AVIZO图像处理

将彩色图像转化成为灰度图像的过程成为图像的灰度化处理。彩色图像中的每个像素的颜色由R、G、B三个分量决定，而每个分量有255个值可取，这样一个像素点可以有1600多万（255*255*255）的颜色的变化范围。而灰度图像是R、G、B三个分量相同的一种特殊的彩色图像，其一个像素点的变化范围为255种，所以在数字图像处理种一般先将各种格式的图像转变成灰度图像以使后续的图像的计算量变得少一些。灰度图像的描述与彩色图像一样仍然反映了整幅图像的整体和局部的色度和亮度等级的分布和特征。

图像的灰度化处理：求出每个像素点的R、G、B三个分量的平均值，然后将这个平均值赋予给这个像素的三个分量。将原来的RGB(R,G,B)中的R,G,B统一用Gray替换，形成新的颜色RGB(Gray,Gray,Gray)，用它替换原来的RGB(R,G,B)就是灰度图了。

人的眼睛看到的颜色有两种：

⒈一种是发光体发出的颜色，比如计算机显示器屏幕显示的颜色；

⒉另一种是物体本身不发光，而是反射的光产生的颜色，比如看报纸和杂志上的颜色。

我们又知道任何颜色都是由三种最基本的颜色叠加形成的，这三种颜色称为“三原色”。

⒈对于上面提到的第一种颜色，即发光体的颜色模式，又称为“加色模式”，三原色是“红”、“绿”、“蓝”三种颜色。加色模式又称为“RGB模式”；

⒉而对于印刷品这样的颜色模式，又称为“减色模式”，它的三原色是“青”、“洋红”、“黄”三种颜色。减色模式又称为“CMY”模式。

在网页上要指定一种颜色，就要使用RGB模式来确定，方法是分别指定R/G/B，也就是红/绿/蓝三种原色的强度，通常规定，每一种颜色强度最低为0，最高为255，并通常都以16进制数值表示，那么255对应于十六进制就是FF，并把三个数值依次并列起来，以#开头。

例如，颜色值“#FF0000”为红色，因为红色的值达到了最高值FF（即十进制的255），其余两种颜色强度为0。在例如“#FFFF00”表示黄色，因为当红色和绿色都为最大值，且蓝色为0时，产生的就是黄色。

以“#”开头的6位十六进制数值表示一种颜色。6位数字分为3组，每组两位，依次表示红、绿、蓝三种颜色的强度。

在RGB 颜色模式，颜色由表明红色，绿色，和蓝色各成分强度的三个数值表示。从极小值0到最大值255，当所有颜色,都在最低值被显示的颜色将是黑色，当所有颜色都在他们的最大值被显示的颜色将是白色。黑色：000000 白色:FFFFFF 红色:FF0000 绿色：00FF00 二值就是只有黑和白，灰度就是有不同深度的灰色和黑白两色，彩色就是彩色啦。区别就是可以表现的东西，二值只能表现两种颜色，灰度可以表现不同深度的灰色。占用空间二

值最小，灰度其次，彩色最多。

灰度图像（gray image）是每个像素只有一个颜色的图像，这类图像通常显示为从最暗黑色到最亮的白色的灰度，灰度图像在黑色与白色之间还有许多级的颜色深度，用于显示的灰度图像通常用每个像素8位的尺度来保存，这样可以有256级灰度。

彩色图像，每个像素通常是由红（R）、绿（G）、蓝（B）三个分量来表示的，分量介于（0，255）。

对黑白图像,R,G,B值均相等,称为灰度值,每一个像素有一个灰度值.对于8位的灰度图像,其灰度值范围为0～255。

位（bit)是在传输中最小的单位。我们计算机只认识机器语言也就是2进制语言。但计算机是只能理解一组2进制。那么这个组数值就是通常听说字节(bite) ,字节才是计算机能真正理解的东西！计算机和8 这个数字为什么特别有缘为什么和电脑里牵扯数据、数值、储存量他们的大小都是8的倍数，原因就在于就是说1个字节(byte)有8个位(bit)

(1byte=8bit)所以8位2进制就是表示一个字节。

通过三原色色彩深浅的组合，可以组成各种不同的颜色。产品能够展现的灰度数量越多，也就意味着这款产品的色彩表现力更加丰富，能够实现更强的色彩层次。例如三原色16级灰度，能显示的颜色就是16×16×16=4096色。不过目前的产品256级灰度已经非常地普遍了。所谓颜色或灰度级指黑白显示器中显示像素点的亮暗差别，在彩色显示器中表现为颜色的不同，灰度级越多，图像层次越清楚逼真。灰度级取决于每个像素对应的刷新存储单元的位数和显示器本身的性能。如每个象素的颜色用16位二进制数表示，我们就叫它16位图，它可以表达2的16次方即65536种颜色。如每一个象素采用24位二进制数表示，我们就叫它24位图，它可以表达2的24次方即16777216种颜色。

图像的二值化处理就是讲图像上的点的灰度置为0或255，也就是讲整个图像呈现出明显的黑白效果。即将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阀值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。所有灰度大于或等于阀值的像素被判定为属于特定物体，其灰度值为255表示，否则这些像素点被排除在物体区域以外，灰度值为0，表示背景或者例外的物体区域。

在RGB模型中，如果R=G=B时，则彩色表示一种灰度颜色，其中R=G=B的值叫灰度值，因此，灰度图像每个像素只需一个字节存放灰度值（又称强度值、亮度值），灰度范围为0-255。

CT(Computed Tomography)，即电子计算机断层扫描。CT图像是由一定数目由黑到白不同灰度的像素按矩阵排列所构成。这些像素反映的是相应体素的X线吸收系数。不同CT 装置所得图像的像素大小及数目不同。。显然，像素越小，数目越多，构成图像越细致，即空间分辨率（spatial resolution）高。MC算法也被称为“等值面提取”算法(Isosurface Extraction)。体素(voxel)，是体积元素(volumepixel)的简称。一如其名，是数字数据于三维空间分割上的最小单位，体素用于三维成像、科学数据与医学影像等领域。概念上类似二维空间的最小单位——像素，像素用在二维计算机图像的影像数据上。

