1、模拟图像数字化的关键步骤有哪些？2、数字图像处理的关键步骤有哪些？ 图像处理的关键步骤分为图像采集，图像预处理，图像识别，图像理解图像采集是通过采集系统得到图像信息，这时候有各种各样的因素的影响而导致图像质量较差，这时候需要预处理一下，为图像识别做好准备工作，然后对图像进行识别分类，并对识别结果分析，在分析的基础上理解图像.
数字图像处理基础 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。这样可以么？
关于数字图像处理 求前辈支招 工程硕士的话，时间是紧些。数字图像处理的话，其实要上手也是比较快的，因为图像的基本操作也就是平滑增强等那些.对着冈萨雷斯那本书看的话其实也是很快的matlab程序如果不懂的话可以参考下matlab教程什么的，本身它的语言还是很直观形象的。这其实是基础，如果你入学后定了方向，比如说做车牌识别什么的，有了方向，参考下其他类似方向的论文多总结下.很快就上手了。
数字图像处理的主要方法 数字图像e799bee5baa6e78988e69d8331333431356134处理的工具可分为三大类：第一类包括各种正交变换和图像滤波等方法，其共同点是将图像变换到其它域（如频域）中进行处理（如滤波）后，再变换到原来的空间（域）中。第二类方法是直接在空间域中处理图像，它包括各种统计方法、微分方法及其它数学方法。第三类是数学形态学运算，它不同于常用的频域和空域的方法，是建立在积分几何和随机集合论的基础上的运算。由于被处理图像的数据量非常大且许多运算在本质上是并行的，所以图像并行处理结构和图像并行处理算法也是图像处理中的主要研究方向。扩展资料1、数字图像处理包括内容：图像数字化；图像变换；图像增强；图像恢复；图像压缩编码；图像分割；图像分析与描述；图像的识别分类。2、数字图像处理系统包括部分：输入（采集）；存储；输出（显示）；通信；图像处理与分析。3、应用图像是人类获取和交换信息的主要来源，因 此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。随着人类活动范围的不断扩大，图像处理的应用领域也将随之不断扩大。主要应用于航天和航空、生物医学工程、通信 工程、工业和工程、军事公安、文化艺术、机器人视觉、视频和。
数字图像处理的入门级教程有哪些。 看冈萨雷斯的数字图像处理（matlab版），边做实验边学，会好一点。需要理论补充的，就看你手上那本非matlab版的。
你想搞数字图像处理，第一个要学会的就是zd编程，matlab也好C/C++也罢，会编程是必须的。然后就是要有基础的理论知识，冈萨雷斯的《数字图像处理》是必须的，一些VC+数字图像处理的书也是版要得的，有很多。图像处理主要是算法上的东东，所以《线性代数》、《数值分析》、《概率论》、《信号系统》的什么要看看，没必要一直权看书，一边写一边看一边学，遇到问题就查质料，有实际项目最好了。
