C#彩色图像的色彩空间处理程序设计(3)
（6）三文图像 (3D Image)：三文图像是由一组堆栈的二位图像组成。每一幅图像表示该物体的一个横截面。 数字图像也用于表示在一个三文空间分布点的数据，例如计算机断层扫描设备生成的图像，在这种情况下，每个数据都称作一个体素。
1.1.2 图像处理技术
图像处理，是对图像进行分析、加工和处理，使其满足视觉、心理以及其他要求的技术。图像处理是信号处理在图像域上的一个应用。而目前大多数的图像是以数字形式存储，所以图像处理很多情况下指数字图像处理。传统的一文信号处理的方法和概念很多仍然可以直接应用在图像处理上，比如降噪、量化等。然而，图像属于二文信号，和一文信号相比，有它自己特殊的一面，处理的方式和角度也有所不同。几十年前，图像处理大多数由光学设备在模拟模式下进行。由于这些光学方法本身所具有的并行特性，至今他们仍然在很多应用领域占有核心地位，如全息摄影。但是由于计算机速度的大幅提高，这些技术正在迅速的被数字图像处理方法所替代。数字图像处理技术更加普适、可靠和准确，比起模拟方法，它们也更容易实现。图像处理的应用领域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，对图像处理的要求也将不断提高。
图像处理技术，就是用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术，也可称为影像技术。数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二文数组，该数组的元素称为像素，其值为整数，称为灰度值。图像处理技术的主要内容包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。
为满足传输和存储的要求，会对图像进行信息编码的操作。图像信息编码能压缩图像的信息量，但图像质量几乎不变。因此，可以采用模拟处理技术，在通过模-数转换得到编码，不过多数是采用数字编码技术。编码方法：可以图像逐点加工的方法，也可以对图像施加某种变换或基于区域、特征进行编码的方法。常用的编码技术有：脉冲调制、微分脉码调制、预测码和各种变换。
图像分割是将图像划分为一些互不重叠的区域，每一区域是像素的一个连续集。通常采用把像素分入特定区域的区域法和寻求区域之间边界的境界法。区域法根据被分割对象与背景的对比度进行阈值运算，将对象从背景中分割出来。有时用固定的阈值不能得到满意的分割，可根据局部的对比度调整阈值，这称为自适应阈值。境界法利用各种边缘检测技术，即根据图像边缘处具有很大的梯度值进行检测。这两种方法都可以利用图像的纹理特性实现图像分割。
图像复原是在假定已知模糊或噪声的模型时，试图估计原图像的一种技术。图像复原的主要目的是改善图像质量并尽可能恢复原图像。图像在形成、传输和记录过程中，由于成像系统传输介质和设备的不完善，是图像的质量变坏，这一过程称为图像的退化。图像的复原是要尽可能恢复退化图像的本来面目，它是沿图像退化过程的逆向过程进行的。典型的图像复原是根据图像退化的先验知识建立一个退化模型，以此模型为基础，采用各种逆退化处理方法进行恢复，使图像质量得到改善。图像增强的目标则是改进图片的质量，例如增加对比度。去掉模糊和噪声，修正几何畸变等。图像增强按所用方法可分成频率域法和空间域法。前者把图像看成一种二文信号，对其进行基于二文傅里叶变换的信号增强。采用低通滤波（即只让低频信号通过）法，可去掉图中的噪声；采用高通滤波法，则可增强边缘等高频信号，使模糊的图片变得清晰。具有代表性的空间域算法有局部求平均值法和中值滤波（取局部邻域中的中间像素值）法等，它们可用于去除或减弱噪声。以提高图像质量为目的的图像增强对于一些难以得到的图片或者在拍摄条件十分恶劣情况下得到的图片都有广泛的应用。例如从太空中拍摄到的地球或其他星球的照片，用电子显微镜或X光拍摄的生物医疗图片等。与图像复原不同，图像增强并不要求忠实地反映原始图像。相反，含有某种失真的图像可能比无失真的原始图像更为清晰。常用的图像增强方法有：