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数字图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。图像处理最早出现于 20 世纪 50 年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。
数字图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。图像处理最早出现于 20 世纪 50 年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于 20 世纪 60 年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。
数字图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。图像处理最早出现于 20 世纪 50 年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于 20 世纪 60 年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。
数字图像处理常用方法：
1 ）图像变换：由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、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，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。
2 ）图像编码压缩：图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。
3 ）图像增强和复原：图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立“降质模型”，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。
4 ）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。虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。因此，对图像分割的研究还在不断深入之中，是目前图像处理中研究的热点之一。
5 ）图像描述：图像描述是图像识别和理解的必要前提。作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性，一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。随着图像处理研究的深入发展，已经开始进行三维物体描述的研究，提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。
6 ）图像分类（识别）：图像分类（识别）属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法（结构）模式分类，近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。
图像的基本属性
亮度：也称为灰度，它是颜色的明暗变化，常用 0 ％～ 100 ％ （ 由黑到白 ） 表示。以下三幅图是不同亮度对比。
亮度对图像色彩的影响
对比度：是画面黑与白的比值，也就是从黑到白的渐变层次。比值越大，从黑到白的渐变层次就越多，从而色彩表现越丰富。
对比度对图像色彩表现的影响
直方图：表示图像中具有每种灰度级的象素的个数，反映图像中每种灰度出现的频率。图像在计算机中的存储形式，就像是有很多点组成一个矩阵，这些点按照行列整齐排列，每个点上的值就是图像的灰度值，直方图就是每种灰度在这个点矩阵中出现的次数。我们可以具体看一下下面两个不同图形的灰度直方图：
直方图均衡化
通过灰度变换将一幅图像转换为另一幅具有均衡直方图的图像，即在一定灰度范围内具有相同的象素点数的图像的过程。下面是直方图均衡化前后的图形变化以及直方图变化：
图像的加减运算
两幅图像的加减运算：对图像进行加减运算，就是将图像对应的存储矩形点列上的灰度值进行加减运算。图像相加可以将一幅图像的内容加到另一幅图像上，可以实现二次曝光，也可一对同一个场景的多幅图像求平均值，这样可以降低噪声。图像相减可以用于运动检测或去除图像中不需要的加性图案。
图像的加法示例：图中运算为： （a）+（b）=（c）
abc
图像的减法运算示例：图中运算为 （a）-（b）=（c）
abc
图像的噪声
图像的噪声：就像对于听觉而言，在打电话时对方说话我们有时候会听到很嘈杂的噪声，以至于听不清楚对方在说什么。同样的，对于图像，原本我们可以很清晰的看到一幅图像，但是有时候图像上会有一些我们不需要的图案，使我们无法很清楚的看清一幅图，这就是图像的噪声。
常用的图像去噪声方法
常用的去噪方法：主要是采用滤波器对带噪声图像进行滤波处理。
带噪声的图算术平均滤波后的图
中值滤波后的图无噪声图
数字图像处理技术的应用
随着计算机技术的发展，图像处理技术已经深入到我们生活中的方方面面，其中，在娱乐休闲上的应用已经深入人心。图像处理技术在娱乐中的应用主要包括：电影特效制作、电脑电子游戏、数码相机、视频播放、数字电视等
电影特效制作：自从 20 世纪 60 年代以来，随着电影中逐渐运用了计算机技术，一个全新的电影世界展现在人们面前，这也是一次电影的革命。越来越多的计算机制作的图像被运用到了电影作品的制作中。其视觉效果的魅力有时已经大大超过了电影故事的本身。如今，我们已经很难发现在一部电影中没有任何的计算机数码元素。
电脑电子游戏：电脑电子游戏的画面，是近年来电子游戏发展最快的部分之一。从 1996 年到现在，游戏画面的进步简直可以用突飞猛进来形容，随着图像处理技术的发展，众多在几年前无法想象的画面在今天已经成为了平平常常的东西。
数码相机：所谓数码相机，是一种能够进行拍摄，并通过内部处理把拍摄到的景物转换成以数字格式存放图像的特殊照相机。与普通相机不同，数码相机并不使用胶片，而是使用固定的或者是可拆卸的半导体存储器来保存获取的图像。数码相机可以直接连接到计算机、电视机或者打印机上。在一定条件下，数码相机还可以直接接到移动式电话机或者手持 PC 机上。由于图像是内部处理的，所以使用者可以马上检查图像是否正确，而且可以立刻打印出来或是通过电子邮件传送出去。
视频播放与数字电视：家庭影院中的 VCD ， DVD 播放器和数字电视中，大量使用了视频编码解码等图像处理技术，而视频编码解码等图像处理技术的发展，也推动了视频播放与数字电视象高清晰，高画质发展。
数字图像处理专业如何快速入门
个人经验是，科研就好比练武功，大概要分为招式，心决还有内功三方面：
1）招式：如果是快速入门的话，掌握招式是捷径。比起从深奥的数学基础开始学习，熟练应用一两个实现图像处理的软件和算法可以比作招式。题主可以看一些例如image processing using MATLAB之类的书，这样以实践为主的体验容易激发兴趣。遇到一些术语不会，也可以当作黑箱，弄清楚I/O就好。
2）心法：再深入一点，就需要掌握一些图像处理的理论基础了：基础从信号处理开始，比如Fourier系列变换，DCT，KLT（PCA）。再到visual，压缩，传输，降噪，去模糊这些的基本知识和算法原理。还有向量空间内的处理的内容，比如稀疏模型，降维，inverse problem，各种filter，super resolution这些的原理。
3）内功：其实图像处理归根到底是数学。所以真正想成为高手，你需要数学分析，统计，随机过程，linear algebra，函数分析这些知识，才算是吃透了。。.
介于问题是如何快速入门，那么从（1）出发是最快选择，但是这样很可能就把北冥神功练成吸心大发，把九阴真经练成白骨爪了。。.
图像生成采集处理过程中都会不同程度的引入各种噪声，因此会导致图像的质量变差。从而影响对图像的识别。所以必须要对图像进行滤波，所以必须对图像进行滤波。
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模拟图像，又称连续图像，是指在二维坐标系中连续变化的图像，即图像的像点是无限稠密的，同时具有灰度值（即图像从暗到亮的变化值）。
图像噪声在数字图像处理技术中的重要性越来越明显，如高放大倍数航片的判读，X射线图像系统中的噪声去除等已经成为不可缺少的技术步骤。
数字图像，又称为数码图像或数位图像，是二维图像用有限数字数值像素的表示。数字图像是由模拟图像数字化得到的、以像素为基本元素的、可以用数字计算机或数字电路...
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2020-05-04 标签：数字图像处理 6080 0
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