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《数字图像处理》
读书报告
————钱增磊
提要：本人现进入江南大学物联网工程学院研究生，开
始进行研究计划，所研究方向为
图像处理以及智能视频分析，先要对其基础学科进行深入
学习，着重掌握图像处理的基础、
概念等有关知识，
由导师梁教
授的建议，
选择冈萨雷斯的
《数字图像处理》
< br>进行基础性学习，
现制定读书计划，每一周进行读书总结，消化本周所学习内容。
本书是数字图像处理的经典著作，
全书共分为
12
章，
内容包括绪论
，
数字图像基础、
灰
度变换与空间滤波
、频域滤波、图像复原与重建、彩色图像处理、小波及多分辨率处理、图
像压缩、形态学
图像处理、图像分割、表现与描述、目标识别。本书是第三版，是综合前两
个版本的内容
，
以及近
10
年来图像处理的发展而做
的更新，
使全书讲的更为透彻、
清晰，
跟
上时代的潮流。
1
、
数字图像处理没有非常精
确的范围，
它常与数字图像分析，
计算机视觉等方面具有可
重叠性质，故我们把数字图像处理的范围进行三方面的概括，在这个连续的统一体中可以用<
/p>
3
种典型的计算处理来区分其中各个学科，分为三个等级：
1
、初级的操作，包括降噪、增强
对比度、锐
化，特点是输入输出的数据都是图像，其中间过程便是图像处理；
2
、中级处理，
涉及分割及缩减对目标物的描述使其适合计算机处理，其输入是图像，
输出是提取图像的属
性；
3
、高级处理
，涉及被识别物体的总体理解，执行与视觉相关的识别函数，针对单个对象
的识别。
2
、是图像处理的历史与发展。
（
1
）
图像处理早在
20
世纪
20
年代初就已经开始有了应用，
最早的应用是出现
在报纸行
业，最早的图像时通过海底电缆从伦敦传往纽约的图像。该方法是早期没有计算
机的情况下
进行的图像处理方法之一，就是首先通过编码，在接收端利用电报打印机通过
字符来模拟中
间色调还原图像。后来发展为在电报接收端用穿孔纸带打出图片，这就是早
期的
bartlane
系统，编码时用
5
个等级的灰度值来表示，后发展为用
15
个等级的灰度值。
（
2
）
而在计算机的出现，
首先简要概括了计算机的历史，
冯诺依曼提出了两个概念，
一
个是保存程序和数
据的存储器，另一个是条件分支。这两个概念就作为现在
cpu
的基础，也
就是计算机的最初起源。利用计算机技术改善空间胎侧器发回的图像的工作，
开始于
1964
年美国加利福尼亚喷气推进实验室，也是作为数
字图像处理的起始。
（
3
）接下来开始涉及医学图像、地球遥感监测、天文学等领域。
1960s
末到
1970s
初，
计算机轴
向断层扫描技术（
ccat
）出现，在医学上，数字图像处理得
到了空前发展。
（
4
）
开始用计算机程序增强对比度、
将亮度编码为彩色，
应用于工业、
医学、
生物科学、
地理学等领域，而在考古学中，图像的增强与复原技术得到了充分应用。
（
5
）发展到现在，数字图像处理应用的领域开始朝向解决感知问题。
3
、图像处理的图像源的研究
图像源有许多，最主要的是基于电磁能谱，由于每一个
应用领域所要观测的捕获的物体
不同，得到侧重点不同的影响，所以就产生光源的不同，
电磁能谱的排布根据波长的不同而
具有不同的能量的光源。
（
1
）
伽马射线，
作为能量最高的光源，
主
要应用于核医学和天文学的观测，
书中举例利
用放射性同位素标
记法，当该物质衰变时发出伽马射线（放出正电荷，与电子相遇，两者共
同湮灭，
同时放出两束伽马射线）
，
构成影像。
而在天文观测中则是用成像物体自然辐射得到。
（
2
）
x
射线，主要的应用在医学上，血管造影技术以及
