数字图像处理技术有哪些特点

数字处理常用的方法有：图像变换、图像编码压缩、图像增强和复原、图像分割。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。数字图像处理概述简单来说，一幅图像可以认为就是一个二维函数f(x,y)，x，y表示位置，函数值就表示该位置处的图像的灰度值或者是强度。当，x，y , f 都是离散值的时候，我们将该图像称为数字图像，也就是说灰度值是由有限数量的组成的，每个灰度值都有其特定的位置和幅值。数字图像处理就是指我们使用计算机来处理这些数字图像。图像处理具体止步于哪些领域或者其他相关领域（比如图像分析或者是计算机视觉）从哪里开始，并没有一致的看法。有时，用输入和输出都是图像这一规范来对数字图像处理的范围进行界定。这是人为的认定，其实并不准确，比如，在这种定义下，连求一幅图像的平均值（输出是一个数）都不能算是图像处理的范围。计算机视觉的目标是使用计算机来模拟人的视觉，包括理解并且根据输入采取行动。图像分析领域则是处在图像处理和计算机视觉之间。从图像处理到计算机视觉这个连续的统一体并没有明确的界限。一种有用的做法是在这个连续的统一体中考虑三种典型的计算处理，即低级、中级、高级处理。低级处理涉及一些基本操作，比如图像降噪，对比度增强，图像锐化等，低级处理输入和输出都是图像为特征。中级处理涉及的范围比较广，如对图像进行分割（将图像不同的区域或者目标分离），而后对不同的目标进行分类，中级处理是以图像作为输入，但是输出是从这些图像中提取到不同特征，比如图像的轮廓信息，各个物体的标识。而高级图像处理涉及到“理解”图像上的内容，形成一些认知功能。本书中，将数字图像处理的范围界定为，输入和输出都是图像的处理，也包括从图像中提取特征的处理，也包括图像中各个目标的识别。

主要内容有：图像增强、图像编码、图像复原、图像分割、图像分类、图像重建、图像信息的输出和显示。图像增强用于改善图像视觉质量；图像复原是尽可能地恢复图像本来面目；图像编码是在保证图像质量的前提下压缩数据，使图像便于存储和传输；图像分割就是把图像按其灰度或集合特性分割成区域的过程。图像分类是在将图像经过某些预处理（压缩、增强和复原）后，再将图像中有用物体的特征进行分割，特征提取，进而进行分类；图像重建是指从数据到图像的。处理，即输入的是某种数据，而经过处理后得到的结果是图像。扩展资料发展概况数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，获得了非凡的成果，为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动了数字图像处理这门学科的诞生。在以后的宇航空间技术，如对火星、土星等星球的探测研究中，数字图像处理技术都发挥了巨大的作用。数字图像处理取得的另一个巨大成就是在医学上获得的成果。

1、数字图像处理，即数字，将图像转化为数字的形式，对图像做处理，我们平时所见到的图像，在计算机中都是一组数字，当通过相机捕获现实世界的景物时，相机会捕获现实世界的光源信号，并转化为数字信号保存到存储器上，当显示时，GPU会根据这些数字信息，并控制LRT将其绘制到屏幕上，呈现出来！2、一幅图像可以定义成一个二维空间函数，即s=f(x,y)，s是二维空间，x和y是空间中的坐标，f是位于二维空间中x和y坐标处的灰度值(为什么说是灰度值？因为这里是用单字节表示，即单通道)！并且当x和y位于的s空间坐标处的f值是有限的离散数值(自然整数)时才可以称为数字图像！这里有限的大小是指固定的，为什么这么说？因为在计算机当中，是以字节作为基本单位来描述数据的，当把一幅图像转化成一组数据时，这组数据里的每个数组大小都是以一个字节作为基本单位存储到存储单元中的，上限值是一个字节的取值范围：2~8次方=256，并且每个数组对应着图像的各个颜色信息！

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。

1、图像变换：由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，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）。目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。2、图像编码压缩：图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。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。因此，对图像分割的研究还在不断深入之中，是目前图像处理中研究的热点之一。5、图像描述：图像描述是图像识别和理解的必要前提。作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性，一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。随着图像处理研究的深入发展，已经开始进行三维物体描述的研究，提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。6、图像分类（识别）：图像分类（识别）属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法（结构）模式分类，近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。

数字图像处理学学习内容：绪论、图像、图像系统与视觉系统、图像处理中的正交变换、图像增强、图像编码、图像复原、图像重建、图像分析、数学形态学原理、模式识别的理论和方法。1、数字图像数字图像，又称为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。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。2、数字图像处理包括内容图像数字化；图像变换；图像增强；图像恢复；图像压缩编码；图像分割；图像分析与描述；图像的识别分类。3、数字图像处理系统包括部分输入（采集）；存储；输出（显示）；通信；图像处理与分析。4、从“模拟图像”到“数字图像”要经过的步骤图像信息的获取；图像信息的存储；图像信息处理；图像信息的传输；图像信息的输出和显示。5、数字化图像的数据量与哪些因素有关图像分辨率；采样率；采样值。6、图像的数字化的过程以及影响过程：采样；量化。影响：采样是将空间上连续的图像变换成离散的点，采样频率越高，还原的图像越真实。量化是将采样出来的像素点转换成离散的数量值，一幅数字图像中不同灰度值的个数称为灰度等级，级数越大，图像越是清晰。

数字图像处理是将数字图像作为处理对象，在计算机上对图像进行一系列的操作和处理，以提高图像质量和增强图像信息的可视化表达能力。而数字图像处理的基本运算方式之一是空间域滤波。空间域滤波是指在图像的空间域（即像素点的位置）上对图像进行滤波操作。滤波操作就是利用一定的数学算法，对像素点周围的像素值进行加权平均或者其他特定的数学处理，从而得到一组新的像素值。滤波器通常是一个二维的、有限大小的窗口，在空间域滤波过程中，滤波器对于图像的每一个像素点进行处理，输出新的像素值，这个新的像素值会取决于滤波器的设计。空间域滤波有多种类型，包括低通滤波器和高通滤波器等。低通滤波器是一种平滑滤波器，它可以用于减少图像中的高频部分，使图像变得更加平滑；高通滤波器则可以突出图像的细节和边缘，增强图像的清晰度和辨别度。空间域滤波在数字图像处理中应用广泛，如去噪、图像增强、图像锐化等方面。通过合理的滤波算法，可以有效地去除图像中的噪声，使图像变得更加清晰，同时也可以增强图像的细节信息，提高图像的识别率和辨识度。因此，空间域滤波是数字图像处理中不可或缺的一种基本运算方式。

请问有冈萨雷斯《数字图像处理Matlab》版图像素材和源代码，发给我一份吧，谢谢源代码:图像: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。关于数字图像处理的基本步骤,青藤小编就和您分享到这里了。如果您对页面排版、网站设计、图形处理等有浓厚的兴趣,希望这篇文章可以对您有所帮助。如果您还想了解更多关于平面设计的素材及技巧等内容,可以点击本站的其他文章进行学习。现在市面上有几种图像处理软件（类似于N8这样的）？Adobe系列1AdobePhotoshop简体中文软件类别:图像处理Photoshop是著名的图象处理软件,为美国ADOBE公司出品。在修饰和处理摄影作品和绘画作品时,具有非常强大的功能2AdobeIllustratorCSv11AdobeIllustrator是一套被设计用来作输出及网页制作双方面用途、功能强大且完善的绘图软件包,这个专业的绘图程序整合了功能强大的向量绘图工具、完整的PostScript输出,并和Photoshop或其它Adobe家族的软件紧密地结合。第10版增加了诸如Arc、矩型网格线(RectangularGrid)以及坐标网格线(PolarGrid)工具等新的绘图及自动化优点;增加编辑的灵活度以及标志(编辑主要的对象或图像复制)。你可以运用笔刷及其它如合并、数据驱动坐标等在工具列上的创造工具,帮助你建立联结到数据库的样版。新的Illustrator还提供更多的网络生产功能,包括裁切图像并支持可变动向量绘图档(SVG)增强。3FireworksMX2004简体中文版软件语言:简体中文软件类别:图像处理4AutoCAD设计相关软件1.CorelDRAW2.CorelPainter是数码素描与绘画工具的终极选择,是一款极其优秀的仿自然绘画软件,拥有全面和逼真的仿自然画笔。它是专门为渴望追求自由创意及需要数码工具来仿真传统绘画的数码艺术家、插画画家及摄影师而开发的。它能通过数码手段复制自然媒质(NaturalMedia)效果,是同级产品中的佼佼者,获得业界的一致推崇。CorelPainter被广泛应用于动漫设计、建筑效果图、艺术插画等方面。最为要认识到的是,该软件最好要配加数位板,虽然也可以使用鼠标进行绘制,但总体上说会累死人的,绝对没有手写来的顺畅。目前通用的版本有6.0、7.0、8.0、IX、X,最新版本为XI。应用管理软件picasaGoogle的免费图片管理工具,可以通过简单的单次点击式修正来进行高级修改,让您只需动动指尖即可获得震撼效果。而且,Picasa还可让您迅速实现图片共享C可以通过电子邮件发送图片、在家打印图片、制作礼品CD,甚至将图片张贴到您自己的blog中。国内大众软件彩影在当前图像处理领域,要么一些软件过于大型专业,让初学者望而却步,让专业人士效率不高;要么就是过于傻瓜,功能太过简单,创意难以得到有效发挥,产品品质和处理速度也良莠不齐。彩影的推出完美化解了这种“鱼和熊掌不可兼得”的矛盾。彩影是中国第一图像处理软件,是国内功能最强大、使用最人性化的全新一代高画质、高速度数字图像处理软件。面向群体:普通家庭用户、摄影爱好者、需要快速进行图片处理的专业人士、图形设计师软件特点:1.诸多独创的全新数字图像处理引擎技术带来完美品质:彩影独有的“PerfectImage”数字图像处理引擎让图像处理质量和还原能力高人一等、处理速度更是快人一步。2.人性化设计的巅峰之作,“OnePanel”界面技术让操作不必像传统软件般在众多弹出窗口中疲于切换和设置,彩影让几乎所有的设置都不会弹出突兀的窗口,直接在图片上所见即所得。3.多图像窗口并发处理,在多张图片批处理、相互对比、反复抠图等环节更大幅缩减操作复杂度。4.最人性化的众多专业抠图技术。5.具有高品质精品素材库。6.艺术合成照、蒙板照、强大抠图合成制作。7.支持最齐全的数码暗房效果以及最完备的调整和修复功能。8.趣味装饰物叠加功能。9.真正的艺术字效果。10.更丰富的整套图像处理解决方案。美图秀秀美图秀秀(又称美图大师)是新一代的非主流图片处理软件,可以在短时间内制作出的非主流图片、非主流闪图、QQ头像、QQ空间图片,可牛影像可牛影像内嵌上千张日历、宝宝照、大头贴、婚纱照、非主流场景,无须任何PS技巧识即可轻松制作支持多图场景,一张日历、婚纱、宝宝照中可内嵌多张照片,制作效果很酷。软件集成了超强人像美容及影楼特效智能人像柔焦美容,1秒钟呈现朦胧艺术感觉,像冷蓝、冷绿、暖黄、复古四大影楼特效,让你冷艳、唯美、风情软件具有补光、柔和等6大自动修复能力,素描、黑白、怀旧等数十种另类效果,淡妆浓抹总相宜雅加上强大文字及水印编辑,使文字可以支持竖排、任意旋转,编辑更方便,做对联,加评论。具有海量水印选择,加到你的图片中,彰显个性,与众不同。重要的特点是提供QQ头像、MSN头像、开心网头像及网络相册规格,一步到位设置最合适的图片亮度、对比度、色相、色阶、色彩平衡,专业设计,最佳效果!可以轻松管理计算机上的所有照片全面扫描计算机中的图片,按照日期、文件夹顺序帮您自动整理,智能化分类,以易于识别的名称命名文件夹,一目了然找出想要的图片目录。光影魔术手光影魔术手是国内受欢迎的图像处理软件!被《电脑报》、天极、PCHOME等多家权威媒体及网站评为2007年最佳图像处理软件。“光影魔术手”是一个对数码照片画质进行改善及效果处理的软件。光影魔术手(nEOiMAGING)拥有一个很酷的名字。正如它在处理数码图像及照片时的表现一样——高速度、实用、易于上手。光影魔术手能够满足绝大部分照片后期处理的需要,批量处理功能非常强大。它无须改写注册表,如果你对它不满意,可以随时恢复你以往的使用习惯。isee一款功能全面的数字图像浏览处理工具,不但具有和ACDSee媲美的强大功能,还针对中国的用户量身订做了大量图像娱乐应用,让你的图片动起来,留下更多更美好的记忆!动态图片处理软件UleadGIFAnimatorUleadGifAnimator是一个简单、快速、灵活,功能强大的GIF动画编辑软件。同时,也是一款不错的网页设计辅助工具,还可以作为Photoshop的插件使用,丰富而强大的内制动画选项,让我们更方便地制作符合要求的GIF动画。它是Ulead(友立)公司最早在1992年发布的一个动画GIF制作的工具gifmoviegearGIFMovieGear是普通用户制作动画GIF文件的最佳工具之一,它不仅功能强大,而且界面直观,操作简便,相对于庞大的专业的GIF动画制作软件而言,GIFMovieGear让普通用户觉得更上手容易、使用更方便。

