数字图像处理学什么
数字图像处理课程共十一章，包括人类视觉感知系统、图像获取与数字化、图像基本运算、图像变换、图像增强、图像复原、图像压缩编码、图像分割、彩色图像处理、图像表示与描述等内容。随着无人机、无人驾驶、机器人、人工智能、新能源汽车等新一代信息技术的应用和发展，计算机视觉取代人工视觉已成为趋势：大到航空航天、通信、工业、医学、军事公安等领域，小到智能监控、视频内容分析、虚拟现实、人工智能等方面。数字图像处理课程是一门把图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理过程的课程，通过对人类视觉感知系统、图像获取与数字化、图像基本运算、图像增强、图像复原、图像压缩编码、彩色图像处理、图像表示与描述等内容的学习，使学习者掌握图像获取及数字化、图像增强、图像复原、图像压缩、图像分割和特征提取、彩色图像处理等的原理和方法。
数字图像处理的特点
数字图像处理的特点如下：1、处理信息量很大。数字图像处理的信息大多是二维信息，处理信息量很大，因此对计算机的计算速度、存储容量等要求较高。2、占用频带较宽。与语言信息相比，数字图像处理占用的频带要大几个数量级。如电视图像的带宽约5.6MHz，而语音带宽仅为4KHz左右。所以在成像、传输、存储、处理、显示等各个环节的实现上，技术难度较大，成本亦高。3、数字图像处理是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理的产生和迅速发展主要受二个因素的影响，分别为计算机的发展、数学的发展、广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。4、提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，这些被提取的特征或信息往往为计算机分析图像提供便利。提取特征或信息的过程是模式识别或计算机视觉的预处理。提取的特征可以包括很多方面，如频域特征、灰度或颜色特征、边界特征、区域特征、拓扑特征和关系结构等。5、提高图像的视感质量，如进行图像的亮度、彩色变换，增强、抑制某些成分，对图像进行几何变换等，以改善图像的质量。图像数据的变换、编码和压缩，以便于图像的存储和传输。
数字图像处理的基本步骤
1、图像获取是数字图像处理的第一步处理。图像获取与给出一幅数字形式的图像一样简单。通常，图像获取阶段包括图像预处理，譬如图像缩放。
2、图像增强是对一幅图像进行操作，使其结果在特定应用中比原始图像更适合进行处理。“特定”一词很重要，因为增强技术建立在面向问题的基础上，例如，对增强X射线图像十分有用的方法，对增强电磁波谱中红外波段获取的卫星图像可能就不是好方法。不存在图像增强方法的通用理论，图像增强方法多种多样，特殊情况特殊对待。
3、图像复原也是改进图像外观的处理领域。与图像增强不同，图像增强是主观的，而图像复原是客观的;复原技术倾向于以图像退化的数学或概率模型为基础。而增强以什么是好的增强效果这种主观偏爱为基础。
4、彩色图像处理,第6章涵盖许多彩色模型和数字域彩色处理的基本概念。彩色也是图像中提取感兴趣区域的基础。
5、小波是以不同分辨率来描述图像的基础。本书中为图像数据压缩和金字塔表示使用了小波，此时图像被成功地细分为较小的区域。
6、压缩指的是减少图像存储量或降低图像带宽的处理。互联网是以大量的图片内容为特征的，例如，jpg文件扩展名用于jpeg的图像压缩标准。jpeg格式的图像可以用最少的磁盘空间得到较好的图像质量。
7、形态学处理涉及提取图像成分的工具，这些成分在表示和描述形状方面很有用。这一章的内容将从输出图像处理到输出图像属性处理的转换开始。
8、分割过程将一幅图像划分为其组成部分或目标。通常，自动分割是数字图像处理中最困难的任务之一。成功地把目标逐一分割出来是一个艰难的分割过程。通常，分割越准确，识别越成功。
