传统图像处理向：（冈萨雷斯）数字图像处理第一章 绪论

1.1 什么是数字图像处理
一幅图像可以定义为一个二维函数f(x,y)，其中x,y为空间平面坐标，f称为图像在该点处的强度或灰度。当x,y以及f为有限的离散数值时，称该图像为数字图像。
存在三种典型的计算机处理，它们分别是低级、中级和高级。低级处理涉及低级操作，如降低噪声的图像预处理、对比度增强和图像锐化。低级处理以输入、输出都是图像为特征。中级处理涉及诸多任务，譬如（把一幅图像分为不同区域或目标的）分割，减少这些目标物的描述，以使其更适合计算机处理及对不同目标的分类（识别）。中级图像处理以输入为图像但输出是从这些图像中提取的特征（如边缘、轮廓及各物体的标识等）。高级处理涉及“理解”已识别目标的总体，就如在图像分析中那样，以及在连续统一体的远端执行与视觉相关的认知功能。


通常，图像获取阶段包括图像预处理，譬如图像缩放。
图像增强是对一幅图像进行某种操作，使其结果在特定应用中比原始图像更适合进行处理。特定一词在这里很重要，因为一开始增强技术就建立在面向问题的基础之上。
与图像增强不同，图像增强是主观的，而图像复原是客观的；在某种意义上说，复原技术倾向于以图像退化的数学或概率模型为基础。
小波是以不同分辨率来描述图像的基础。
压缩指的是减少图像存储量或降低传输图像带宽的处理。
形态学处理涉及提取图像成分的工具，这些成分在表示和描述形状方面很有用。
分割过程将一幅图像划分为其组成部分或目标。通常，自动分割是数字图像处理中最难的任务之一。
表示与描述几乎总在分割阶段的输出之后，通常这一输出是未加工的像素数据，这些数据不是构成一个区域的边界，就是构成该区域本身的所有点。无论哪种情况，把数据转换成适合计算机处理的形式都是必要的。首先必须确定数据是应表示为一条便捷还是应表示为整个区域。若关注外部形状特征，譬如角点和拐点，则表示为边界是合适的。若关注内部特性，例如纹理或股价形状，则区域表示是合适的。