1AdobePhotoshop简体中文软件类别：图像处理AdobeIllustratorCSv11软件语言：英文软件类别：图像处理运行环境：Win9x/NT/2000/XP/Photoshop是著名的图象处理软件Photoshop是著名的图象处理软件,为美国ADOBE公司出品在修饰和处理摄影作品和绘画作品时,具有非常强大的功能2AdobeIllustratorCSv11AdobeIllustrator是一套被设计用来作输出及网页制作双方面用途、功能强大且完善的绘图软件包，这个专业的绘图程序整合了功能强大的向量绘图工具、完整的PostScript输出，并和Photoshop或其它Adobe家族的软件紧密地结合第10版增加了诸如Arc、矩型网格线(RectangularGrid)以及坐标网格线(PolarGrid)工具等新的绘图及自动化优点；增加编辑的灵活度以及标志(编辑主要的对象或图像复制)你可以运用笔刷及其它如合并、数据驱动坐标等在工具列上的创造工具，帮助你建立联结到数据库的样版新的Illustrator还提供更多的网络生产功能，包括裁切图像并支持可变动向量绘图档(SVG)增强3FireworksMX2004简体中文版软件语言：简体中文软件类别：图像处理4AutoCAD设计5CorelDRAW6三维动画软件3DStudio（3DS）它的全称是3－DimensionStudio，译成中文应该是“三维影像制作室”3DStudioMAX（以下简称MAX）是以3DS4x为基础的升级版本，它以全新的Windows界面及更强大的功能展示在我们面前用MAX来制作三维动画就像是当一个大导演——一切的角色、道具、灯光、摄像机、场景（包括如云、雾、雪、闪电等特效场面）及配音、镜头的剪辑合成等等都任你来安排处理如果你是一位设计家，用MAX来设计产品模型的感觉就像是雕塑家和魔术师，复杂的模型几乎是在瞬间就奇迹般地建立起来了而用MAX修改创建的模型更是轻而易举的事，完全可以把宝贵的时间和精力集中用在使设计更加完美更加理想上无论是出于何种目的使用MAX，一定会充分体会到用计算机工作时的那种“工作就是玩，玩就是工作”的快感可以毫不夸张地说，哪里需要三维设计、哪里需要三维动画，哪里就需要MAXMAX适合于从事下列任何一种职业的专家或业余爱好者：电影特技、立体和影视动画广告设计、工业设计、建筑和室内装潢设计、包装与装潢设计、三维游戏开发、软件开发程序员（制作软件片头）、教学多媒体演示制作、军事科学研究和物理、化学或生物化学研究以及所有对三维动画和立体造型感兴趣的广大电脑玩家等7MAYA因其强大的功能在3D动画界造成巨大的影响，已经渗入到电影、广播电视、公司演示、游戏可视化等各个领域，且成为三维动画软件中的佼佼者《星球大战前传》、《透明人》、《黑客帝国》、《角斗士》、《完美风暴》、《恐龙》等到很多大片中的电脑特技镜头都是应用MAYA完成的逼真的角色动画、丰富的画笔，接近完美的毛发、衣服效果，不仅是影视广告公司对MAYA情有独钟，许多喜爱三维动画制作，并有志向影视电脑特技方向发展的朋友也为MAYA的强大功能所吸引8非线性编辑软件AdobePremiere由ADOBE公司出品的PREMIERE,功能强大,操作方便,在非编软件中处于领先地位由它首创的时间线编辑概念已成为行业标准PREMIERE是一个集音频视频为一体的后期非线性编辑软件,其通用性,兼容性很强,支持众多的图形,视频,音频格式,还支持很多强大的第三方插件,并支持市面上大多数视频卡,成为非线性编辑系统中的核心软件,是影视后期制作中进行非线性编辑的有力工具PREMIERE广泛应用在视频制作的各个领域:电视,多媒体,游戏,网络制作等许多方面,具有广泛的实用性平面设计及广告设计与动画、电视媒体基本全了

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。

数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，获得了非凡的成果，为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动了数字图像处理这门学科的诞生。在以后的宇航空间技术，如对火星、土星等星球的探测研究中，数字图像处理技术都发挥了巨大的作用。数字图像处理取得的另一个巨大成就是在医学上获得的成果。1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置，也就是我们通常所说的CT（Computer Tomograph）。CT的基该方法是根据人的头部截面的投影，经计算机处理来重建截面图像，称为图像重建。1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT装置，获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。1979年，这项无损伤诊断技术获得了诺贝尔奖，说明它对人类作出了划时代的贡献。与此同时，图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就，属于这些领域的有航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等，使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。随着图像处理技术的深入发展，从70年代中期开始，随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，数字图像处理向更高、更深层次发展。人们已开始研究如何用计算机系统解释图像，实现类似人类视觉系统理解外部世界，这被称为图像理解或计算机视觉。很多国家，特别是发达国家投入更多的人力、物力到这项研究，取得了不少重要的研究成果。其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的视觉计算理论，这个理论成为计算机视觉领域其后十多年的主导思想。图像理解虽然在理论方法研究上已取得不小的进展，但它本身是一个比较难的研究领域，存在不少困难，因人类本身对自己的视觉过程还了解甚少，因此计算机视觉是一个有待人们进一步探索的新领域。数字图像处理在国民经济的许多领域已经得到广泛的应用。农林部门通过遥感图像了解植物生长情况，进行估产，监视病虫害发展及治理。水利部门通过遥感图像分析，获取水害灾情的变化。气象部门用以分析气象云图，提高预报的准确程度。国防及测绘部门，使用航测或卫星获得地域地貌及地面设施等资料。机械部门可以使用图像处理技术，自动进行金相图分析识别。医疗部门采用各种数字图像技术对各种疾病进行自动诊断。数字图像处理在通信领域有特殊的用途及应用前景。传真通信、可视电话、会议电视、多媒体通信，以及宽带综合业务数字网（B-ISDN）和高清晰度电视（HDTV）都采用了数字图像处理技术。图像处理技术的应用与推广，使得为机器人配备视觉的科学预想转为现实。计算机视觉或机器视觉迅速发展。计算机视觉实际上就是图像处理加图像识别，要求采用十分复杂的处理技术，需要设计高速的专用硬件。数字图像处理技术在国内外发展十分迅速，应用也非常广泛，但是就其学科建设来说，还不成熟，还没有广泛适用的研究模型和齐全的质量评价体系指标，多数方法的适用性都随分析处理对象而各异。数字图像处理的研究方向是建立完整的理论体系。

图像处理主要和模式识别及图像理解系统的研究相联系,如文字识别、医学图像处理、遥感图像的处理等（1）数字图像处理的信息大多是二维信息，处理信息量很大如一幅256×256低分辨率黑白图像，要求约64kbit的数据量；对高分辨率彩色512×512图像，则要求768kbit数据量；如果要处理30帧/秒的电视图像序列，则每秒要求500kbit～225Mbit数据量因此对计算机的计算速度、存储容量等要求较高（2）数字图像处理占用的频带较宽与语言信息相比，占用的频带要大几个数量级如电视图像的带宽约56MHz，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，这就对频带压缩技术提出了更高的要求（3）数字图像中各个像素是不独立的，其相关性大在图像画面上，经常有很多像素有相同或接近的灰度就电视画面而言，同一行中相邻两个像素或相邻两行间的像素，其相关系数可达09以上，而相邻两帧之间的相关性比帧内相关性一般说还要大些因此，图像处理中信息压缩的潜力很大（4）由于图像是三维景物的二维投影，一幅图象本身不具备复现三维景物的全部几何信息的能力，很显然三维景物背后部分信息在二维图像画面上是反映不出来的因此，要分析和理解三维景物必须作合适的假定或附加新的测量，例如双目图像或多视点图像在理解三维景物时需要知识导引，这也是人工智能中正在致力解决的知识工程问题（5）数字图像处理后的图像一般是给人观察和评价的，因此受人的因素影响较大由于人的视觉系统很复杂，受环境条件、视觉性能、人的情绪爱好以及知识状况影响很大，作为图像质量的评价还有待进一步深入的研究另一方面，计算机视觉是模仿人的视觉，人的感知机理必然影响着计算机视觉的研究例如，什么是感知的初始基元，基元是如何组成的，局部与全局感知的关系，优先敏感的结构、属性和时间特征等，这些都是心理学和神经心理学正在着力研究的课题

