时间：2024-10-11浏览次数：7
1、数字图文信息处理技术主要学习数字图像处理、数字图形设计、多媒体技术应用以及相关的计算机编程和算法等方面的知识和技能。在数字图像处理方面，学习者需要掌握图像数字化、图像增强、图像恢复、图像变换、图像编码与压缩等核心技术。
2、数字图像处理学学习内容：绪论、图像、图像系统与视觉系统、图像处理中的正交变换、图像增强、图像编码、图像复原、图像重建、图像分析、数学形态学原理、模式识别的理论和方法。数字图像 数字图像，又称为数码图像或数位图像，是二维图像用有限数字数值像素的表示。
3、图像处理需要学习的主要内容有：数字图像处理、图像信号处理、计算机视觉、图像编码与压缩等。 数字图像处理：这是图像处理的核心基础，涵盖了图像的数字化表示、图像的变换和处理技术、图像质量评估等。理解数字图像处理对于理解整个图像处理流程至关重要。包括灰度变换、图像滤波、形态学操作等。
4、数字图像处理是一门新兴学科，与计算机应用、计算机视觉、模式识别以及机器学习等有密切联系，可以看作是二维信号处理。一般大学选修课里包括数字图像采集、显示、保存，空间域图像处理，频域图像处理，图像增强、压缩、复原等技术。
数字图像处理的主要内容有图像信息的获取、图像信息的存储、图像信息的传送、图像增强。图像信息的获取：这是数字图像处理的第一步，主要是把一幅图像转换成适合输入计算机或数字设备的数字信号，图像获取的方法有电视摄像机、飞点扫描器等。
图像变换：由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。
主要内容有：图像增强、图像编码、图像复原、图像分割、图像分类、图像重建、图像信息的输出和显示。图像增强用于改善图像视觉质量；图像复原是尽可能地恢复图像本来面目；图像编码是在保证图像质量的前提下压缩数据，使图像便于存储和传输；图像分割就是把图像按其灰度或集合特性分割成区域的过程。
图像处理技术的主要内容包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。常见的处理有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割和图像分析等。图像处理一般指数字图像处理。
本书不仅详尽阐述了图像增强、图像分割与边缘检测、图像的几何变换、频域处理、数学形态学及其应用、彩色图像处理、图像特征与理解、图像编码、图像复原等核心内容，还通过实际工程案例展示了数字图像处理技术的应用场景。这些案例不仅有助于读者理解理论知识的实践应用，更能够激发读者的学习兴趣和实践能力。
所谓数字图像处理，就是依据数字图像的这一数字特征，构造各种数字模型和相应的算法，由计算机进行运算（矩阵变换）处理，进而获得更加有利于实际应用的输出图像及有关数据和资料。故数字图像处理通常也称为计算机增强处理。
DPD技术的基本概念 数字光处理是通过数字手段对图像进行捕捉、分析、处理并最终输出的过程。它主要包括图像的捕获、图像的数字化处理和图像的输出显示等环节。在现代社会，随着计算机技术的飞速发展，DPD技术已经成为图像处理领域中的主流技术之一。
图像处理（image processing），用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值称为灰度值。
使用Photoshop工作的实质就是制作和处理各种图像文件，因此了解各种图像文件的特点和一些图像方面的基本概念是学好Photoshop软件的前提。位图 在计算机中，图像是以数字方式进行记录、处理和保存的，根据所处理的图像描述原理的不同，一般分为两类，即矢量图和位图。
数字图像：数字图像，又称为数码图像或数位图像，是二维图像用有限数字数值像素的表示。数字图像是由模拟图像数字化得到的、以像素为基本元素的、可以用数字计算机或数字电路存储和处理的图像。
数字图像处理是一门涵盖广泛的技术领域，主要包括以下几个关键环节：图像变换：为了降低处理复杂度，常采用如傅立叶变换、沃尔什变换和离散余弦变换等技术，将图像从空间域转换到变换域，便于进行高效滤波等操作。小波变换因其在时域和频域的局部特性，也被广泛应用于图像处理。
数字图像处理主要包括以下技术：图像变换、图像编码与压缩、图像增强与复原。此外，还包括图像分割、图像识别以及三维图像技术等。图像变换是数字图像处理的基础。它涉及将图像转换为不同的格式或域，以便进行后续处理。例如，频率域变换能突出图像的特定特征，便于分析和处理。
数字图像处理主要包括以下技术：图像数字化、图像增强和复原、图像数据编码、图像分割和图像识别等 。其中，图像增强技术用于改善图像的质量，提高图像的清晰度、对比度、亮度等。常见的图像增强技术包括直方图均衡化、自适应直方图均衡化、锐化、模糊等。
数字图像处理是一门专业要求非常高，应用非常广的一门学科，涵盖的技术也非常多，比较基础的主要包含图像变换（如灰度变换、频率变换、空域变换等）、图像复原与重建（各种滤波技术）、图像压缩、形态学图像处理（腐蚀，膨胀，边界提取等）、图像分割、图像识别等技术。
图像分割：图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。
