DigitalImageProcessing
本文最后更新于 2024年9月23日 下午
数字图像处理
前言
学科地位：
| 主讲教师 | 学分配额 | 学科类别 |
|---|---|---|
| 李峻 | 3 | 专业课 |
成绩组成：
| 作业 | 实验 | 期中 | 期末 |
|---|---|---|---|
| 10% | 10% | 30% | 50% |
教材情况：
| 课程名称 | 选用教材 | 版次 | 作者 | 出版社 | ISBN 号 |
|---|---|---|---|---|---|
| 数字图像处理 | 《数字图像处理 使用 MATLAB 分析与实现》 | 2 | 蔡利梅 王利娟 | 清华大学出版社 | 9787302654100 |
| - | 《智能图像处理 Python 和 OpenCV 实现》 | 1 | 赵云龙 葛广英 | 机械工业出版社 | 9787111694038 |
为什么要学这门课？
说实在的我也不知道这门课的意义到底有多大，感觉与目前为止主流的炼丹或者 sys 的关系不大，更像是某个分支，比如平面图形学。但是转念一想，图像其实也是一种数据，也可以用来炼丹；同样的，二维图像的各种处理技术也对应了很多的数学原理和算法策略。这么一想好像也就和其他的课程串起来了。
会收获什么？
先从编程说起。终于有机会可以正式的任务驱动式的学习 MATLAB 编程和 OpenCV (Python) 编程了。
当然，没有理论何谈编程？图像处理的数学理论和算法策略，也会是一个全新且不小的收获，且学且更新。目前看来与炼丹并不是一回事，与传统的数据结构也没有很大的交集。更多的是一种矩阵论、线性代数论。
第 1 章 绪论
图像是数据存储和表达的一种方式。然而模拟图像无法进行更深入的研究，于是乎，数字图像应运而生。数字图像处理技术也就有了更多的研究意义与应用价值。
第 2 章 数字图像处理基础
像素是什么？一张模拟图像被离散化后的 最小单元。
分辨率是什么？一张模拟图像被离散化后的 像素数量。例如，如果一张模拟图像被划分为由 个像素点组成的数字图像，那么这张数字图像的分辨率就是像素点的数量，约 500 万。
在单一变量原则的情况下，分辨率越高，数字图像就越清晰吗？显然不是。由分辨率的定义，一张图像的分辨率表示图像中像素点的个数。如果 A, B 两张图的分辨率一致，但是 A 图的面积远超过 B，那么显然的 B 比 A 更清晰。因为 A 的一像素对应的信息量太多了，不够精细，也就导致 A 更模糊。因此我们引出了图像清晰度的度量理念。
如何定义图像的清晰度？从上面的分析可知，图像的清晰度不是由像素的数量决定的，而是由像素的密度决定的。于是引出了 PPI （Pixels Per Inch，每英寸像素数）和 DPI（Dots Per Inch，每英寸点数） 的度量方式：
-
PPI 用于描述显示设备（如显示器、手机屏幕等）的分辨率（注：下面的屏幕尺寸是指屏幕对角线的长度）：
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DPI 用于描述打印设备（如打印机）的分辨率：
第 3 章 图像基本运算
几何、代数、邻域模版
第 4 章 图像的正交变换
本章我们重点学习傅里叶变换。