数字图像处理在生活中的应用如下：1.卫星图像处理卫星图像处理(Satellite image processing)，用计算机对遥感图像进行分析，以达到所需结果的技术。卫星图像处理方法在地图制图中的不断应用，不仅为地图制图人员提供了更加准确的数据信息，还且能有效的弥补传统地图制图中带来的不足，为制图人员提供了便利。2.医学图像处理医学影像学部分涵盖X线、CT、MRI、超声、核素显像五类医学影像，着重分析各类影像的成像原理和临床应用。医学图像处理部分包括医学图像处理的基本概念、图像增强、图像分割、图像配准、图像可视化几个主要部分。3.面孔识别,特征识别面部识别又称人脸识别、面像识别、面容识别等等，面部识别使用通用的摄像机作为识别信息获取装置。以非接触的方式获取识别对象的面部图像，计算机系统在获取图像后与数据库图像进行比对后完成识别过程。面部识别是基于生物特征的识别方式 ，与指纹识别等传统的识别方式相比，具有实时、准确、高精度、易于使用、稳定性高、难仿冒、性价比高和非侵扰等特性，较容易被用户接受。4.显微图像处理显微图像是指在显微镜里观察到的图像。随着计算机图像处理技术和模式识别的发展，对显微图像进行分析处理已经逐渐在科学研究中得到应用，其中最重要的一个方面是对微生物进行分类识别。5.汽车障碍识别汽车想要拥有自动驾驶的能力，第一步必须具备与人类一样的形状识别能力，从而掌握周围的情况。而自动驾驶汽车上面的摄像头和激光雷达等就相当于汽车的眼睛，对道路和行人等进行探测和识别。由于图像极大丰富的信息以及难以手工建模的特性，深度学习能最大限度的发挥其优势。也就是说深度学习就是将摄像头、以及雷达中探测到的信息进行识别，再通过芯片的运算，得出结论。

最近版上有不少人在讨论图像处理的就业方向，似乎大部分都持悲观的态度。我想结合我今年找工作的经验谈谈我的看法。就我看来，个人觉得图像处理的就业还是不错的。首先可以把图像看成二维、三维或者更高维的信号，从这个意义上来说，图像处理是整个信号处理里面就业形势最好的，因为你不仅要掌握（一维）信号处理的基本知识，也要掌握图像处理（二维或者高维信号处理）的知识。其次，图像处理是计算机视觉和视频处理的基础，掌握好了图像处理的基本知识，就业时就可以向这些方向发展。目前的模式识别，大部分也都是图像模式识别。在实际应用场合，采集的信息很多都是图像信息，比如指纹、条码、人脸、虹膜、车辆等等。说到应用场合，千万不能忘了医学图像这一块，如果有医学图像处理的背景，去一些医疗器械公司或者医疗软件公司也是不错的选择。图像处理对编程的要求比较高，如果编程很厉害，当然就业也多了一个选择方向，并不一定要局限在图像方向。下面谈谈我所知道的一些公司信息，不全，仅仅是我所了解到的或者我所感兴趣的，实际远远不止这么多。搜索方向基于内容的图像或视频搜索是很多搜索公司研究的热点。要想进入这个领域，必须有很强的编程能力，很好的图像处理和模式识别的背景。要求高待遇自然就不错，目前这方面的代表公司有微软、google、yahoo和百度，个个鼎鼎大名。医学图像方向目前在医疗器械方向主要是几个大企业在竞争，来头都不小，其中包括Simens、GE、飞利浦和柯达，主要生产CT和MRI等医疗器材。由于医疗器械的主要功能是成像，必然涉及到对图像的处理，做图像处理的很有机会进入这些公司。它们在国内都设有研发中心，simens的在上海和深圳，GE和柯达都在上海，飞利浦的在沈阳。由于医疗市场是一个没有完全开发的市场，而一套医疗设备的价格是非常昂贵的，所以在这些地方的待遇都还可以，前景也看好。国内也有一些这样的企业比如深圳安科和迈瑞计算机视觉和模式识别方向我没去调研过有哪些公司在做，但肯定不少，比如指纹识别、人脸识别、虹膜识别。还有一个很大的方向是车牌识别，这个我倒是知道有一个公司高德威智能交通似乎做的很不错的样子。目前视频监控是一个热点问题，做跟踪和识别的可以在这个方向找到一席之地。上海法视特位于上海张江高科技园区，在视觉和识别方面做的不错。北京的我也知道两个公司：大恒和凌云，都是以图像作为研发的主体。视频方向一般的高校或者研究所侧重在标准的制定和修改以及技术创新方面，而公司则侧重在编码解码的硬件实现方面。一般这些公司要求是熟悉或者精通MPEG、H.264或者AVS，选择了这个方向，只要做的还不错，基本就不愁饭碗。由于这不是我所感兴趣的方向，所以这方面的公司的信息我没有收集，但平常在各个bbs或者各种招聘网站经常看到。我所知道的两个公司：诺基亚和pixelworks其他其实一般来说，只要涉及到成像或者图像的基本都要图像处理方面的人。比方说一个成像设备，在输出图像之前需要对原始图像进行增强或者去噪处理，存储时需要对图像进行压缩，成像之后需要对图像内容进行自动分析，这些内容都是图像处理的范畴。下面列举一些与图像有关或者招聘时明确说明需要图像处理方面人才的公司：中芯微摩托罗拉上海研究院威盛（VIA）松下索尼清华同方三星所有与图像（静止或者运动图像）有关的公司都是一种选择。比如数码相机、显微镜成像、超声成像、工业机器人控制、显示器、电视、遥感等等，都可以作为求职方向。要求：1、外语。如果进外企，外语的重要性不言而喻。一般外企的第一轮面试都是英语口语面试。2、编程。这方面尤以C＋＋为重，很多公司的笔试都是考c＋＋知识。3、专业水平。如果要找专业相关的工作，研究生期间的研究经历和发表的论文就显的比较重要。4、知识面的宽度。我觉得在研究生期间，除了做好自己的研究方向之外，扩宽一下知识面也有很大的帮助，当然这个知识面指的是图像处理、计算机视觉和模式识别，知识面越宽，就业时的选择就会越多。图像处理方向毕业的就业面非常广，而且待遇在应届生应该是中上等。其实还是一句话，能力决定一切。只要研究生三年没有白过，根本不愁找不到好工作。祝所有正在读研或者即将读研的朋友将来都能有一份满意的工作

　　进行数字图像处理的软件如下： 　　1、LabVIEW。LabVIEW具有强大的数据采集功能，对很多摄像机有很好的支持，带有NIVision视觉开发模块，能方便地实现很多的功能。 　　2、VC加加系列。VC加加在现在工业上应用很广泛，工业相机制作厂商都给出了VC开发包。VC加加有很多开源的库的支持，使得VC加加的功能很强大。 　　3、Delphi。Delphi提供了各种开发工具，包括集成环境、图像编辑，以及各种开发数据库的应用程序。

本科阶段做做数字图像处理还是有点困难，毕竟要涉及很多知识，很多数学课程要到研究生阶段才会开设。下面是百度里的一位网友的解答，感觉很棒。 可以这样说，选择了数字图像处理这个研究方向作为终身的目标，天赋＋兴趣＋努力，你将拥有了开启未来最前沿，最富活力技术的钥匙。人类获取的信息80％以上来自于视觉，但目前让机器来处理这些信息才刚刚开始呀，同志们要努力！ （1）数字图像处理是交叉学科。是未来技术向智能化发展的最富有前景，也最富有挑战的领域。 其研究的领域博大精深，应用领域十分广泛，每个领域都可以让你安身立命一辈子，呵呵，我给你举点你熟悉一点的通俗的例子。 在你目前就读的电信专业来说，考虑到发送端要传输的东西（视频流）容量实在是太大，而用于传输的通道（带宽）总是不够用，想要把要传输的东西在无损或不丢失太重要信息的情况下弄得更小一点（压缩编码），然后在接收端解码以恢复原来信号的原貌。那么就产生了数字图像处理的典型应用：【图像压缩和传输（或者叫着图像通信也可以）】（如：静态图像JPEG压缩标准；动态MPEG标准，电信上类似的标准是H.264，娱乐上的MP4也属于这方面），主要研究内容是研发更有效的图像的编解码算法（现在已经有很多硬件实现的编解码芯片了，具体性能指标和适用的标准不同）； 而你所熟知的生物识别为数字图像处理在【信息安全】领域的应用（包含指纹识别、虹膜识别、人脸识别等），当然交通系统使用的车牌识别也是类似的技术。通用模式是：图像预处理（如去噪、增强等） ＋ 不变特征提取 ＋ 与特征库中特征进行匹配 ＝> 识别； 而真正集中了最先进软硬件数字图像处理的应用领域是（杀人的和救人的，呵呵）： 【军事】：首先图像数据类型上包含所有的成像频段能获取的影像（如无线电（雷达成像）、红外、可见光、紫外、X线。。。你把电磁光谱拉开看就明白），用声音回波来成像也可以，如声纳。千万不要片面地理解图像就是可见光成像，那是人眼的局限，呵呵。 主要包含这些研究内容：目标捕获 目标锁定 目标跟踪 【医疗影像处理】：CT成像，核磁共振MRI，超声，X线成像。。。 主要研究内容：图像去噪，图像增强，图像识别，3维可视化等等 【机器人视觉】：啊，现在的机器人还很笨呀，能自己绕开障碍物已经是了不起了，努力呀，同仁们。 （2）既然是交叉前沿学科，你需要掌握的基础知识还真不少。 【数理基础】非常重要：本科里面的高等数学、线性代数、概率统计当然是最基本的啦；研究生（硕博）数理课程：矩阵理论；随机过程；泛函要学好，特别是前两门； 【专业课程】：信号系统；数字信号处理（特别要弄清楚傅立叶理论）；（研究生课程）现代数字信号处理（推荐：张贤达，清华出版）；当然进阶的化，学好小波变换理论也是相当不错的（这个需要很好的泛函数理基础）；人工智能与神经网络学学也不错。 【英语】：呵呵，我们不得不承认现在数字图像处理邻域，西方科技还是要先进一些，努力学好英语吧，调研资料的时候你会很轻松，另外做学术交流的时候你也会比较从容。。。 【计算机应用】：光有想法，不能实现自己的想法会沦为纸上谈兵，好好提高自己的工程技术能力吧，要把数据结构，C/C＋＋学好喔，编程方面建议多用STL。 我跟你写这么多不是为了你那点分数来的，是看你对这方面感兴趣，居然在百度来提问，嗯，不错，也许希望你继续在这个领域努力，不过要有心理准备喔，要特别能吃苦和持之以恒。祝你好运！ PS：我以前是做杀人方面的数字图像处理，现在是做救人方面的医学影像技术。你才刚刚开始，未来的路还很长，要学的还很多，希望我说的对你有帮助，而又不至于让你知难而退（打击你）。也希望看到更多对这一领域感兴趣的人出现。当然，这几行文字难以对数字图像处理领域有更多的了解，我尽量让你看到一个大轮廓吧。你如果要跟我交流也可以，不过要等到你到了更高层次，有一定基础再说吧。

数字图像处理的主要研究内容有哪些？并简要说明。 主要研究内容有：图像增强、图像编码、图像复原、图像分割、图像分类和图像重建。 图像增强用于改善图像视觉质量；图像复原是尽可能地恢复图像本来面目；图像编码是在保证图像质量的前提下压缩数据，使图像便于存储和传输；图像分割就是把图像按其灰度或集合特性分割成区域的过程；图像分类是在将图像经过某些预处理（压缩、增强和复原）后，再将图像中有用物体的特征进行分割，特征提取，进而进行分类；图像重建是指从数据到图像的。处理，即输入的是某种数据，而经过处理后得到的结果是图像。

热心网友说的差不多了

http://www.comprg.com.cn/ http://www.pris.edu.cn/imgprocess/theory/subject.htm 第2个是《电脑编程技巧与维护》网站，其中的数字图像处理部分是与C语言相结合的，你要是想学C的话，很有帮助

