绪论
君骨书生 2020-10-01 数字图像处理
# 1.1 数字图像的基本概念、基本组成单位
# 图像的概念
图像:是对客观物体的一种相似性的、生动的写真或描述。
图像的类别
- 可见光图像，不可见光图像
- 单波段、多波段和超波段图像
- 伽马射线成像
- 主要用途包括核医学和天文观测等；
- 骨骼扫描，PET成像（正电子放射）
- X射线成像
- 紫外波段成像
- 可见光及红外波段成像
- 微波成像
- 雷达
- 无线电波成像
- 超声波成像
- 电子显微镜方法
- 合成成像
- 彩色图像和非彩色图像
- 模拟图像和数字图像
# 数字图像的概念
- 数字图像是一种空间坐标和灰度均不连续的、用离散数字表示的图像。
- 数字图像的基本组成单位：像素（基本属性：空间位置、色值）
# 像素
图像的最小信息单位，其取值大小称为像素值。
# 1.2 图像的表示
# 模拟图像的表示
- 一幅图像所包含的信息首先表现为光的强度（intensity），即一幅图像可看成是空间各个坐标点上的光强度 I 的集合。
# 数字图像的表示
其中矩阵中的每个元素代表一个像素。
# 坐标系
| 数学常用笛卡尔坐标系 | 图形图像坐标系 |
|---|---|
 |  |
| 这个坐标也决定了后面算卷积时候要把核倒转180°，才符合公式计算 |
# 1.3 色彩模型
数字图像的色彩编码空间（内窥镜，病理图像）
# 数字图像的色彩编码
RGB模型（加色合成模型）：绝大部分图形显示器如计算机显示器、彩色电视机。
CMYK色系（减色合成模型）：不发光的物体的色彩模型，主要用于印刷业。无源物体是不发出光波的物体，其颜色由该物体吸收或反射哪些光波来决定，因此采用CMY三基色相减模型和CMY彩色空间描述。油墨和颜料用的越多，颜色越暗。（注：CMYK靠反光,需外界光源；RGB靠发光。）
- ①C：cyan，青色，又称天蓝色或湛蓝；
- ②M：magenta，品红色，又称洋红色；
- ③Y：yellow，黄色；
- ④K：black，定位套版色(黑色)。
HSI模型：符合人类观察彩色的方式，用于彩色增强。
- ①色调Hue与混合光谱中主要光波长相联系；
- ②饱和度Saturation与一定色调的纯度有关；
- ③强度Intensity或value与物体的反射率成正比。
YUV色系：电视信号使用。
YCbCr色系：多用于彩色图像压缩。
# 数字图像的伪彩色编码技术
# 1.4 数字图像处理的内容
# 研究内容
- 数字图像处理的内容包括：获取、传输、存储、变换、显示、分析、理解与综合利用。
# 主要任务
math modeling（数学模型建立） + soving method（算法） + software programming（编程）
# 抽象程度
数字图像处理根据抽象程度可以分为三个层次：
- 狭义图像处理：操作__像素__
- 低层操作，目的是对图像进行各种操作以改善图像的视觉效果，或对图像进行压缩编码以减少所需存储空间或传输时间，降低对传输通道的要求。（图像到图像）
- 图像分析：操作__目标__
- 中层操作，主要对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，建立对图像目标的描述。（图像到数值或符号）
- 图像理解:操作__符号__
- 高层操作，在图像分析的基础上，对图像内容的含义加以理解以及对原来客观场景加以解译，从而指导和规划行动。
- 狭义图像处理：操作__像素__
# 数字图像处理的内容
包括：
- 图像的数字化
- 如何由一幅模拟图像获取一幅满足需求的数字图像，使图像便于计算机处理、分析。
- 图像变换
- 图像变换目的在于：处理问题简化、有利于特征提取、加强对图像信息的理解。
- 图像增强
- 增强图像的有用信息，消弱噪声的干扰。
- 图像的恢复与重建
- 把退化、模糊了的图像复原。包括图像辐射校正和几何校正等内容。由断层扫描重建二、三维图像。
- 图像隐藏
- 数字水印、保密通信。
- 图像编码
- 简化图像的表示，压缩图像的数据，便于存储和传输。
以上都是狭义图像处理的内容。
- 图像分割
- 图像分割是指将一幅图像划分为互不重叠的区域的处理。重点介绍图像分割的方法及其应用。
- 二值图像处理与形状分析（形态学）
- 介绍二值图像的几何概念、二值图像连接成分的各种变形算法和二值图像特征提取与分析的各种方法。
- 纹理分析
- 影像纹理的概念、特征提取与分析的一些方法与应用。
- 图像的数字化
图像识别
- 对图像中的不同对象进行分类、描述和解译。
以上都是图像分析的内容。
# 1.5 数字图像处理的特点、应用和发展
特点：
- 精度高
- 再现性好
- 通用性、灵活性强
应用领域
- 十分广泛
- 数字图像的重要性主要源于两个应用领域：
- 改善图示信息以便人们解释；
- 为存储、传输和表示而对图像数据进行处理，以便于机器自动理解。
进展
- 非常牛逼就对了。
面临的挑战
- 图像处理的网络化
- 复杂问题的求解
- 处理的高速化
# 图书文献
MOOC《数字图像处理》上海交通大学——第一周 绪论