现实中的数字图像在数字化和传输过程中常受到成像设备与外部环境噪声干扰等影响，称为含噪图像或噪声图像。减少数字图像中噪声的过程称为图像去噪。

320*240分辨率是什么意思？

以分辨率为320*240的屏幕来说，就是屏幕的X轴由320个点组成，Y轴由240个点组成把XY轴放一起的一整个平面就是320*240 分辨率的屏幕。

图像处理基础知识点

图像处理基础知识点 1、Ps的作用：调色、修复图片、艺术创作等等 2、Ps的启动：开始>>所有程序>>ps 3、Ps的退出：关闭按钮、文件>>退出、ctrl+q 4、图像间的显示关系：窗口>>排列（层叠、水平平铺、垂直平铺、排列图标） 5、Ps：标题栏、菜单栏、属性栏、工具条（左侧可移、过去单列工具条，现在ps3单双列）、图像编辑窗口、面板组合窗口（右侧可移）、状态栏 6、1）位图图像：图像由一个一个带有颜色值的小点组成的。称这些小点为像素。图像由像素组成横向*纵向 2）矢量图像：不是由像素点组成的，例如：flash等等 7、新建文件： 1）快捷键——ctrl+n>>名称（保存的默认名称）、预设（可以将设置保存为日后使用：存储预设）、宽度（单位：像素（图像最小单位）、高度、分辨率（单位面积上像素的多少，像素越多图像越精细）、颜色模式、背景内容（背景颜色：白色、背景色、透明））>>确定2）文件>>新建 3）Ctrl并在空白处双击 8、打开文件： （资源管理器：我的电脑右键资源管理器寻找素材）1）将图像往PS中拖（可以拖动多张）2）文件>>打开 3）在空白位置双击4）ctrl+o 9、存储：文件>>存储ctrl+s 文件>>另存储为ctrl+shit+s 10、关闭图像文件：文件>>关闭Ctrl+w或ctrl+F4 窗口右上角的关闭按钮 窗口>>文档>>关闭全部：可关闭全部打开的图像 11、工具箱按Tab可以打开和关闭（右下角有黑三角证明为一个工具组）：第一组：选择、移动、裁切等第二组：修复、绘画、模糊、加深、减淡等第三组：路径的设置、文字的操作等第四组：附注工具等 12、Alt+delete:用前景色填充Ctrl+delete：用背景色填充 13、Ctrl+d:取消选区选择>>取消选区右键>>取消选区

数字图像处理知

数字图像处理知识点总结

数字图像处理知识点总结 第一章导论 1.图像：对客观对象的一种相似性的生动性的描述或写真。 2.图像分类：按可见性（可见图像、不可见图像），按波段数（单波段、多波段、超波段）， 按空间坐标和亮度的连续性（模拟和数字）。3.图像处理：对图像进行一系列操作，以到达预期目的的技术。 4.图像处理三个层次：狭义图像处理、图像分析和图像理解。 5.图像处理五个模块：采集、显示、存储、通信、处理和分析。 第二章数字图像处理的基本概念 6.模拟图像的表示：f(x，y)＝i(x，y)×r(x，y)，照度分量0

称为采样。采样间隔和采样孔径的大小是两个 很重要的参数。采样方式:有缝、无缝和重叠。 9.将像素灰度转换成离散的整数值的过程叫量化。 10.表示像素明暗程度的整数称为像素的灰度级（或灰度值或灰度）。 11.数字图像根据灰度级数的差异可分为：黑白图像、灰度图像和彩色图像。 12.采样间隔对图像质量的影响：一般来说，采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分 辨率低，质量差，严重时出现像素呈块状的国际棋盘效应；采样间隔越小，所得图像像素数越多，空间分辨率高，图像质量好，但数据量大。13.量化等级对图像质量的影响：量化等级越多，所得图像层次越丰富，灰度分辨率高，图 像质量好，但数据量大；量化等级越少，图像层次欠丰富，灰度分辨率低，会出现假轮廓现象，图像质量变差，但数据量小。但在极少数情况下对固定图像大小时，减少灰度级能改善质量，产生这种情况的最可能原因是减少灰度级一般会增加图像的对比度。例如对细节比较丰富的图像数字化。

制版基础知识

《数字图像处理与制版技术》单元教学设计 任课教师：

单元教学设计基本框架 第一部分：组织教学和复习上次课主要内容（时间：10分钟）提问： 1、感光材料的有哪些种类？胶片和PS版的感光材料有何不同？ 2、简述PS版制版工艺。 第二部分：学习新内容 【步骤一】说明主要教学内容、目的（时间：15分钟）新课导入讨论：提问学生是否了解传统照相技术的成像原理？相机里的影像如何转移到相纸上的？ 引导语：1、照片成像：照相过程实际是将涂有感光材料的胶卷进行曝光后进行显影、定影、冲洗；然后将相纸进行曝光，把胶卷上的影像转移到相纸上，相纸再通过显影、定影、冲洗、晾干等工艺过程，即得到需要的照片。2、印刷用的胶片成像技术跟照片成像有相似之处，但也有不同，主要受印刷工艺的影响较大。如何实现印前胶片的成像呢？ 主要教学内容： 1、相关知识点：出血、陷印、压印、镂空、网点类型、网角、网线数、调频加网、 调幅加网、RIP的工作过程，各种标记的设定及作用。 2、发排文件的检查及修正。 3、RIP软件的设定及对文件的发排操作。 教学目的： 1、通过对相关基本知识点的理解，完成对发排文件的检查及发排操作，确保输出 的菲林适用于印刷的需求。 2、了解发排输出时相关参数的设定。 【步骤二】新知识的引入（时间：65分钟）相关知识点：出血、陷印、压印、镂空、网点类型、网角、网线数、调频加网、调幅加网、RIP的工作过程，各种标记的设定及作用。 前期图像处理、排版、拼大版工作完成后，需要将文件拿去发排中心输出成印刷用的菲林或直接得到PS版，为了文件的发排顺利完成，并适于印刷的需求，我们首先要对发排文件进行仔细的检查核对。下面就发排文件的检查方面，了解相关的知识点：1、出血 出血是印刷那种图像边缘正好与纸的边缘重合的版面时，所需要的工艺处理。即将图像文字等内容溢出到了纸面之外（指成品尺寸之外），以避免成品页面的边缘出现白边。

