图像处理 --- 一、认识图像处理

声明： 本系列文档由学习哔站视频总结而得，后续会逐渐添加相对应的示例代码（python）

1. 什么是图像与图像处理

百闻不如一见。

图像是客观对象的一种相似性的、生动性的描述或写真，是人类社会活动中最常用的信息载体。或者说图像是客观对象的一种表示，它包含了被描述对象的有关信息。它是人们最主要的信息源。

1.1 什么是图像

图 ——> 物体透射或反射的分布，是客观存在的；
像 ——> 人（的视觉系统）对（接受在大脑中形成的）图的印象或认识，是人的感觉。
图像 ——> 是图和像的有机结合，既反映物体的客观存在，又体现人的心里因素；是客观对象的一种可视表示，它包含了被描述对象的有关信息。

1.2 图像的分类

根据图像空间坐标和幅度（亮度或色彩）的连续性可分为模拟（连续）图像和数字图像。

模拟图像：空间坐标和幅度都连续变化的图像
数字图像：空间坐标和幅度均用离散的数字表示的图像

1.3 图像处理

图像处理（image processing）就是对图像信息进行加工处理和分析，以满足：

人的视觉、心里需求
实际应用或某种目的（如机器识别）的需求

着重强调图像之间进行的变换，广义上泛指各种图像技术，狭义上指随图像进行各种加工（处理），达到：

改善人的视觉效果，
为自动识别打基础，
压缩编码

1.4 图像处理的分类

模拟图像处理（光学处理）：光学透镜处理、光学照相处理等。
- 优点：实时性强、速度快、处理信息量大、分辨率高；
- 缺点：处理精度低，灵活度差，难有判断功能。
数字图像处理：利用计算机对数字图像进行处理。
- 精度高、处理内容丰富、方法易变、灵活度高
- 缺点处理速度较慢。
光电结合处理：用光学方法完成运算量巨大的处理（如频谱变换等），用计算机对光学处理结果（如频谱）进行分析判断等处理。该方法是前两种方法的有机结合，它集结了二者的优点，光电结合处理是今后图像处理的发展方向，也是一个值得关注的研究方向。

2. 数字图像处理的方法和步骤

2.1 图像的数学表示

一幅图像所包含的信息首先表现为光的强度（intensity），即一幅图像可看成是空间各个坐标点上的光强度 I 的集合，其普遍数学表达式为：

 I = f(x,y,z,λ,t)   # x,y,z 表示空间坐标，λ表示波长，t表示时间。

式中：

（x,y,z）表示空间坐标，
λ 表示波长，
t 表示时间，
I (大写) 是光点（x,y,z）的强度（幅度）。

静止图像，与时间 t 无关；
静止图像: I = f(x,y,z,λ)
单色图像（也成灰度图像），波长 λ 为常数；
单色图像: I = f(x,y,z,t)
平面图像则与坐标 z 无关。
平面图像: I = f(x,y,λ,t)

而对于平面上的静止灰度图像，器数学表达式可简化为：

I = f(x,y)