只是原理学习或是仿真，用matlab就可以了；做工程还是C，C++为基础，也有许多方向的库可以调用的。

第1章绪论1.1数字图像处理概述1.2C#概述1.2.1C#特点1.2.2WinForm编程1.2.3GDI+1.3补充说明第2章C#数字图像处理的3种方法2.1C#图像处理基础2.1.1Bitmap类2.1.2BitmapData类2.1.3Graphics类2.2彩色图像灰度化2.3彩色图像灰度化编程实例2.3.1使用图像2.3.2图像处理的3种方法2.4小结第3章点运算及直方图3.1灰度直方图3.1.1灰度直方图定义3.1.2灰度直方图编程实例3.2线性点运算3.2.1线性点运算定义3.2.2线性点运算编程实例3.3全等级直方图灰度拉伸3.3.1灰度拉伸定义3.3.2灰度拉伸编程实例3.4直方图均衡化3.4.1直方图均衡化定义3.4.2直方图均衡化编程实例3.5直方图匹配3.5.1直方图匹配定义3.5.2直方图匹配编程实例3.6小结第4章几何运算4.1图像平移4.1.1图像平移定义4.1.2图像平移编程实例4.2图像镜像4.2.1图像镜像变换定义4.2.2图像镜像编程实现4.3图像缩放4.3.1图像缩放定义4.3.2灰度插值法4.3.3图像缩放编程实例4.4图像旋转4.4.1图像旋转定义4.4.2图像旋转编程实现4.5小结第5章数学形态学图像处理5.1图像腐蚀运算5.1.1图像腐蚀运算定义5.1.2图像腐蚀运算编程实例5.2图像膨胀运算5.2.1图像膨胀运算定义5.2.2图像膨胀运算编程实例5.3图像开运算与闭运算5.3.1图像开运算与闭运算定义5.3.2图像开运算编程实例5.3.3图像闭运算编程实例5.4击中击不中变换5.4.1击中击不中变换定义5.4.2击中击不中变换编程实例5.5小结第6章频率变换6.1二维离散傅里叶变换6.2快速傅里叶变换6.2.1快速傅里叶变换概述6.2.2快速傅里叶变换编程实例6.3幅度图像和相位图像6.4频率成分滤波6.4.1频率成分滤波原理6.4.2频率成分滤波编程实例6.5频率方位滤波6.5.1频率方位滤波原理6.5.2频率方位滤波编程实例6.6小结第7章图像平滑与去噪7.1噪声模型7.1.1噪声概述7.1.2噪声模型编程实例7.2均值滤波与中值滤波7.2.1均值滤波与中值滤波原理7.2.2均值滤波与中值滤波编程实例7.3灰度形态学滤波7.3.1灰度形态学原理7.3.2灰度形态学去噪原理7.3.3灰度形态学去噪编程实现7.4小波变换去噪7.4.1小波变换概述7.4.2小波变换去噪原理7.4.3小波变换去噪编程实例7.5高斯低通滤波7.5.1高斯低通滤波原理7.5.2高斯低通滤波编程实例7.6统计滤波7.6.1统计滤波原理7.6.2统计滤波编程实例7.7小结第8章边缘检测8.1模板算子法8.1.1模板算子法原理8.1.2模板算子法编程实例8.2高斯算子8.2.1高斯算子原理8.2.2高斯算子编程实例8.3Canny算子8.3.1Canny边缘检测原理8.3.2Canny算子编程实例8.4形态学边缘检测8.4.1形态学边缘检测原理8.4.2形态学边缘检测编程实例8.5小波变换边缘检测8.5.1小波变换边缘检测原理8.5.2小波变换边缘检测编程实例8.6金字塔方法8.6.1金字塔方法原理8.6.2金字塔方法编程实例8.7小结第9章图像分割9.1Hough变换9.1.1Hough变换原理9.1.2Hough变换编程实例9.2阈值法9.2.1自动阈值选择法原理9.2.2阈值分割法编程实例9.3特征空间聚类法9.3.1K-均值聚类法原理9.3.2ISODATA聚类法原理9.3.3特征空间聚类法编程实例9.4松弛迭代法9.4.1松弛迭代法原理9.4.2松弛迭代法编程实例9.5小结第10章图像压缩编码10.1哈夫曼编码10.1.1哈夫曼编码原理10.1.2哈夫曼编码编程实例10.2香农编码10.2.1香农编码原理10.2.2香农编码编程实例10.3香农-弗诺编码10.3.1香农-弗诺编码原理10.3.2香农-弗诺编码编程实例10.4行程编码10.4.1行程编码原理10.4.2行程编码编程实例10.5LZW编码10.5.1LZW编码原理10.5.2LZW编码编程实例10.6预测编码10.6.1DPCM原理10.6.2预测编码编程实例10.7傅里叶变换编码10.7.1傅里叶变换编码原理10.7.2傅里叶变换编码编程实例10.8小波变换编码10.8.1小波变换编码原理10.8.2小波变换编码编程实例10.9小结第11章彩色图像处理11.1彩色空间11.1.1RGB彩色空间和HSI彩色空间11.1.2彩色空间转换编程实例11.1.3彩色空间分量调整编程实例11.2伪彩色处理11.2.1伪彩色处理原理11.2.2伪彩色处理编程实例11.3彩色图像直方图均衡化11.3.1彩色图像直方图均衡化原理11.3.2彩色图像直方图均衡化编程实例11.4彩色图像平滑处理11.4.1彩色图像平滑处理原理11.4.2彩色图像平滑处理编程实例11.5彩色图像锐化处理11.5.1彩色图像锐化处理原理11.5.2彩色图像锐化处理编程实例11.6彩色图像边缘检测11.6.1彩色图像边缘检测原理11.6.2彩色图像边缘检测编程实例11.7彩色图像分割11.7.1彩色图像分割原理11.7.2彩色图像分割编程实例11.8小结

数字图像处理书中说的数字化，只有抽样和量化2步骤，

%原图像I = [1 2 1 4 3 ; 1 10 2 3 4 ; 5 2 6 8 8; 5 5 7 0 8; 5 6 7 8 9];x=double(I);x1=x;for i=2:4 for j=2:4 c=x(i-1:i+1,j-1:j+1); %取出3x3邻域 c=[ c(1,:) c(2,:) c(3,:)]; %整理成一行 m=median(c); %mm是中值 x1(i,j)=m; %中值赋给中心元素 endend x1%为了计算边缘像素,将原图像扩展为6x6填充0I = [0 0 0 0 0 0 0; 0 1 2 1 4 3 0; 0 1 10 2 3 4 0; 0 5 2 6 8 8 0; 0 5 5 7 0 8 0; 0 5 6 7 8 9 0; 0 0 0 0 0 0 0 ];x=double(I);%加权均值滤波3x3模板a = [ 1 1 1;1 2 1; 1 1 1]/10;for i=2:5 for j=2:5 c=x(i-1:i+1,j-1:j+1).*a; %与模板相乘 x2(i,j)=sum(sum(c))/9; %计算均值并赋值给像素(i,j) end end x2 = x2(2:5,2:5)

数字图像处理主要再两个领域，这里介绍空间域的处理操作。 空间域：根据图像像元数据的空间表示 f(x,y)进行处理 变换域：对图像像元数据的空间表示f(x,y)先进行某种变换，然后正对变换数据进行处理。 变换域处理一定有正变换和反变换。 空间域的处理方法有： 单波段操作 ， 点运算 邻域运算 多波段操作 ， 代数运算 剖面运算 对单幅图像像元进行的逐个像元计算。 直方图扩展(拉伸) 一般用于图像的整体增强 为了突出图像中感兴趣的目标或者灰度区间，抑制那些不感兴趣的灰度区域。 一般用于图像局部的灰度增强 分段拉伸 有很多方法 比如指数变换 对数变换（增强暗的部分，压缩暗的部分） 一般用于图像局部灰度增强：高斯拉伸 两边和中间压缩 平方根拉伸 暗的地方被拉伸 亮的地方被压缩 空间操作 图像裁剪【规则裁剪 不规则裁剪】 图像镶嵌 波段操作 波段提取 波段叠加 图像裁剪 根据我们的需要保留感兴趣的部分，去除其他区域。 如果不是最终的操作，此时需要尽可能比实际的研究区域略微大一点。 图像镶嵌 最大的特点是要无缝镶嵌。把多景相邻遥感影像拼成一块。 注意事项： 1、待镶嵌对图像在重叠去应该具有相似的色调、纹理等特征。 2、拼接线尽量选择在差异明显的自然地物交界处，如河流、山脊、路。 3、对拼接线两边附近的图像作匀色处理。 图像镶嵌步骤： 波段提取 从一个多波段的图像文件中提取某一个特定波段作为一个独立文件。 波段叠加 把同一个地理范围不同波段的文件合并为一个多波段文件。 求反 与 或 异或运算 二值形态学 灰度形态学 腐蚀 膨胀 开运算 闭运算 腐蚀 ：是一种消除边界点、使边界向内部收缩的过程，可以用来消除小且无意义的目标物。 开运算：使用同一个结构元素对图像先腐蚀再膨胀的运算。 闭运算：使用同一个结构元素对图像先膨胀再腐蚀的运算。 腐蚀：用结构元素b对输入图像f进行腐蚀。 膨胀 开运算：先腐蚀，后膨胀 闭运算：先膨胀，后腐蚀