遥感数字图像处理考试知识点整理

遥感 第一章 1遥感数字图像；遥感数字图像的分类方式和对应类别。 （1）定义：遥感数字图像是数字形式的遥感图像。不同的地物能够反射或辐射不同波长的电磁波，利用这种特性，遥感系统可以产生不同的遥感数字图像。 （2）可见图像和不可见图像 单波段和多波段，超波段 数字图像和模拟图像 2遥感图像的成像方式（三大种：摄影、扫描、雷达）。 （1）摄影，扫描属于被动遥感 雷达属于主动遥感 （2）摄影：根据芦化银物质在关照条件下回发生分解这一机制，将卤化银物质均匀涂在片基上，制成感光胶片 扫描：扫描类遥感传感器逐点逐行地以时序方式获取的二维图像 雷达：由发射机向侧面发射一束窄波段，地物反射的脉冲，由无线接收后被接收机接收 3遥感图像的数字化（模数转换）过程——两大过程：采样、量化，名词解释。 采样：将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样，即：图像空间位置的数字化。采样是空间离散。 量化：遥感模拟图像经离散采样后，可得到由Ｍ×Ｎ个像素点组合表示的图像，但其灰度（或彩色）仍是连续的，还不能用计算机处理。它们还要进一步离散并归并到各个区间，分别用有限个整数来表示，这称之为量化，即：图像灰度的数字化。量化属于亮度属性离散。 遥感图像数字化过程两个特点：亮度和空 4遥感数字图像的存储空间大小的计算。 图像的灰度级有：2,64,128,256 存储一幅大小为M*N，灰度量化位数G的图像，所需要的存储空间（图像数据量）为M*N*G(bit) 1B=8bit 1KB=1024B 1MB=1024KB 1GB=1024MB TM空间分辨：1,2,3,4,5,7为30米，6为120米 5遥感数字图像的分辨率（时间、空间、光谱、辐射分辨率）； （1）时间分辨率：指对同一地点进行遥感采样的时间间隔即采样的时间频率，也称重访周期空间分辨率：指图像像素所代表的相应地面范围的大小，空间分辨率愈高，像素所代表的范围愈小 光谱分辨率：光谱分辨率是指成像的波段范围，分得愈细，波段愈多，光谱分辨率愈高 辐射分辨率：是传感器区分反射或发射的电磁波辐射强度差异的能力。高辐射分辨率可以区分信号强度的微小差异。 （2）常见传感器和空间分辨率书17-18页 6遥感数字图像的数据（数据级别、数据存储格式、元数据定义） （1）数据级别： 0级产品：未经过任何校正的原始图像数据 1级产品：经过了初步辐射校正的图像校正 2级产品：经过了系统级的几何校正，即根据卫星的轨道和姿态等参数以及地面系统中的有关参数对原始数据进行几何校正。产品的几何精度由上述参数和处理模型决定。 3级产品：经过几何精校正，即利用地面控制点对图像进行了校正，使之具有了更精确的地理坐标信息。产品的几何精度要求在亚像素量级上。 不同点：不同级别的产品使用条件不同，但是他们都是数据的集合，是信息量的汇总。一般来说，都是由元数据和图像基本数据两部分数据汇总的结果。

数字图像处理点运算和直方图处理

实验1 点运算和直方图处理 一、实验目的 1. 掌握利用Matlab图像工具箱显示直方图的方法 2. 掌握运用点操作进行图像处理的基本原理。 3. 进一步理解利用点操作这一方法进行图像处理的特点。 4. 掌握利用Matlab图像工具箱进行直方图均衡化的基本方法。 二、实验的硬件、软件平台 硬件：计算机 软件：操作系统：WINDOWS 7 应用软件：MATLAB 三、实验内容及步骤 1. 了解Matlab图像工具箱的使用。 2. 利用Matlab图像工具箱对图像进行点操作，要求完成下列3个题目中 的至少2个。 ⑴图1灰度范围偏小，且灰度偏低，改正之。 ⑵图2暗处细节分辨不清，使其能看清楚。 ⑶图3亮处细节分辨不清，使其能看清楚。 图1 图2 图3 3. 给出处理前后图像的直方图。 4. 利用MatLab图像处理工具箱中函数对以上图像进行直方图均衡化操 作，观察结果。 四、思考题 1. 点操作能完成哪些图像增强功能？ 2. 直方图均衡化后直方图为何并不平坦？为何灰度级会减少？ 五、实验报告要求

1．对点操作的原理进行说明。 2．给出程序清单和注释。 3．对处理过程和结果进行分析（包括对处理前后图像的直方图的分析）。 实验代码以及解读 点操作： I = imread('POINT1.BMP')。 %读入图像 j=rgb2gray(I)。%将图像转为灰度图像 INFO=IMFINFO('POINT1.BMP') %获取图片的格式、尺寸、颜色数量、修改时间等信息[l,r]=size(j)。%图片大小 figure。%建立一个图形框 subplot(221) imshow(j) %在两行两列的第一个位置放置图片j title('POINT1.BMP') %给该图片加上标题POINT1.BMP for m=1:l for n=1:r %从第一个像素循环到最后一个像素p1(m,n)=j(m,n)*1.2。%把各点乘上1.2得到p1图 end end for m=1:l for n=1:r p2(m,n)=j(m,n)*2。%%把各点乘上2得到p2图 end end for m=1:l for n=1:r p3(m,n)=j(m,n)*2+50。%把各点乘上2再加50得到p2图 end end subplot(222) imshow(p1) title('j(m,n)*1.2') %p1图放在第二个位置且冠名j(m,n)*1.2 subplot(223) imshow(p2) title('j(m,n)*2') %p1图放在第三个位置且冠名j(m,n)* 2 subplot(224) imshow(p3) title('j(m,n)*2+50') %p1图放在第四个位置且冠名j(m,n)*2+50 figure。%建立一个新的窗口并且依次显示以上四个图的直方图

数字图像处理知识点

1、点运算是否会改变图像内像素点之间的空间位置关系？ 点运算是一种像素的逐点运算，它与相邻的像素之间没有运算关系，点运算不会改变图像内像素点之间的空间位置关系。 2、对图像灰度的拉伸，非线性拉伸与分段线性拉伸的区别？ 非线性拉伸不是通过在不同灰度值区间选择不同的线性方程来实现对不同灰度值区间的扩展与压缩，而是在整个灰度值范围内采用统一的非线性变换函数，利用函数的数学性质实现对不同灰度值区间的扩展与压缩。 3.图像获取即图像的数字化过程，包括扫描、采样和量化。 4.图像获取设备由5个部分组成：采样孔，扫描机构，光传感器，量化器和输出存储体。 5.采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率低，质量差，严重时出现马赛克效应 6.采样间隔越小，所得图像像素数越多，空间分辨率高，图像质量好，但数据量大 7.量化等级越多，所得图像层次越丰富，灰度分辨率高，图像质量好，但数据量大 8.量化等级越少，图像层次欠丰富，灰度分辨率低，会出现假轮廓现象，图像质量变差，但数据量小. 9.三种灰度插值方法—最近邻法、双线性插值法和三次内插法 10.图像增强的目的： 采用某种技术手段，改善图像的视觉效果，或将图像转换成更适合于人眼观察和机器分析识别的形式，以便从图像中获取更有用的信息。 11.空间域平滑滤波器方法分类： 1）局部平滑法 2) 超限像素平滑法 3) 灰度最相近的K个邻点平均法 4) 空间低通滤波法 12.图像平滑通过积分过程使得图像边缘模糊，图像锐化则通过微分而使图像边缘突出、清晰。 13.图像恢复和图像增强一样，都是为了改善图像视觉效果，以及便于后续处理。只是图像增强方法更偏向主观判断，而图像恢复则是根据图像畸变或退化原因，进行模型化处理 14. (1)成象系统的象差、畸变、带宽有限等造成图像图像失真； (2)由于成象器件拍摄姿态和扫描非线性引起的图像几何失真； (3)运动模糊，成象传感器与被拍摄景物之间的相对运动，引起所成图像的运动模糊；

