数字图像编程入门
① 零基础入行图像算法工程师需要学习哪些课程
零基础入行 图像算法工程师课程（只说课程）：
1 计算机方面：《c语言》，《数据结构》
2 算法理论方面：《高等数学》《概率论》《矩阵论》或《线性代数》 《最优化方法》 《模式识别》 《数字图像处理》《matlab图像处理与模式识别》等
另外：学习图像，最好先从matlab或者python入门，然后再用c。
以上就够了，电子书网上应该能搜索到。
② 数字图像处理的基本步骤
1、图像获取是数字图像处理的第一步处理。图像获取与给出一幅数字形式的图像一样简单。通常，图像获取阶段包括图像预处理，譬如图像缩放。
2、图像增强是对一幅图像进行操作，使其结果在特定应用中比原始图像更适合进行处理。“特定”一词很重要，因为增强技术建立在面向问题的基础上，例如，对增强X射线图像十分有用的方法，对增强电磁波谱中红外波段获取的卫星图像可能就不是好方法。不存在图像增强方法的通用理论，图像增强方法多种多样，特殊情况特殊对待。
3、图像复原也是改进图像外观的处理领域。与图像增强不同，图像增强是主观的，而图像复原是客观的;复原技术倾向于以图像退化的数学或概率模型为基础。而增强以什么是好的增强效果这种主观偏爱为基础。
4、彩色图像处理,第6章涵盖许多彩色模型和数字域彩色处理的基本概念。彩色也是图像中提取感兴趣区域的基础。
5、小波是以不同分辨率来描述图像的基础。本书中为图像数据压缩和金字塔表示使用了小波，此时图像被成功地细分为较小的区域。
6、压缩指的是减少图像存储量或降低图像带宽的处理。互联网是以大量的图片内容为特征的，例如，jpg文件扩展名用于jpeg的图像压缩标准。jpeg格式的图像可以用最少的磁盘空间得到较好的图像质量。
7、形态学处理涉及提取图像成分的工具，这些成分在表示和描述形状方面很有用。这一章的内容将从输出图像处理到输出图像属性处理的转换开始。
8、分割过程将一幅图像划分为其组成部分或目标。通常，自动分割是数字图像处理中最困难的任务之一。成功地把目标逐一分割出来是一个艰难的分割过程。通常，分割越准确，识别越成功。
9、表示与描述，选择一种表示仅是把原始数据转换为适合计算机进行后续处理的形式的一部分。为描述数据以使感兴趣的特征更加明显，必须确定一种方法。描述又称为特征选择，它涉及提取特征，可得到某些感兴趣的定量信息，或是区分一组目标与其他目标的基础。
10、目标识别，是基于目标的描述给该目标赋予标志(如“车辆”)的过程。
关于数字图像处理的基本步骤，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对页面排版、网站设计、图形处理等有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以对您有所帮助。如果您还想了解更多关于平面设计的素材及技巧等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
③ 数字图像处理的基本概念
(一)数字图像
数字图像,又称数字化图像,是一种以二维数组(矩阵)形式表示的图像。该数组由对连续变化的空间图像作等间距抽样所产生的抽样点——像元(像素)组成,抽样点的间距取决于图像的分辨率或服从有关的抽样定律抽样点(像元)的量值,通常为抽样区间内连续变化之量物的均值化量值,一般称作亮度值或灰度值,它们的最大、最小值区间代表该数字图像的动态范围。数字图像的物理含义取决于抽样对象的性质。对于遥感数字图像,就是相应成像区域内地物电磁辐射强度的二维分布。
在数字图像中,像元是最基本的构成单元。每一个像元的位置可由行、列(x,y)坐标确定;亮度值(z)通常以0(黑)到255(白)为取值范围。因此,任何一幅数字图像都可以通过X、Y、Z的三维坐标系表示出。例如,陆地卫星的MSS图像(图4-8),便可看作x=2340(行),y=3240(列),z=0-255的三维坐标系。TM、HRV等亦然,只是行、列数不同而已。