9、表示与描述，选择一种表示仅是把原始数据转换为适合计算机进行后续处理的形式的一部分。为描述数据以使感兴趣的特征更加明显，必须确定一种方法。描述又称为特征选择，它涉及提取特征，可得到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。
10、目标识别，是基于目标的描述给该目标赋予标志(如“车辆”)的过程。
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计算机图形学和数字图像处理的区别与联系是什么？数字图像处理包括哪些？
计算机图形学和图像处理两者之间的区别在于整体定义不同，计算机图形学主要是数字图像的合成技术，图像处理则是对图像的深层次分析加工。两者之间的联系在于数字图像处理是图形学的逆过程。在图像处理里面，主要的技术包括模糊、增强图像本身的对比度以及灰化的程度。计算机图形学，一种数学算法计算机图形学是一种简单地数学算法，主要是将二维和三维的图像通过数字化去进行转形，可将其转为计算机显示的一种栅格式的的数学算法，通过对虚拟场景的描述来组成多边的图像，每个图像是由3个顶点组成的，上面有显示的三维坐标和贴图等，具体是图像的输出，也就是所谓的二维像素组陈列。数字图像处理，图像应算和处理数字的图像处理指的是对数字图像的一种深加工处理，可使用对数字计算机来进行算法预算，着重于对图像的变化，狭义处理图像，解决图像的视觉效果，可以对图像的外在美观度进行调整，起到一定的增强效果。在技术的使用上是为了实现对图像的深压缩和存储空间的释放，减少对图像传输时间的压缩，进一步可以达成定传输同路的要求。数字图像是在数字化的同时还要保证原稿的正确性，在数字处理过程中保持图像的始终再现。图形学是图像处理的前身，两者存在关联计算机图形学和图像处理这两个技术本身是存在关联性的，图像处理可以看作是对计算机图形学的逆过程。两者在技术的叠加上均是为了增加后期特效，将计算量是放置于显卡的顶端部。图像处理更依赖于技术，对照片要进行识别和后期的预处理。可使用DIP技术去进行跟踪，采用CG虚拟TM叠加，使得图像更为逼真。尤其是适用于一些游戏动画图像的制作。图形学可以先搭建一个框架而图像处理可以在后续进行操作，对图像进行处理来达到一个很好地修饰效果。图形学和图像处理的区别，内在序列不同计算机图形学和图像处理也存在很大区别，具体表现为图形学本身是注重对场景的一个描述，每个场景内都是由多边数组来组成的，包括三维坐标、rgb颜色等，这些共同作用之下出来的就是一个像素图组。但是图像处理是对基础图像进行深加工，所操作的图像是来自摄像机、镜头或者是一些视频文件。输出之后的图像对应真实世界。常见操作的技巧包括深灰、模糊化等。总而言之，计算机图形学和图像处理在定义以及相应的技术处理上都存在很大区别，这两者的定义上前者是像素图，后者是是实体图片。后者的操作技术技巧是PS、灰色、背景对比等，目的是让图片更清晰，对比度更高。
什么是计算机图像处理,数字图像处理技术主要包括哪些内容.（三步）
图像处理就是将图像转化为一个数字矩阵存放在计算机中,并采用一定的算法对其进行处理.图像处理的基础是数学,最主要任务就是各种算法的设计和实现.目前,图像处理技术已经在很多方面有着广泛的应用.如通讯技术、遥感技术、生物医学、工业生产、计算机科学等等.根据应用领域的不同要求,可以将图像处理技术划分为许多分支,其中比较重要的分支有：①图像数字化：通过采样和量化将模拟图像变成便于计算机处理的数字形式.③图像的增强和复原：主要目的是增强图像中的有用信息,削弱干扰和噪声,使图像清晰或将转化为更适合分析的形式.③图像编码：在满足一定的保真条件下,对图像进行编码处理,达到压缩图像信息量,简化图像的目的.以便于存储和传输.④图像重建：主要是利用采集的数据来重建出图像.图像重建的主要算法有代数法、傅立叶反投影法和使用广泛的卷积反投影法等.⑤模式识别：识别是图像处理的主要目的.如：指纹鉴别、人脸识别等是模式识别的内容.当今的模式识别方法通常有三种：统计识别法、句法结构模式识别法和模糊识别法.⑥计算机图形学：用计算机将实际上不存在的,只是概念上所表示的物体进行图像处理和显现出来.