《图像处理及制版原理》复习重点

《图像处理及制版原理》复习重点 1.图像的定义和分类； 2.网点的类型和特点； 3.调幅：网点面积率、加网线数、网点形状、网线角度的概念； 4.调频：网点直径、综合积分面积率； 5.网点特性对图像复制的影响：网点传递、网线角度安排、龟纹和玫瑰斑的区 别、MD方程、网点扩大的类型和相关因素； 6.阶调和层次概念、层次曲线、曲线数据值和斜率(导数)的意义； 7.分色概念、分色方法基本类型(密度法/色度法)、UCR/GCR概念、相同和差异； 8.中性灰平衡的概念； 9.RIP的任务和作用； 10.图像数字化概念、采样定理； 11.图像输入设备(扫描仪/数字相机)的类型、特点、工作原理、光电转换器件的 类型； 12.扫描分辨率、数字相机的分辨率：扫描分辨率或图像采集像素数与印刷尺寸 关系的计算、像素面积的计算、数字相机像素数与图像质量的关系； 13.图像像素数、图像数据量的计算(按图像色彩模式、像素行列数等)； 14.图像灰度阶调分布类型（高调、低调、中调、高低调）、分布频率的计算； 15.图像层次曲线处理的查找表(LUT)方法； 16.JPEG图像压缩的基本方法和手段； 17.色彩管理的目的和基本原理、色彩传递偏差的来源（输入设备和印刷过程）、 色域压缩/剪裁的几种方式（可感知、相对色度、绝对色度）； 18.记录设备的类型、工作原理概述、计算机直接制版与激光照排技术的差别； 19.电子雕刻机的基本工作原理、凹版类型及其网穴特点； 20.记录分辨率、记录光斑尺寸； 21.记录网点图像的层次级数与记录分辨率、加网线数的关系； 22.滚筒型记录设备输出速度的计算。 23.记录网点面积率误差的补偿的基本方法（不要求计算）； 24.数字调幅加网的基本原理、RTS与超细胞加网技术的特点。

数字图像处理基础知识总结

第一章数字图像处理概论 *图像是对客观存在对象的一种相似性的、生动性的描述或写真。 *模拟图像 空间坐标和明暗程度都是连续变化的、计算机无法直接处理的图像 *数字图像 空间坐标和灰度均不连续的、用离散的数字（一般整数）表示的图像（计算机能处理）。是图像的数字表示，像素是其最小的单位。 *数字图像处理（Digital Image Processing） 利用计算机对数字图像进行（去除噪声、增强、复原、分割、特征提取、识别等）系列操作，从而获得某种预期的结果的技术。（计算机图像处理） *数字图像处理的特点（优势） （1）处理精度高，再现性好。（2）易于控制处理效果。（3）处理的多样性。（4）图像数据量庞大。（5）图像处理技术综合性强。 *数字图像处理的目的 （1）提高图像的视感质量，以达到赏心悦目的目的 a.去除图像中的噪声； b.改变图像的亮度、颜色； c.增强图像中的某些成份、抑制某些成份； d.对图像进行几何变换等，达到艺术效果； （2）提取图像中所包含的某些特征或特殊信息。 a.模式识别、计算机视觉的预处理 （3）对图像数据进行变换、编码和压缩，以便于图像的存储和传输。 **数字图像处理的主要研究内容 （1）图像的数字化 a.如何将一幅光学图像表示成一组数字，既不失真又便于计算机分析处理 b.主要包括的是图像的采样与量化 （2*）图像的增强 a.加强图像的有用信息，消弱干扰和噪声 （3）图像的恢复 a.把退化、模糊了的图像复原。模糊的原因有许多种，最常见的有运动模糊，散焦模糊等（4*）图像的编码 a.简化图像的表示，压缩表示图像的数据，以便于存储和传输。 （5）图像的重建 a.由二维图像重建三维图像（如CT） （6）图像的分析 a.对图像中的不同对象进行分割、分类、识别和描述、解释。 （7）图像分割与特征提取 a.图像分割是指将一幅图像的区域根据分析对象进行分割。 b.图像的特征提取包括了形状特征、纹理特征、颜色特征等。 （8）图像隐藏 a.是指媒体信息的相互隐藏。 b.数字水印。 c.图像的信息伪装。 （9）图像通信

实验一 图像的点运算

实验一图像的点运算 实验1.1 直方图 一．实验目的 1．熟悉matlab图像处理工具箱及直方图函数的使用； 2．理解和掌握直方图原理和方法； 二．实验设备 1.PC机一台； 2.软件matlab。 三．程序设计 在matlab环境中，程序首先读取图像，然后调用直方图函数，设置相关参数，再输出处理后的图像。 I=imread('cameraman.tif');%读取图像 subplot(1,2,1),imshow(I) %输出图像 title('原始图像') %在原始图像中加标题 subplot(1,2,2),imhist(I) %输出原图直方图 title('原始图像直方图') %在原图直方图上加标题 四．实验步骤 1. 启动matlab 双击桌面matlab图标启动matlab环境； 2. 在matlab命令窗口中输入相应程序。书写程序时，首先读取图像，一般调用matlab自 带的图像，如:cameraman图像；再调用相应的直方图函数，设置参数；最后输出处理后的图像； 3．浏览源程序并理解含义； 4．运行，观察显示结果； 5．结束运行，退出； 五．实验结果 观察图像matlab环境下的直方图分布。

