引言
计算机图像处理是一门研究如何对图像进行获取、存储、传输、增强、编辑和分析等处理的学科。它使用了数字信号处理与计算机科学的知识和技术，广泛应用于医学、工业、军事、娱乐等领域。本文将介绍计算机图像处理的基础知识与常见技术。
基础知识
数字图像
图像是由像素组成的二维数组，每个像素代表图像中的一个点。数字图像是指对这些像素进行采样和量化，将其表示为离散的数值。每个像素的数值通常表示其亮度或颜色。
图像分辨率
图像的分辨率表示图像中像素的数量。分辨率越高，图像的细节就越丰富。常见的图像分辨率有高清（1920x1080）、4K（3840x2160）等。
灰度图与彩色图
灰度图是指图像中的每个像素只有一个灰度值，表示图像的亮度。它通常用于简化图像处理的过程。彩色图是指图像中的每个像素由红、绿、蓝三个分量组成，分别表示图像的红色、绿色和蓝色分量。
图像处理技术
亮度调整
亮度调整是指改变图像中像素的亮度值，以改变图像的整体明暗程度。常见的亮度调整方法有亮度增强、亮度降低、对比度增强等。
滤波
滤波是指通过对图像进行卷积操作，改变图像中的像素值以达到某种效果。常见的滤波方法有均值滤波、高斯滤波、锐化滤波等。
边缘检测
边缘检测是指从图像中提取出物体边缘的过程。常见的边缘检测算法有Sobel算子、Canny算子等。边缘检测广泛应用于目标检测、图像分割等领域。
图像分割
图像分割是指将图像划分为若干个区域的过程，每个区域具有一定的语义和特征。常见的图像分割方法有阈值分割、区域生长等。图像分割可以用于图像处理、目标提取等应用。
特征提取
特征提取是指从图像中提取出具有代表性的特征，用于表达图像的内容和结构。常见的特征提取方法有颜色直方图、局部二值模式（LBP）等。特征提取广泛应用于图像分类、目标识别等领域。
图像重建
图像重建是指通过对损坏或缺失的图像进行恢复，使其尽可能接近原始图像。常见的图像重建方法有插值方法、压缩感知重建等。
结论
计算机图像处理是一门研究如何对图像进行各种处理的学科。本文介绍了计算机图像处理的基础知识与常见技术，包括数字图像、图像分辨率、灰度图与彩色图等基础知识，以及亮度调整、滤波、边缘检测、图像分割、特征提取和图像重建等常见技术。这些知识和技术在计算机视觉、图像识别、图像检索等领域发挥了重要作用，并为未来的图像处理研究提供了基础。
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