数字图像处理、机器视觉
上学期刚上完这门课，就我们学校研究生上课的课程来说，
推荐主要参考书——
张广军，《机器视觉》
岗萨雷斯，《 数字图像处理 》
章毓晋《图像工程》
《计算机视觉——一种现代方法》
林学訚等译，
《机器视觉算法与应用》
杨少荣等译
基础知识——
数学：线性代数、概率与统计
计算机科学：软件编程
电子学：信号处理
图像处理与计算机视觉的应用领域——
图像增强/恢复
艺术级效果
医学可视化
工业检验
法律执行
人机交互
相关的工具
ACDSee
Photoshop
MatLab
基本操作：读写、显示、几何变换
图像变换（傅立叶，小波等）
图像增强（直方图，对比度，平滑，锐化）
图像分割
这门学科是偏算法的比较多，数学、软件知识要扎实，要做好心理准备！
机器视觉技术就是图像处理分析？
”计算机视觉“，是指用计算机实现人的视觉功能，对客观世界的三维场景的感知、识别和理解。计算机视觉是一个处于指示前沿的领域。我们认为计算机视觉，或简称为“视觉”，是一项事业，它与研究人类或动物的视觉是不同的。它借助于几何、物理和学习技术来构筑模型，从而用统计的方法来处理数据。因此从我们的角度看，在透彻理解摄像机性能与物理成像过程的基础上，视觉对每个像素进行简单的推理，将在多幅图像中可能得到的信息综合成和谐的整体，确定像素集之间的联系以便将它们彼此分割开，或推断一些形状信息，使用几何信息或概率统计技术来识别物体。
”机器视觉“，即采用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分cmos和ccd两种）把图像抓取到，然后将该图像传送至处理单元，通过数字化处理，根据像素分布和亮度、颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。目前广泛应用于食品和饮料、化妆品、建材和化工、金属加工、电子制造、包装、汽车制造等行业。
机器视觉是个相对较新的技术，它为制造工业在提高产品质量、提高生产效率和操作安全性上提供了许多技术。在其他相关技术中，机器视觉包括图像数字化、图像操作和图像分析，通常使用计算机来完成，所以说它是一门覆盖图像处理和计算机视觉的专业。然而，我们又强调过机器视觉、计算机视觉和图像处理不是同义的。它们其中之一都不是任何其他两个的子集。计算机视觉是计算机科学的一个分支，而机器视觉是系统工程一个特殊领域。机器视觉没有说明要使用计算机，但是在获取高速处理速度上经常会使用特殊的图像处理硬件，这个速度是普通计算机所不能达到的。
机器视觉是计算机视觉在工厂自动化的一个应用。正如监视员在一个装配线上工作，可视地监视物件并判断其质量，因此机器视觉系统使用照相机和图像处理软件来完成类似的监视。一个机器视觉系统是一个在基于数字图像分析上作决定的计算机。
综上所述，其实机器视觉和计算机视觉并没有很清晰的界限，而是紧密的联系在一起，它们有着相同的理论，只是在实际应用中有所不同，计算机视觉与机器视觉都是要从图像或图像序列中获取对世。
数字图像处理的应用领域
数字图像处理的应用领域如下：1、航天和航空技术方面。2、生物医学工程方面。 3、通信工程方面。 4、工业和工程方面。 5、军事公安方面。6、文化艺术方面。关于数字图像的介绍如下：数字图像，是以二维数字组形式表示的图像，其数字单元为像元，数字图像的恰当应用通常需要数字图像与看到的现象之间关系的知识，也就是几何和光度学或者传感器校准，数字图像处理领域就是研究它们的变换算法。数字图像，又称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。由数组或矩阵表示，其光照位置和强度都是离散的。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存储和处理的图像。数字图像，又称 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。由数组或矩阵表示，其光照位置和强度都是离散的。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存储和处理的图像。
数字图像处理有哪些主要的应用
