数字图像处理
数字图像处理方法的研究源于两个主要应用领域:其一是为了便于人们分析而对图像信息进行改进:其二是为使机器自动理解而对图像数据进行存储、传输及显示。

从图像处理到计算机视觉这个连续的统一体内并没有明确的界线。

然而,在这个连续的统一体中可以考虑三种典型的计算处理(即低级、中级和高级处理)来区分其中的各个学科。

低级处理涉及初级操作,如降低噪声的图像预处理,对比度增强和图像尖锐化。

低级处理是以输入、输出都是图像为特点的处理。

中级处理涉及分割(把图像分为不同区域或目标物)以及缩减对目标物的描述,以使其更适合计算机处理及对不同目标的分类(识别)。

中级图像处理是以输入为图像,但输出是从这些图像中提取的特征(如边缘、轮廓及不同物体的标识等)为特点的。

最后,高级处理涉及在图像分析中被识别物体的总体理解,以及执行与视觉相关的识别函数(处在连续统一体边缘)等。

图像获取是第一步处理。

注意到获取与给出一幅数字形式的图像一样简单。

通常,图像获取包括如设置比例尺等预处理。

图像增强是数字图像处理最简单和最有吸引力的领域。

基本上,增强技术后面的思路是显现那些被模糊了的细节,或简单地突出一幅图像中感兴趣的特征。

一个图像增强的例子是增强图像的对比度,使其看起来好一些。

应记住,增强是图像处理中非常主观的领域。

图像复原也是改进图像外貌的一个处理领域。

然而,不像增强,图像增强是主观的,而图像复原是客观的。

在某种意义上说,复原技术倾向于以图像退化的数学或概率模型为基础。

另一方面,增强以怎样构成好的增强效果这种人的主观偏爱为基础。

彩色图像处理已经成为一个重要领域,因为基于互联网的图像处理应用在不断增长。

就使得在彩色模型、数字域的彩色处理方面涵盖了大量基本概念。

在后续发展,彩色还是图像中感兴趣特征被提取的基础。

小波是在各种分辨率下描述图像的基础。

特别是在应用中,这些理论被用于
图像数据压缩及金字塔描述方法。

在这里,图像被成功地细分为较小的区域。

压缩,正如其名称所指的意思,所涉及的技术是减少图像的存储量,或者在传输图像时降低频带。

图像压缩技术对应的图像文件扩展名对大多数计算机用户是很熟悉的(也许没注意),如JPG文件扩展名用于JPEG(联合图片专家组)图像压缩标准。

分割过程将一幅图像划分为组成部分或目标物。

通常,自主分割是数字图像处理中最为困难的任务之一。

复杂的分割过程导致成功解决要求物体被分别识别出来的成像问题需要大量处理工作。

另一方面,不健壮且不稳定的分割算法几乎总是会导致最终失败。

通常,分割越准确,识别越成功。

表示和描述几乎总是跟随在分割步骤的输后边,通常这一输出是未加工的数据,其构成不是区域的边缘(区分一个图像区域和另一个区域的像素集)就是其区域本身的所有点。

无论哪种情况,把数据转换成适合计算机处理的形式都是必要的。

首先,必须确定数据是应该被表现为边界还是整个区域。

当注意的焦点是外部形状特性(如拐角和曲线)时,则边界表示是合适的。

当注意的焦点是内部特性(如纹理或骨骼形状)时,则区域表示是合适的。

则某些应用中,这些表示方法是互补的。

选择一种表现方式仅是解决把原始数据转换为适合计算机后续处理的形式的一部分。

为了描述数据以使感兴趣的特征更明显,还必须确定一种方法。

描述也叫特征选择,涉及提取特征,该特征是某些感兴趣的定量信息或是区分一组目标与其他目标的基础。