【正文】 圖像處理又稱為計算機圖像處理，它是指將圖像信號轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號并利用計算機對其進(jìn)行處理的過程。這門課程的前三章主要講解了數(shù)字圖像的目的、特點、應(yīng)用和發(fā)展，圖像的數(shù)字化顯示與圖像變換。數(shù)字圖像處理最早出現(xiàn)于20世紀(jì)50年代，當(dāng)時的電子計算機已經(jīng)發(fā)展到一定水平，人們開始利用計算機來處理圖形和圖像信息。數(shù)字圖像處理作為一門學(xué)科大約形成于20世紀(jì)60年代初期。早期的圖像處理的目的是改善圖像的質(zhì)量，它以人為對象，以改善人的視覺效果為目的。圖像處理中，輸入的是質(zhì)量低的圖像，輸出的是改善質(zhì)量后的圖像，常用的圖像處理方法有圖像增強、復(fù)原、編碼、壓縮等。數(shù)字圖像處理是通過計算機對圖像進(jìn)行去除噪聲、增強、復(fù)原、分割、提取特征等處理的方法和技術(shù)。數(shù)字圖像處理的產(chǎn)生和迅速發(fā)展主要受三個因素的影響：一是計算機的發(fā)展；二是數(shù)學(xué)的發(fā)展（特別是離散數(shù)學(xué)理論的創(chuàng)立和完善）。三是廣泛的農(nóng)牧業(yè)、林業(yè)、環(huán)境、軍事、工業(yè)和醫(yī)學(xué)等方面的應(yīng)用需求的增長。一般來講，對圖像進(jìn)行處理（或加工、分析）的主要目的有三個方面：（1）提高圖像的視感質(zhì)量，如進(jìn)行圖像的亮度、彩色變換，增強、抑制某些成分，對圖像進(jìn)行幾何變換等，以改善圖像的質(zhì)量。（2）提取圖像中所包含的某些特征或特殊信息，這些被提取的特征或信息往往為計算機分析圖像提供便利。提取特征或信息的過程是模式識別或計算機視覺的預(yù)處理。提取的特征可以包括很多方面，如頻域特征、灰度或顏色特征、邊界特征、區(qū)域特征、紋理特征、形狀特征、拓?fù)涮卣骱完P(guān)系結(jié)構(gòu)等。（3）圖像數(shù)據(jù)的變換、編碼和壓縮，以便于圖像的存儲和傳輸。不管是何種目的的圖像處理，都需要由計算機和圖像專用設(shè)備組成的圖像處理系統(tǒng)對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行輸入、加工和輸出。數(shù)字圖像處理有以下幾點基本特點：（1）目前，數(shù)字圖像處理的信息大多是二維信息，處理信息量很大。如一幅256256低分辨率黑白圖像，要求約64kbit的數(shù)據(jù)量；對高分辨率彩色512512圖像，則要求768kbit數(shù)據(jù)量；如果要處理30幀/秒的電視圖像序列，則每秒要求500kbit～。因此對計算機的計算速度、存儲容量等要求較高。（2）數(shù)字圖像處理占用的頻帶較寬。與語言信息相比，占用的頻帶要大幾個數(shù)量級。，而語音帶寬僅為4kHz左右。所以在成像、傳輸、存儲、處理、顯示等各個環(huán)節(jié)的實現(xiàn)上，技術(shù)難度較大，成本亦高，這就對頻帶壓縮技術(shù)提出了更高的要求。（3）數(shù)字圖像中各個像素是不獨立的，其相關(guān)性大。在圖像畫面上，經(jīng)常有很多像素有相同或接近的灰度。就電視畫面而言，同一行中相鄰兩個像素或相鄰兩行間的像素，而相鄰兩幀之間的相關(guān)性比幀內(nèi)相關(guān)性一般說還要大些。因此，圖像處理中信息壓縮的潛力很大。（4）由于圖像是三維景物的二維投影，一幅圖象本身不具備復(fù)現(xiàn)三維景物的全部幾何信息的能力，很顯然三維景物背后部分信息在二維圖像畫面上是反映不出來的。因此，要分析和理解三維景物必須作合適的假定或附加新的測量，例如雙目圖像或多視點圖像。在理解三維景物時需要知識導(dǎo)引，這也是人工智能中正在致力解決的知識工程問題。（5）數(shù)字圖像處理后的圖像一般是給人觀察和評價的，因此受人的因素影響較大。由于人的視覺系統(tǒng)很復(fù)雜，受環(huán)境條件、視覺性能、人的情緒愛好以及知識狀況影響很大，作為圖像質(zhì)量的評價還有待進(jìn)一步深入的研究。另一方面，計算機視覺是模仿人的視覺，人的感知機理必然影響著計算機視覺的研究。例如，什么是感知的初始基元，基元是如何組成的，局部與全局感知的關(guān)系，優(yōu)先敏感的結(jié)構(gòu)、屬性和時間特征等，這些都是心理學(xué)和神經(jīng)心理學(xué)正在著力研究的課題。在數(shù)字圖像處理中圖像的數(shù)字化顯示是基礎(chǔ)。將模擬圖像轉(zhuǎn)化成數(shù)字圖像的過程就是圖形、圖像的數(shù)字化過程。這個過程主要包含采樣、量化和編碼三個步驟。1．采樣 采樣的實質(zhì)就是要用多少點來描述一幅圖像，采樣結(jié)果質(zhì)量的高低就是用前面所說的圖像分辨率來衡量。