求关于图像工程理解的资料 图像数字化的简介
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人们用各种技术方式和手段对图像进行加工，以获得需要的信息。从广义上，图像技术可看作是各种图像加工技术的总称。它包括利用计算机和其他电子设备进行和完成的一系列工作，例如图像的采集、获取、编码、存储和传输，图像的合成和产生，图像的显示、绘制和输出，图像的变换、增强、恢复(复原)和重建，图像的分割，查询和抽取、图像的分类、表示和识别，3-D景物和场景的解释和理解，以及基于它们的推理、判断、决策和行为规划等。另外，图像技术还可包括为完成上述功能而进行的硬件和系统设计及制作等方面的技术。随着人们研究的深入和应用的广泛，已有的图像技术在不断更新和扩展，许多新的图像技术也在不断诞生。
早在20世纪20年代，人们利用巴特兰(Bartlane)电缆图片传输系统，经过大西洋传送了第一幅数字图像，它使传输的时间从一个多星期减少到了三小时，使人们感受到数字图像传输的威力。它的传输方法，首先是对图像进行编码，然后在接收端用一台电报打印机利用字符模拟中间色调把图像还原出来，这是个初步尝试。为了对图像的灰度、色调和清晰度进行改善，人们采用各种方法对图像的传输、打印和恢复等技术进行改进，这种努力一直延续到此后的40年。直到大型计算机出现后，人们才开始用计算机来改善图像。
对图像技术的综合研究和集成应用可在图像工程这个整体框架下进行。众所周知，工程是指将自然科学的原理应用到工业部门而形成的各学科的总称。图像工程学科则是利用数学、光学等基础科学的原理，结合电子技术、计算机技术及在图像应用中积累的技术经验而发展起来的一个对整个图像领域进行研究应用的新学科。事实上，图像技术多年来的发展和积累为图像工程学科的建立打下了坚实的基础，而各类图像应用也对图像工程学科的建立提出了迫切的需要。
图像工程的内容非常丰富，应用也非常广泛，根据抽象程度、研究方法、操作对象和数据量等的不同可分为三个层次：图像处理、图像分析和图像理解。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。图像分析则处于中层，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。图像理解主要指高层的操作，基本上根据较抽象的描述进行解析、判断、决策，其处理过程和方法与人类的思维推理有许多类似之处。在这里，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，操作对象也逐步发生变化。另外，高层操作对低层操作有指导作用，能提高低层操作的效能，完成复杂的任务。
数字图像处理技术在近20多年的时间里，迅速地发展成为一门独立的有强大生命力的学科，图像处理技术还是一个很大的研究课题，随着计算机技术的日益发展，图像处理技术的日益完备，图像处理的应用范围将越加深入和广泛。
数字图像是把需要处理的图像数字化。简单地讲是用一个网格，把要处理的图像覆盖，然后把每一个方格中的图像的各个亮度取平均值，作为小方格中点的值；这样，一幅模拟图像变化成只用小方格中的点的值来代表的离散值的图像，这个网格称为抽样网格。抽样后形成的图像成为数字图像。
客观世界在空间上是三维的(3-D)的,但一般从客观景物得到的图象是二维(2-D)的一幅图象可能用一个2-D的数组f(x,y)来表示,这里x和y表示2-D空间XY中一个坐标点的位置.而f表示灰度值,它常对应客观景物观察到的亮度.需要指出,我们一般是根据图象内不同位置的不同性质来利用图象的.