1、航天和航空方面航天和航空技术方面的应用数字图像处理技术在航天和航空技术方面的应用，除了JPL对月球、火星照片的处理之外，另一方面的应用是在飞机遥感和卫星遥感技术中。2、生物医学工程方面数字图像处理在生物医学工程方面的应用十分广泛，而且很有成效。除了上面介绍的CT技术之外，还有一类是对医用显微图像的处理分析，如红细胞、白细胞分类，染色体分析，癌细胞识别等。3、工业和工程方面在工业和工程领域中图像处理技术有着广泛的应用，如自动装配线中检测零件的质量、并对零件进行分类，印刷电路板疵病检查，弹性力学照片的应力分析，流体力学图片的阻力和升力分析，邮政信件的自动分拣，在一些有毒、放射性环境内识别工件及物体的形状和排列状态，先进的设计和制造技术中采用工业视觉等等。扩展资料：一些优点：1、再现性好数字图像处理与模拟图像处理的根本不同在于，它不会因图像的存储、传输或复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化。只要图像在数字化时准确地表现了原稿，则数字图像处理过程始终能保持图像的再现。数组，这主要取决于图像数字化设备的能力。现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为16位甚至更高，这意味着图像的数字化精度可以达到满足任一应用需求。2、适用面宽图像可以来自多种信息源，它们可以是可见光图像，也可以是不可见的波谱图像（例如X射线图像、射线图像、超声波图像或红外图像等）。从图像反映的客观实体尺度看，可以小到电子显微镜图像，大到航空照片、遥感图像甚至天文望远镜图像。参考资料来源：百度百科-数字图像处理
图像处理的常用方法有哪几个?
1、图像变换：由于图像阵列比较大，如果直接在空间域中进行图像处理，这样涉及的计算量会比较大。因此，我们一般采用各种图像变换的方法，如沃尔什变换、傅立叶变换、离散余弦变换等一些间接处理技术，将空间域的处理转变为变换域处理，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)。2、图像编码压缩：图像编码压缩技术能够减少描述图像的数据量，从而可以节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。图像编码压缩能够在不失真的基础上获得，同时也可以在允许的失真条件下开始。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。关于图像处理的常用方法，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对图片处理、网站设计等有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于平面设计的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
医学图像处理与分析的介绍
《医学图像处理与分析》全书分为基础篇和提高篇。基础篇面向教学，分8章阐述医学图像处理与分析的基本内容，包括医学图像的发展、医学图像基础、医学图像增强、医学图像分割、医学图像分类、医学图像配准、医学图像可视化、医学图像标准数据库，并附10个示例，帮助读者理解所述内容；提高篇面向更多的从事医学图像相关研究人员，分7章阐述了图像增强技术应用、图像分割方法应用、图像配准方法应用、图像可视化方法应用、计算机辅助检测与计算机辅助诊断，以及医学图像压缩、存储与通信和图像引导手术与医学虚拟现实
医学图像分析的理论
医学图像的感兴趣区分割研究，是医学图像分析中最重要的基础，准确、鲁棒和快速的图像分割，是定量分析、三维可视化等后续环节之前的最重要步骤，也为图像引导手术、放疗计划和治疗评估等重要临床应用奠定了最根本的基础。早期医学图像分割研究，主要是直接应用图像处理的经典方法，如边界提取和基于灰度的区域增长算法等。后来开始针对不同的解剖位置和成像模态，设计基于成像设备、成像参数和解剖结构等先验知识的专用图像分析算法，如利用多参数的MR图像、决策树和统计聚类技术来分割脑组织的白质和灰质。随着图像分析和计算机视觉理论方法的不断丰富，医学图像感兴趣区分割也出现了很多新突破。参数动态轮廓线模型，(active contour model)开创性地提出了高层模型指导、底层图像特征驱动的图像分割思想，通过最小化模型的内外部能量得到分割结果，在随后20多年中得到研究者的广泛关注和不断发展 。