现代数字图像处理 DigitalImageProcessingProcessing赖剑煌做学问的三个境界(2)

几何畸变校正主要包括两个步骤： ①空间变换，恢复像素的原始空间位置； ②灰度插值，将原始位置灰度值赋予空间变换后的像素。几何畸变图像493.图像分割1)的几何校正结果。图像分割的意义 图像分割是将图像分解成其组成部分和对象的过程；实现感兴趣对象在图像位置和范围内的选择性定位。因此，图像分割是指将图像划分为具有特征的区域并提取感兴趣对象的技术和过程。分割的特征可以是灰度、颜色、纹理等；目标可以对应单个区域或多个区域。图像分割50三、数字图像处理技术介绍2)。图像分割的基本分类图像分割算法基于图像灰度值的两个基本特征：不连续性和相似性；因此，图像分割基本上分为基于边界的分割方法和基于区域的分割方法。绿色和红色分割阈值51的两个颜色区域的图像分割图（1）基于边界的分割方法中常用的三种边缘检测算子及其检测结果：Lenaԭͼ①Robert算子②sobel算子③拉普拉斯算子52（2）Region基于区域的分割方法 基于区域的分割方法还有并行区域技术和串行区域技术；并行区域技术的主要方法是阈值分割，串行区域技术的主要方法是区域生长法。通过阈值来定义图像中不同目标的区域属性，所有大于或等于某个阈值的像素都属于该对象，所有小于该阈值的像素都被排除在该对象之上，与计算机图形学、模式识别、计算机视觉等多个交叉。

1)。数字图像处理与相关学科的关系。数字图像处理、计算机图形学和计算机视觉相互渗透，覆盖范围有很多重叠。 622)。数字图像处理与相关学科的区别（1）与计算机图形学的区别。计算机图形学是一门使用计算机生成、处理、存储和显示图形的学科；计算机图形学是计算机辅助设计/计算机辅助生产（CAD/CAM）、多媒体技术、图形用户界面、科学计算可视化等领域得到广泛应用。 image to data or Image).（2）和模式识别的区别。模式识别是利用计算机对某些物理现象进行分类，在错误概率最小的情况下，识别结果尽可能与事物一致。模式识别的不一定是图像，也可以是声音等63(3）计算机视觉和计算机视觉的区别com计算机视觉是一门研究如何让计算机对图像数据产生智能感知的科学。数据流通常是从平面图像到立体图像或场景理解和描述建立计算机视觉系统时，需要用到图像处理和模式识别学科的相关技术，但计算机视觉研究的内容更为广泛比这些学科。 64 总结：???数字图像处理是一门新兴学科。它起源于1920年代，并从1960年代到1970年代迅速发展。直到80年代中期至1990年代才形成了独立的学科体系。

数字图像处理是使用计算机处理图像信息。图像处理的主要内容包括：图像获取、增强、恢复、变换、编码、重建、分割、配准、拼接、融合、特征提取、模式识别和图像理解。数字图像处理是一个交叉学科的前沿科学技术领域，与数学、光学、电子学、计算机技术、成像技术、视觉心理学、视觉生理学、计算机视觉和人工智能密切相关。 65 参考资料：？？？ ?? [1] 黄再鲁：电子信息技术概论，北京邮电大学出版社，2009.（曹汉强PPT） [2] Rafael C. Gonzalez：数字图像处理，（第二版）PRENTICE HALL Inc.，2003. [3]Kenneth R. Castleman：数字图像处理，PRENTICE HALL Inc.，1996. [4] Maria Petrou，Panagiota Bosdogianni，图像处理，基础知识，JOHN WILEY & SONS, LTD. 1999. [5] 杨志玲、王凯主编，数字图像采集、处理与实际应用，人民邮电出版社，2003.66 作业（选填）：1.2.试解释数字图像处理和你有什么学会了关系。查阅资料，介绍数字图像处理某一应用领域的进展。 67

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