第一章 导论

概述

    在社会生活和科研生产工作中，人们每时每处都要接触图像。人们通常所说的图像，其范围是非常广泛的。各类图片，如普通照片、X光片是图像；各类光学影像，如电影、电视是图像；一页书、一张报也是图像；人们对某事物在心目中的有形想象及外部描述，如绘图、绘画等同样是图像。一般来讲，凡是能为人们视觉系统所感知的信息形式或人们心目中的有形想象统称为图像。

图像信息处理技术研究的内容

　　在图像信息的领域中涉及三元关系，这三元是:人、机器、环境世界。在这里，关于人主要涉及两个属性，一是利益目的，二是知行能力。利益目的是人们的行为的目的，做一件事情的目标，知行能力则主要反映对科学技术的掌握和运用。

　　早期，关于图像信号或信息的获取、加工和利用统称为图像处理。根据将要处理图像信息状态的抽象程度，处理后的图像信息形态和利用水平通常分为四个层次: 图像处理、图像分析、图像理解与机器视觉，他们既有联系和继承，又有区别。

　　图像理论与技术涉及众多的学科，如各类数学、物理学、信号处理、控制论、模式识别、人工智能、生物学、神经心理学，计算机科学与技术等，它是一门兼具交叉性和开放性的学科。图像处理与分析所涉及的知识门类多样，具有的方法和种类繁多，应用也极为广泛，但从主要研究内同容上可以分为以下几个方面:

1.图像数字化

　　其目的是将模拟形式的图像通过数字化设备变为数字计算机可用的离散的图像数据。它主要包括取样技术和量化技术

2.图像变换

　　为了便于后续的工作，需要进行图像变换以改变图像的表示域和表示数据。它主要包括傅里叶变换，余弦变换，沃尔什哈达玛变换，奇异值分解，KL变换等等

3.图像增强

　　图像增强是一种改善人们的视觉效果，或便于人或机器分析、理解图像内容为主要目的的改善图像质量的方法。它主要包括对比度增强，直方图修正，平滑，锐化，同台增晰，几何校正，伪色彩假色彩，图像间的算数运算等等

4.图像恢复

　　图像恢复对失真的图像进行处理，使处理后的图像尽量接近原始的未失真的图像。它只主要包括降质模型的一般表示式，降质系统的模型及参数的确定，频域中的恢复方法，约束或无约束的最小二乘估计，线性或非线性的均方估计，最大熵恢复，图像恢复的代数方法，运动模糊恢复，盲恢复。

5.图像分割

　　图像分割是指根据选定的特征将图像划分若干个有意义的部分，从而使原图像在内容表达上更为简单明了，为后续图像分析和理解打下基础。它主要包括:根据灰度进行分割，边界检测的基本方法，拟合曲面求导法，高斯平滑滤波求导法，统计判决法，分裂-合并算法，跟踪技术，模糊数学方法，模型化与统计检验法，松弛标记法，匹配检测技术，活动轮廓模型法，基于模式识别检测法，基于视觉特性检测法。

6.图像分析与描述

　　这一层次的工作是对已分割的或正在分割的图像中各部分的属性及各部分之间的关系的表述。其主要技术包括:灰度幅值与统计特征描述，边界点集组织与曲线描述，闭合曲线的傅氏描述，区域和曲线角点提取，区域拓扑特性，区域的矩描述，区域主轴，区域等效椭圆，区域几何特征，区域四分树方法，区域中轴，区域扩展与收缩，区域曲线表示，区域纹理特征，图像 关系描述。

7.图像数据压缩

　　由于图像通常存在空间上、时间上或内容上的冗余性，为了利于传输和存储，要减少图像数据量，将一个大的数据文件转换成较小的同性质的文件，它主要包括轮廓编码压缩，行程编码压缩，预测误差编码压缩，正交变换编码压缩，自适应编码压缩，混合编码压缩，子带编码技术，基于人工神经网路的技术，基于分形几何理论的压缩方法，运用小波技术数据压缩等

8.图像重建

　　图像重建是由一组关于目标某一剖面的一维投影曲线重构该剖面二维图像的技术，主要内容:图像投影重建基本原理，离散图像的傅氏变换重建法，卷积逆投影法，扇形投影的滤波逆投影法，代数重建法

 数字图像处理系统