图像处理与视觉系统核心技术解析

1、定义并讨论数字图像处理、图像分析、计算机视觉应用和人类视觉应用之间的关系。

数字图像处理概述

数字图像处理是指通过计算机获取和处理视觉信息，可分为以下两个主要应用领域：

• 计算机视觉
• 人类视觉

图像分析是这两个领域发展和部署的关键组成部分。

在 计算机视觉应用 中，处理后的输出图像供计算机使用；
而在 人类视觉应用 中，输出图像则供人类使用。

图像分析涉及检查图像数据以解决成像问题，是计算机视觉系统的主要组成部分，同时在人类视觉图像处理应用的开发中也必不可少。

2、列举并描述图像分析中使用的工具。

图像分析使用的工具包括：

• 图像分割 ：常是从原始图像数据中寻找更高级对象的首要步骤；
• 特征提取 ：是获取更高级图像信息（如形状或颜色信息）的过程，可能需要借助图像变换来寻找空间频率信息；
• 模式分类 ：则是利用这些更高级信息识别图像中的对象。

3、用于人类视觉应用的图像处理领域的主要主题有哪些？请讨论两个应用。

图像处理领域的主要主题

用于人类视觉应用的图像处理领域的主要主题包括：

• 图像增强
• 图像恢复
• 图像压缩

主要目标

• 图像增强和恢复 ：旨在创建更好的图像。
• 图像压缩 ：开发技术以在保留高质量图像的同时缩小文件大小。

应用示例

1. 图像压缩

• 目的 ：实现传输和存储的经济性。
• 方法 ：
• 了解人类视觉系统如何感知视觉信息。
• 设计压缩算法，尽可能压缩数据，同时保留所有必要视觉信息。
• 示例 ：未压缩的数字图像数据量巨大，通过压缩可减少存储需求。

2. 图像增强和恢复

• 图像增强 ：
• 开发图像增强算法时，需要了解人类视觉系统的工作原理。

• 以确定可能在视觉上改善图像的操作类型。

• 图像恢复 ：

• 开发图像恢复算法时，需要根据对恢复图像的感知。
• 确定恢复过程中可能实现最佳效果的方面。

4、假设我们需要开发一种新的图像压缩算法。讨论必须考虑的因素。

图像压缩算法开发需考虑的因素

开发新的图像压缩算法需考虑以下因素：

1. 应用需求

不同应用对图像压缩的要求不同，如互联网、商业、高清电视、流媒体视频、卫星成像和医学成像等，需根据具体应用确定保留哪些必要信息。

2. 压缩比

压缩比即未压缩文件大小与压缩文件大小的比值。要平衡压缩比和图像质量，不同场景对压缩比的要求有差异。

3. 图像质量

• 无损压缩 ：可精确重建原始图像数据，压缩比一般为 2:1 - 3:1。
• 有损压缩 ：会丢失部分数据，但能实现更高压缩比，如 10:1 - 50:1 甚至更高。需根据应用场景决定采用哪种方式及能接受的质量损失程度。

4. 去除冗余

图像存在以下四种冗余，压缩算法需有效去除：
- 编码冗余
- 像素间冗余
- 波段间冗余
- 心理视觉冗余

5. 保真标准

用于衡量和比较压缩算法的性能。

6. 压缩系统模型

包含以下两部分：
- 压缩机 ：涉及数据缩减、映射、量化和编码等步骤。
- 解压缩器 ：负责将压缩数据还原为图像。

5、图像增强和图像恢复之间的区别是什么？

图像增强和图像恢复目的都是让图像更好看，但处理方式不同。恢复方法尝试对图像的失真进行模型并逆转这种退化；而增强方法利用人类视觉系统的响应来在视觉上改善图像。

6、构建CVIPlab项目，编译CVIPlab.c和threshold_lab.c函数，并将它们与任何必要的库函数进行链接，具体步骤是什么？

构建CVIPlab项目的步骤如下：

1. 安装CVIPtools和CVIPlab（见附录A）。
2. 选择所需的安装位置，本指南使用 C:\CVIPtools\CVIPlab 作为工作文件夹。
3. 运行Microsoft Visual Studio。
4. 打开 C:\CVIPtools\CVIPlab 中的CVIPlab解决方案文件 CVIPlab_Project.sln 。
5. 选择“Build”→“Build Solution”来构建项目。
6. 通过选择“View”菜单中的“Output”激活输出窗口，或按 Ctrl + W, O （如果未显示）。
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