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3.2 图像处理的基本理论
所谓数字图像处理，就是利用数字计算机或其它高速、大规模集成数字硬件，对从图像信息转换来的数字电信号进行某些数字运算或处理，以达到提高图像的质量或人们所要求的某些预期的结果。
例如:使褪色模糊了的照片变清晰;从医学显微图片中提取有意义的细胞特征;对被噪声污染的图像去除噪声;对信息微弱的图像进行增强处理;对失真的图像进行几何校正;从遥感图片中辨认农作物、森林、湖泊和军事设施等等。但由于当前计算机是顺序处理技术，因此对信息量较大的图像，运算处理速度不如光学方法快。随着计算机技术的迅速发展，图像处理技术将会以全新的面貌出现。
3.2.1 数字图像处理、识别和理解
数字图像处理就是利用计算机系统对数字图像进行各种目的的处理。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量较差的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。如图3.1所示。还有一类图像处理是以机器为对象，处理的目的是使机器或计算机能自动识别目标，称为图像识别。图像识别系统输入的是改善质量后的图像，一般称为预处理后的图像，输出的是对图像中目标(物体)的识别或分类。图像识别的过程包括图像的预处理、图像分割、特征提取和图像分类，[6]如图3.2所示。
图像输入 图像输出
图3.1 图像处理
图像输入 图3.2 图像识别
图3.3 图像理解
随着图像处理技术的深入发展，人们已开始研究如何用计算机系统解释图像，实现类似于人类视觉系统理解外部世界，这被称为图像理解或计算机视觉。图像理解的过程包括图像预处理、图像描述、图像分析和理解，如图3-3所示。
其实，图像处理、图像分析和图像理解己构成图像工程的三个层次，如图3.4所示。
图3.4 图像工程的三个层次
图像处理着重强调在图像之间进行的变换，虽然人们常用图像处理泛指各种图像技术，但比较狭义的图像处理主要指对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果并为自动识别打基础，或对图像进行压缩编码以减少对其所需存储空间或传输时间、传输通道的要求。
图像分析则主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，以获得它们的客观信息，从而建立对图像的描述。如果说图像处理是一个从图像到图像的过程，则图像分析是一个从图像到数据的过程。这里数据可以是对目标特征测量的结果，或是基于测量的符号表示。它们描述了图像中目标的特点和性质。图像理解的重点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释，从而指导和规划行动，如果说图像分析主要是以观察者为中心研究客观世界(主要研究可观察到的事物)，那么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，那么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。
由上所述，图像处理、图像分析和图像理解是处在三个抽象程度和数据量各有特点的不同层次上，如图3-4所示。图像处理是比较低层的操作，它主要在图像像素级上进行处理，处理的数据量非常大。图像分析则进入了中层，分割和特征提取把原来以像素描述的图像转变成比较简洁的非图形式的描述。图像理解主要是高层操作，基本上是对从描述抽象出来的符号进行运算，其处理过程和方法与人类的思文推理可以有许多类似之处，另外，随着抽象程度的提高，数据量是逐渐减少的。具体说来，原始图像数据经过一系列的处理过程逐步转化为更有组织和用途的信息。在这个过程中，语义不断引入，操作对象发生变化，数据量得到压缩。另一方面，高层操作对低层操作有指导作用，能提高低层操作的效能。