图4-8 陆地卫星MSS数字图像的构成原理
数字图像可以有各种不同的来源:大多数卫星遥感,如MSS、TM、HRV、AVERR等等,地面景像的遥感信息都直接记录在数字磁带上,有关的接收系统(遥感卫星地面站、气象卫星接收站等)均可提供相应的计算机兼容数字磁带(CCT)及其记录格式。应用人员只要按记录格式将CCT数据输入计算机图像处理系统,即可获得数字图像,并进行各种图像处理;对于胶片影像,则可通过透射密度计、飞点扫描器、鼓形扫描器及摄像扫描器等,将影像密度转换为数值,进而形成数字图像;对于非遥感的地学图件,如地形图、地质图、航磁图、重力图、化探元素异常图等等,也可通过数字化仪,转换为数字图像。同一地区不同来源的数字图像都可精确配准,并作复合处理。
与光学图像相比,数字图像量化等级高(256级)、失真度小、不同图像的配准精度高、传输及储存方便,尤为重要的是可由计算机进行各种灵活、可靠、有效的处理,使遥感图像获得更好的判读、分析等应用效果。
(二)数字图像处理
数字图像以不同亮度值像元的行、列矩阵组织数据,其最基本的特点就是像元的空间坐标和亮度取值都被离散化了,即只能取有限的、确定的值。所以,离散和有限是数字图像最基本的数学特征。所谓数字图像处理,就是依据数字图像的这一数字特征,构造各种数字模型和相应的算法,由计算机进行运算(矩阵变换)处理,进而获得更加有利于实际应用的输出图像及有关数据和资料。故数字图像处理通常也称为计算机增强处理。
数字图像处理在算法上基本可归为两类:一类为点处理,即施行图像变换运算时只输入图像空间上一个像元点的值,逐点处理,直到所有点都处理完毕,如反差增强、比值增强等;另一类为邻域处理,即为了产生一个新像元的输出,需要输入与该像元相邻的若干个像元的数值。这类算法一般用作空间特征的处理,如各种滤波处理。点处理和邻域处理有各自不同的适应面,在设计算法时,需针对不同的处理对象和处理目标加以选择。
遥感数字图像处理,数据量一般很大,往往要同时针对一组数字图像(多波段、多时相等)作多种处理,因此,需要依据遥感图像所具有的波谱特征、空间特征和时间特性,按照不同的对象和要求构造各种不同的数学模型,设计出不同的算法,不仅处理方法非常丰富,而且形成了自身的特色,已发展为一门专门的技术。根据处理目的和功能的不同,目前遥感数字图像处理主要包括以下四方面的内容。
1.图像恢复处理:旨在改正或补偿成像过程中的辐射失真、几何畸变、各种噪声以及高频信息的损失等。属预处理范畴,一般包括辐射校正、几何校正、数字放大、数字镶嵌等。
2.图像增强处理:对经过恢复处理的数据通过某种数学变换,扩大影像间的灰度差异,以突出目标信息或改善图像的视觉效果,提高可解译性。主要包括有反差增强、彩色增强、运算增强、滤波增强、变换增强等方法。
3.图像复合处理:对同一地区各种不同来源的数字图像按统一的地理坐标作空间配准叠合,以进行不同信息源之间的对比或综合分析。通常也称多元信息复合,既包括遥感与遥感信息的复合,也包括遥感与非遥感地学信息的复合。
4.图像分类处理:对多重遥感数据,根据其像元在多维波谱空间的特征(亮度值向量),按一定的统计决策标准,由计算机划分和识别出不同的波谱集群类型,据以实现地质体的自动识别分类。有监督和非监督两种分类方法。
遥感数字图像处理的过程和各部分内容的关系如图4-9。本节将从遥感地质应用的角度简要介绍其中几种常用的处理方法,有一些方法(如复合处理)将在有关的应用章节讨论。
数字图像处理既可在专用的图像处理系统上进行,也可自编程序在通用计算机或微机上进行;处理结果既可打印成数符图(图4-10),也可以在彩色显示器上作彩色显示;既可以输出单波段的黑白图像,也可以输出多波段合成或各种运算处理结果的彩色图像(参见图版③);既可以内拍或扫描到胶片上成像,也可以外摄翻拍成像;既可以直接形成成果图件,给出各种统计数据,也可以再记录到CCT上转存……。总之,十分灵活、方便,比光学图像处理有更强的适应性,越来越得到广泛的应用。
