数字图像处理 订阅
数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。 [1]  数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响:一是计算机的发展;二是数学的发展(特别是离散数学理论的创立和完善);三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。 [2] 展开全文
数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。 [1]  数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响:一是计算机的发展;二是数学的发展(特别是离散数学理论的创立和完善);三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。 [2]
信息
外文名
Digital Image Processing
应用学科
通信、多媒体
中文名
数字图像处理
数字图像处理简介
数字图像处理(Digital Image Processing)又称为计算机图像处理,它是指将图像信号转换成数字信号并利用 计算机对其进行处理的过程。
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  • 数字图像处理

    千次阅读 2019-03-04 13:38:44
    数字图像处理 利用计算机技术或其他数字技术,对图像信息进行数学运算与加工的处理 模拟图像处理 又称光学图像处理,利用光学透镜或光学照相方法对模拟图像进行处理 光电结合处理 (模拟图像处理与数字图像出入的...

    图像处理

    数字图像处理 利用计算机技术或其他数字技术,对图像信息进行数学运算与加工的处理
    模拟图像处理 又称光学图像处理,利用光学透镜或光学照相方法对模拟图像进行处理
    光电结合处理 (模拟图像处理与数字图像出入的结合)用光学方法完成巨大运算量的处理,再用计算机对光学处理的结果进行分析处理

    图像分析

    图像分析 对图像中目标的分类与识别
    注意: 图像分析是图像处理更高一级计算机处理过程

    数字图像基础

    数字图像 能在计算机上显示 + 能被计算机处理的图像
    分类: 位图(数字矩阵表示) + 矢量图(矢量数据库表示)
    灰度/亮度 一种直观感受,如果是灰度图像,灰度值越高则图像越亮
    像素 图像基本单位
    基本像素点所代表的信息不同进行图像分类
    二值图像:像素点只有黑0与白1 在这里插入图片描述
    灰度图像:8位表示一个色素,0表示黑色,255表示白色,1~254表示不同程度的灰色 在这里插入图片描述
    RGB图像:单个像素通过Red / Green / Blue 三原色合成比例最终而成的显示颜色 在这里插入图片描述
    索引图像:根据索引表查询RGB颜色表来渲染像素点 在这里插入图片描述
    索引表原理与优点: 体积小,方便传输,只需要把索引表传输过去,接收方用对应的RGB颜色表还原就行
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  • 数字图像处理实战

    千人学习 2019-06-07 12:08:03
    本课程内容主要选取自stanford EE368/CS232 课程的...本次课程包含图像算法和机器学习,编程工具主要包括python,c++,android,matlab,opencv,Tesseract等。 由于个人时间精力有限,课程将每隔2-3周发布一次。
  • 【图像处理】数字图像处理简介

    千次阅读 2019-12-20 10:36:34
    3.数字图像处理 4.什么是图像 5.数字图像和信号之间的关系 信号 关系 6.如何形成数字图像 7.应用 机器/计算机视觉 计算机图形学 人工智能 信号处理 1.介绍 数字图像处理(Digital Image Processing)是...

    目录

    1.介绍

    2.模拟图像处理

    3.数字图像处理

    4.什么是图像

    5.数字图像和信号之间的关系

    信号

    关系

    6.如何形成数字图像

    7.应用

    机器/计算机视觉

    计算机图形学

    人工智能

    信号处理


    1.介绍

    数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。   数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响:一是计算机的发展;二是数学的发展(特别是离散数学理论的创立和完善);三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。

    信号处理是电气工程和数学领域的一门学科,处理模拟和数字信号的分析和处理,并处理信号的存储,滤波和其他操作。这些信号包括传输信号,声音或语音信号,图像信号和其他信号等

