• 由低到高分为图像处理→图像分析与识别→图像理解；
• 数字图像处理是一门在理论研究和应用之间的学科；

狭义的图像处理、图像分析、

• 图像处理：从图像到另一个图像如降噪等；
• 图像分析：对内容进行分析，如图像中是否有指纹等；
• 图像理解：去理解图像中更深层的信息如人脸是谁的人脸；

• 提高视感质量，赏心悦目；
• 提取图中的某些特征便于分析；
• 对图像数据进行变换（频域变换、频域滤波）；

数字图像处理的研究内容

• 图像获取、表示和表现（摄取图像，光电转化及数字化）；
• 图像分割：按照一定规则将图像分成区域的过程；（图像自动分割是图像处理中最困难嘚问题是图像分析实用化的关键一步，如车牌识别）；
• 图像复原：基于模型和数据的图像处理难点：建立复原模型；
图像编码的目的：减少数据存储量；降低数据率以减少带宽；

数字图像处理的常用开发环境

• C、Visual C++:速度快，香率高开发难度较大；
• C#：提供图像类，入门容易效率较低；
• Java：更适合网络开发，效率较低；
• Delphi、VB：第三方库丰富开发效率高；
• MatLib图像处理工具箱：函数丰富，节约底层编写时间速度慢；
• OpenCV：是一个基于开源发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linuxwindows和Mac OS上；
  轻量级且高效，由C函数和少量C++类构成；

• 点运算：输入和输出图像的潒素一一对应；
• 局部运算：输出像素由输入像素对应像素邻域计算
• 空域处理：在空间坐标系进行计算；
• 频域处理：在频率域中对图像进荇处理；

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高老师的ppt好简洁明了，语速也不快太适合一边听课一边记笔记了，怎么会有这么好的老师呢要是给分能高点就更好了1551