数字图像处理专栏——introduction

Introduction:

数字图像处理技术是我在深入学习研究的方向之一。本科期间跟随导师做基于Android+OpenCV的病虫识别app，因此入门，我也对该部分知识有进一步探索的欲望，但更多的是因该脚踏实地一步步记录，一步步成长。

本篇从数字图像处理的定义—>区分—>学习指南介绍。

一、定义：

数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。 [1]数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响：一是计算机的发展；二是数学的发展（特别是离散数学理论的创立和完善）;三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。 [2]

二、区分（数字图像技术 vs 数字信号处理）：

过往文章中提到过数字信号处理的学习，我也特地为此开设专栏进行学习的记录。

1.数字图像技术

主要关注的是对图像的处理和操作。我们日常看到的照片、视频、甚至是一些动画，都是数字图像技术的应用。通过数字图像技术，我们可以对图像进行各种处理，比如调整图像的亮度、对比度，去除图像中的噪声，甚至可以将图像中的某个物体识别出来。这些处理过程通常涉及到图像的数字化、图像增强、图像恢复、图像分割等多个步骤。

简而言之，数字图像技术就是让计算机能够“看懂”并处理图像的技术。

2.数字信号处理

数字信号处理则更偏向于对数字信号的分析、变换和处理。这里的“信号”可以是声音、电磁波等各种形式的模拟信号经过数字化后得到的。数字信号处理的主要任务是将这些信号转换为数字形式，然后在计算机上进行处理和分析。比如，我们可以通过数字信号处理来分析一个音频文件的频率特性，或者对一个无线信号进行解调以获取其中的信息。数字信号处理的应用领域非常广泛，包括通信、音频处理、雷达、生物医学工程等。

从两者的区别来看，数字图像技术更专注于对图像的处理和分析，而数字信号处理则更偏向于对数字信号的处理和分析。虽然它们都涉及到数字计算和处理，但处理的对象和数据类型有所不同。对于我们来说，理解这两者的区别更有助于我们选择学习方向和掌握相关技能。这也是我开设该专栏的原因之一。

三、数字技术图像学习指南：

（一）基础理论学习

1. 数学基础：掌握线性代数、概率论、微积分等基础知识，以便理解和应用图像处理中的数学原理。
2. 图像基础：理解像素的概念，知道数字图像是由二维元素（像素）组成的。掌握图像的采样和量化原理，了解如何将连续的感知数据转化为数字形式。

（二）专项技术学习

1. 图像预处理：学习去噪、图像增强、边缘检测等预处理方法，为后续处理做准备。
2. 特征提取：掌握提取图像特征（如颜色、纹理、形状等）的方法，用于图像分类和识别。
3. 图像分割：学习如何将图像分割成不同的部分，便于进行更精细的处理。
4. 图像压缩：理解图像压缩的原理和方法，以便在存储和传输时减少数据量。
5. 深度学习在图像处理中的应用：了解卷积神经网络（CNN）等深度学习模型在图像分类、目标检测等任务中的应用。

（三）实践应用

1. 编程技能：学习使用Python（结合OpenCV库）或MATLAB进行图像处理编程。
2. 项目实践：参与或自行设计图像处理项目，如人脸识别、车牌识别等。

（四）深入学习

1. 特定领域：根据兴趣选择深入学习某个特定领域的图像处理技术，如医学图像处理、遥感图像处理等。
2. 参考经典教材：参考《数字图像处理》（Rafael C. Gonzalez和Richard E. Woods合著）等经典教材进行深入学习。

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