数字图像处理详解：区域分裂与特征提取

数字图像处理总结-标注版1深入探讨了数字图像处理的核心概念和技术，从模拟图像与数字图像的区别开始，明确了数字图像处理的定义和特性。它强调了数字图像处理的高精度、再现性和可控性，以及其在提高图像质量（如去噪和增强）、特征提取、模式识别和计算机视觉中的应用。此外，数字图像处理还包括图像获取、表示、复原、增强、分割、分析、重建和压缩编码等关键环节。 图像获取阶段，涉及模拟信号到数字信号的转换，如光学扫描仪、摄像机等设备。图像表示则是通过离散像素值（矩阵或数组形式）来存储图像，其中每个像素的灰度值经过量化处理。图像数字化技术包括采样（在空间上离散化图像）和量化（将连续灰度值转换为离散整数）两个步骤。 图像复原关注于恢复原始图像的质量，如去除噪声或修复损坏的部分。图像增强旨在改善图像的视觉效果，如对比度调整、亮度校正等。图像分割是将图像分解成多个区域，依据一致性准则判断是否进一步细分，这对于目标检测和识别至关重要。 图像分析和理解是计算机科学中的高级任务，前者通常处理数据结构和模式识别，后者则涉及到更深层次的理解和解释图像内容。数字图像处理系统的组成部分包括图像输入设备（如相机、扫描仪），图像处理计算机（执行算法和分析），以及图像输出设备（显示或打印图像）。 连续图像f(x,y)与数字图像g(i,j)之间的关系是，f(x,y)表示模拟图像的连续函数，而g(i,j)是其离散化的结果，每一对(i,j)对应模拟图像中的一个采样点。模拟图像的连续性和复杂性使得数字化过程成为关键，而数字图像的处理则依赖于精确的数学模型和算法。 第二章详细介绍了图像数字化技术的基础，强调了这两个步骤在图像处理流程中的核心作用，以及灰度量化的重要性。数字图像处理是一个涵盖了理论与实践、硬件与软件、连续与离散的综合领域，其目的是为了更好地理解和利用数字图像信息。