不同领域的人对图像的概念有着不同的理解。从工程学角度上讲，“图”是物体透射或反射光的分布；“像”是人的视觉系统对图的接收在大脑中形成的印象或认识。因此，图像常与光照、视觉等概念联系在一起，光的强弱、光的波长以及物体的反射等特点决定了图像的客观属性，而人（动物）的大脑是图像的主观载体。

      图像与图形是两个不同的概念，图像具有不规则性、自然性、复杂性，从数学的角度来讲，图像是一个复杂的数学函数，这个数学函数很难用解析式来表示。而图形很多时候可以用数学函数来描述。

       图像的种类有很多，根据人眼的视觉特性可将图像分为可见图像和不可见图像，可见图像包括单张图像、绘图、图像序列等，不可见图像包括不可见光成像和不可见量形成的图，如电磁波谱图、温度记压力等的分布图。按图像像素空间坐标和亮度（或色彩）的连续性可以分为模拟图像和数字图像。

      图像处理是一门年轻的、充满活力的交叉学科，并随着计算机技术、认知心理学、神经网络技术以及数学理论的新成果（如数学形态学、小波分析、分形理论）而飞速发展着。当前，图像处理技术研究的对象是数字图像。

     那么，什么是数字图像呢？数字图像是相对于模拟图像而言的。简言之，模拟图像就是物理图像，人眼能够看到的图像，它是连续的。计算机无法直接处理模拟图像，因此，数字图像应运而生。数字图像是模拟图像经过采样和量化使其在空间上和数值上都离散化，形成一个数字点阵。

数字图像处理有如下特点：

      ① 目前，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，数字图像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，技术难度大、成本高，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，数字图像处理中信息压缩的潜力很大。

        数字图像处理对以往的图像处理方法而言无疑是一次新的革命，他彻底改变了以往人们处理图像时所采用的方法，具有如下优点：

        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。

      ② 处理精度高。按目前的技术，几乎可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组，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何应用需求。对计算机而言，不论数组大小，也不论每个像素的位数多少，其处理程序几乎是一样的。换言之，从原理上讲不论图像的精度有多高，处理总是能实现的，只要在处理时改变程序中的数组参数就可以了。回想一下图像的模拟处理，为了要把处理精度提高一个数量级，就要大幅度地改进处理装置，这在经济上是极不合算的。

     ③ 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。这些来自不同信息源的图像只要被变换为数字编码形式后，均是用二维数组表示的灰度图像（彩色图像也是由灰度图像组合成的，例如RGB图像由红、绿、蓝三个灰度图像组合而成）组合而成，因而均可用计算机来处理。即只要针对不同的图像信息源，采取相应的图像信息采集措施，图像的数字处理方法适用于任何一种图像。

     ④ 灵活性高。由于图像的光学处理从原理上讲只能进行线性运算，这极大地限制了光学图像处理能实现的目标。而数字图像处理不仅能完成线性运算，而且能实现非线性处理，即凡是可以用数学公式或逻辑关系来表达的一切运算均可用数字图像处理实现。

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