x
射线的轴向断层扫描技术。主
要产生该射线的是
用
x
射线管，阴极加热释放自由电子，向阳极流动，撞击产生<
/p>
x
射线，落
在胶片上使其感光。而对于数
字图像，则有两种方式：其一是用数字化的
x
射线胶片；其二<
/p>
则是用
x
射线通过病人身体直接落在某装
置上，使
x
射线转换为光，然后用光敏数字系统来
捕获。
（
3
）紫外线，主要应用于光刻技术，工业检测、显微镜、生物成像、以及天文观测等。
最显
著的应用是荧光显微镜，最基本的任务就是用激发光照射需成像的物体，然后从强光中
分
离出较弱的荧光。
（
4
）
可见光与红外线波段，
由于两者的成像总是相结合，
故研究中常放在一起。
红外线
波段成像主要距离
应用是发现地球表面接近可见光的红外线发射源，用来估计各地区的电能
使用百分比。可
见光应用于生产产品的自动视觉检测。
（
5
）微波波段，主要应用于雷达。
（
6
）无线电波，主要应用于医学上，比如核磁共振成像（
mri
）
。
（
7
）
其他方式成像也很多，
比如用声成像，
可以用来地质勘测，
更主要的在商业中进行
勘
测石油与矿产。还有用超声波成像，可以用声速来计算
距离等。还有电子显微镜成像，
分形成像等。
4
、数字图像处理的基本步骤
一共包括十个步骤，
分别是图
像获取、
图像增强、
图像复原、
彩色图
像处理、
小波分析、
压缩、
形态学处理
、
图像分割、
表述与描述、
图像识别。
我们通过对特定的设备将获取图像，
转换为数字形式，对图像进
行一些预处理，使其计算机能够更好地识别和处理，然后进行图
像的修复，使图像更加接
近真实，然后通过小波分析进行减噪处理，进一步进行细化处理，
对于高精度的图像，根
据图像的特性选用适当的算法进行压缩编码，然后分割提取特征，最
后与数据库中的内容
进行匹配，从而识别。
5
、图像处理系统的组件
（
1
）
一个图像处理系统需要有其感知的设备，
有两种方式进行图像
获取，
一个是用物理
设备，对物体发射的能量很敏感；另一个是
用数字化器，把模拟信号转换成数字信号。
（
2
）特定的图像处理硬件
（
3
）计算机，一般选用通用计算机适合各类图像处理系统。
（
4
）软件，有通用与专用的图像处理软件。
（
5
）
大规模存储能力，
对其分为三类，
第
一类是用于处理期间的短期存储，
一般选用计
算机内存或者缓冲
存储器，
速度快；
第二类是快速调用的在线存储，
一般选用光介质或磁盘，
是尤其频繁的访问来决定的；第三类是档案存储，不
需要频繁的访问，是海量存储；
（
6
）图像显示器
（
7
）硬拷贝装置
（
8
）网络，图像传输中最重要的便是带宽。
总结
通过对第一章绪论的学习，基本上对数字图像处理的概
念、应用、起源及其发展有了一
个大体的了解，在后续章节中将会继续深入学习，目前还
存在一些遗留的问题，图像获取是
怎么实现的，
如何编码，
如何保证在解码的过程中不会出现错误，
如何识别图像的物体等等，
都会在后续的学习中一一深入了解。篇四：数字图像处理读书报告
efficient object detection and
segmentation for fine-grained recognition
细粒度识别的有效目标检测与分割
李其信
201120952
信号与信息处理
1
摘要
本文提出了一种针对细粒度的识别的目的检测和分割算法。
该算法首先检测可能
属于对象的低级别的区域，
，
然后通过传播
进行完整的对象分割。
除了分割对象，
我们也可以
以中心“放大”对象，依据尺度比例规范对象，因此折扣背景的影响。这种算法与一个国家
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