    在所有这些信号中,处理信号类型的字段是在图像处理中完成的,对于该信号,输入是图像,而输出也是图像。顾名思义,它处理图像处理。

    它可以进一步分为模拟图像处理和数字图像处理。

    2.模拟图像处理

    模拟图像处理是对模拟信号进行的。它包括对二维模拟信号的处理。在这种类型的处理中,通过改变电信号通过电手段来操纵图像。常见的例子包括电视图像。

    随着时间的流逝,数字图像处理已超过模拟图像处理,这是由于其应用范围更广。

    3.数字图像处理

    数字图像处理涉及开发对数字图像执行操作的数字系统。

    4.什么是图像

    图像不过是二维信号。它由数学函数f(x,y)定义,其中x和y是水平和垂直两个坐标。

    任意点的f(x,y)值给出了图像该点的像素值。

    上图是您现在在计算机屏幕上查看的数字图像的示例。但实际上,该图像不过是二维数组,其范围是0到255之间的数字。

    128 30 123
    232 123 321
    123 77 89
    80 255 255

    每个数字在任何点都代表函数f(x,y)的值。在这种情况下,值128、230、123分别表示单个像素值。图片的尺寸实际上就是这个二维数组的尺寸。

    5.数字图像和信号之间的关系

    如果图像是二维阵列,那么它与信号有什么关系?为了了解这一点,我们需要首先了解什么是信号?

    信号

    在物理世界中,可以将随时间在空间上或任何更高维度上可测量的任何数量视为信号。信号是一种数学函数,它传达一些信息。

    信号可以是一维或二维或更高维的信号。一维信号是随时间测量的信号。常见的例子是语音信号。

    二维信号是在其他一些物理量上测得的信号。二维信号的示例是数字图像。在下一个教程中,我们将详细介绍如何形成和解释一维或二维信号以及更高的信号。

    关系

    由于在两个观察者之间的物理世界中传达信息或广播消息的任何事物都是信号。这包括语音或(人声)或图像作为信号。自从我们讲话时,我们的声音就转换为声波/信号,并根据与之交谈的时间而改变。不仅如此,而且数码相机的工作方式(例如从数码相机获取图像时)都涉及将信号从系统的一部分传输到另一部分。

    6.如何形成数字图像

    由于从相机捕获图像是一个物理过程。阳光被用作能源。传感器阵列用于图像的采集。因此,当阳光照射到物体上时,传感器会感应到该物体反射的光量,并通过感应到的数据量生成连续的电压信号。为了创建数字图像,我们需要将该数据转换为数字形式。这涉及采样和量化。(它们将在后面讨论)。采样和量化的结果导致二维数组或数字矩阵,它们不过是数字图像。

    7.应用

    机器/计算机视觉

    机器视觉或计算机视觉处理开发的系统,其中输入是图像,输出是某些信息。例如:开发一个扫描人脸就可以支付的系统。这个系统看起来像这样。

    计算机图形学

    计算机图形学处理对象模型中图像的形成,然后由某些设备捕获图像。例如:对象渲染。从对象模型生成图像。这样的系统看起来像这样。

    人工智能

    人工智能或多或少是将人类智能纳入机器的研究。人工智能在图像处理中有许多应用。例如:开发计算机辅助诊断系统,以帮助医生解释X射线,MRI等图像,然后突出显示要由医生检查的明显部分。

    信号处理

    信号处理是一个保护伞,而图像处理则位于其中。物体在物理世界(3d世界)中反射的光量穿过相机的镜头,并成为2d信号,因此导致图像形成。然后使用信号处理方法将该图像数字化,然后在数字图像处理中操纵此数字图像。

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  • 数字图像处理 冈萨雷斯 第三版 中文版

    千次下载 热门讨论 2014-11-21 23:29:34
    数字图像处理领域 《数字图像处理 第三版 》作为主要教材已有30多年 这一版本是作者在前两版的基础上修订而成的 是前两版的发展与延续 除保留了前两版的大部分内容外 根据读者的反馈 作者在13个方面对《数字图像...
  • 冈萨雷斯数字图像处理(MATLAB)中文版

    千次下载 热门讨论 2011-01-14 09:24:28
    第1章 绪言 前言 1.1 背景知识 1.2 什么是数字图像处理 1.3 MATLAB和图像处理工具箱的背景知识 1.4 本书涵盖的图像处理范围 1.5 本书的Web站点 1.6 MATLAB工作环境 1.6.1 MATLAB桌面 1.6.2 使用MATLAB编辑...
  • 1.数字图像:采用图像传感器进行图像采集获得图像,图像传感器会利用...数字图像处理:图像采集、图像增强、图像复原、形态学处理、图像分割、目标识别、表达描述、图像压缩、彩色化处理 2.数字图像处理基础 ...