动态表现模型(active appearance model) ，动态形状模型(active shape model) 都是这一类的代表方法。Osher和Sethian提出的水平集(1evel set)方法 ，利用数值方法模拟各种曲面演化，后来作为一种数值模拟和分析的方法，被广泛运用于曲线或曲面的运动跟踪，在医学图像分割中也得到广泛应用。但目前大多数分割算法对医学图像成像参数和曲线、曲面的初始位置较敏感，没有人工参与，难以做到鲁棒分割不同设备乃至同种设备、不同参数的医学图像。 图1. 医学图像分割 早期医学图像的配准目的，是为了把显示人体不同信息(结构信息和功能信息)的医学图像放到统一坐标系中显示。随着脑部结构形态学分析研究的进步，出现了同病人不同时期及同种疾病的病人群体图像数据配准，以及标准图谱到特定图像数据集配准研究。为了消除成像过程中对象运动的影响，图像配准也是时序图像分析的第一步。寻找物体在不同影像中对应像素点的关系是医学图像配准的基本任务。通过寻找适当的空间变换，使图像数据达到空间位置上的定位和配准，进而进行图像融合。图像配准方法可以分为基于外部特征和基于内部特征两类。使用外部特征的通过人工设置的标记点实现配准，如立体框架定位、皮肤标记法等；而基于内部特征方法通过寻找图像内部解剖结构上的特征点或外部轮廓和表面的对应关系实现配准。互信息量是随机变量统计相关性的测度，在医学图像配准中得到广泛应用 。由于最大互信息方法不需要假设不同成像模式下的图像灰度的相关性，也无需对图像进行分割和预处理，非常适合三维多模医学图像配准，具有精度高、鲁棒性强的特点。目前，医学图像配准技术和分割技术一样，出现了很多成熟的方法和软件，是医学图像分析中的基本技术之一。 图2. 医学图像配准融合 可视化（visualization）在医学图像分析中扮演重要角色。医学图像可视化技术是指利用从实验中获得的、扫描器测得的、计算模型合成的医学图像数据，重建三维图像模型，并进行定性定量分析，为用户提供具有真实感的三维医学图像，使人们更清楚地认识蕴涵在体数据中的复杂结构，便于医生多角度多层次地观察和分析，并且能够使医生有效参与数据处理与分析的过程。医学图像可视化技术，按照绘制过程中数据描述方法的不同，通常分成两大类一面绘制和体绘制。面绘制技术是指对体表面重建，即从切片数据提供的三维数据场中抽取等值面，然后用传统图形学技术实现表面绘制。面绘制可以有效地绘制出物体表面，但缺乏对物体内部信息的表达。体绘制则是以体素作为基本单元，直接由切片数据生成三维物体图像，表示物体内部信息，但是计算量很大。此外，将那些融合了这两种技术特点的重建算法归纳为第3大类——混合绘制技术。体绘制技术不需要构造中间对象，直接由三维数据本身来重建物体。三维数据中的各个数据作为一个表示实体的基本单元——体素，每个体素都有颜色、不透明度、梯度等相应属性。体绘制的基本原理是模拟光线穿越半透明物质时能量的累积变化，即光线传输理论。具体说来，首先对每个体素赋以不透明度和颜色值(R、G、B)；再根据各个体素所在点的梯度以及光照模型计算相应体素的光照强度；然后根据光照模型，将投射到图像平面中同一个象素点的各个体素的不透明度和颜色值组合在一起，生成最终结果图像。体绘制技术的典型算法有光线投影法、足迹法、错切变形法、基于硬件的三维纹理映射、频域体绘制法、基于小波的体绘制法等。 图3. 医学图像可视化 医学图像分析的目的是得到生理过程的定量信息，为临床诊疗提供更充分的依据。过去的医学成像主要集中在解剖结构成像和形态分析上。近年来，医学设备成像速度的飞跃使对生理过程的动态观察成为可能。例如：在脑功能成像领域，Functional MRI开始广泛应用；核医学PET(positron emission tomography)和SPECT(single photon emission computer tomography)，在脑功能和心功能动态成像方面也得到广泛的应用；MR心功能成像方面，标记MR技术(Tagging)和相位对比MR成像技术，在物理上为图像定量分析心功能提供了依据；另外，三维超声的出现，提供了实时观察心室和瓣膜运动的手段。以上设备都能生成产生时序的二维或三维医学图像，反映了生理过程的动态功能信息。相应的医学图像分析也由图像处理范畴的图像分割、配准技术，向以医学图像为媒介，精确、定量地分析器官的功能和生理过程发展。 图4. 脑部灌注分析
