第一章绪论
一、平面图象
图像是一个二维（像平面）亮度函数。
对一幅活动、彩色、立体图像在数学上可如下表示：
I=f(x,y,λ,t)
(x,y)空间坐标，——波长，t——时间，I——强度。
对一幅静止、单色、平面图象：I=f(x,y)
二、数字图像
数字图像是图像的数字化表示，像素是其最小的单位。
I=f(m,n)
m,n:坐标，整数。 I:（光）强度，灰度值表示，非负数。
一幅彩色图像可以分为R、G、B、三幅灰度图像。对彩色图像处理，就是分别对这三幅灰度图像进行处理。
三、数字图像处理
用计算机对图像进行处理就是数字图像处理。
将一幅图像变为另一幅经过加工的图像，就是图像到图像的过程。
图像处理任务：
（1） 提高图像质量。
（2） 提取目标的某些特征，以便后续分析或识别。
（3） 图像压缩，便于存储和传输庞大的图像视频信息。
四、数字图像处理方法（空域法、变换域法）
1、空域法：直接针对图像阵列的元素处理
（1）邻域处理法
-梯度算法
-拉普拉斯算子
-平滑算子
-卷积运算
（2）点处理法
-灰度处理（面积、周长、体积、中心原酸，etc）
2、变换域
空间图像->（正交）变换->处理->反变换
-eg.
滤波处理
数据压缩
特征提取
五、数字图像处理的主要研究内容
1、图像信息的获取
2、图像信息的存储
3、图像信息的传递
-系统内部传递：DMA，提高速度
-外部传递：通信问题，实时性（压缩），带宽
4、数字图像处理
（1）几何处理
-坐标变换、图像放大、缩小、旋转、移动
-多个图像的配准、全景畸变矫正、扭曲矫正
-计算周长、面积、体积，etc.
（2）算术处理
-对图像进行加、减、乘、除运算，与、或等逻辑运算
·主要针对像素，eg.医学图像的减影处理（去除背景）
（3）图像增强（主观性）
-突出图像中按兴趣的信息，去掉或减弱不感兴趣的信息，使其在特定的应用中更便于解释和识别.
-直方图修正法、伪彩色法、灰度窗口
（4）图像复原（客观性）
去掉干扰核污染、恢复图像的本来面目
-图像噪声：随机点、相干噪声（网纹干扰）
-模糊：透镜散光、相对运动
-遥感：大气流、云层遮挡
主要方法：维纳滤波、卡尔曼滤波、逆滤波、同态滤波，etc.
（5）图像重建
从数据->图像
CT、x-ray、NMR、超声CT、ECT
成像方法：迭代法、代数法、傅里叶反投影法、卷积法
三维重建------用于虚拟现实、科学可视化技术
（6）图像编码
运用图像信号的统计特性，以及视觉的生理学和心理学特性实现高效编码。
目的：
a、减少数据存储空间；
b、降低数据率、减少传输带宽；
c、压缩信息，提取特征，以便识别。
（7）图像识别
-方法：统计识别（特征）、语法结构（结构基元）、模糊识别（模糊数学、人的思维方法）
（8）图像理解
图像->描述
利用客观世界的知识，使计算机进行联想、思考、推论，从而理解图像表现的内容（景物理解）。
六、基本图像处理系统
1、基本图像处理系统包括：输入设备，交互控制设备，显示及记录设备，图像处理机，计算机主机，计算机其他外设。
2、常用图像处理开发工具：MATLAB，Visual C++。