簡單來講，對二維空間上連續(xù)的圖像在水平和垂直方向上等間距地分割成矩形網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)，所形成的微小方格稱為像素點。一副圖像就被采樣成有限個像素點構(gòu)成的集合。采樣頻率是指一秒鐘內(nèi)采樣的次數(shù)，它反映了采樣點之間的間隔大小。采樣頻率越高，得到的圖像樣本越逼真，圖像的質(zhì)量越高，但要求的存儲量也越大。在進(jìn)行采樣時，采樣點間隔大小的選取很重要，它決定了采樣后的圖像能真實地反映原圖像的程度。一般來說，原圖像中的畫面越復(fù)雜，色彩越豐富，則采樣間隔應(yīng)越小。由于二維圖像的采樣是一維的推廣，根據(jù)信號的采樣定理，要從取樣樣本中精確地復(fù)原圖像，可得到圖像采樣的奈奎斯特（Nyquist）定理：圖像采樣的頻率必須大于或等于源圖像最高頻率分量的兩倍。2．量化 量化是指要使用多大范圍的數(shù)值來表示圖像采樣之后的每一個點。量化的結(jié)果是圖像能夠容納的顏色總數(shù)，它反映了采樣的質(zhì)量。例如：如果以4位存儲一個點，就表示圖像只能有16種顏色；若采用16位存儲一個點，則有216=65536種顏色。所以，量化位數(shù)越來越大，表示圖像可以擁有更多的顏色，自然可以產(chǎn)生更為細(xì)致的圖像效果。但是，也會占用更大的存儲空間。兩者的基本問題都是視覺效果和存儲空間的取舍。假設(shè)有一幅黑白灰度的照片，因為它在水平于垂直方向上的灰度變化都是連續(xù)的，都可認(rèn)為有無數(shù)個像素，而且任一點上灰度的取值都是從黑到白可以有無限個可能值。通過沿水平和垂直方向的等間隔采樣可將這幅模擬圖像分解為近似的有限個像素，每個像素的取值代表該像素的灰度（亮度）。對灰度進(jìn)行量化，使其取值變?yōu)橛邢迋€可能值。經(jīng)過這樣采樣和量化得到的一幅空間上表現(xiàn)為離散分布的有限個像素，灰度取值上表現(xiàn)為有限個離散的可能值的圖像稱為數(shù)字圖像。只要水平和垂直方向采樣點數(shù)足夠多，量化比特數(shù)足夠大，數(shù)字圖像的質(zhì)量就比原始模擬圖像毫不遜色。在量化時所確定的離散取值個數(shù)稱為量化級數(shù)。為表示量化的色彩值（或亮度值）所需的二進(jìn)制位數(shù)稱為量化字長，一般可用8位、16位、24位或更高的量化字長來表示圖像的顏色；量化字長越大，則越能真實第反映原有的圖像的顏色，但得到的數(shù)字圖像的容量也越大。3．壓縮編碼數(shù)字化后得到的圖像數(shù)據(jù)量十分巨大，必須采用編碼技術(shù)來壓縮其信息量。在一定意義上講，編碼壓縮技術(shù)是實現(xiàn)圖像傳輸與儲存的關(guān)鍵。數(shù)學(xué)里的變換，指一個圖形（或表達(dá)式）到另一個圖形（或表達(dá)式）的演變。圖象變換是函數(shù)的一種作圖方法。已知一個函數(shù)的圖象，通過某種或多種連續(xù)方式變換，得到另一個與之相關(guān)的函數(shù)的圖象，這樣的作圖方法叫做圖象變換。在圖像變換中傅立葉變換就是應(yīng)用最廣泛的一種變換。數(shù)字圖像經(jīng)二維離散傅立葉變換后，其空間域處理可變換為變換域處理，它具有很多明顯的優(yōu)點，最突出的是算法運算次數(shù)將大大減少，并可采用二維數(shù)字濾波技術(shù)進(jìn)行所需要的各種圖像處理。二位離散余弦變換其去相關(guān)性近似于KL(KarhunenLoeve)最佳變換,算法復(fù)雜度適中,易于硬件實現(xiàn),且具有抗干擾能力強等優(yōu)點,因此,、JPEG、MPEG等視頻壓縮標(biāo)準(zhǔn)中。小波分解可以覆蓋整個頻域(提供了一個數(shù)學(xué)上完備的描述)；小波變換通過選取合適的濾波器，可以極大的減小或去除所提取得不同特征之間的相關(guān)性； 小波變換具有“變焦”特性，在低頻段可用高頻率分辨率和低時間分辨率(寬分析窗口)，在高頻段，可用低頻率分辨率和高時間分辨率(窄分析窗口)；小波變換實現(xiàn)上有快速算法(Mallat小波分解算法)。小波變換是一種信號的時間——尺度分析方法，他具有多分辨率分析的特點，而且在時頻兩域都具有表征信號局部特征的能力，是一種窗口大小固定不變但其形狀可變，時間窗和頻率窗都可變的時頻局部化分析方法。即再低頻部分具有較高的頻率分辨率和時間分辨率，在高頻部分具有較高的時間分辨率和較低的頻率分辨率，很適合探測正常信號中夾帶的瞬態(tài)反?，F(xiàn)象并展示其成分，所以被譽為分析信號的顯微鏡。小波變換是一種新的變換分析方法，它繼承和發(fā)展了短時傅立葉變換局部化的思想，同時又克服了窗口大小不隨頻率變化等缺點，能夠提供一個隨頻率改變的時間一頻率窗口，是進(jìn)行信號時頻分析和處理的理想工具。它的主要特點是通過變換能夠充分突出問題某些方面的特征，因此，小波變換在許多領(lǐng)域都得到了成功的應(yīng)用，特別是小波變換的離散數(shù)字算法已被廣泛用于許多問題的變換研究中。從此，小波變換越來越引起人們的重視，其應(yīng)用領(lǐng)域來越來越廣泛。