一、图像处理的概念

图像：是对客观物体的一种相似性的生动的写真或描述。

可见的图像：照片、图与画 、投影 /不可见光：不可见光成像（红外、紫外等）、数学模型的生成。

图像的类别：彩色和非彩色，模拟图像和数字图像（按图像空间的坐标和亮度或色彩的连续性）

（1）模拟图像

可用连续函数来描绘。。 特点：光照位置和光照强度均为连续变化的。

（2）数字图像

可用矩阵或数组来描述。像素或像元的属性：空间位置和灰度。

如图所示：

图像处理可分为模拟图像处理和数字图像处理（计算机图像处理）

二、图像处理的内容和特点

按抽象程度不同可分为三个层次：狭义图像处理、图像分析和图像理解。

数字图像处理的内容：

（1）图像的数据化

如何由一幅模拟图像获取一幅满意需求的数字图像，使图像便于计算机处理、分析。

（2）图像变换

目的：处理问题简化、有利于特征提取、加强对图像信息的理解。（傅里叶变换）

（3）图像增强

介绍各种增强方法及其应用，增强图像的有用信息，消除干扰。

（4）图像的恢复和重建

将模糊、退化的图像复原。包括图像辐射校正和几何校正等内容。

（5）图像编码

简化图像的表示，压缩图像数据，便于存储和传输。

（6）二值图像处理与形状分析

介绍二值图像的几何概念、二值图像的各种变形操作和二值图像特征提取与分析的各种方法。

例如图像的开运算、闭运算

（7）图像识别

对图像中的不同对象进行分类、描述、解释。

三、图像处理的特点

1.精度高

对于一幅图像而言，数字化不管是用4比特、8比特还是用其他比特表示，只需要改变计算机中的程序参数，处理方法不变。所以从原理上讲不管对多高精度的数字图像进行处理都是可能的。而在模拟图像中，要想使得精度提高一个数量级，就必须对装置进行大幅度改进。

2.再现性好

不管是什么数字图像，均用数组和数组集合表示。在传送和复制图像时，只在计算机内部进行处理，这样数据就不会丢失或遭破坏，保持了完好的再现性。而在模拟图像处理中就会因为各种因素而无法保持图像的再现性。

3.通用性、灵活性强

对可见光图像和不可见光图像，尽管这些图像生成设备及精度不同，但当把图像数字化后，对计算机来说，都可同样进行处理，这就是数字图像的通用性。另外，改变处理图像的计算机程序，可对蚃进行各种各样的处理，如上下滚动，漫游，拼接，合成，变换，放大，缩小和各种逻辑运算等，所以灵活性很高。

图像处理技术的进展

目前面临的挑战

超低码率的图像编码技术、癌细胞的识别技术、模糊图像复原技术、手写体的识别技术、知识的挖掘、图像的浏览、复杂应用的实时系统技术等等。

挑战集中在以下三个方面：

（1）图像处理的网络化；

（2）复杂问题的求解；

（3）处理的高速化。

在一个大型项目里，这3方面的挑战往往是交织在一起的，因此包含有综合技术集成的研究是科研人员面临的新课题，也是当前图像应用急需解决的重要课题。