图像处理一般步骤_图像分割是图像处理的哪个步骤 - CSDN
  • 图像处理小白之图像处理一般步骤

    千次阅读 2019-03-11 16:38:29
    第一步:是否为彩色图片(假设:是) ...第二步:转为灰度图像 第三步:通过灰度阀值寻找区域 第四步:通过特征点提取,提取固定区域 第五步:对提取的区域做处理,例如填充区域,膨胀,开操作等。 ...

    第一步:是否为彩色图片(假设:是)

    第二步:转为灰度图像

    第三步:通过灰度阀值寻找区域

    第四步:通过特征点提取,提取固定区域

    第五步:对提取的区域做处理,例如填充区域,膨胀,开操作等。

     

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  • 数字图像处理的基本步骤

    千次阅读 2014-02-17 15:28:28
    数字图像处理的基本步骤

    数字图像处理的基本步骤:



    1-9章的处理都是输入输出为图像;10-12章输入为图像,输出为对象的属性
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  • 众所周知,数字图像又称为数码图像,是二维图像用有限数字值像素的表示。其中,像素是数字图像的基本单元。而一幅模拟图像如果想要变成一幅数字图像,就需要经过数字化才能得到,数字化包括两个过程:采样和量化。 ...

           众所周知,数字图像又称为数码图像,是二维图像用有限数字值像素的表示。其中,像素是数字图像的基本单元。而一幅模拟图像如果想要变成一幅数字图像,就需要经过数字化才能得到,数字化包括两个过程:采样量化

           采样是把空间上的连续的图像分割成离散的像素的集合,采样的间隔越小,图像的精细度就越大;采样的间隔越大,精细度就越小。

                                       注意:采样的间隔必须满足二维采样定理(Nyquist准则)

                                                  即:采样的间隔必须<2(1/图像函数上限频率)

    比如,我们以著名的lena图为例,使图像的采样间隔不断扩大,可以得出下列一组图像

    由图可知,采样的精度对于图像的影响很明显,当间隔越来越大时,几乎已经看不到细节了。

           量化是把像素的灰度(浓淡)变换成离散的整数值的操作。量化地越细致,也就是比特数越大,灰度分辨率就越高,灰度级数表现地就越丰富。

           在这里还是以著名的lena图作为例子,在下图中,将以8比特、6比特、4比特以及3比特和1比特作为展示。

              可见,量化比特数越大,图像的质量越好,其中,8比特以为这像素的灰度(浓淡)是0~255之间的数值,而当比特数减少到1比特(2级)时,就成为二值图像,可用0代表黑和1代表白。

                                            采样量化的结果是一个实数的矩阵

      其中—>                                         采样:坐标的数字化

      其中—>                                         量化:幅值的数字化

     

           综上所述,一幅图像所对应的坐标以及幅值可能是无限和连续的,当需要把一幅图像数字化时,其实际上是把一幅图像 I=(x,y)所对应的坐标(x,y)和幅值 I 都变化成有限和离散的量。更加详细的内容请看:【计算机视觉】数字图像的采样和量化——理论与实践

     

    一幅图像可以看做无数个很小的光点强度的集合,当用数学方法来描述一幅图像时,首先表现为光点的强度,即一幅图像可看成空间各坐标点上光点强度 I 的集合,其表达式为

    对于一幅三维彩色的动态图像来说,(x,y,z)为空间坐标,为波长,T 为时间。

    而对于一幅二维灰度的静态图像来说,空间坐标只有(x,y),为常数,因为是静态所以也与T无关。

    我们经常使用的是二维灰度的静态图像进行图像处理,所以MxN数字图像函数可表示如下:

                      等式的右边是所定义的矩阵形式的图像,矩阵的每个元素被称为像素

                            所以:像素值是一个经过函数 f(x,y)处理之后得出的结果。

           根据抽象程度和研究方法的不同,可以把数字图像处理分为图像处理图像分析图像理解三个层次

           A:底层—>图像处理,主要是对像素级进行处理,强调图像变换以及图像之间的相互转换,主要是指对图像进行各种变换以改善其视觉效果,为后续的图像分析和理解奠定基础。它主要包括图像采集和获取、图像增强或者消除噪声的图像平滑等。

           B:中层—>图像分析,主要是对图像中感兴趣区域进行检测、实现特征提取,然后用更加简洁的数据形式描述图像。它包括图像分割、边缘检测、形态学图像处理、特征选择等。

           C:高层—>图像理解,主要是对描述图像的数据进行运算(图像处理算法),进一步研究图像中各目标的性质及其关系,得到可观的解释,其处理过程和方法与人类的思维推理有类似之处。它包括图像识别、神经网络、遗传算法等。

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  • 图像预处理的一般步骤

    千次阅读 2017-01-06 20:45:15
    1.导入图像 2.去噪处理 3.图像增强 4.彩色图像转变成灰度图 5.灰度图转化成二值图 6.边缘检测/分割 7.直方图匹配/轮廓匹配

    1.导入图像

    2.去噪处理

    3.图像增强

    4.彩色图像转变成灰度图

    5.灰度图转化成二值图

    6.边缘检测/分割

    7.直方图匹配/轮廓匹配

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    千次阅读 2019-10-29 21:12:40
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    千次阅读 2018-09-07 19:26:28
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