你可以到书店买最新版的了，这个老版的有些工具都没有。。

分类: 电脑/网络 >> 软件 >> 多媒体软件 问题描述: 好的话 追加5分 解析: 随着数字技术的不断发展和应用，现实生活中的许多信息都可以用数字形式的数据进行处理和存储，数字图像就是这种以数字形式进行存储和处理的图像。利用计算机可以对它进行常现图像处理技术所不能实现的加工处理，还可以将它在网上传输，可以多次拷贝而不失真。 一、获得图像的方法 许多带有图像的文件都使用模拟图像如35mm幻灯片、透射片或反射片。要获得一个数字图像必须将图像中的像素转换成数字信息，以便在计算机上进行处理和加工。将模拟图像转换成数字图像的工作，通常可由扫描仪来完成。扫描仪测量从图片发出或反射的光，依次记录光点的数值并产生一个彩色或黑白的数字拷贝。这个图像被翻译成一系列的数字后存储在计算机的硬盘上或者其他的电子介质上，如可移动式硬盘，图形CD或记录磁带等。一旦图像被转换成数字文件，它就能够被电子化地从一台计算机传输到另一台计算机上。需了解的术语 模拟图像——一个以连续形式存储的数据。如在海边用传统相机拍摄的照片就是模拟图像。 数字图像——用二进制数字处理的数据（如通和断），如用数码相机拍摄的数字照片。 扫描仪——一个数字化的输入设备，产生比特图的拷贝，用以电子化地加工处理。 二、设计规划数字化的方法 一个应用范围广泛的软件可以支持数字化的图像处理，如产生数字图形，修改数字图片，进行一些诸如页面设计之类的技术加工，并将一些图素组合在一个图像中。 通过应用这些软件所产生的图像被分成为两大类，即矢量图形和位图图像。 矢量图形经常用于线段绘图，标识语句作图和任何需要平滑过渡边缘清晰的图像。矢量图形的一个优点就是它们能够被任意放大、缩小而不损失细节和清晰度，也不会扭曲。 位图图像通常是图片或照片一类的图像，如用扫描仪得到的图像。位图图像利用扫描仪中的软件将图片的信息“映射”到虚拟的图形栅格中对应的空间，彩色像素填充每一个小格中，由此组成整个图像。与矢量图形不同的是，如果没有非常好的图像质量，位图图像是不能被任意放大的。当图像扩大时，像素栅格尺寸也相应增加，清晰度就下降了。因此为了获得足够的图像细节，选择扫描位图图像的尺寸很重要。位图图像文件通常要比矢量图形文件大得多，因为再生图像时需要更多的信息。 用来描述图形图像文件的格式有许多，其中两个应用最广的是TIFF（Tagged Image File Format）格式和EPS（Ecapsulated Postscript）格式。TIFF是常用的位图图像格式，而矢量图形则类似于EPS文件。不同类型的图形图像文件能够被组合在一起，以一种通用的文件格式来设计和排版。 在设计排版完成以后，所有的图素都被集中在一个文件中，这个文件可包含存储于不同文件格式中的矢量图形和位图图像。这个文件可转换为输出设备所要求的光栅图形格式文件（一种位图形式）。输出设备中光栅的大小是固定的，它取决于输出设备的分辨率。此时文件中的所有图素，无论原来是什么格式，都将被位图化以便输出设备能够再现图像。 需要了解的术语 矢量图形——一种可以任意缩放但不损失细节的图形文件。 位图图像——一种以像素或点的格式进行存储的图像文件。 光栅图像处理器——是一种软硬件合一的设备，能将图形文件转换成输出所需的一系列点的数据。 分辨率——也称解像度，单位长度上像素的数量，常用单位是dpi（像素点／英寸）。 三、数字图像再现的方法 利用不同的技术可以在一台宽幅输出设备上产生数字图像，其中液体喷墨技术、静电技术、固体喷墨技术、热转换技术和照相技术是当今采用的几种主要的技术。 这里对几种技术做大致的介绍： 喷墨技术 根据需要通过施加压力迫使油墨滴落到需要产生图像的介质上。 连续性——油墨在压力下连续地形成墨滴的射流，喷射到需要形成图像的介质上。 热效应——在喷嘴口产生气泡，气泡的压力把墨滴推到介质上。 固态墨——油墨以固态形式存储，需要时将其熔化，用类似液态油墨喷射的方法印在介质上。 热敏蜡或热敏树脂转换技术 蜡或树脂用于胶片载体，通常是辊轴状的。蜡或树脂通过加热被转印到介质上，每一种颜色必须分开转印。 染料热升华技术 类似于热敏转换技术，当受控的热源发热时，热升华染料被蒸发从载体辊上转印到介质上去。 静电技术 特殊的介质上带有静电电荷的图像，静电吸引了彩色的微粒形成彩色图像，典型的静电打印机打出的图像每种颜色是分开的。 雾化溅射技术 单独放置的彩墨通过喷嘴直接喷溅到介质上去。 数字图像能够应用于纸介质、乙烯基薄膜介质、纤维织物、塑料和许多其他材料上，可根据需要选择最合适的输出设备和介质。 四、后处理 使用特殊的介质、油墨或滚压成像的图像，都能够经受得住日晒和日常气候条件变化的影响。同样，不干胶也给数字图像应用于备种物体表面提供了机会。你可以在公共汽车、飞机、建筑物、陶瓷制品、针织物等任何可以装饰图案的表面上看到数字图像。 数字图像技术正在改变我们处理图像的方式，它具备许多优点： 当它进入可视信息交流时，数字图像改变了原有习惯。几年前，成本、色彩、幅面和印刷周期是大幅面图像需求者所面对的四大难题。现在数字技术已经成功地进入角色，使得大幅面图像的制作比以往更加方便实用和实惠。 下面介绍数字图像技术是如何突破这四大难题的： 成本——数字打样或预印的成本都明显低于传统打样，使生产全彩色图像的短版活及单张打样的价格都在可接受范围内。 色彩——对于许多项目来说，传统打样实在是太贵了，而数字图像是一种色彩处理工艺，省去了昂贵的打样步骤。 尺寸——数字图像技术实际上可以处理任何尺寸的画面，现有输出设备的幅宽可以从几英寸到60英尺以上，对于更大的图片可以采用分片拼装的方法来完成。 印刷周期——数字图像处理是一个自动化的过程，可快速地运作和改变图像，利用数字图像技术不仅能够即要即得，而且可以分别修改图像内容和文字信息。◎

数字图像处理主要研究的内容有以下几个方面：　　1） 图像变换由于图像阵列很大,直接在空间域中进行处理,涉及计算量很大.因此,往往采用各种图像变换的方法,如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术,将空间域的处理转换为变换域处理,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）.目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性,它在图像处理中也有着广泛而有效的应用.　　2） 图像编码压缩图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数）,以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量.压缩可以在不失真的前提下获得,也可以在允许的失真条件下进行.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.因此,对图像分割的研究还在不断深入之中,是目前图像处理中研究的热点之一.　　5） 图像描述是图像识别和理解的必要前提.作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性,一般图像的描述方法采用二维形状描述,它有边界描述和区域描述两类方法.对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述.随着图像处理研究的深入发展,已经开始进行三维物体描述的研究,提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法.　　6） 图像分类（识别）图像分类（识别）属于模式识别的范畴,其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后,进行图像分割和特征提取,从而进行判决分类.图像分类常采用经典的模式识别方法,有统计模式分类和句法（结构）模式分类,近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视.

吕凤军读博的时候写的一本书吧，叫数字图像处理编程入门很薄的，讲C语言用win32 api进行简单图像处理你要是学过图像处理或者数学比较好，那还是先弄mfc吧，主要就是doc/view架构和gdi、位图的那几个类和api如果不会图像处理，和mfc一块学就有点挑战性了 请参考

本文同时发布在我的个人博客上： https://dragon_boy.gitee.io 一幅图像可定义为一个二维函数 ， 和 是空间坐标，在任何一对空间坐标 处的幅值 称为图像在该点处的强度或灰度。当 时有限的离散数值时，我们称该图像为数字图像。数字图像处理就是指借用计算机处理数字图像。数字图像由有限数量的元素组成，每个元素都有一个特定的位置和幅值，这些元素称为像素。 在不同亮度的边界，我们往往会感受到不同的亮度。，即带有毛边的亮度模式。 感知区域的亮度并不简单地取决于其强度，随着背景变量，所观察的物体的亮度看起来变暗了一些。 顾名思义。 这里只关注电磁波谱的可见光波段，可以分为6个主要区域：紫、蓝、绿、黄、橘黄、红。 人感受物体颜色由其反射光决定，物体吸收其它波长光的大部分能量。 没有颜色的光被称为单色光或无色光。单色光的唯一属性是它的强度。因为感知单色光的强度从黑色到灰色的变化，最后到白色，灰度级一词常用来表示单色光的强度。从黑到白的单色光的度量值范围通常称为灰度级，而单色图像常称为灰度图像。 当一副图像由物理过程产生时，其亮度值正比于物理源所辐射的能量，因此， 一定时非零和有限的：函数 可由两个分量来表征:(1)入射到观察场景的光源照射总量;(2)场景中物体所反射的光照总量。这两个分量分别称为入射分量和反射分量，且分别表示为 和 。两个函数作为一个乘积合并为 :其中，和零单色图像在任何坐标 处的强度表示为则 的取值范围为其中 和 。 区间 称为灰度级，实际情况下常令该区间为 ，其中 为黑色， 为白色。 为了产生一幅数字图像，我们需要把连续的感知数据(如电压波形)转化为数字形式，这种转化包含两种处理：取样和量化。图b的一维函数是沿AB的连续图像幅度值的曲线。我们沿线段AB等距地对该函数取样，结果如图c，接着量化灰度值。我们制作一个分为多个离散区间的灰度标尺，对每一个样本的灰度值进行比较，较其的灰度值置为最接近的标尺中的灰度值，取样和量化的结构如图d。 令 表示一幅具有两个连续变量 和 的连续图像函数，通过取样和量化操作，可以将其转换为数字图像。假如将其取样为一个阵列 ，该阵列包含M行和N列，这样，数字图像的原点的值是 （左上角）， 表示第一行的第二个样本。 由一幅图像的坐标张成的实平面部分称为空间域， 和 称为空间变量或空间坐标。 这里，我们将数字图像表示为矩阵形式：矩阵中的每个元素可以成为像素。数字化过程要求针对M、N和灰度级L做出判断。对于M和N，必须为正整数。出于存储和量化硬件的考虑，灰度级数典型地取为2的整数次幂，即我们假设离散灰度级时等间距的，区间是 内的整数。有时，由灰度值跨越的值域非正式地称为动态范围。这里，我们将图像系统的动态范围定为系统中最大可度量灰度和最小可度量灰度之比。作为一条规则，上限取决于饱和度，下限取决于噪声，同时，我们定义最高和最低灰度级间的灰度差为对比度，当有高动态范围时，则认为图像有高的对比度。 存储数字图像所需的比特数 为：时：下表是 和 取不同值是需要用来存储方形图像的比特数:直观来说，空间分辨率是图像中可辩别的最小细节的度量。在数量上，空间分辨率的度量可以表示为每单位距离线对数和每单位距离像素数。假设我们使用交替的黑白垂直线来构造一幅图形，线宽为 个单位，线对的宽度就是 ，每个单位距离有 个线对。广义的图像分辨率的定义是每单位距离可分辨的最大线对数量。每单位距离像素数是印刷和出版业常用的图像分辨率度量，在美国，这一度量通常使用每英寸点数(dpi)来表示。 类似地，灰度分辨率是指在灰度级中可分辨的最小变化。 内插是在诸如放大、收缩、旋转和几何校正等任务中广泛应用的基本工具。 比如，要将一幅大小为 像素的图像放大1.5倍，一种简单的放大方法是创建一个假想的 网格，它与原始图像有相同的间隔，然后将其收缩，使它准确地和原图像匹配。收缩后的 网格的像素间隔要小于原图像的像素间隔，为了对覆盖的每一个点赋予灰度值，我们在原图像中寻找最接近的像素，并把该像素的灰度赋予 网格中的新像素。当完成对网格覆盖的所有点的灰度赋值后，就把图像扩展到原来规定的大小，得到放大后的图像。 上述方法称为最近邻内插值，但这个方法不常使用，因为会造成极为严重的失真。更为使用的方法使双线性插值，我们使用4个最邻近去估计给定位置的灰度， 表示要赋予的灰度值：其中，4个系数可由4个邻近点写出的未知方程确定。 另一个复杂度较高的方法是双三次插值，包含16个邻近点：其中，16个系数可由16个邻近点写出的未知方程确定。 位于 处的像素 有4个水平和垂直的相邻像素：这组像素称为 的4邻域，用 表示。 的4个对角相邻像素的坐标如下：用 表示。这些点和4个邻点一起称为 的8邻域，用 表示。 令 是用于定义邻接性的灰度值集合。在灰度图像中，例如灰度级为0-255的临界像素中， 可能是256个值中的任何一个子集。考虑3种邻接： 邻接用来消除 邻接的二义性。 从像素 到像素 的通路是特定的像素序列：是 的坐标， 是 的坐标，之间相邻像素是邻接的。 是通路的长度。根据相邻像素的邻接方式可以来命名通路名。 令 是图像中的一个像素子集，如果 的全部像素之间存在一个通路，则 和 在 中连通。对于 中任意像素 ， 中连通到该像素的像素集称为 的连通分量。如果 只有一个连通分量，则集合 称为连通集。 令 是图像的一个像素子集。如果 是连通集，则 称为一个区域。两个区域如果联合成一个连通集，那么它们称为邻接区域。 像素 和 的欧式距离：城市街区距离：棋盘距离：图像可以等价地被看成是矩阵。阵列和矩阵间地操作是有区别的。矩阵乘法不必多说，而阵列乘法是每个像素相对应的乘法。 图像处理方法的最重要分类之一是它是线性的还是非线性的。考虑一般的算子 ，该算子对给定的输入图像 ，产生一幅输出图像 ：如果则 是一个线性算子。反之是非线性操作(比如求最大值操作)。 即两个阵列间的加减乘除操作（两个图像的大小要相同）。 分为三类：（1）单像素操作。（2）邻域操作。（3）几何空间变换。 在数字图像中执行的最简单的操作就是以灰度为基础改变单个像素的值：其中， 是原图像中像素的灰度， 是处理后的图像中相应像素的灰度。 令 代表图像 中以任意一点 为中心的一个邻域的坐标集。邻域处理在输出图像 中的相同坐标处生成一个相应的像素，该像素的值由输入图像中坐标 内像素经指定操作决定。 几何变换由两个基本操作组成：（1）坐标的空间变换。（2）灰度内插，即对空间变换后的像素赋灰度值。 坐标变换：是源图像中像素的坐标， 是变换后图像像素的坐标。 是变换矩阵。 灰度内插的方法在之前提到过(双线性内插，双三次内插)。 图像配准： 比如对图像进行放射变换时，对四个角生成约束点，变换这些约束点可以对图像进行配准操作。 除在空间域对处理外，还可以在频域进行处理。