客观世界: 在空间上是三维(3-D);
客观景物到图象: 二维(2-D)
一幅图象的表示方法：
二维(2-D)数组f(x，y)来表示:
x和y表示2-D空间XY中一个坐标点的位置；
f代表图象在点(x，y)的某种性质F的数值。
灰度图：对应客观景物被观察到的亮度
f(x, y) = 灰度值
黑白图: 对应黑白颜色
f(x, y) = 0/1
计算机对图象进行加工的表示方法：
常见图象是连续的图象: 用f (x,y)表示一图像，即f、x、y的值可以是任意实数。
计算机加工处理的图象：离散化连续的图象坐标空间XY和性质空间F。这种离散化了的图象是数字图象I(r,c) 表示。
图象技术在广义上是各种与图象有关的技术的总称,目前人们主要研究的是数字图象,主要应用是计算机图象技术,这包括利用计算机和其它电子设备进行和完成的一系列工作,例如图象的采集,获取,编码,存储和传输, 图象的采集的和合成和产生, 图象的显示和输出, 图象的变换,增强,恢复和重建, 图象的分割目标的检测,表达和描述,特征的提取和测量,序列图象的校正,3-D景物的重建复原, 图象数据库的建立,索引和抽取, 图象的分类,表示和识别, 图象的模型的建立和区配, 图象和场景的解释和理解,以有基于它们的判断决策和行为规划等等,另外图象技术还可以包括为完成上述功能而进行的硬件设计及制作等方面的技术.
由于图象技术近年来得到极大的重视和长足的进展,出现了许多新理论,新方法,新算法,新手段,新设备,图象界一致认为耍要对它们进行综合研究和集成应用.我们以为这个工作需要在一个整体框架下进行,这个框架就是图象工程.
图象工程三层次示意图
图象处理:
强调在图象之间进行的变换。虽然常用图象处理泛指各种图象技术，但比较狭义的图象处理主要满足对图象进行各种加工以改善图象的视觉效果并为自动识别打基础，或对图象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。它们描述了图象中目标的特点和性质。是比较低层的操作，它主要在图象象素级上进行处理，处理的数据量非常大。
图象分析
是对图象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象的描述。如果说图象处理是一个从图象到图象的过程，则图象分析是一个从图象到数据的过程。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。图象分析则进入了中层，分割和特征提取把原来以象素描述的图象转变成比较简洁的非图形式的描述。图象分析主要是以观察者为中心研究客观世界。
图象理解
重点是在图象分析的基础上，进一步研究图象中各目标的性质和它们之间的相互联系，并得出对图象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。图象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(包括没有直接观察到的事物)。图象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维推理可以有许多类似之处。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，数据量得到了压缩。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。作用能提高低层操作的效能。
图像分析（image analysis）和图像处理（image processing）关系密切，两者有一定程度的交叉，但是又有所不同。图像处理侧重于信号处理方面的研究，比如图像对比度的调节、图像编码、去噪以及各种滤波的研究。但是图像分析更侧重点在于研究图像的内容，包括但不局限于使用图像处理的各种技术，它更倾向于对图像内容的分析、解释、和识别。因而，图像分析和计算机科学领域中的模式识别、计算机视觉关系更密切一些。
由上所述,图象处理,图象分析和图象理解是处在三个抽象程弃和数据量各有特点的不同层次上,图象分析则进入了中层,分割和特征提取把原来以象素描述的图象转变成比较简洁的非图形式的描述, 图象理解方根是高层操作,基本上是对从描述抽象出来的符号进行运算.其处理过方法与人类的思维推理可以有许多类似之处,另外由图可知,随着抽象程度的提高数据量是逐渐减少的.具体来说,原始图象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,数据量得到了压缩,另一方面,高层操作对低层操作有指导作用.牟提高低层操作的效能.
图像工程是一门系统地研究各种图像理论、技术和应用的新的交叉学科。从它的研究方法来看，它与数学、物理学、生物学、生理学、心理学、电子学、计算机科学等血多学科可以相互借鉴；从它的研究范围来看，它与模式识别、计算机视觉、计算机图形学等许多个专业又相互交叉。另外，图像工程的研究进展与人工智能、神经网络、遗传算法、模糊逻辑等理论和技术都有密切的联系，它的发展和应用与生物医学、材料、遥感、通信、交通管理、军事侦察、文档处理和工业自动化等许多领域也是不可分割的。
http://book.danawa.com.cn/book/185613.html
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