数字图像处理深度解析：图像分割与关键概念

"图像分割-数字图像处理总复习" 在数字图像处理领域，图像分割是一项核心任务，它涉及将图像划分成多个具有不同特性的区域，以便更好地理解和分析图像内容。阈值分割是最基础的分割方法之一，其原理是根据像素的灰度值设定一个阈值T。如果像素的灰度值f(x,y)大于或等于这个阈值，则将其设为255（通常代表白色，表示物体或前景），否则设为0（黑色，代表背景）。阈值选择对于分割结果至关重要，不同的阈值会得到不同的分割效果。基于直方图的阈值分割算法通常用于自动确定这个阈值，通过分析图像的灰度直方图分布来找到最佳分割点。 数字图像处理包括多个方面，如图像变换、增强、复原、分割和压缩。傅立叶变换、余弦变换和小波变换是常见的图像变换技术，它们用于揭示图像在频域的特性，有助于滤波和特征提取。图像增强旨在改善图像的视觉质量，比如通过调整对比度或应用特定滤波器来突出某些特征。图像复原则是恢复因噪声、失真或其他因素而受损的图像。图像分割，正如前面所述，是识别图像对象的关键步骤。图像压缩则关注减小图像数据的存储和传输需求，常见的有无损和有损压缩方法。 人眼的视觉系统对图像处理有天然的能力。杆体细胞和锥体细胞是人眼视网膜上的两种感光细胞，锥体细胞在白天负责高分辨率和色彩识别，而杆体细胞在低光照条件下只能感知形状。人眼的空间分辨能力大约是1分角，灰度分辨能力约64级。 图像数字化是将连续的模拟图像转换为离散的数字图像，包括采样和量化两个步骤。采样遵循奈奎斯特定理，确保采样频率大于信号最高频率的两倍以避免失真。量化则是将连续灰度级转换为有限数量的离散灰度级。 颜色模型在图像处理中扮演重要角色。RGB模型基于红、绿、蓝三原色合成所有可见颜色，是屏幕显示的标准。CMY模型用于印刷，使用青、洋红、黄三原色。HSI模型基于色调、饱和度和亮度，更符合人类视觉感知。CIE-XYZ模型是国际标准，而YIQ模型常用于电视和摄像设备。RGB模型是减色过程，从白色减去不同比例的R、G、B得到各种颜色，而CMY模型是增色过程，通过叠加颜色产生白色。