• 图像是从客观世界获得的，是可作用于人眼的一种实体。
• 客观世界中的图像，如照片，被称作物理图像，信号值是连续变化的。
• 因为计算机只认识离散的数字，故不能直接处理物理图像，需要先转化为数字图像。
• 数字图像指的是物理图像的连续信号值被离散化后，由被称为像素（Pixel）的小块区域组成的二维矩阵。
• 一个像素包含位置和色彩（或亮度）两个属性。
• 灰度图像，亦称单色图像，每个像素的亮度用一个整数表示，数值在0～255之间，0表示纯黑，255表示纯白，其他则是灰色。
· 灰度图像的一个例子
· 彩色图像可以用红、绿、蓝三元组（三基色）的二维矩阵来表示。通常每个数值都在0~255之间，0表示相应的基色在该像素中没有，255表示取该基色最大值。
· 图像数字化，即把一张连续的物理图像离散化为一张数字图像，此处会涉及到采样与量化。
· 采样，指的是位置离散化，即在物理空间上连续点的离散化。通过采样可以确定水平和垂直方向上的像素个数I，J。如下图I=20，J=14，即水平方向上有20个像素，垂直方向上有14个像素。
· 分辨率，指的是单位长度上采样的像素点个数。如DPI（dot per inch）就是每英寸长度上像素的个数。
· 采样越多，分辨率越高，像素点越多，需要的存储空间也越大。
· 量化，指的是将色彩或亮度的浓淡的连续变化值离散化为整数值的过程。常用的有：
① 黑白图，用一个二进制位（0和1）表示纯黑、纯白两种情况。
② 灰度图，把亮度量化为256级。
③ 真彩图，R、G、B均量化为256级。
· 量化级别越高，色彩越丰富，相应的存储量也会越大。
· 图像（Image）与图形（Graph）是两种截然不同的概念，对应的学科为《数字图像处理》与《计算机图形学》。
· 产生点：图像是由客观世界产生的，如简单的拍照、绘画等就可以产生图像。图形是主观人为抽象出来的一种概念，如直线、圆，你无法在客观世界中找到真正的直线与圆。
· 描述对象：图像描述的是客观的实物，如风景、人。图形描述的是非实物的东西，如游戏中的建模。
· 描述方式：图像由像素矩阵来描述。图形是使用数学模型来进行描述的，如要让计算机画一条直线，你需要给出起点和终点，然后使用各种算法来计算出直线上各个点的位置，然后进行画线操作。
· 编辑单位：图像的编辑单位是像素。图形是几何元素。在Photoshop中可以使用画笔精确地编辑每一个像素，这个时候你在编辑的就是图像。在PowerPoint中画一条直线，你只能对该直线的整体进行操作，没办法精确控制该直线上的每一个点，这个时候你在编辑的就是图形。
· 处理方法：图像一般是基于统计规律的变换，如根据自己的经验对照片进行调色。图形是通过几何计算进行处理，通过修改图形背后的数学公式，调整参数，从而达到不同的显示效果。
· 应用场景：图像一般用于记录真实的景物，如照片。图形一般用于表示几何对象，如工程图纸、测绘地图等。
· 存储格式：图像的常见存储格式为JPG、BMP、GIF。图形一般以矢量图的形式进行存储，常见格式为DWG、DXF。
· 总结如下
· 总的来说，数字图像处理是把一幅图像修改为另一幅图像的过程，输入是一个图像，输出也是一个图像。
· 有6个主要研究方向，图像变换、图像增强、图像恢复、图像分割、数学形态学、图像编码与压缩。
· 灰度变换，目的是控制图像灰度直方图的分布，改善输出的图像。
· 几何变换，如旋转、平移等操作，用于图像校准、特效等方面。
· 正交变换，目的是把空域变化到频域，从而加强对图像信息的辨识与理解。
· 包含空域滤波增强和频域滤波增强技术。
· 目的是根据任务目标突出图像中感兴趣的信息，消除干扰，改善图像的视觉效果或增强便于机器识别的信息。
· 根据图像退化模型，消除或减轻在图像获取及传输过程中造成的图像品质下降及退化现象。
· 包括阈值分割法、基于梯度的分割法及边界检测与跟踪等。
· 目的是根据图像的某些特征将图像划分为互不重叠的区域，以便于对图像中的物体或目标进行分析与识别。
· 数学形态学是分析图像几何特征的有利工具。
· 对要处理的图像数据用一定的规则进行变换和组合，从而达到以尽可能小的代码来表示尽可能多的数据信息的目的。
· 见的压缩编码有霍夫曼编码、游程编码、JPEG编码等。
· 研究压缩图像数据的方法，需要研究并利用图像的冗余特征如统计冗余、生理视觉冗余、知识冗余等。
· 图像工程可根据抽象程度和研究方法等的不同分为三个层次：图像处理、图像分析和图像理解。
· 图像处理是图像到图像的变换，主要目的是改善视觉效果与为自动识别打基础。
· 图像分析是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量以获得其客观信息，从而建立对图像的描述。
· 图像理解是在图像分析的基础上进一步研究各目标之间的关系，并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解释。