图4-9 遥感图像数字处理基本流程
(三)数字图像处理系统
遥感数字图像处理不仅数据量大,而且数据传输频繁,专业性强,因此,一般都要在专门的处理设备上进行。用以进行数字图像处理的专门计算机设备及其功能软件即称之为数字图像处理系统,通通由硬件系统和软件系统两大部分组成。
其中,硬件系统,按目前国内外的发展趋势可分为大型的专用机系统(如目前国内使用的I2S公司的S600系统)和微机图像处理系统两类。一般情况下,它们都包括以下一些基本的部件(图4-11):
1.主机:进行各种运算、预处理、统计分析和协调各种外围设备运转的控制中心,是最基本的设备。一般为速度快、内存大的计算机,如VAX-11、VAX-3600等。随着微机的内存日渐扩大、运算速度越来越快,已可以用微机取代,如PC386、PC486及各种工作站等。
图4-10 杭州三潭印月TM5波段数符图
图4-11 数字图像处理系统基本结构示意图
2.磁带机和磁盘机:连结数字磁带(CCT)和主机的数据传输装置,既可以输入CCT数据,也可以将中间处理和最终处理的结果再转存记录到CCT上;对于微机系统,图像数据的传输一般用软磁盘,但对大数据量的卫星CCT则需用具微机接口的磁带机(如F880);
3.图像处理机:数字图像处理专用的核心设备,既具体承担各种图像处理功能,如图像复原、几何校正、增强和分类等各种变换处理等等,也是主机和各种输出输入设备的纽带。就前者而言,它实际上是各种图像处理软件的硬件化。目前国内使用较多的M75图像处理机即是,它可以快速处理显示512×512或1024×1024的图像;对于微机系统,则可以用图像处理板(MVP-AT板)代替。
4.输出设备:用作处理结果的监视分析(彩色监视器或彩显)及记录、成图(包括宽行打印机、彩色喷墨打印机、绘图仪、胶片记录扫描仪等等)。
对于功能齐全的系统,除上述外,通常还包括有胶片影像的摄像或扫描数字化仪、图形数字化仪等输入设备。
软件系统系指与硬件系统配套的用于图像处理及操作实施的各种软件。一般包括系统软件和应用软件两部分。前者又包括操作系统和编译系统,主要用于输入指令、参数及与计算机“对话”;后者则是以某种语言编制的应用软件,存于硬件系统的应用程序库中,用户可按研究任务采用对话方式或菜单方式,发出相应的指令使用这些程序,由主机作运算处理,获得所需的结果。不同专业往往设计有各自的应用软件系统,故国际上已涌现出各种各样的软件系统,如JPL的VICAR系统、LARSYS系统等等;目前微机上则普遍采用C语言编程,也已开发了一系列的微机图像处理的应用软件。
④ 数字图像处理 数学基础
数字图像处理(Digital Image Processing)
学习数字图像处理在工程领域被广泛应用，就所涉及的专业来说，计算机类和通信电子类有数字图像处理的具体专业的研究方向，由于在专业学习过程中，两类学科有很多交叉的地方，所以这两类学科所研究的东西有很多很多相似的地方，甚至研究同一个东西
对于数字图像处理的数学基础先修课程，具体参考国内工科院校的计算机，通信，电子专业的本科所开设的课程
就数字图像处理的研究热点和发展方向来说，对数学基础课程的要求更高了，建议加强概率论与数理统计，线性代数，矩阵论，随机过程的学习。
除此之外，根据你的学习要求，必须注重对信号与系统，通信原理，DSP(数字信号处理)，计算机图形学，人工智能，模式识别，神经网络……等专业基础课的学习。
要想学好数字图像处理，数学基础课可基本的专业基础课是必要的先修课程。这些非常重要的。
⑤ 请过来人谈谈如何学好VC++数字图像处理编程