(a)原始图像 (b)原始图像直方图 六．实验报告要求 1、给出实验原理过程及实现代码； 2、输入一幅灰度图像，给出其灰度直方图结果，并进行灰度直方图分布原理分析。 实验1.2 灰度均衡 一．实验目的 1．熟悉matlab图像处理工具箱中灰度均衡函数的使用； 2．理解和掌握灰度均衡原理和实现方法； 二．实验设备 1.PC机一台； 2.软件matlab； 三．程序设计 在matlab环境中，程序首先读取图像，然后调用灰度均衡函数，设置相关参数，再输出处理后的图像。 I=imread('cameraman.tif');%读取图像 subplot(2,2,1),imshow(I) %输出图像 title('原始图像') %在原始图像中加标题 subplot(2,2,3),imhist(I) %输出原图直方图 title('原始图像直方图') %在原图直方图上加标题 a=histeq(I,256); %直方图均衡化，灰度级为256 subplot(2,2,2),imshow(a) %输出均衡化后图像 title('均衡化后图像') %在均衡化后图像中加标题 subplot(2,2,4),imhist(a) %输出均衡化后直方图

数字图像处理知识点总结(20200608132636)

数字图像处理知识点总结 第一章导论 1. 图像：对客观对象的一种相似性的生动性的描述或写真。 2. 图像分类：按可见性 (可见图像、不可见图像) ，按波段数(单波段、多波段、超波段)，按空间坐标和亮度的连续性(模拟和数字) 。 3. 图像处理：对图像进行一系列操作，以到达预期目的的技术。 4. 图像处理三个层次：狭义图像处理、图像分析和图像理解。 5. 图像处理五个模块：采集、显示、存储、通信、处理和分析。 第二章数字图像处理的基本概念 6. 模拟图像的表示：f(x , y) = i(x , y) x r(x , y)，照度分量0

数字图像处理试题及答案

一、填空题（每题1分，共15分） 1、列举数字图像处理的三个应用领域 医学 、天文学 、 军事 2、存储一幅大小为10241024?，256个灰度级的图像，需要 8M bit 。 3、亮度鉴别实验表明，韦伯比越大，则亮度鉴别能力越 差 。 4、直方图均衡化适用于增强直方图呈 尖峰 分布的图像。 5、依据图像的保真度，图像压缩可分为 无损压缩 和 有损压缩 6、图像压缩是建立在图像存在 编码冗余 、 像素间冗余 、 心理视觉冗余 三种冗余基础上。 7、对于彩色图像，通常用以区别颜色的特性是 色调 、 饱和度 亮度 。 8、对于拉普拉斯算子运算过程中图像出现负值的情况，写出一种标定方法： m i n m a x m i ((,))*255/()g x y g g g -- 二、选择题（每题2分，共20分） 1、采用幂次变换进行灰度变换时，当幂次取大于1时，该变换是针对如下哪一类图像进行增强。 （ B ） A 图像整体偏暗 B 图像整体偏亮 C 图像细节淹没在暗背景中 D 图像同时存在过亮和过暗背景 2、图像灰度方差说明了图像哪一个属性。（ B ） A 平均灰度 B 图像对比度 C 图像整体亮度 D 图像细节 3、计算机显示器主要采用哪一种彩色模型（ A ） A 、RG B B 、CMY 或CMYK C 、HSI D 、HSV 4、采用模板［-1 1］T 主要检测（ A ）方向的边缘。 A.水平 B.45? C.垂直 D.135? 5、下列算法中属于图象锐化处理的是：( C ) A.低通滤波 B.加权平均法 C.高通滤波 D. 中值滤波 6、维纳滤波器通常用于（ C ） A 、去噪 B 、减小图像动态范围 C 、复原图像 D 、平滑图像 7、彩色图像增强时， C 处理可以采用RGB 彩色模型。 A. 直方图均衡化 B. 同态滤波 C. 加权均值滤波 D. 中值滤波 8、__B__滤波器在对图像复原过程中需要计算噪声功率谱和图像功率谱。 A. 逆滤波 B. 维纳滤波 C. 约束最小二乘滤波 D. 同态滤波 9、高通滤波后的图像通常较暗，为改善这种情况，将高通滤波器的转移函数加上一常数量以便引入 一些低频分量。这样的滤波器叫 B 。 A. 巴特沃斯高通滤波器 B. 高频提升滤波器 C. 高频加强滤波器 D. 理想高通滤波器 10、图象与灰度直方图间的对应关系是 B __ A.一一对应 B.多对一 C.一对多 D.都不 三、判断题（每题1分，共10分）

Photoshop图像处理基础知识

（一）Photoshop图像处理基础知识 1)位图与矢量图 根据存储方式的不同，电脑中的图像通常被分为位图图像和矢量图形。了解和掌握两类图形间的差异，对于创建、编辑和导入图片都有很大的帮助。 ●什么是位图？ 位图图像又叫栅格图像（像素图）。它是由很多色块（像素、点）组成的图像，一个像素点是图像中最小的图像元素。位图的大小和质量取决于图像中像素点的多少（单位面积）。对于位图图像来说，组成图像的色块越少，图像就会越模糊；组成图像的色块越多，图像越清晰，但存储文件时所需要的存储空间也会比较大。 一般用Photoshop制作的图像都是位图图像，比较适合制作细腻、轻柔飘渺的特殊效果，更容易模拟照片的真实效果，就像是用画笔在画布上作画一样。（Painter） ●什么是矢量图？ 矢量图又称为向量图形（面向对象绘图），是用数学方式描述的线条和色块组成的图像，它们在计算机内部表示成一系列的数值而不是像素点。 这种保存图形信息的方法与分辨率无关，当对矢量图进行缩放时，图形仍能保持原有的清晰度，且色彩不失真。矢量图形的大小与图形的复杂程度有关，即简单的图形所占用的存储空间较小，复杂的图形所占用的存储空间较大。如Corel DRAW、Illustrator绘图软件创建的图形都是矢量图,适用于编辑色彩较为单纯的色块或文字，如标志设计、图案设计、文字设计、版式设计等。 ●位图与矢量图的区别与联系 基于位图处理的软件也不是说它就只能处理位图，同样基于矢量图处理的软件也不是只能处理矢量图。

