一、数字图像处理：模拟图像->数字化->采样->量化->像素坐标（x,y）f(x,y)(0~255)
1、数字图象是指由被称作象素的小块区域组成的二维矩阵。将物理图象行列划分后，每个小块区域称为像素（pixel）。 每个像素包括两个属性：位置和灰度。 对于单色即灰度图象而言，每个象素的亮度用一个数值来表示，通常数值范围在0到255之间，即可用一个字节来表示，0表示黑、255表示白，而其它表示灰度级别。
2、像素分割的两个问题 像素数目 连续-》离散
3、灰度值就是灰度级
二、数字图像处理的分类：图象采集、取样和量化，Image Capture, Sampling & Quantization 图象增强，Image Enhancement 图象复原，Image Restoration 图象变换，Image Transformation 图象重构，Image Reconstruction 图象编码，Image Coding
三、数字图象识别：图象分割，Image Segmentation 图象特征提取， Image Feature Extraction 图象形状描述， Shape Description 图象识别，Image Recognition 图像检索，Image Retrieval
四、图象是周围世界的一种映射,而周围世界是一个能量场,它可以描述为：
，其中x,y,z表示的是空间坐标，光波波长，时间。
1、对于运动图象,x,y,z 都是时间 t 的函数,若在连续的不同时间获取图象,可以获得序列图象
2、对于按不同波段获取图象,可获得彩色图象或不同波段的图象信号(如遥感图象,医学图象等).
3、对于按不同视角,即不同的 x,y,z 间相互关系,可以得到不同视角的不同图象
五、视觉特性：1、相对视敏函数（人眼对不同波长的光有不同的敏感度）2、对比度的灵敏度和同时对比度（眼睛对光强的响应是非线性的）3、马赫带效应：数值连续但是人眼看着跳跃（存在对比的原因）4、图象尺度、空间分辨率和灰度 5、视觉的瞬时性质：如视觉暂留效应 6、彩色视觉特性（如人对颜色的分辨率高于对灰度的分辨率）
六、像素间的基本关系：
1、相邻象素 (1)坐标（x,y）象素的4邻域：4个水平和垂直象素： (x+1,y),(x-1,y),(x,y+1),(x,y-1)——记为N4(p) (2)坐标（x,y）象素的8邻域：N4(p)＋ND(p)， ND(p)表示 对角邻象素：(x+1,y＋1),(x+1,y-1),(x-1,y+1),(x-1,y-1)
2、邻接性、连通性、区域和边界 象素间连通：相邻＋满足灰度级相似性准则V (1)4邻接：两象素p和r在V中取值且r在N4(p)中； (2)8邻接：两象素p和r在V中取值且r在N8(p)中； (3)m邻接：p和r在V中取值并满足以下条件之一： r在 N4(p)中，或r在ND(p)中且N4(p)n N4(r) 是空集。 **利用相邻性可以定义通路——连通性。 **利用连通性定义区域——同一连通组元的象素 **区域的边缘：边界
3、距离度量 给定3个象素p,q,r，坐标分别为(x,y),(s,t),(u,v)，D为距离度量函数: (1)D(p,q)>=0; (2) D(p,q)= D(q,p); (3) D(p,r)<=D(p,q)+D(q,r); 点p与q间的几个距离： *Euclidean（欧氏）距离： 
*City-block(城区)距离:
*棋盘（Chessboard）距离:
七、数字图像的处理的存储：
1、象素数量＝M*N （行*列） 每个象素用灰度级L表示，通常L＝2^k k表示二进制编码位数，[0,L-1]为灰度级取值范围，叫做图象的动态范围。一幅图象的存储需要的比特数为： b＝M*N*k 通常一幅灰度图象有2^k个灰度级时，也称为k位（比特）图象。
八、图象分类：黑白、灰度、彩色、多谱
1、黑白图象 是指图象的每个像素只能是黑或白，没有中间的过渡，故又称为２值图象。2 值图像的像素值为0、1。
2、灰度图象 灰度图象是指每个像素的信息由一个量化的灰度级来描述的图象，没有彩色信息。通常256个灰度级，用一个字节28比特表示。
3、彩色图象彩色图象是指每个像素的信息由RGB 三原色构成的图象，其中RBG 是分别由不同的灰度级来描述的。常用的有2^32，2^24，和2^16等。
4、多谱图象是指每个像素的信息由多个光谱波段成像而构成的图象，其中每个波段是由不同的灰度级来描述的。256位
九、数字图像处理主要研究的内容：
1、图像变换: 如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换（DCT）等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理。目前小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用
2、图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量(即比特数)，以便节省图像传输、处理时间和减少存储器容量。压缩可以在不失真前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。编码是压技缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。
3、图像增强和复原：目的是提高图像的质量，如去除噪声，提高清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强调低频分量可减少图像中噪声影响。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，建立“降质模型”，再采用某种方法，恢复或重建原来的图像。
4、图像分割: 图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中物体的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。因此，对图像分割的研究还在不断深入之中，是目前图像处理中研究的热点之一。
5、图像描述:图像描述是图像识别和理解的必要前提。二值图像可用几何特性描述：如边界描述和区域描述两类方法。 对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。 三维物体描述：体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。
6、图像分类(识别):图像分类(识别)属于模式识别的范畴，其主要内容是对图像经过某些预处理后进行判决分类。 图像分类常用方法： 统计模式分类和句法(结构)模式分类， 模糊模式识别和人工神经网络模式分类。
十、基本方法和数据结构：连续分析和离散方法 数字图象处理中常用的数据结构包括矩阵、链码、属性图等； 二值图象表示的数据结构——链码 二值图象：只有黑白两种灰度，如文字识别，边界轮廓等； 链码：通过规定链的起点坐标和链的斜率序列，就可以完全描述曲线和直线； 链码分类：根据斜率是45。，60。，90。的倍数，分为八向链码，六向链码和四向链码等。 链码优点：减少信息存储量。