u2003u2003本文主要通俗介绍了数字图像基础概念、图像处理技术划分、技术起源及应用场景、成像技术等 什么是数字图像呢？ u2003u2003 数字图像 ：一幅图像可以定义为一个二维函数 ，其中 和 是空间(平面)坐标，而在任何一对空间坐标( , )处的幅值 称为图像在该点处的 强度 或 灰度 。当 ， 和灰度值 是有限的离散数值时，我们称该图像为数字图像。数字图像由有限数量的元素组成，每个元素都有其特定位置和幅值，这些元素称为 画图元素 、 图像元素 或 像素 。 u2003u2003这是因为：人类的感知仅限于电磁波谱的视觉波段，而成像机器几乎可以覆盖从伽马射线到无线电波的整个电磁波谱。数字图像处理能够对非人类所习惯的那些图像源进行加工。 u2003u2003AI(人工智能)主要分为感知、理解、决策三部分。而其中的理解，在图像处理和计算机视觉中被称作 图像分析 (或者叫做 图像理解 )。国际上做这个方向比较出名的就是斯坦福大学人工智能实验室（SAIL）主管李飞飞教授。而所谓的理解，就是理解图像背后的深层次含义，最终目标是像人一样，看一张老照片，可能会让你留下眼泪(所包含的信息量巨大)。现在李飞飞团队所做的成果能够理解各各物品之间的事物关系。如下图所示： u2003u2003对图像的处理也分为三个等级： 低级处理 、 中级处理 、 高级处理 。 u2003u2003 低级处理 ：主要是对图片进行一些简单的操作，像降低噪声、增强对比度和图像尖锐化。降低噪声可以用滤波。图像增强的原则是处理某个给定的图像，使其结果较源图像更便于后续的操作与应用，主要解决由于图像的灰度级范围较小造成的对比度较低的问题，目的就是将输出图像的灰度级放大到指定的程度，使得图像中的细节看起来增加清晰。锐化图像特征，如：边缘(edges)、边界(boundaries)、对比度(contrast)等，使得图像获得更好的显示效果或更便于图像分析。 u2003u2003 中级处理 ：涉及诸多任务，如把一副图像分为不同区域或目标，也就是 图像分割 领域做的事情，以使得其更好被识别，分类，也可以称之为 目标检测 。说到这个就来感受一下成果： u2003u2003 高级处理 ：也就是上文说到的理解图像，为什么理解这么难呢？因为人类都很难做到这件事情，就像一万个读者眼中，就有一万个哈姆雷特。虽然数字图像处理这一领域建立在数学和概率公式表示的基础之上，但人的直觉和分析在选择一种技术而不选择另一种技术时会其核心作用。其实整个科学领域都是这样。 u2003u2003早在20世纪20年代就有数字图像处理这一概念，而到最近才发展迅速的根本原因是因为数字图像要求非常大的存储和计算能力，因此数字图像处理领域的发展必须依靠数字计算机及数据存储、显示和传输等相关支撑技术的发展。而计算机计算能力的提升也是现在AI发展起来的根本原因。很多技术在二十年前就有人提出来，而当代这些学者添砖加瓦将其效果做地更加惊艳。 u2003u2003如上图这张月球的图片，所有信息都隐藏在像素点里面，但是你怎么提取有效信息呢？举个更加易懂的例子： u2003u2003通过墙壁漫反射的光影，重建原始画面。 u2003u2003左边的是原图，中间的是漫反射图，右边的是通过漫反射图重建的图片。 文章名称：Computational periscopy with an ordinary digital camera 文章链接： https://www.nature.com/articles/s41586-018-0868-6 u2003u2003计算机方法用于增强对比度，或将灰度编码为彩色，以便于解释工业、医学及生物科学等领域中的X射线图像和其它图像。图像处理技术也成功应用在天文学、考古学、生物学、核医学、法律实施(难不成是文字识别？不是很懂)、国防及工业领域。 u2003u2003说了这多数字图像处理，那图像从哪里来呢？也就是成像技术。主要有伽马射线成像、X射线成像、血管照相术、紫外波段成像、可见光及红外波段成像、微波波段成像、声波成像等等。设计太多知识，我也整不明白，各位观众老爷想了解的，自行百度关键字吧。 u2003u2003说白了图像就是由一堆数字，那么当然可以由计算机直接凭空产生。这里就设计到计算机图形学，再结合图像处理，得到另外一个领域：三维建模。

数字图像处理（digital image processing），是利用计算机对图像进行去除噪声、增强、恢复、分割、提取特征等的理论、方法和技术。图像处理是利用计算机和实时硬件实现的，也被称为计算机图像处理（computer image processing）。在人们的日常生活中，图像处理已经得到广泛的应用。如：利用指纹、虹膜、面部特征等进行身份识别； 自动售货机钞票的识别；电脑成像技术等。在医学领域，如：显微镜照片； X射线透视； X射线CT（Computer Tomograph，计算机断层摄像）等。方法/步骤数字图像处理的目的：数字图像处理是利用计算机的计算，实现与光学系统模拟处理相同效果的过程。⑴提高图像的视觉质量，以达到赏心悦目的目的。例如：去除称之为噪声等图像质量的退化因素； 改变图像的亮度、颜色； 增强图像中的某些成份、抑制某些成份； 对图像进行几何变换等，从而改善图像的质量，以达到各种想要的艺术效果。⑵提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，以便于计算机分析。如：频域特性、 纹理特性、 灰度/颜色特性、 边界/区域特性、 形状/拓扑特性 关系结构等。⑶对图像数据进行变换、编码和压缩，以便于图像的存储和传输。数字图像处理的内容—图像获取、表示和表现：过程：是把模拟图像信号转化为计算机所能接受的数字形式，数字图像显示和表现。包括：摄取图像、光电转换及数字化。图像增强（Image Enhancement）：图像增强技术是改善图像视感质量所采取的一种重要手段。包括：去除图像噪声，增强图像对比度等。图像增强本事并没有增加原始资料所包含的信息，仅仅是把图像某些部分的特征更加强调罢了。图像增强的算法通常是交互式的。图像恢复（Image Restoration）：图像恢复是指在图像退化（图像品质下降）的原因已知时，对图像进行校正，重新获得原始图像的过程。图像恢复最关键的是对每一种退化都需要建立一个合理的模型。退化模型和特定数据一起描述了图像的退化，因此恢复技术是基于模型和数据的图像恢复，其目的是试图将受污染或降质的图像带回到原本不受污染的状况下所应得的干净图像，产生一个等价于理想成像系统获得的图像。虽然图像恢复与图像增强都会造成视觉上较佳的感受，但后者更关心的是图像特征增强或抽取，而不是去除退化或污染。图像重建（Image Reconstruction）：图像重建：是由几个一维的图像投影来重建出更高维的物体图像。它与图像增强、图像恢复等不同。图像重建是指从数据到图像的处理，即输入的是某种数据，经过处理后得到的结果是图像。一个图像的取得是以平行的X光或者其他的放射穿透光束照射物体，并在物体的背面接收此投影，接着在同一平面上改变光束照射的角度以获得不同的投影，再以某些重建算法将这些投影组合成物体的一个横剖面图像。这种技术主要用于医学图像、雷达图像处理、天文学星象观测、地质研究及无损压缩等。图像压缩（Image Compression）：图像压缩：是降低代表数字图像所需要的数据量，可以减少图像传输时间以及存储空间。编码是实现图像压缩的重要手段。编码目的有三个： ①减少数据存储量。 ②降低数据率以减少传输带宽。 ③压缩数据量，便于特征提取，为后续识别作准备。第一代编码是以去除冗余为基础的编码方法，如PCM、DPCM、ΔM、DCT、DFT、W-H变换编码以及以此为基础的混合编码法。第二代编码法多为20世纪80年代以后提出的，如Fractal编码法、金字塔编码法、小波变换编码法、模型基编码法、基于神经网络的编码法等等。这些编码方法有如下特点： ①充分考虑人的视觉特性。 ②恰当地考虑对图像信号的分解与表述。 ③采用图像的合成与识别方案压缩数据。图像分割（Image Segmentation）：图像分割就是把图像分成区域的过程。目前，大部分图像的自动分割还需要人工提供必须的信息来帮助识别，只有一部分领域开始使用。如印刷字符自动识别（OCR），指纹识别等。图像智能分析（Image Analysis）：图像智能分析是试图从图像中分割、提取并描述某些特征，从而有利于计算机对图像的识别和理解，以产生有用的信息。①能从含有许多不相干细节的背景中找到所需的信息。②能从范例中学习并将所学知识应用推广到其他状况中。③能从不完整的资料中推断出完整的信息。

看了点理论知识之后，用matlab编程实现一下，这样可以加深理解。学图像处理最终肯定是要自己做实验的，所以编程很重要。matlab的语法很简单，只要有一点编程基础就很容易上手。