基于矢量图的软件原创性比较强，主要长处在于原始创作；而基于位图的处理软件，后期处理比较强，主要长处在于图片的处理。 2）分辨率（主要以图像分辨率为主） 分辨率是用来描述图像文件信息的术语，表述为单位长度内点的数量，通常用“像素/英寸”（ppi）来表示。分辨率的高低直接影响图像的效果，使用太低的分辨率会导致图像粗糙，而使用较高的分辨率则会增加文件的大小。 图像分辨率设置原则 在Photoshop新建文件时，默认的分辨率为72像素/英寸，满足普通显示器显示图像的分辨率要求。（图像仅用于屏幕显示时与显示器分辨率相同，96像素/英寸）在广告设计中，不同用途的广告对分辨率的要求也不同，例如，印刷彩色图像（高档彩色印刷）时分辨率一般为300像素/英寸（300像素/英寸以上的图像可以满足任何输出要求）；设计报纸广告（报纸插图）时分辨率一般为150像素/英寸；大型灯箱喷绘图像一般不低于30像素/英寸。 3）图像的色彩模式及特点 色彩模式是指同一属性下不同颜色的集合，它使用户在使用不同颜色进行显示、印刷或打印时，不必重新调配颜色而直接进行转换和应用（图像/模式）。电脑软件为用户提供的色彩模式主要有：位图模式、灰度模式、RGB模式、CMYK模式、索引颜色模式、Lab模式、双色调模式和多通道模式等。每一种模式都有自己的优缺点，都有自己的适用范围。 ①位图模式：该模式下的图像是由黑白两种颜色组成的，图形不能使用编辑工具编辑(例如，“图层”、“滤镜”)。只有在图像文件的颜色模式为灰度模式时，才能转换成位图模式。 ②灰度模式：该模式下的图像文件中只存在颜色的明（白色）暗（黑色）度，而没有色相、饱和度等色彩信息（颜色三要素）。它的应用十分广泛，在成本相对低廉的黑白印刷中

数字图像处理之彩色图像的处理

实验六彩色图像的处理 一、实验目的 1、掌握matlab中RGB图像与索引图像、灰度级图像之间转换函数。 2、了解RGB图像与不同颜色空间之间的转换。 3、掌握彩色图像的直方图处理方法。 二、实验内容及步骤 1、RGB图像与索引图像、灰度级图像的转换。 close all RGB=imread('flowers.tif'); [R_i,map]=rgb2ind(RGB,8);%RGB图像转换为8色的索引图像 figure imshow(R_i,map) [R_g]=rgb2gray(RGB);%RGB图像转换为灰度级图像 figure imshow(R_g)

思考： 将RGB 图像’flowers.tif ’分别转换为32色、256色、1024色索引图像，是否调色板所表示的颜色值越多图像越好？ close all

RGB=imread('flowers.tif'); [R_i1,map]=rgb2ind(RGB,8);%RGB图像转换为8色的索引图像 [R_i2,map]=rgb2ind(RGB,32);%RGB图像转换为32色的索引图像 [R_i3,map]=rgb2ind(RGB,256);%RGB图像转换为256色的索引图像 [R_i4,map]=rgb2ind(RGB,1024);%RGB图像转换为1024色的索引图像 Subplot(221);imshow(R_i1,map);title('8色的索引图像'); Subplot(222);imshow(R_i2,map);title('32色的索引图像'); Subplot(223);imshow(R_i3,map);title('256色的索引图像'); Subplot(224);imshow(R_i4,map);title('1024色的索引图像'); 结论：随着索引值的增加图像的质量也有增加，更加清晰，色彩也更加鲜明。但不是不是颜色值越多越好。当索引值过高时，会出现无法识别而致模糊的情况出现。 2、RGB图像与不同颜色空间的转换。 (1) RGB与HSI颜色空间的转换 HSI应用于彩色图像处理。实验六文件夹中rgb2hsi( )函数将RGB颜色空间转换为HSI 空间并显示各分量，hsi2rgb( )函数是将HSI颜色空间转换为RGB颜色空间。 close all

数字图像的点运算

中北大学 毕业设计开题报告 学生姓名：学号： 学院、系： 专业： 设计题目：图像的点运算技术研究及软件实现 指导教师: 2012年2月24日

毕业设计开题报告 1．结合毕业设计情况，根据所查阅的文献资料，撰写2000字左右的文献综述： 文献综述 近年来，网络技术和网络应用蓬勃发展，特别是Internet的日益普及，是得益于语音、成像技术为主体的多媒体技术成为业内人士研究的重点之一。伴随网络兴起的视屏游戏和视屏特技都使图像处理越来越引人注目。 数字图像处理是指用计算机对图像进行的相关处理，数字图像处理技术的内容非常丰富,总的来说数字图像处理包括以下几项内容：①点运算；②几何处理；③图像增强；④图像复原；⑤图像形态学处理；⑥图像编码；⑦图像重建；⑧模式识别［1］。本课题主要介绍点运算。例如图像在生成、获取、传输过程中、受光源、成像系统的影响, 不可避免的要造成图像像质的降低, 这时就需要图像增强; 计算机识别目标时，就需要提取目标的形状和结构特征等，这些都可以通过点运算来实现［2］。图像的点运算是一种既简单又重要的技术，它能让用户改变图像的灰度值。一幅输入图像经过点运算后将产生一幅新的输出图像，由输入图像像素点的灰度值决定相应输出图像像素点的灰度值，可由灰度变换函数表示如下：B（x，y）=f[A(x,y)]［3］。下面将依次介绍图像点运算的一些技术：图像的直方图、图像灰度的线性变换、灰度拉伸、直方图均衡化和图像的细化等。 1．灰度直方图 将图像中的像素按其灰度值大小进行组合，所构成的以像素数量为因变量、灰度值为自变量的函数，就是图像的灰度直方图［3］。灰度直方图能给出一幅图像的概要信息，是图像处理与分析的重要依据之一。它是数字图像处理技术中最简单、最有用的工具，它描述了一幅图像的灰度级内容。可以说，对图像的分析与观察，直到形成一个有效的处理方法，都离不开直方图［4］。 灰度直方图是灰度的函数，它描述的是图像中具有该灰度值的像数个数，其横坐表示像素的灰度级别，纵坐标是该灰度出现的频率（像素个数）［4］。如果大多数像素灰度值趋在较暗的区域，该图像整体视觉效果偏暗；如果大多数像素灰度值趋在较亮的区

图像处理及制版原理.

