第一章 导言
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前言
本章分为4个部分：
- 什么是数字图像处理
- 数字图像处理的起源
- 数字图像处理的应用领域
- 数字图像处理的基本步骤
1.1：什么是数字图像处理
一幅图片可以被定义为一个二元函数f(x,y)。这里的x和y是（平面）空间坐标，f在(x,y)处的值被称为图像在该点的强度(intensity)或灰度(gray level)。当x,y,f都是有限的并且是离散的，我们称该图像为数字图像。
数字图像包含有限数量的元素，每个元素都有自己特定的坐标和值。这些元素被称为图像元素（image element，picture element）像素（pels，pixels）。其中像素一词被更为广泛的使用。
当我们说图像在人体感官知觉中扮演着最总要的角色是，我们并不觉得诧异，因为视觉（vision）是人体最高级的感官。然而，人类的眼睛受限于电磁波的(electromagnetic)可见光波段，而机器的视觉可以覆盖从伽马到无线电波很大范围。那些包含超声波、紫外线、电子显微镜、电脑等生成的图片，都可以用机器来处理。因此，数字图像处理的应用领域非常广泛。
对于数字图像处理与其他领域（比如图像分析，计算机视觉）的界限并非是泾渭分明的。其中的一个区分方法是：如果输入和输出都是一幅图片的话，那么我们仍然工作在数字图像处理领域。那么在这种区分方法下，即使是简单的计算图像的平均灰度值（输出是一个数字），这也不是数字图像处理的领域了。
1.2数字图像处理的起源
数字图像处理最早的应用是在报业，图片被第一次用海底电缆从伦敦传送到了纽约。巴特兰(bartlane cable)图片传送系统在19世纪20年代被引进，它使得横跨大西洋的图片传输从原来的一周多的时间减少到了不到三个小时。专用的图片打印设备对图片进行编码，然后再接收端对图片进行重建。
图1.1 A digital picture produced in 1921
from a coded tape by a telegraph printer
with special typefaces.
早期的巴特兰系统能够在5个灰度级上对图像进行编码。到1929年，这种能力被提升到能够在15个灰度级进行编码。
尽管本例涉及到了数字图像，鉴于我们对数字图像处理的定义，我们并不认为这就是数字图像处理。因为电子计算机并没有参与其中。因此，数字图像处理的发展史与电子计算机的发展史是息息相关的。而事实上，数字图像处理需要大量的存储空间和计算能力，它的发展不得不依赖于电子计算机的发展以及包括数据存储、显示和传送等在内的技术支持。
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后面一直在BB什么航空的应用和医学方面的应用，我不翻译了。。
1.3数字图像处理的应用领域
数字图像处理的应用领域几乎是无所不包的，我只能列举几个方面的应用。然而仅仅这几个方面，我们就足以看出数字图像处理的重要性。在下面所列举的例子中，每个例子将会用到不同的数字图像处理的技术。每个例子包含的图片在后续章节中还会再次出现。所有的图片都是数字的。
最简单的应用就是根据图片的信息来源(source, I don't know how to translate)，例如（可见光，X光）来对图片分类。主要的图片的能量来源是电磁能量谱。另外一些重要的能量来源包含：听觉的、超声的、还有电子的（在电子显微镜中以电子射线的形式）。电脑生成的用于建模和可视化研究的合成图像。在本节当中，我们将简单讨论信息来源不同的图像是怎样产生的，并且它们都被应用在那些领域。我们将在下一章节讨论如何将图像转化成数字的。
1.4 数字图像处理的基本步骤
图像获取(image acquisition)是第一步。图像获取通常包含图像的预处理（preprocessing），例如：拉伸(scaling)。当然，图像获取也可以是简单得获取一幅已经是数字形式的图片。
图像增强(image enhancement) 是图像处理的重要一环。由于具体的应用目的不同，我们用的图像处理的方法不同。正如 <Digital Image Processing 3rd edition>中说的，enhancement tichniques are problem oriented. 比如：对于适合处理X ray 的图像增强的方法，就不一定适合于卫星图片。图像增强并没有通用的标准。
图像复原(image restoration)同图像增强一样，也是提升图像质量的方法。但是二者使用的评价标准不同。图像增强的评价标准更具有主观性，而图像复原理具有客观性。
小波分析近年来，人们对小波变换技术产生了浓厚的兴趣。作为一个数学工具，小波变换是人们熟悉的傅里叶变换与短时傅里叶变换的一个重大突破，并成功地应用于图像的去噪，边缘检测、分割及编码中。
图像压缩(compression)是用尽可能少的存储来存储高质量的图像，或者用少的带宽来传输更多的图像。
形态学处理(Morphological processing)是基于集合论的非线性理论是图像处理领域的新理论和新方法。基本思想是有一定形态特征的基本元素提取图像中的对应形状，以实现图像的分析和识别。
图像分割(segmentation) 图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。
图像的表示与描述(presentation and description)，这一阶段一般是图像分割的后续工作。是图像识和理解中的重要工作。与图像分割类似，图像表示可以基于其内部特征，也可以基于其外部特征，由此可将图像表示分为边界表示和区域表示两大类。
图像识别(recognition)就是将一幅图像付与一个标签(label) 。比如人脸识别(face recognition)就是将人脸图像与人的名字相对应。