数字图像处理主要就是一些算法，如果你已经入门VC的话，就可以做一些简单的图像处理算法。推荐看一本图像书《数字图像处理基础》朱虹着，将的很通俗易懂。
⑥ 求推荐图像处理算法方面的经典书籍
个人认为，真正的经典推荐清华大学出版社的《图像处理、分析与机器视觉》，这本书由浅入深。数字图像处理这本书很经典，但只能算是入门，讲的更多是图像处理的算法和基本理论。而《图像处理、分析与机器视觉》这本书涵盖了图像处理算法、分析和实际的应用。图像处理说白了是为了图像特征提取和分析，然后再到图像识别等更高级的后续过程。国内大部分图像处理算法岗位其实更多是偏向应用方面，所以这本书能让你对图像处理行业整个情况更加了解，实用性更强！顺便附上电子版，看对你有没有帮助。h（去掉）ttps://p（去掉）an..com/s/184hg6h1（去掉）ST2Fqijr4FFFuRg 提取：qfid
⑦ 数字图像处理：基础
本文同时发布在我的个人博客上： https://dragon_boy.gitee.io
一幅图像可定义为一个二维函数 ， 和 是空间坐标，在任何一对空间坐标 处的幅值 称为图像在该点处的强度或灰度。当 时有限的离散数值时，我们称该图像为数字图像。数字图像处理就是指借用计算机处理数字图像。数字图像由有限数量的元素组成，每个元素都有一个特定的位置和幅值，这些元素称为像素。
在不同亮度的边界，我们往往会感受到不同的亮度。，即带有毛边的亮度模式。
感知区域的亮度并不简单地取决于其强度，随着背景变量，所观察的物体的亮度看起来变暗了一些。
顾名思义。
这里只关注电磁波谱的可见光波段，可以分为6个主要区域：紫、蓝、绿、黄、橘黄、红。
人感受物体颜色由其反射光决定，物体吸收其它波长光的大部分能量。
没有颜色的光被称为单色光或无色光。单色光的唯一属性是它的强度。因为感知单色光的强度从黑色到灰色的变化，最后到白色，灰度级一词常用来表示单色光的强度。从黑到白的单色光的度量值范围通常称为灰度级，而单色图像常称为灰度图像。
当一副图像由物理过程产生时，其亮度值正比于物理源所辐射的能量，因此， 一定时非零和有限的：
函数 可由两个分量来表征:(1)入射到观察场景的光源照射总量;(2)场景中物体所反射的光照总量。这两个分量分别称为入射分量和反射分量，且分别表示为 和 。两个函数作为一个乘积合并为 :
其中，
和
零单色图像在任何坐标 处的强度表示为
则 的取值范围为
其中 和 。
区间 称为灰度级，实际情况下常令该区间为 ，其中 为黑色， 为白色。
为了产生一幅数字图像，我们需要把连续的感知数据(如电压波形)转化为数字形式，这种转化包含两种处理：取样和量化。
图b的一维函数是沿AB的连续图像幅度值的曲线。我们沿线段AB等距地对该函数取样，结果如图c，接着量化灰度值。我们制作一个分为多个离散区间的灰度标尺，对每一个样本的灰度值进行比较，较其的灰度值置为最接近的标尺中的灰度值，取样和量化的结构如图d。
令 表示一幅具有两个连续变量 和 的连续图像函数，通过取样和量化操作，可以将其转换为数字图像。假如将其取样为一个阵列 ，该阵列包含M行和N列，这样，数字图像的原点的值是 （左上角）， 表示第一行的第二个样本。
由一幅图像的坐标张成的实平面部分称为空间域， 和 称为空间变量或空间坐标。
这里，我们将数字图像表示为矩阵形式：
矩阵中的每个元素可以成为像素。
数字化过程要求针对M、N和灰度级L做出判断。对于M和N，必须为正整数。出于存储和量化硬件的考虑，灰度级数典型地取为2的整数次幂，即
我们假设离散灰度级时等间距的，区间是 内的整数。有时，由灰度值跨越的值域非正式地称为动态范围。这里，我们将图像系统的动态范围定为系统中最大可度量灰度和最小可度量灰度之比。作为一条规则，上限取决于饱和度，下限取决于噪声，同时，我们定义最高和最低灰度级间的灰度差为对比度，当有高动态范围时，则认为图像有高的对比度。
存储数字图像所需的比特数 为：
