1.3 图像处理的特征

视觉信息学的基础是数字图像处理与分析，这是本书所涉及的内容。现在说到图像处理，就意味着基于计算机的数字图像处理（digital image processing），但是也有使用光学系统的模拟图像处理（analog image processing）。例如，在照片摄影中装上遮光片拍摄柔和的气氛，打开快门拍摄流星的运动。数字图像处理就是通过计算机来实现与上述相同的处理，以下简称为图像处理。图像处理的优点可总结为以下几项。

（1）正确性和重现性好

由于通过计算机进行处理，正确性就不必说了，而且同样的程序即使数次运行，也能得到同样的结果。理论上图像处理不会因图像的存储、传输等过程而导致质量退化。图像质量主要取决于采样和量化的精度、处理过程中的处理精度的限制，因此只要保持足够的处理精度，就能够保证原始图像的重现性。

（2）容易控制

通过程序能够自由设定及变更控制用的各种参数。

（3）适用面宽

图像可来自多种信息源，如可见光图像、不可见的红外光谱图像、超声波图像；还可以反映不同尺度的物体，小到电子显微镜图像，大到航空图像、遥感图像甚至天文望远镜图像。处理都是由程序进行的，只要变更一下程序，就能够实现各种各样的处理。另外，能够重新组合程序，开发新程序。

（4）综合性强

由于图像处理适用面宽，涉及的技术领域也十分广泛，从学科分类来看，可将其划分为交叉学科。数学、物理学中的光电学等是图像处理的理论基础，计算机技术、电子信息技术、通信技术等是其实现的支撑技术。

另一方面，图像处理也有以下缺点。

（1）数据量大

图像数据经数字化后输入计算机内。例如，把17寸电视屏幕大小的图像按各个颜色数字化后输入计算机内，就相当于水平700像素×垂直500像素×3 色≈1MB（兆位）的数据。传送彩色电视图像的速率达 108Mbit/s，则每秒的数据量可达 13.5MB。这么大的数据量和传输速率对计算机的计算速度、网络带宽、媒体存储容量等都有很高要求，因此数据压缩成为不可或缺的处理环节。

（2）占用频带较宽

模拟视频信号的带宽（约为5.6MHz）比模拟音频信号的带宽（约为2kHz）约高出两个数量级。数字化后的视频信号所占用的频带进一步加宽。宽频带对其处理和传输提出了更高的要求，因此频带压缩技术在图像处理领域也引起了更多的关注。

（3）费时

由于图像数据量大，处理所花费的时间多。如果处理一个像素花1毫秒，处理700像素×500像素的数据就要花350秒。

随着硬件技术的发展，计算机、存储器以及外围设备都迅速便宜下来，过去只有昂贵的大型计算机才能进行的庞大处理，现在用数千元的个人计算机就能完成。

硬件越来越便宜，但问题是软件。输入的图像如何进行处理，这与软件密切相关。计算机处理图像时，要编制程序来执行。依据程序才能实现图 1-5（a）所示的几何变换中的图像旋转、图1-5（b）所示的边缘检测等操作。

到目前为止，已经有不少的图像处理书籍问世。但是由于图像处理中采用的方法多、范围广，而且从简单到复杂要处理的图像种类也多，如果想要网罗所有方法，就会成为浩浩巨著，这是没有必要的。另外，通常的专业书籍以算法为中心来进行讲述，但是实际中往往采用多种算法的组合。在这种情况下，如果不面面俱到地阅读，就可能无法编制出有针对性的处理程序。

本书为了使初学者也能马上使用与验证所学到的东西，首先确定具体的图像处理与分析的目的，然后对必要的算法进行说明。例如，为了实现图像平滑、图像分割、边缘检测等目的，有什么样的算法？如何组合这些算法呢？我们将以此为中心进行说明。进而，对于典型的算法，我们将通过具体的图像与MATLAB程序和VC++程序示例予以说明。