图像处理及制版原理 实验一图像扫描仪和数字照相机的操作和设置 一、实验名称： 图像扫描仪和数字照相机的操作和设置 二、实验目的和要求： 本实验适用于印刷工程、包装工程专业的《图像处理及制版原理》、《图文复制技术》及其他专业的类似课程。 在课堂教学的基础上，通过本实验的教学活动，学生应进一步认识扫描仪和数字照相机的基本构成和工作原理，熟悉扫描仪和数字照相机的基本操作技能，掌握扫描软件的设置方法，认识不同的图像设置对所获得图像的作用和影响。 根据教学安排和需要，可以将图像和数字照相机的实验内容分开实施，或有所取舍。 三、实验基本内容： 1.扫描仪的操作和扫描软件的设置； 2.数字照相机的操作，照相机设置。 四、实验设备： 1.桌面型平面扫描仪及扫描软件： Microtek公司ScanMaker 6700、ScanMaker I700等； 扫描软件：ScanWizard。 Microtek SanMaker 6700 Microtek I 700 2.专业平面扫描仪： Screen公司彩仙(Cézanne)及其扫描软件ColorGenius。

Screen Cézanne 3.紧凑型数字照相机： Panasonic公司的LUMIX FX 8、Canon公司的IXUS 400等。 Panasonic Lumix FX 8 Canon Ixus 400 五、实验原理： (一) 扫描仪和数字照相机的工作原理： 1.平面型扫描仪： 图像原稿放置在扫描平台上，扫描仪的线状光源逐行照射原稿，扫描仪的光学/电子单元从原稿获取图像信息。从原稿上反射或透射的图像光线经光学系统成像在光电转换器件(CCD)上。由于光电转换器件上具备红/绿/蓝三种滤色片，从原稿来的光线先被分解成红/绿/蓝光，再经光电转换器件转换成红/绿/蓝模拟电信号。随后，模/数转换器将模拟电信号转换成红/绿/蓝模拟电信号。经过扫描软件和相关硬件的图像处理，得到数字图像数据。数字图像数据经接口传送到计算机内，最终存储成数字图像文件。

Photoshop图像处理知识点整理

操作题相关知识点 知识条目： 知识点整理: 知识点一：图像数字化 1.图像数字化的概念 图像数字化是将模拟图像信号转换为数字图像信号的过程。图像数字化的基本思想：像素化和色彩化。 像素化即把一张图像看成是由许许多多彩色或各种级别灰度的点组成的，这些点按纵横排列起来构成一幅画，这些点称为像素，像素越多，排列越紧密，图像越清晰。 色彩化是指每个像素的颜色都被数字化成一定的数值，在量化每个像素点的色彩值时，采用二进制位数为量化字长，一般可用8位、16位、24位或更高的量化字长来表示图像的颜色。量化字长越长，则越能真实地反映原有的图像的颜色，但得到的数字图像的容量也越大。 2.图像存储量的计算 影响位图图像存储容量的因素只有像素数、颜色数，跟图像中内容的多少无关。 未经压缩的图像存储容量的计算方法为： 存储量（单位：字节B）＝水平像素*垂直像素*每个像素色彩所需

位数/8 下面表格以分辨率800×600的位图图像为例，计算各种类别位图图像的存储空间。

单击相应图层最前面的小方 块 ， 知识点三、图像基本属性设置 一、调整图像大小

二、颜色模式设置应用 在中，颜色模式有位图模式、灰度模式、索引颜色模式、颜色模式、颜色模式、颜色模式等。 1.位图模式：只有使用黑白两种颜色中的一种表示图像中的像素。 位图模式的图像也叫做黑白图像。 2.灰度模式：用单一色调表现图像，可表现256阶的灰色调（含黑 和白），也就是256种明度的灰色，是一种从黑→灰→白的过渡，如同黑白照片。 3.索引颜色模式：该模式最多使用256种颜色。 4.颜色模式：是通过对红（）、绿（）、蓝（）三个颜色通道的变化 以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色。这个标准几乎 包括了人类视力所能感知的所有颜色，是目前运用最广泛的颜色 系统之一。 5.颜色模式：一般用打印、印刷输出的颜色模式。 6.颜色模式：由照度L和有关色彩的a、b三个要素组成。它描述 的是颜色的显示方式，与设备无关。 三、填充指定区域的颜色 “选框”工

机器视觉与视觉检测知识点归纳

一总介 使用机器视觉系统五个主要原因： 1.精确性（无人眼限制） 2.重复性（相同方法检测无疲惫） 3.速度（更快检测） 4.客观性（无情绪主观性） 5.成本（一台机器可承担好几人工作） 机器视觉系统构成： 光学：1.相机与镜头；2.光源； 过渡：3.传感器（判断被测对象位置及状态）；4.图像采集卡（把相机图像传到电脑主机）； 电学（计算机）：5.PC平台；6.视觉处理软件；7.控制单元。 机器视觉系统一般工作过程：1.图像采集；2.图像处理；3.特征提取；4.判决和控制。 机器视觉系统的特点：1.非接触测量；2.具有较宽的光谱响应围；3.连续性；4.成本较低； 5.机器视觉易于实现信息集成； 6.精度高； 7.灵活性。 机器视觉应用领域两大类：科学研究和工业应用 科学研究主要对运动和变化的规律作分析； 工业方面主要是在线检测产品，机器视觉所能提供的标准检测功能主要有：有/无判断、面积检测、方向检测、角度测量、尺寸测量、位置检测、数量检测、图形匹配、条形码识别、字符识别、颜色识别等。 二机器视觉系统的构成 相机的主要特性参数： 分辨率：衡量相机对物象中明暗细节的分辨能力。 最大帧率：相机采集传输图像的速率。 曝光方式和快门速度；o(*￣)￣*)o？ 像素深度：每一个像素数据的位数。 固定图像噪声：不随像素点的空间坐标改变的噪声。 动态围等 CCD相机和CMOS相机的区别： 1.设计：CCD是单一感光器，CMOS是感光器连接放大器。 2.灵敏度：同样面积下，CCD灵敏度高；CMOS由于感光开口小，灵敏度低。 3.成本：CCD线路品质影响程度高，成本高；CMOS由整合集成，成本低。 4.解析度：CCD连接复杂度低，解析度高；CMOS新技术解析度高。 5.噪点比：CCD信号单一放大，噪点低；CMOS百万放大（每个像素都有各自的 放大器），噪点高。

