图像加密属于数字图像处理吗

① 数字图像处理：原理与算法的内容简介

《数字图像处理:原理与算法》针对图像处理和算法两方面为“零知识”起点的读者。前12章适用于本科教学，主要内容包括概论、图像数字化、图像处理基础、图像几何变换、图像时频变换、图像增强、图像恢复、图像分割、图像特征与分析、图像形态学、模式识别和图像压缩。最后3章包括分形图像压缩、图像加密和图像水印，可为本科高年级和研究生教学之用。
《数字图像处理:原理与算法》内容新颖并注重培养创新能力，介绍算法深入浅出并注重实现，其主要算法都在配套的《数字图像处理-VisualC#.NET编程与实验》一书中实现了程序。若结合《数字图像处理一VisualC#.NET编程与实验》，各层次读者可各取所需地学习有关章节。《数字图像处理:原理与算法》的所有算法和公式都经过推导和证明，并经过程序验证。
《数字图像处理:原理与算法》适用于计算机、通信和电子信息、自动控制、生物医学工程等各理工科相关专业的本科和研究生教学和工程技术人员应用参考。

② 数字图像处理的常用方法

数字处理常用的方法有：图像变换、图像编码压缩、图像增强和复原、图像分割。

1、图像变换：

由于图像阵列比较大，如果直接在空间域中进行图像处理，这样涉及的计算量会比较大。因此，我们一般采用各种图像变换的方法，如沃尔什变换、傅立叶变换、离散余弦变换等一些间接处理技术，将空间域的处理转变为变换域处理，不仅可减少计算仿老量，而且可获得更有效的处理(如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理)。

2、图像编码压缩：

图像编码压缩技术能够减少描述图像的数据量，从而可以节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。图像编码压缩能够在不失真的基础上获得，同时也可以在允许的失真条件下开始。编码是压缩技术中镇毁最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。

3、图像增强和复原：

图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显;如强化低频分量可减少图像中噪声影响。

图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立“降质模型”，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。

4、图像分割：

图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。

数字图像处理概述

简单来说，一幅图像可以认为就是一个二维函数f(x,y)，x，y表示位置，函数值就表示该位置处的图像的灰度值或者是强度。当，x，y , f 都是离散值的时候，我们将该图像称为数字图像，也就是说灰度值是由有限数量的组成的，每个灰度值都有其特定的位置和幅值。数字图像处理就是指我们使用计算机来处理这些数字图像。

图像处理具体止步于哪些领域或者其他相关领域（比如图像分析或者是计算机视觉）从哪里开始，并没有一致的看法。有时，用输入和输出都是图像这一规范来对数字图像处理的范围进行界定。这是人为的认定，其实并不准确，比如，在这种定义下，连求一幅图像的平均值（输出是一个数）都不能算是图像处理的范围。

计算机视觉的目标是使用计算机来模拟人的视觉，包括理解并且根据输入采取行动。图像分析领域则是处在图像处理和计算机视觉之间。

从图像处理到计算机视觉这个连续的统一体并没有明确的界限。一种有用的做法是在这个连续的统一体中考虑三种典型的计算处理，即低级、中级、高级处理。低级处理涉及一些基本操作，比如图像降噪，对比度增强，图像锐化等，低级处理御大备输入和输出都是图像为特征。

中级处理涉及的范围比较广，如对图像进行分割（将图像不同的区域或者目标分离），而后对不同的目标进行分类，中级处理是以图像作为输入，但是输出是从这些图像中提取到不同特征，比如图像的轮廓信息，各个物体的标识。而高级图像处理涉及到“理解”图像上的内容，形成一些认知功能。

本书中，将数字图像处理的范围界定为，输入和输出都是图像的处理，也包括从图像中提取特征的处理，也包括图像中各个目标的识别。

③ （急）数字图像处理主要包含哪八个方面的内容

主要内容有：图像增强、图像编码、图像复原、图像分割、图像分类、图像重建、图像信息的输出和显示。

图像增强用于改善图像视觉质量；图像复原是尽可能地恢复图像本来面目；图像编码是在保证图像质量的前提下压缩数据，使图像便于存储和传输；图像分割就是把图像按其灰度或集合特性分割成区域的过程。

图像分类是在将图像经过某些预处理（压缩、增强和复原）后，再将图像中有用物体的特征进行分割，特征提取，进而进行分类；图像重建是指从数据到图像的。处理，即输入的是某种数据，而经过处理后得到的结果是图像。

(3)图像加密属于数字图像处理吗扩展阅读

发展概况

数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。

早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。

他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。

随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，获得了非凡的成果，为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动了数字图像处理这门学科的诞生。

在以后的宇航空间技术，如对火星、土星等星球的探测研究中，数字图像处理技术都发挥了巨大的作用。数字图像处理取得的另一个巨大成就是在医学上获得的成果。

④ 数字图像处理的常用方法

数字图像处理的常用方法：图像变换、图像编码压缩、图像增强和复原、图像分割、图像分类（识别）、图像描述。

3、图像增强和复原：图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量兄世，如去除噪声，提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因，扮尘握突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰。

细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立“降质模型”，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。

4、图像分割：图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。

虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。因此，对图像分割的研究还在不断深入之中，是目前图像处理中研究的热点之一。

5、图像描述：图像描述是图像识别和理解的必要前提。作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性，一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。随着图像处理研究的深入发展，已经开始进行三维物体描述的研究，提厅庆出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。

6、图像分类（识别）：图像分类（识别）属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法（结构）模式分类，近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。