运动图像可用（静止）的图像序列来表示，彩色图像可分解成三基色图像，三维图像可有二维重建。

因此主要针对平面上的静止灰度图像进行论述。

图像的特点：

空间有限：人的视野有限，一幅图像的大小业有限。
幅度（强度）有限：即对于所有的 x，y 都有 0 <= f(x,y) <= Bm ,其中 B_m 为有限值。

2.2 数字图像处理的基本步骤

图像信息的获取：采用图像扫描仪等奖图像数字化

图像信息的存储：对获取的数字图像、处理过程中的图像信息以及处理结果存储在计算机等数字系统中。

图像信息的处理：即数字图像处理，它是指用数字计算机或数字系统对数字图像进行各种处理。

图像信息的传输：要解决的主要问题是传输信道和数据量的矛盾问题。

图像信息的显示：用可视的方法进行输出和显示。

2.3 数字图像处理的内容和方法

图像数字化：将非数字形成的图像信号通过数字化设备转换成数字图像，包括采样和量化。
图像变换：对图像进行变换以便于在频域对图像进行有效的处理。
图像增强：增强图像中的有用信息，削弱干扰和噪声，提高图像的清晰度，突出图像中所感兴趣的部分。
图像恢复（复原）：对退化的图像进行处理，使处理后的图像尽可能地接近原始（清晰）图像。
图像压缩编码：对待处理图像进行压缩编码以减少面熟信息的数据量（存储空间的限制）。
- 静止图像：
  - 图像尺寸：480*640像素的彩色图片
  - 数据量：480 x 640 x 3 = 900K bytes
- 运动图像：
  - 8G容量：8G bytes
  - 放映速度：36帧/秒
  - 压缩前约放映2502秒
- 结论：有限的存储空间要求压缩图像。
图像分隔：根据选定的特征将图像划分为若干个有意义的部分，这些选定的特征包括图像的边缘、区域等。

通过Prewitt梯度方法获取图像的轮边缘
图像的分析和描述：主要是对已经分隔的或正在分隔的图像各个部分的属性及各部分之间的关系进行分析表述。
- 区域的几何特征
- 边界描述
- 区域描述
- 纹理描述
- 形态学描述
图像的识别分类：根据从图像中提取的各自目标物的特征，与目标国有的特征进行匹配、识别，以作出对各自目标物类属的判别。

3. 数字图像处理系统的组成

一个基本的数字图像处理系统由图像输入、图像存储、图像通信、图像处理和分析五个模块组成。如图所示：

1）数字图像输入模块：也称图像采集或图像数字化，是利用图像采集设备（数码相机、数码摄像机等）来获取数字图像，或通过数字化设备（如图像扫描仪）将要处理的连续图像转换成适合于计算机处理的数字图像。

2）数字图像存储模块：用于图像处理和分析的数字图像存储器可分为三类，

处理和分析过程中使用的快速存储器
在线或联机存储器
不经常使用的数据库（档案库）存储器

如：计算机内存、硬盘、软盘、闪存盘、CD光盘等。

**3）数字图像输出模块：**在图像分析、识别和理解中，一般需要将处理前后的图像显示出来，或将处理结果永久保存。

前者称为软拷贝或显示，使用设备包括CRT显示器、液晶显示器和投影仪等；
后者称为硬拷贝，使用设备包括照相机、激光拷贝和打印机等。

**4）数字图像通信模块：**对图像数据进行传输和通信。用于图像数据量很大，而能提供通信传输又有限，因此传输前必须对表示图像的数据进行压缩编码，以减少图像数据量。

**5）数字图像处理与分析模块(核心模块)：**包括处理算法、实现软件和计算机。

4. 数字图像的主要应用

宇宙探测中的应用：主要是星体图片的获取、传送和处理；
通信方面的应用：图像信息传输、电视电话、卫星电话、数字电视等。主要是压缩图像数据和动态图像（序列）传送；
遥感方面的应用：（航空遥感卫星遥感）地形、地质、资源的勘测，自然灾害检测、预报和调查，环境检测、调查等；
生物医学方面的应用：细胞分析、染色体分类、放射图像处理、血球分类、各种CT、核磁共振图像分析、DNA显示分析、显微图像处理、癌细胞识别、心脏活动的动态分析、超声图像成像、生物进化的图像分析等等；
军事公安方面的应用：军事目标的侦查和探测、导弹制导、各种侦查图像的判读和识别，雷达、声纳图像处理、指挥自动化系统等；
工业生产的应用：将CAD和CAM技术应用于磨具和零件优化设计和制造、无损探伤、石油气勘测、纺织物的图案设计、流水线零件的自动检测识别、邮件自动分拣和包裹的自动分拣识别等。
天气预报：天气云图测绘、传输，气象卫星云图的处理和识别等。
信息安全：信息隐藏与数字水印，指纹识别、虹膜识别和面部识别。