数字图像处理课后题答案

1. 图像处理的主要方法分几大类 答：图字图像处理方法分为大两类：空间域处理（空域法）和变换域处理（频域法）。 空域法：直接对获取的数字图像进行处理。 频域法：对先对获取的数字图像进行正交变换，得到变换系数阵列，然后再进行处理，最后再逆变换到空 间域，得到图像的处理结果 2. 图像处理的主要内容是什么 答：图形数字化（图像获取）：把连续图像用一组数字表示，便于用计算机分析处理。图像变换：对图像进 行正交变换，以便进行处理。图像增强：对图像的某些特征进行强调或锐化而不增加图像的相关数据。图 像复原：去除图像中的噪声干扰和模糊，恢复图像的客观面目。图像编码：在满足一定的图形质量要求下 对图像进行编码，可以压缩表示图像的数据。图像分析：对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，从而获 得所需的客观信息。图像识别：找到图像的特征，以便进一步处理。图像理解：在图像分析的基础上得出 对图像内容含义的理解及解释，从而指导和规划行为。 3. 名词解释：灰度、像素、图像分辨率、图像深度、图像数据量。 答：像素：在卫星图像上，由卫星传感器记录下的最小的分立要素(有空间分量和谱分量两种)。通常，表 示图像的二维数组是连续的，将连续参数 x,y ，和 f 取离散值后，图像被分割成很多小的网格，每个网格 即为像素 图像分辨率：指对原始图像的采样分辨率，即图像水平或垂直方向单位长度上所包含的采样点 数。单位是“像素点/单位长度” 图像深度是指存储每个像素所用的位数,也用于量度图像的色彩分辨率.图像深度确定彩色图像的每个像素 可能有的颜色数,或者确定灰度图像的每个像素可能有的灰度级数.它决定了彩色图像中可出现的最多颜色 数,或灰度图像中的最大灰度等级（图像深度：位图图像中，各像素点的亮度或色彩信息用二进制数位来表 示，这一数据位的位数即为像素深度，也叫图像深度。图像深度越深，能够表现的颜色数量越多，图像的 色彩也越丰富。） 图像数据量：图像数据量是一幅图像的总像素点数目与每个像素点所需字节数的乘积。 4. , 5. 什么是采样与量化 答：扫描：按照一定的先后顺序对图像进行遍历的过程。采样：将空间上连续的图像变成离散点的操作。 采样过程即可看作将图像平面划分成网格的过程。量化：将采样得到的灰度值转换为离散的整数值。灰度 级：一幅图像中不同灰度值的个数。一般取0~255，即256个灰度级 5.说明图像函数 的各个参数的具体含义。 答：其中，x 、y 、z 是空间坐标，λ是波长，t 是时间，I 是像素点的强度。它表示活动的、彩色的、三维 的视频图像。对于静止图像，则与时间t 无关；对于单色图像，则波长λ为常数；对于平面图像，则与坐 标z 无关。 1.请解释马赫带效应，马赫带效应和同时对比度反映了什么共同的问题 答：马赫带效应：基于视觉系统有趋向于过高或过低估计不同亮度区域边界值的现象。同时对比度现象： 此现象表明人眼对某个区域感觉到的亮度不仅仅依赖它的强度，而与环境亮度有关 共同点： 它们都反映了人类视觉感知的主观亮度并不是物体表面照度的简单函数。 2. 色彩具有那几个基本属性描述这些基本属性的含义。 答：色彩是光的物理属性和人眼的视觉属性的综合反映。色彩具有三个基本属性：色调、饱和度和亮度 色调是与混合光谱中主要光波长相联系的（红绿蓝）饱和度表示颜色的深浅程度，与一定色调的纯度有关， 纯光谱色是完全饱和的，随着白光的加入饱和度逐渐减少。（如深红、浅红等）亮度与物体的反射率成正比。 颜色中掺入白色越多就越明亮，掺入黑色越多亮度越小。 { 3.什么是视觉的空间频率特性什么是视觉的时间特性 答：视觉的空间频率特性：空间频率是指视像空间变化的快慢。明亮的图像（清晰明快的画面）意味着有 ),,,,(t z y x f I λ=

数字图像处理知识点.

数字图像处理知识点 课程重点：图像数字化，图像变换，图像增强，图像的恢复与重建，图像的编码，图像的分割与特征提取，图像识别。 数字图像处理的基本内容： 1、图像获取。举例：摄像机+图像采集卡、数码相机等。 2、图像增强。显示图像中被模糊的细节，或是突出图像中感兴趣的特征。 3、图像复原。以图像退化的数学模型为基础，来改善图像质量。 4、图像压缩。减小图像的存储量，或者在图像传输时降低带宽。 5、图像分割。将一幅图像划分为几个组成部分或分割出目标物体。 6、图像的表达与描述。图像分割后，输出分割标记或目标特征参数。 7、目标识别。把目标进行分类的过程。 8、彩色图像处理。 9、形态学处理。 10、图像的重建。 第一章导论 图像按照描述模型可以分为:模拟图像和数字图像。 1)模拟图像，模拟图像可用连续函数来描述。其特点：光照位置和光照强度均为连续变化的。 2)数字图像，数字图像是图像的数字表示，像素是其最小的单位,用矩阵或数组来描述 图像处理：对图像进行一系列的操作,以达到预期的目的的技术。内容：研究图像信息的获取、传输、存储，变换、显示、理解与综合利用”的一门崭新学科。三个层次：狭义图像处理，图像分析，图像理解。 ?狭义图像处理主要指对图像进行各种操作以改善图像的视觉效果，或对图像进行压缩编码以减少所需存储空间或传输时间、传输通路的要求。 ?图像分析主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，从而建立对图像的描述。图像分析是一个从图像到数值或符号的过程。 ?图像理解则是在图像分析的基础上，进一步研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解译，从而指导和规划行动; ?图像分析主要是以观察者为中心研究客观世界，图像理解在一定程度上是以客观世界为中心，借助知识、经验等来把握整个客观世界。 图像处理的三个层次： 低级图像处理 内容：主要对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果、或突出有用信息，并为自动识别打基础，或通过编码以减少对其所需存储空间、传输时间或传输带宽的要求。 特点：输入是图像，输出也是图像，即图像之间进行的变换。 中级图像处理 内容：主要对图像中感兴趣的目标进行检测（或分割）和测量，以获得它们的客观信息从而建立对图像的描述。 特点：输入是图像，输出是数据。 高级图像处理 内容：在中级图像处理的基础上，进一步研究图像中各目标的性质和它们之间相互的联系，并得出对图像内容含义的理解（对像识别）及对原来客观场景的解释（计算机视觉），从而指导和规划行动。 特点：以客观世界为中心，借助知识、经验等来把握整个客观世界。“输入是数据，输出是理解”。 一个图像处理和分析系统包括采集、显示、存储、通信、处理和分析五个模块。 数字图像处理特点：精度，再现性，通用性，灵活性。