数字图像处理(一)导论
什么是数字图像？
？数字图像:图像可以定义为二维函数，其中sum为空间(平面)坐标，任意一对空间坐标(，)处的振幅称为图像在该点的强度或灰度。当、和的灰度值为有限离散值时，我们称该图像为数字图像。数字图像由有限数量的元素组成，每个元素都有其特定的位置和幅度。这些元素被称为绘图元素、图像元素或像素。
？这是因为人类的感知仅限于电磁波谱的可见光波段，而成像机器几乎可以覆盖从伽马射线到无线电波的整个电磁波谱。数字图像处理可以处理那些人类不习惯的图像源。
？AI(人工智能)主要分为三个部分:感知、理解和决策。这种理解在图像处理和计算机视觉中称为图像分析(或图像理解)。斯坦福大学人工智能实验室(SAIL)主任李菲菲教授在世界上很有名。所谓理解，就是理解形象背后的深层含义。最终目的是像人一样看一张老照片，可能会让你流泪(里面包含了很多信息)。现在，李菲菲小组所取得的成就可以理解物品之间的关系。如下图所示:
？图像处理也分为三个层次:低级处理、中级处理和高级处理。
？低级处理:主要是对图片做一些简单的操作，比如降低噪点，增强对比度，锐化图像。过滤可以用来减少噪音。图像增强的原理是对给定的图像进行处理，使其结果比源图像更便于后续的操作和应用，主要是为了解决图像灰度范围小造成的对比度低的问题，目的是将输出图像的灰度放大到规定的程度，使图像中的细节更加清晰。锐化图像特征，如边缘、边界、对比度等。，使图像获得更好的显示效果或更便于图像分析。
？中间处理:它涉及到很多任务，比如把一幅图像划分成不同的区域或者目标，这就是图像分割领域所做的事情，使其更好地被识别和分类，也可以称为目标检测。说到这里，我们来感受一下结果:
？高级处理:即理解上面提到的图像。为什么这么难理解？因为人类很难做到这一点，就像在一万个读者眼里，有一万个哈姆雷特。虽然数字图像处理领域基于数学和概率公式，但人类的直觉和分析将在选择一种技术而不是另一种技术时发挥核心作用。其实整个科学领域都是这样的。
？数字图像处理的概念早在20世纪20年代就已存在，但近来发展迅速的根本原因是数字图像需要非常大的存储和计算能力，因此数字图像处理领域的发展必须依赖于数字计算机以及数据存储、显示和传输等相关配套技术的发展。计算机计算能力的提升也是现在AI发展的根本原因。很多技术都是二十年前提出来的，这些当代学者把它们的效果做得更加惊人。
？如上图月亮，所有的信息都是以像素为单位隐藏的，但是如何提取有效信息呢？举一个更容易理解的例子:
？通过墙壁的漫射光影重构原图。
？左边是原始图像，中间是漫反射图像，右边是由漫反射图像重建的图像。
文章名称:带顺序数码相机的计算潜望镜
文章链接:/Articles/s 41586-018-0868-6
？计算机方法被用于增强对比度，或者将灰度级编码成颜色，以便于解释工业、医学和生物科学领域中的X射线图像和其他图像。图像处理技术还成功地应用于天文学、考古学、生物学、核医学和执法。不是很懂)，国防和工业领域。
？说了这么多数字图像处理，图像从何而来？也就是成像技术。主要有γ射线成像、X射线成像、血管造影、紫外波段成像、可见和红外波段成像、微波波段成像、声波成像等。关于设计的知识太多了，我不懂。想了解的话可以自己用百度关键词。
？形象说白了就是一堆数字，当然可以用计算机直接凭空生成。计算机图形学就是在这里设计的，再结合图像处理，就得到另一个领域:三维建模。