时：
下表是 和 取不同值是需要用来存储方形图像的比特数:
直观来说，空间分辨率是图像中可辩别的最小细节的度量。在数量上，空间分辨率的度量可以表示为每单位距离线对数和每单位距离像素数。假设我们使用交替的黑白垂直线来构造一幅图形，线宽为 个单位，线对的宽度就是 ，每个单位距离有 个线对。广义的图像分辨率的定义是每单位距离可分辨的最大线对数量。每单位距离像素数是印刷和出版业常用的图像分辨率度量，在美国，这一度量通常使用每英寸点数(dpi)来表示。
类似地，灰度分辨率是指在灰度级中可分辨的最小变化。
内插是在诸如放大、收缩、旋转和几何校正等任务中广泛应用的基本工具。
比如，要将一幅大小为 像素的图像放大1.5倍，一种简单的放大方法是创建一个假想的 网格，它与原始图像有相同的间隔，然后将其收缩，使它准确地和原图像匹配。收缩后的 网格的像素间隔要小于原图像的像素间隔，为了对覆盖的每一个点赋予灰度值，我们在原图像中寻找最接近的像素，并把该像素的灰度赋予 网格中的新像素。当完成对网格覆盖的所有点的灰度赋值后，就把图像扩展到原来规定的大小，得到放大后的图像。
上述方法称为最近邻内插值，但这个方法不常使用，因为会造成极为严重的失真。更为使用的方法使双线性插值，我们使用4个最邻近去估计给定位置的灰度， 表示要赋予的灰度值：
其中，4个系数可由4个邻近点写出的未知方程确定。
另一个复杂度较高的方法是双三次插值，包含16个邻近点：
其中，16个系数可由16个邻近点写出的未知方程确定。
位于 处的像素 有4个水平和垂直的相邻像素：
这组像素称为 的4邻域，用 表示。
的4个对角相邻像素的坐标如下：
用 表示。这些点和4个邻点一起称为 的8邻域，用 表示。
令 是用于定义邻接性的灰度值集合。在灰度图像中，例如灰度级为0-255的临界像素中， 可能是256个值中的任何一个子集。考虑3种邻接：
邻接用来消除 邻接的二义性。
从像素 到像素 的通路是特定的像素序列：
是 的坐标， 是 的坐标，之间相邻像素是邻接的。 是通路的长度。根据相邻像素的邻接方式可以来命名通路名。
令 是图像中的一个像素子集，如果 的全部像素之间存在一个通路，则 和 在 中连通。对于 中任意像素 ， 中连通到该像素的像素集称为 的连通分量。如果 只有一个连通分量，则集合 称为连通集。
令 是图像的一个像素子集。如果 是连通集，则 称为一个区域。两个区域如果联合成一个连通集，那么它们称为邻接区域。
像素 和 的欧式距离：
城市街区距离：
棋盘距离：
图像可以等价地被看成是矩阵。阵列和矩阵间地操作是有区别的。矩阵乘法不必多说，而阵列乘法是每个像素相对应的乘法。
图像处理方法的最重要分类之一是它是线性的还是非线性的。考虑一般的算子 ，该算子对给定的输入图像 ，产生一幅输出图像 ：
如果
则 是一个线性算子。反之是非线性操作(比如求最大值操作)。
即两个阵列间的加减乘除操作（两个图像的大小要相同）。
分为三类：（1）单像素操作。（2）邻域操作。（3）几何空间变换。
在数字图像中执行的最简单的操作就是以灰度为基础改变单个像素的值：
其中， 是原图像中像素的灰度， 是处理后的图像中相应像素的灰度。
令 代表图像 中以任意一点 为中心的一个邻域的坐标集。邻域处理在输出图像 中的相同坐标处生成一个相应的像素，该像素的值由输入图像中坐标 内像素经指定操作决定。
几何变换由两个基本操作组成：（1）坐标的空间变换。（2）灰度内插，即对空间变换后的像素赋灰度值。
坐标变换：
是源图像中像素的坐标， 是变换后图像像素的坐标。 是变换矩阵。
灰度内插的方法在之前提到过(双线性内插，双三次内插)。
图像配准：
比如对图像进行放射变换时，对四个角生成约束点，变换这些约束点可以对图像进行配准操作。
除在空间域对处理外，还可以在频域进行处理。
⑧ 图像处理要学什么
图像编码技术、图像分割等。
