【数字图像处理】1.绪论(mooc)

【数字图像处理】绪论（MOOC）

图像的概念： 图像是对客观存在的物体的一种相似性的、生动的写真或描述。

1. 图像的分类

多种分类方式：

• 可见光成像和不可见光成像
• 单波段、多波段和超波段图像
• 彩色与非彩色图像

模拟图像和数字图像：按图像空间坐标和亮度(或色彩)的连续性可分为模拟图像和数字图像。

• 1)模拟图像
  模拟图像可用连续函数来描述，光照位置和光照强度均为连续变化的。
  $I=F(x,y)$
• 2)数字图像
  可用矩阵或数组来描述，空间位置和亮度均为整数值。
  I = I [ m , n ] = [ i ( 0 , 0 ) i ( 0 , 1 ) ⋯ i ( 0 , N − 1 ) i ( 1 , 0 ) i ( 1 , 1 ) ⋯ i ( 0 , N − 1 ) ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ i ( M − 1 , 0 ) i ( M − 1 , 0 ) ⋯ i ( M − 1 , N − 1 ) ] I= I[m,n]=
  [i(0,0)i(0,1)⋯i(0,N−1)i(1,0)i(1,1)⋯i(0,N−1)⋮⋮⋱⋮i(M−1,0)i(M−1,0)⋯i(M−1,N−1)]" role="presentation" style="position: relative;">⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢⎢i(0,0)i(1,0)⋮i(M−1,0)i(0,1)i(1,1)⋮i(M−1,0)⋯⋯⋱⋯i(0,N−1)i(0,N−1)⋮i(M−1,N−1)⎤⎦⎥⎥⎥⎥⎥⎥$$\left[\begin{array}{cccc}{i}_{(0,0)}& i_{(0,1)}& \cdots & i_{(0,N-1)}\\ i_{(1,0)}& i_{(1,1)}& \cdots & i_{(0,N-1)}\\ ⋮& ⋮& \ddots & ⋮\\ i_{(M-1,0)}& i_{(M-1,0)}& \cdots & i_{(M-1,N-1)}\end{array}\right]$$
  I=I[m,n]=⎣ ⎡​i(0,0)​i(1,0)​⋮i(M−1,0)​​i(0,1)​i(1,1)​⋮i(M−1,0)​​⋯⋯⋱⋯​i(0,N−1)​i(0,N−1)​⋮i(M−1,N−1)​​⎦ ⎤​

2. 图像处理

图像处理是研究图像的获取、传输、存储、变换、显示、理解与综合利用的一门学科。

图像处理的层次：
根据抽象程度不同可分为三个层次：狭义图像处理、图像分析和图像理解：
相关学科的关系：
图像处理与模式识别、计算机图形学、计算机视觉等学科既相互联系又相互区别

3. 数字图像处理的内容

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。

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。

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。

二值图像处理与形状分析： 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

图像识别： 对图像中的不同对象进行分类、描述和解译。