1、数字图像处理，即数字，将图像转化为数字的形式，对图像做处理，我们平时所见到的图像，在计算机中都是一组数字，当通过相机捕获现实世界的景物时，相机会捕获现实世界的光源信号，并转化为数字信号保存到存储器上，当显示时，GPU会根据这些数字信息，并控制LRT将其绘制到屏幕上，呈现出来！ 2、一幅图像可以定义成一个二维空间函数，即s = f(x,y)，s是二维空间，x和y是空间中的坐标，f是位于二维空间中x和y坐标处的灰度值(为什么说是灰度值？因为这里是用单字节表示，即单通道)！并且当x和y位于的s空间坐标处的f值是有限的离散数值(自然整数)时才可以称为数字图像！这里有限的大小是指固定的，为什么这么说？因为在计算机当中，是以字节作为基本单位来描述数据的，当把一幅图像转化成一组数据时，这组数据里的每个数组大小都是以一个字节作为基本单位存储到存储单元中的，上限值是一个字节的取值范围：2~8次方 = 256，并且每个数组对应着图像的各个颜色信息！

数字图像处理的常用方法：图像变换、图像编码压缩、图像增强和复原、图像分割、图像分类（识别）、图像描述。1、图像变换：由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，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）。目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。2、图像编码压缩：图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。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。因此，对图像分割的研究还在不断深入之中，是目前图像处理中研究的热点之一。5、图像描述：图像描述是图像识别和理解的必要前提。作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性，一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。随着图像处理研究的深入发展，已经开始进行三维物体描述的研究，提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。6、图像分类（识别）：图像分类（识别）属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法（结构）模式分类，近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。

图像处理主要和模式识别及图像理解系统的研究相联系,如文字识别、医学图像处理、遥感图像的处理等。 （1）数字图像处理的信息大多是二维信息，处理信息量很大。如一幅256×256低分辨率黑白图像，要求约64kbit的数据量；对高分辨率彩色512×512图像，则要求768kbit数据量；如果要处理30帧/秒的电视图像序列，则每秒要求500kbit～22.5Mbit数据量。因此对计算机的计算速度、存储容量等要求较高。 （2）数字图像处理占用的频带较宽。与语言信息相比，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，这就对频带压缩技术提出了更高的要求。 （3）数字图像中各个像素是不独立的，其相关性大。在图像画面上，经常有很多像素有相同或接近的灰度。就电视画面而言，同一行中相邻两个像素或相邻两行间的像素，其相关系数可达0.9以上，而相邻两帧之间的相关性比帧内相关性一般说还要大些。因此，图像处理中信息压缩的潜力很大。 （4）由于图像是三维景物的二维投影，一幅图象本身不具备复现三维景物的全部几何信息的能力，很显然三维景物背后部分信息在二维图像画面上是反映不出来的。因此，要分析和理解三维景物必须作合适的假定或附加新的测量，例如双目图像或多视点图像。在理解三维景物时需要知识导引，这也是人工智能中正在致力解决的知识工程问题。 （5）数字图像处理后的图像一般是给人观察和评价的，因此受人的因素影响较大。由于人的视觉系统很复杂，受环境条件、视觉性能、人的情绪爱好以及知识状况影响很大，作为图像质量的评价还有待进一步深入的研究。另一方面，计算机视觉是模仿人的视觉，人的感知机理必然影响着计算机视觉的研究。例如，什么是感知的初始基元，基元是如何组成的，局部与全局感知的关系，优先敏感的结构、属性和时间特征等，这些都是心理学和神经心理学正在着力研究的课题。

图像处理包含在用ccd采集前的各种镜片对图像的一些处理。举个例子：用光学器件就直接可以获得图像的傅里叶频谱，在做光学实验时经常是用镜片处理的图像，这些都是模拟域的变换，不是数字域的。经过CCD/CMOS采集后就转到了数字域，之后的图像处理就是数字图像处理啦。计算机行业的都是数字图像处理；物理上的光学实验中，使用各种透镜、棱镜做的图像处理那是模拟图像处理。1、图像处理（imageprocessing），用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值称为灰度值。图像处理技术的一般包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。常见的系统有康耐视系统、图智能系统等，目前是正在逐渐兴起的技术。2、数字图像处理（DigitalImageProcessing）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三个因素的影响：一是计算机的发展；二是数学的发展（特别是离散数学理论的创立和完善）；三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。扩展资料发展概况数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，获得了非凡的成果，为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动了数字图像处理这门学科的诞生。在以后的宇航空间技术，如对火星、土星等星球的探测研究中，数字图像处理技术都发挥了巨大的作用。数字图像处理取得的另一个巨大成就是在医学上获得的成果。参考资料来源：百度百科-数字图像处理参考资料来源：百度百科-图像处理

数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，获得了非凡的成果，为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动了数字图像处理这门学科的诞生。在以后的宇航空间技术，如对火星、土星等星球的探测研究中，数字图像处理技术都发挥了巨大的作用。数字图像处理取得的另一个巨大成就是在医学上获得的成果。1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置，也就是我们通常所说的CT（Computer Tomograph）。CT的基该方法是根据人的头部截面的投影，经计算机处理来重建截面图像，称为图像重建。1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT装置，获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。1979年，这项无损伤诊断技术获得了诺贝尔奖，说明它对人类作出了划时代的贡献。与此同时，图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就，属于这些领域的有航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等，使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。随着图像处理技术的深入发展，从70年代中期开始，随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，数字图像处理向更高、更深层次发展。人们已开始研究如何用计算机系统解释图像，实现类似人类视觉系统理解外部世界，这被称为图像理解或计算机视觉。很多国家，特别是发达国家投入更多的人力、物力到这项研究，取得了不少重要的研究成果。其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的视觉计算理论，这个理论成为计算机视觉领域其后十多年的主导思想。图像理解虽然在理论方法研究上已取得不小的进展，但它本身是一个比较难的研究领域，存在不少困难，因人类本身对自己的视觉过程还了解甚少，因此计算机视觉是一个有待人们进一步探索的新领域。数字图像处理在国民经济的许多领域已经得到广泛的应用。农林部门通过遥感图像了解植物生长情况，进行估产，监视病虫害发展及治理。水利部门通过遥感图像分析，获取水害灾情的变化。气象部门用以分析气象云图，提高预报的准确程度。国防及测绘部门，使用航测或卫星获得地域地貌及地面设施等资料。机械部门可以使用图像处理技术，自动进行金相图分析识别。医疗部门采用各种数字图像技术对各种疾病进行自动诊断。数字图像处理在通信领域有特殊的用途及应用前景。传真通信、可视电话、会议电视、多媒体通信，以及宽带综合业务数字网（B-ISDN）和高清晰度电视（HDTV）都采用了数字图像处理技术。图像处理技术的应用与推广，使得为机器人配备视觉的科学预想转为现实。计算机视觉或机器视觉迅速发展。计算机视觉实际上就是图像处理加图像识别，要求采用十分复杂的处理技术，需要设计高速的专用硬件。数字图像处理技术在国内外发展十分迅速，应用也非常广泛，但是就其学科建设来说，还不成熟，还没有广泛适用的研究模型和齐全的质量评价体系指标，多数方法的适用性都随分析处理对象而各异。数字图像处理的研究方向是建立完整的理论体系。

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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。

1、数字图像处理，即数字，将图像转化为数字的形式，对图像做处理，我们平时所见到的图像，在计算机中都是一组数字，当通过相机捕获现实世界的景物时，相机会捕获现实世界的光源信号，并转化为数字信号保存到存储器上，当显示时，GPU会根据这些数字信息，并控制LRT将其绘制到屏幕上，呈现出来！2、一幅图像可以定义成一个二维空间函数，即s=f(x,y)，s是二维空间，x和y是空间中的坐标，f是位于二维空间中x和y坐标处的灰度值(为什么说是灰度值？因为这里是用单字节表示，即单通道)！并且当x和y位于的s空间坐标处的f值是有限的离散数值(自然整数)时才可以称为数字图像！这里有限的大小是指固定的，为什么这么说？因为在计算机当中，是以字节作为基本单位来描述数据的，当把一幅图像转化成一组数据时，这组数据里的每个数组大小都是以一个字节作为基本单位存储到存储单元中的，上限值是一个字节的取值范围：2~8次方=256，并且每个数组对应着图像的各个颜色信息！

进行数字图像处理的软件如下： 1、LabVIEW。LabVIEW具有强大的数据采集功能，对很多摄像机有很好的支持，带有NIVision视觉开发模块，能方便地实现很多的功能。 2、VC加加系列。VC加加在现在工业上应用很广泛，工业相机制作厂商都给出了VC开发包。VC加加有很多开源的库的支持，使得VC加加的功能很强大。 3、Delphi。Delphi提供了各种开发工具，包括集成环境、图像编辑，以及各种开发数据库的应用程序。

答：数字图像处理(Digital Image Processing)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。数字图像处理的主要内容包括：1、图像变换：由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，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）。目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。2、图像编码压缩：图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。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。因此，对图像分割的研究还在不断深入之中，是目前图像处理中研究的热点之一。5、图像描述：图像描述是图像识别和理解的必要前提。作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性，一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。随着图像处理研究的深入发展，已经开始进行三维物体描述的研究，提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。6、图像分类（识别）：图像分类（识别）属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法（结构）模式分类，近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。

图像处理(image processing)，用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。 基本内容 图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值为一整数，称为灰度值。图像处理技术的主要内容包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。 常见的处理有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割和图像分析等。图像处理一般指数字图像处理。虽然某些处理也可以用光学方法或模拟技术实现,但它们远不及数字图像处理那样灵活和方便,因而数字图像处理成为图像处理的主要方面。

