图像处理概述

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1、数字图像的基本概念

1.1 基本概念

“图像”为“事件或事物的一种表示、写真或临摹，或一个生动的或图形化的描述”。“图”是物体透射光或反射光的分布；“像”是人的视觉系统对图的接收在大脑中形成的印象或认识；“图像”是两者的结合；图像是客观景物通过某种系统的一种映射；从广义上说，是自然界景物的客观反映。

模拟图像（物理图像）：
直接从观测系统（输入系统）获得、未经采样和量化的图像；模拟图像在空间分布和亮度取值上均为连续分布。
数字图像：
图像的数字表示或经过采样和量化的图像，像素就是离散单元，量化的灰度就是数字量值。
光电图像：
不同观测（成像）系统下观测得到的包括可见光、红外线、紫外线、X射线、微波、超声波及伽马射线等不同波段成像得到的模拟或数字图像。
数字图像处理就是用数字计算机处理所获取视觉信息的技术。依赖于数字计算机和其它相关技术（如数据存储，显示，和传输）的发展。
光电图像处理不仅包含数字图像处理的全部内容，而且还需要考虑和涉及图像的采集、处理、显示、传输、存储等一体化系统及光电领域的各种应用技术等。
1.2 数字图像的采集与获取
（1） 采集方式——A/D
（2）CCD/CMOS图像传感器器 ——数码相机、数字摄像机
（3）各种数字扫描设备

电荷耦合器件(Charge Coupled Device, CCD)接触式图像传感器（Contact Image Sensor，CIS）互补金属氧化物半导体(Complementary Metal Oxide Semiconductor, CMOS)

1.3 图像的数字化：采样和量化
为了便于计算机处理，图像函数f(x,y)在空间和取值上必须数字化。
（1）图像的采样Sampling
空间坐标(x,y)的数字化被称为图像采样，确定水平和垂直方向上的像素个数N 、 M。
（2）图像的量化Quantization

取值的数字化：被称为图像度级量化；量化处理：将f 映射到Z的处理；Z的最大取值：确定像素的灰度级数G = 2m。

1.4 数字图像的表示
1.5 分辨率
（1）空间分辨率

简单的说就是图片的大小，一张图片由多少像素点组成，如下图所示：
（2）灰度分辨率
灰度级即是表征颜色的级数一般有8bit即是（0~255）还有10bit、16bit、24bit等等。
（3）时间分辨率
时间分辨率即是每秒多少帧，人眼能够辨识15fps.比如动画每秒15帧以上人眼看上去就是连续的。
2、数字图像的发展历史

略。
3、数字图像处理的研究内容

3.1 图像分类
（1）按颜色类别

二值图像(Binary Image)灰度图像(Gray－scale Image)多光谱彩色图像(Multi-Spectrum Image)

（2）按成像传感器类别

电视图像(TV/Visible Image)红外图像(Infrared Image)雷达图像(Radar Image)超声图像(Ultrasonic Image)核磁共振(Magnetic resonance imaging, MRI)X_RAY图像

（3）不同传感器图像对比
（4）按动态与静态分类

静态图像(Static Image)动态图像(Dynamic Image)

（5）按应用方式分类

图像增强(Image Enhancement)图像恢复(Image Restoration)图像重建(Image Reconstruction)图像分割(Image Segmentation)图像压缩(Image Compression)图像识别(Image Recognition)图像跟踪(Image Tracking)图像融合(Image Fusion)

（6）按理论方法分类

点处理、代数处理、几何处理变换域处理与分析随机统计等现代信号处理方法小波、形态学、分形等先进数学工具人工智能方法：如模式识别、神经网络、遗传算法等

4、光电图像处理技术及应用

略。
International Conference

nICCV： International Conference on Computer VisionnCVPR： International conference on Computer Vision and Pattern RecognitionnECCV： European Conference on Computer Vision

International Journal

nPAMI： IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine IntelligencenIJCV： International Journal of Computer Vision nPR： Pattern Recognition.nTIP： IEEE Transactions on Image Processing nIVC： Image and Vision Computing

Ilingis

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