一个数字图像处理系统由哪几个模块组成 实时图像处理一直是视觉领域的一个研究热点，为了突破图像处理速度的设计瓶颈，人们作了大量的工作，一般情况下，单片机和数字信号处理器是主要实现途径.随着集成电路工艺的。
数字图像处理中的膨胀原理是怎样的？ 1．图像细化的基本原理⑴ 图像形态学处理的概念数字图像处理中的形态学处理是指将数字形态学作为工具从图像中提取对于表达和描绘区域形状有用处的图像分量，比如边界、骨架以及凸壳，还包括用于预处理或后处理的形态学过滤、细化和修剪等.图像形态学处理中我们感兴趣的主要是二值图像.在二值图像中，所有黑色像素的集合是图像完整的形态学描述，二值图像的各个分量是Z2的元素.假定二值图像A和形态学处理的结构元素B是定义在笛卡儿网格上的集合，网格中值为1的点是集合的元素，当结构元素的原点移到点(x，y)时，记为Sxy，为简单起见，结构元素为3x3，且全都为1，在这种限制下，决定输出结果的是逻辑运算.⑵ 二值图像的逻辑运算逻辑运算尽管本质上很简单，但对于实现以形态学为基础额图像处理算法是一种有力的补充手段.在图像处理中用到的主要逻辑运算是：与、或和非（求补），它们可以互相组合形成其他逻辑运算.⑶ 膨胀和腐蚀膨胀和腐蚀这两种操作是形态学处理的基础，许多形态学算法都是以这两种运算为基础的.① 膨胀是以得到B的相对与它自身原点的映像并且由z对映像进行移位为基础的.A被B膨胀是所有位移z的集合，这样，和A至少有一个元素是重叠的.我们可以把上式改写为：结构元素B。
数字图像处理：原理与算法的作者简介 孙燮华，1981 年研究生毕业于杭州大学信息与计算科学系，并留校任教。1987 年晋升副教授。1988 年 3 月调入中国计量学院工作。1989 年评为 省部级突出贡献专家。1992 年晋升教授。1992 年评为“国家级突出贡献专家”，同年获国务院政府特殊津贴。现为中国计量学院计算机软件研究所所长。1990 年 9 月至 1991 年 5 月美国麻省理工学院(MIT)高级访问学者。1991 年 5 月应加拿大 Alberta 大学 A.Sharma 教授邀请作为高级访问学者访问 Alberta 大学(Univ.of Alberta)。1997 年 3 月至 1997 年 9 月，美国中佛罗里达大学(Univ.of Central Florida)高级访问学者。自 1981 年以来完成国家和省自然科学基金课题 9 个。二度获得包玉刚奖学金，2001 年获浙江省教育厅科技术进步一等奖。自 1981 年以来，在中国（包括台北），美国，俄罗斯，匈牙利，荷兰，印度等国发表计算机图形与图像处理、模式识别、密码学、人工智能算法、应用数学和基础数学等领域研究性论文 130 篇，其中有 18 篇被 SCI 收录。本人与所指导的研究生现正与浙江埃比集团公司进行产学研合作，研究开发 CCTV 视频图像产品，合作申报产学研课题。主要完成的科研项目：1.孙燮华负责，小波逼近，浙江省自然科学基金。
最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：zhongcos第3章数字图像处理的基本原理主要内容：图像的数字化用计算机处理数字图像图像的空域处理图像的频域处理3.1图像的数字化一般的图像（模拟图像）不能直接用计算机来处理，必须首先转化为数字图像；把模拟图像分割成一个个称为像素的小区域，每个像素的亮度或灰度值用一个整数表示—图像的数字化。像素（抽样点）灰度、亮度等的分布数字化模拟图像图3.1图像的数字化数字图像数字化的含义：使模拟图像的灰度、亮度和色彩数据化.数字图像模拟图像（照片）18015图像数字化的步骤两个步骤：一是在空间坐标对图像离散化—图像采样；二是在幅度上离散化—灰度级量化(取整)。图像采样示意图例如，若图像分辨率为400*300(宽*高）水平采样400个点整幅图像被采样为400*300个像素垂直抽样300条3.1.1灰度值量化经过采样，模拟图像已在空间上离散化为像素，但抽样所得的像素值仍是连续量（非整数），必须将其化为正整数—灰度级的量化。若抽样点（像素）的连续浓淡值为Zi，Zi-1≤Zi，则Zi=qi，即Zi量化为整数qi，qI称为像素的灰度值，一般，灰度图像常量化为8位图像。灰度值量化示意—黑—灰—白色的连续变化的灰度量化为从0～255共256。
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。