第1章 概论1.1 数字图像处理的基本概念1.1.1 图像与图形1.1.2 数字图像处理的概念1.1.3 数字图像处理的特点1.2 数字图像处理技术的发展和应用1.2.1 图像处理技术的发展1.2.2 图像处理技术的应用1.3 图像的数字化过程1.3.1 采样1.3.2 量化1.4 数字图像处理的主要技术1.4.1 图像变换技术1.4.2 图像增强技术1.4.3 图像平滑技术1.4.4 边缘锐化技术1.4.5 图像分割技术1.4.6 图像编码技术1.4.7 图像识别技术1.5 拓展学习1.6 练习第2章 数字图像处理基础2.1 数字图像处理的色彩学原理2.1.1 色彩的基本概念2.1.2 色彩模型2.2 人眼视觉模型与图像质量评价2.2.1 人眼视觉特征2.2.2 人眼视觉模型2.2.3 图像质量评价2.3 数字图像处理系统2.3.1 数字图像处理系统的组成2.3.2 数字图像处理硬件系统2.3.3 图像处理的软件系统2.4 数字图像类型2.4.1 二值图像2.4.2 灰度图像2.4.3 索引图像2.4.4 RGB图像2.5 图像文件格式2.5.1 JPEG格式2.5.2 TIFF格式2.5.3 BMP格式2.5.4 GIF格式2.5.5 PCX格式2.6 拓展学习2.7 练习第3章 图像变换3.1 图像的几何变换3.1.1 图像平移3.1.2 图像镜像3.1.3 图像缩放3.1.4 图像旋转3.2 图像的正交变换3.2.1 傅里叶变换3.2.2 离散余弦变换3.2.3 哈尔变换3.2.4 沃尔什变换3.2.5 小波变换3.3 拓展学习3.4 练习与实验3.4.1 练习3.4.2 实验第4章 图像压缩编码4.1 图像压缩4.1.1 图像压缩的概念4.1.2 图像压缩的原理4.1.3 图像压缩的分类4.2 图像的编码4.2.1 统计编码4.2.2 预测编码4.2.3 变换编码4.2.4 分形编码4.3 图像压缩标准4.3.1 JPEG标准4.3.2 JPEG2000标准4.4 拓展学习4.5 练习与实验4.5.1 练习4.5.2 实验第5章 Photoshop CS4基础5.1 Photoshop桌面环境5.1.1 工作区组成5.1.2 工作区设置5.2 图像编辑基础5.2.1 图像的创建与打开5.2.2 图像的存储与关闭5.2.3 图像窗口的基本操作5.2.4 颜色设置5.2.5 图像的移动5.2.6 还原和重做5.2.7 图像缩放显示5.2.8 屏幕显示模式5.2.9 辅助工具的使用5.3 拓展学习5.4 练习与实验5.4.1 练习5.4.2 实验第6章 选区建立与编辑6.1 选区的建立6.1.1 选框工具6.1.2 套索工具6.1.3 魔棒工具6.1.4 快速选择工具6.1.5 色彩范围6.1.6 快速蒙版6.2 选区的编辑6.2.1 选区的移动6.2.2 选区的修改6.2.3 选区的保存与载入6.3 拓展学习6.4 练习与实验6.4.1 练习6.4.2 实验第7章 绘图与修饰7.1 图像裁剪与变换7.1.1 裁剪工具7.1.2 切片工具7.1.3 对象变换7.2 绘图与编辑7.2.1 绘画7.2.2 修复7.2.3 图章7.2.4 历史记录画笔7.2.5 擦除7.2.6 填充7.2.7 图像渲染7.3 图像色彩校正7.3.1 色调调整7.3.2 色彩调整7.3.3 特殊颜色效果7.4 拓展学习7.5 练习与实验7.5.1 练习7.5.2 实验第8章 文字、路径与矢量图形8.1 文字的创建与编辑8.1.1 文字的创建8.1.2 文字的编辑8.2 路径的创建与编辑8.2.1 初识路径8.2.2 创建路径8.2.3 选择路径8.2.4 编辑路径8.2.5 管理路径8.2.6 路径面板的使用8.2.7 路径与文字8.3 形状的绘制与应用8.3.1 绘制形状8.3.2 编辑形状8.3.3 管理形状8.4 拓展学习8.5 练习与实验8.5.1 练习8.5.2 实验第9章 图层与图层样式9.1 图层的基本操作9.1.1 初识图层9.1.2 图层的基本操作9.1.3 图层面板9.1.4 图层混合模式9.1.5 管理图层9.2 图层样式9.2.1 应用样式9.2.2 管理预设样式9.2.3 设置图层样式9.2.4 操作图层样式9.3 拓展学习9.4 练习与实验9.4.1 练习9.4.2 实验第10章 蒙版与通道10.1蒙版10.1.1 蒙版的类型10.1.2 蒙版的应用10.2 通道10.2.1 通道的概念10.2.2 通道的分类与作用10.2.3 通道的操作及实例10.3 拓展学习10.4 练习与实验10.4.1 练习10.4.2 实验第11章 滤镜11.1 滤镜概述11.1.1 滤镜简介11.1.2 智能滤镜11.1.3 滤镜库11.2 内置滤镜的应用11.2.1 特殊滤镜11.2.2 风格化滤镜11.2.3 画笔描边滤镜11.2.4 模糊滤镜11.2.5 扭曲滤镜11.2.6 锐化滤镜11.2.7 视频滤镜11.2.8 素描滤镜11.2.9 纹理滤镜11.2.10 像素化滤镜11.2.11 渲染滤镜11.2.12 艺术效果滤镜11.2.13 杂色滤镜11.2.14其他滤镜11.3 拓展学习11.4 练习与实验11.4.1 练习11.4.2 实验第12章 3D功能应用12.1 3D功能概述12.2 3D功能的应用12.2.1 3D图层12.2.2 3D工具组12.2.3 3D面板12.2.4 3D图像编辑12.3 拓展学习12.4 练习与实验12.4.1 练习12.4.2 实验

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。

一个是平面图像（就是照片）另一个是有声图像（就是视频），用的是不同的图像处理软件

数字图像处理学学习内容：绪论、图像、图像系统与视觉系统、图像处理中的正交变换、图像增强、图像编码、图像复原、图像重建、图像分析、数学形态学原理、模式识别的理论和方法。1、数字图像数字图像，又称为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。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。2、数字图像处理包括内容图像数字化；图像变换；图像增强；图像恢复；图像压缩编码；图像分割；图像分析与描述；图像的识别分类。3、数字图像处理系统包括部分输入（采集）；存储；输出（显示）；通信；图像处理与分析。4、从“模拟图像”到“数字图像”要经过的步骤图像信息的获取；图像信息的存储；图像信息处理；图像信息的传输；图像信息的输出和显示。5、数字化图像的数据量与哪些因素有关图像分辨率；采样率；采样值。6、图像的数字化的过程以及影响过程：采样；量化。影响：采样是将空间上连续的图像变换成离散的点，采样频率越高，还原的图像越真实。量化是将采样出来的像素点转换成离散的数量值，一幅数字图像中不同灰度值的个数称为灰度等级，级数越大，图像越是清晰。

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.

哥，你不知前景为何要研究这个方向？将来工作不对口，或者这个方向前景不好，你怪谁去？

图像处理属于什么专业 电子信息类或者计算机类或者模式识别与智能系统类 想学数字图像处理的研究生是属于哪个专业 通信与信息系统 信号与信息处理 模式识别与智能系统 控制理论与控制工程 这些专业都在做图像处理而且属于不同的学院 电子与通信学院 自动化学院,但是要看导师让不让你做,龚当然你要选研究课题里有图像处理的导师,才可以.专业和研究不是一回事.还有计算机学院 的专业 就是 计算机技术及其应用 图像处理属于哪个专业 电子信息类或者计算机类或者模式识别与智能系统类 图像处理或者说PS只是一个软件的应用，它是平面设计，动画设计，网页设计，室内设计等都需要的一个软件，一项技能而已，好像并不存在专门的图像处理专业，但有专门从事图像处理的工作，比如影楼里专门修图的。图像处理工程师是学什么专业的？？ CG即计算机图形学。 计算机图形学(puter Graphics，简称CG)是一种使用数学算法将二维或三维图形转化为计算机显示器的栅格形式的科学。简单地说，计算机图形学的主要研究内容就是研究如何在计算机中表示图形、以及利用计算机进行图形的计算、处理和显示的相关原理与算法。u25aa 智能CAD u25aa 美术与设计 u25aa 计算机设计学 u25aa 计算机动画艺术 u25aa 科学计算可视化 u25aa 虚拟现实 u25aa 虚拟现实应用u25aa 地理信息系统 u25aa 用户界面 数字图像处理将来有什么用啊？（请该专业人事回答，谢谢） 可以这样说，选择了数字图像处理这个研究方向作为终身的目标，天赋＋兴趣＋努力，你将拥有了开启未来最前沿，最富活力技术的钥匙。人类获取的信息80％以上来自于视觉，但目前让机器来处理这些信息才刚刚开始呀，同志们要努力！（1）数字图像处理是交叉学科。是未来技术向智能化发展的最富有前景，也最富有挑战的领域。其研究的领域博大精深，应用领域十分广泛，每个领域都可以让你安身立命一辈子，呵呵，我给你举点你熟悉一点的通俗的例子。在你目前就读的电信专业来说，考虑到发送端要传输的东西（视频流）容量实在是太大，而用于传输的通道（带宽）总是不够用，想要把要传输的东西在无损或不丢失太重要信息的情况下弄得更小一点（压缩编码），然后在接收端解码以恢复原来信号的原貌。那么就产生了数字图像处理的典型应用：【图像压缩和传输（或者叫着图像通信也可以）】（如：静态图像JPEG压缩标准；动态MPEG标准，电信上类似的标准是H.264，娱乐上的MP4也属于这方面），主要研究内容是研发更有效的图像的编解码算法（现在已经有很多硬件实现的编解码芯片了，具体性能指标和适用的标准不同）；而你所熟知的生物识别为数字图像处理在【信息安全】领域的应用（包含指纹识别、虹膜识别、人脸识别等），当然交通系统使用的车牌识别也是类似的技术。通用模式是：图像预处理（如去噪、增强等）＋不变特征提取＋与特征库中特征进行匹配＝识别；而真正集中了最先进软硬件数字图像处理的应用领域是（杀人的和救人的，呵呵）：【军事】：首先图像数据类型上包含所有的成像频段能获取的影像（如无线电（雷达成像）、红外、可见光、紫外、X线。。。你把电磁光谱拉开看就明白），用声音回波来成像也可以，如声纳。千万不要片面地理解图像就是可见光成像，那是人眼的局限，呵呵。主要包含这些研究内容：目标捕获目标锁定目标跟踪【医疗影像处理】：CT成像，核磁共振MRI，超声，X线成像。。。主要研究内容：图像去噪，图像增强，图像识别，3维可视化等等【机器人视觉】：啊，现在的机器人还很笨呀，能自己绕开障碍物已经是了不起了，努力呀，同仁们。（2）既然是交叉前沿学科，你需要掌握的基础知识还真不少。【数理基础】非常重要：本科里面的高等数学、线性代数、概率统计当然是最基本的啦；研究生（硕博）数理课程：矩阵理论；随机过程；泛函要学好，特别是前两门；【专业课程】：信号系统；数字信号处理（特别要弄清楚傅立叶理论）；（研究生课程）现代数字信号处理（推荐：张贤达，清华出版）；当然进阶的化，学好小波变换理论也是相当不错的（这个需要很好的泛函数理基础）；人工智能与神经网络学学也不错。【英语】：呵呵，我们不得不承认现在数字图像处理邻域，西方科技还是要先进一些，努力学好英语吧，调研资料的时候你会很轻松，另外做学术交流的时候你也会比较从容。。。【计算机应用】：光有想法，不能实现自己的想法会沦为纸上谈兵，好好提高自己的工程技术能力吧，要把数据结构，C/C＋＋学好喔，编程方面建议多用STL。我跟你写这么多不是为了你那点分数来的，是看你对这方面感兴趣，居然在百度来提问，嗯，不错，也许希望你继续在这个领域努力，不过要有心理准备喔，要特别能吃苦和持之以恒。祝你好运！PS：我以前是做杀人方面的数字图像处理，现在是做救人方面的医学影像技术。你才刚刚开始，未来的路还很长，要学的还很多，希望我说的对你有帮助，而又不至于让你知难而退（打击你）。也希望看到更多对这一领域感兴趣的人出现。当然，这几行文字难以对数字图像处理领域有更多的了解，我尽量让你看到一个大轮廓吧。 图像处理的专业是什么 图像处理也就等于学PHOTOSHOP，图像处理或者说PS只是一个软件的应用，它是平面设计，动画设计，网页设计，室内设计等都需要的一个软件，一项技能而已，好像并不存在专门的图像处理专业，但有专门从事图像处理的工作，比如影楼里专门修图的。 计算机有哪些专业啊，图像处理是不是其中的专业呢 图像处理可以是平面设计类的，算计算机的一个分类吧 图像处理属于什么专业 正确来说应该属于多媒体艺术设计或视觉传达下属的专业． 数字图像处理究竟属于计算机专业还是电子通信专业？？ 两方面都涉及，但是方向不同