成所用设备规模和精度各不相同，但当把这些图像数字化后对于计算机来说，都可同样进行处理。

  另外，改变处理图像的计算机程序，可对图像进行各种各样的处理，如上下滚动、漫游、拼接、合成、变换、放大、缩小和各种逻捐运算等，所以灵活性很高。

图像处理发展的困难之一是 图像处理数据量大、处理运算量大。随着高速规模集成电路、大容量存储器的发展而逐渐解决。

3. 数字图像处理的研究内容

• 图像增强

  图像增强主要关注改善图像的视觉效果和增加信息。通过 提高对比度、亮度调整、锐化、滤波（例如去噪声） 等。

• 图像编码

  图像编码通常指的是图像压缩，目标是尽可能 减少对图像存储和传输的空间需求 而 不严重损失图像质量或重要信息。

• 图像复原

  程序旨在从损坏或退化的图像中恢复原始图像，通常基于一定的知识或假设，在多种可能性中选择最合适的恢复方法。比如，去除模糊、运动模糊、噪声等影响，恢复图像的清晰度。

• 图像分割

  图像分割一般是按照图像的灰度或几何特性划分为多个部分或区域，每个部分通常对应于实际的物体或者对应的是图像特征。常见的分割方法包括 阈值分割、边缘检测分割、区域生长 等。

• 图像分类

  图像分类是要 根据预定义的类别对图像进行识别和分类。往往需要先通过一系列的预处理和特征提取步骤，然后利用机器学习算法（包括深度学习）进行训练和预测。

• 图像重建

  图像重建是将从不完整、间接或诸其他形式的测量数据中恢复出原有图像的过程。图像重建更多地涉及到从不完整、间接或诸其他形式的测量数据中恢复出原有图像的过程。

4. 数字图像处理的应用和发展

4.1 数字图像处理的应用

• 航空航天

  在飞行器导航和遥感方面，通过卫星和飞行器获取的图像数据进行处理，如对地物进行分类、提取、识别等。绘制地图、环境监测、天气预报等都要依赖图像处理技术。

• 生物医学工程

  医学成像是数字图像处理在这个领域的一个重要应用，如CT、MRI 和超声等技术都需要用到图像处理方法来改善图像质量和提取有用信息。此外，计算机辅助诊断(CAD) 依赖机器学习技术分析医学图像，帮助识别病变区域，用于早期发现肿瘤或其他疾病。

• 通信工程

  在通信领域，图像处理用于图像和视频的压缩和编码，使它们可以在网络上高效传输。此外，图像和视频质量的提升，以及实时视频处理技术(如滤镜、特效等)也需要数字图像处理技术。

• 工业工程

  在生产线上，数字图像处理常用于质量控制。例如，机器视觉系统可以检查产品是否存在缺陷、是否达到特定标准等。此外，图像处理还被应用在机器人技术中，比如引导机器人精准抓取和处理物体。

• 军事

  图像处理技术在军事领域的应用包括卫星图像分析、无人驾驶系统导航、目标检测和跟踪等。此外，通过加强和提取昏暗或遮蔽图像中的信息，可以改进夜视和全天候监视系统。

• 文化艺术

  在电影、电视、游戏产业中，数字图像处理被用于特效制作、图像修复、动画制作等环节。此外，还可应用于艺术创作，如数字画、摄影后期处理等。另外，图像处理在文化遗产保护中也有重要应用，如对历史文物、艺术品的数字化修复等。

4.2 数字图像处理的发展方向

• 图像处理的发展将向着 高速、高分辨率、立体化、多媒体化、智能化 和 标准化 方向发展。

• 图像、图形相结合朝着 三维成像或多维成像 的方向发展。

• 结合 多媒体技术，硬件芯片越来越多，把 图像处理的众多功能固化在芯片 上将会有更加广阔的应用领域。

• 在图像处理领域近年来引入了一些新的理论并提出了一些 新的算法。