数字图像处理开卷整理后.doc

数字图像处理是计算机科学领域中的一个重要分支，它涵盖了图像的获取、存储、处理、分析、显示以及传输等各个方面。在这篇关于数字图像处理的文章中，我们了解到几个关键知识点和处理技术。 文章提到了图像分辨率的概念，包括空间分辨率和幅度分辨率。空间分辨率指的是图像中能够辨认出的最小细节的能力，而幅度分辨率则指的是图像中亮度级别的表示能力。提高图像的分辨率是图像处理中的常见需求，可以通过不同的技术手段如抖动技术来实现。 抖动技术是一种图像处理技术，用于在像素数量有限的情况下提高图像的视觉效果，消除虚假轮廓现象，使得图像的过渡更加平滑。文章中也提到，数字图像处理中可能出现木刻画效果，这通常是由于图像的分辨率不适宜导致的。如果图像的幅度分辨率过小，就会出现图像细节不够丰富的现象；而如果幅度分辨率过大，可能会产生不必要的噪声。同样的道理也适用于空间分辨率。 数字图像根据其内容的不同，可以分为二值图像、灰度图像和彩色图像。二值图像只包含黑和白两种颜色，通常用于文字图像处理；灰度图像包含不同层次的灰度，不包含颜色信息；彩色图像是最接近人类视觉感知的图像类型，包含红、绿、蓝三种颜色信息，能够呈现自然界中的丰富多彩。 文章还强调了图像数字化的重要性，数字化过程包括采样和量化两个主要步骤。采样将连续的图像信息转换为离散的像素点集合，而量化则将这些点的亮度信息转换为可量化的数值，从而形成数字图像。这个过程中的关键是采样率和量化级数的选择，这两个参数直接影响到最终图像的质量。 在图像量化过程中，如果量化级数过小，就会出现伪轮廓现象。这是因为在量化过程中，颜色信息被划分为有限的级别，颜色层次的过度不够平滑，从而在图像中形成不自然的颜色边界。 文章还简述了中值滤波这一局部处理算法，中值滤波主要用于去除图像噪声，它通过考虑像素点及其邻域的像素值，计算这些值的中位数，以达到平滑图像的目的。 文章覆盖了数字图像处理中的核心概念和技术，包括图像的分类、分辨率的改善、数字化过程、量化级数对图像质量的影响，以及局部处理算法中值滤波的作用等。这些知识点对于理解和运用数字图像处理技术至关重要。