    1.数字图像:采用图像传感器进行图像采集获得图像,图像传感器会利用光电器件将光信号转换为连续的电信号,对其采样得到的图像即为数字图像。

    像素:数字图像由二维元素组成,这些元素称为像素。

    常用工具:Matlab/VC;PS/CorelDraw/ACDSee

    数字图像处理:图像采集、图像增强、图像复原、形态学处理、图像分割、目标识别、表达描述、图像压缩、彩色化处理

    2.数字图像处理基础

    采样:将连续的图像空间的电压转化为离散采样集合。

    量化:将采样得到的图像函数值(灰度值/颜色值)进行数字化。

    图像表示 :不同坐标系表示,如设备坐标系。采样后,像素M*N,称分辨率为M*N。

    例如具有256个强度等级的RGB图像,(0,0,0)黑色;(255,255,255)是白色,(255,0,0)是红色。

    3.图像基本运算

    逻辑运算前要进行二值化处理,matlab代码附上。 

    %figure;subplot(mnp);一张画布显示多张图片
    %图片需要相同大小
    % m=imread('D:\Imagematlab\1.jpg');
    % n=imread('D:\Imagematlab\2.jpg');
    
    % figure(1);imshow(m);
    % figure(2);imshow(n);
    % k=imadd(m,n);%加运算
    % h=imsubtract(m,n);%减
    % l=immultiply(m,n);%乘
    % x=imdivide(m,n);%除
    % figure(3);imshow(k);
    % figure(4);imshow(h);
    % figure(5);imshow(l);
    % figure(6);imshow(x);
    
    %逻辑运算需要先二值化
    % Gray=rgb2gray(m);%灰度化
    % x=im2bw(Gray);%二值化
    % y=im2bw(n);
    % figure;
    % subplot(321);imshow(m);
    % subplot(322);imshow(Gray);
    % subplot(323);imshow(x);
    % k=x&y;%与
    % subplot(324);imshow(k);
    % j=x|y;%或
    % subplot(325);imshow(j);
    % h=~y;%补
    % subplot(326);imshow(h);
    
    %几何变换/平移
    % figure;
    % subplot(211);imshow(m);
    % m=double(m);%用double(y)可以将y转变为double类型变量
    % R=zeros(size(m));%size(A)直接显示出A大小   zeros()生成零矩阵
    % H=size(m);
    % Move_x=50;
    % Move_y=50;
    % R(Move_x+1:H(1),Move_y+1:H(2),1:H(3))=m(1:H(1)-Move_x,1:H(2)-Move_y,1:H(3));
    % subplot(212);imshow(uint8(R));
    
    %几何变换/镜像
    % R=m(:,:,1);
    % G=m(:,:,2);
    % B=m(:,:,3);
    % RNew=flipud(R);
    % GNew=flipud(G);%矩阵的上下翻转
    % BNew=flipud(B);
    % R1(:,:,1)=RNew;
    % R1(:,:,2)=GNew;
    % R1(:,:,3)=BNew;
    % figure;
    % subplot(311);imshow(m)
    % subplot(312);imshow(R1);
    % RNew=fliplr(R);
    % GNew=fliplr(G);
    % BNew=fliplr(B);
    % R2(:,:,1)=RNew;
    % R2(:,:,2)=GNew;
    % R2(:,:,3)=BNew;
    % subplot(313);imshow(R2);
    
    %几何变换/旋转/缩放
    % R1=imrotate(m,30,'nearest');
    % figure;
    % subplot(211);imshow(m);
    % subplot(212);imshow(uint8(R1));
    % R2=imresize(m,2);
    % figure;imshow(R2);
    % R3=imresize(m,0.5);
    % figure;imshow(R3);

    插值运算:旋转缩放等几何运算要经过变换、插值两步。

    图像格式BMP

     

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  • VC++数字图像处理与工程应用

    热门讨论 2008-12-30 22:21:02
    本书用面向对象的方法向读者介绍了用Visual C++进行数字图像处理的方法和技巧。全书共分13章,内容涵盖了数字图像概述、Visual C++数字图像编程基础、图像的几何变换、图像的灰度变换、图像的正交变换、图像增强、...
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  • 冈萨雷斯 数字图像处理 第三版

    千次下载 热门讨论 2013-04-13 09:43:56
    冈萨雷斯数字图像处理,第三版
  • C# 数字图像处理技术光盘(源码)

    热门讨论 2011-04-09 23:35:26
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  • MATLAB--数字图像处理 图像锐化

    千次阅读 2019-12-12 22:40:32
    图像锐化 二、实验目的 1.熟悉MATLAB软件的使用。 2.掌握图像锐化的原理及数学运算。 3.于MATLAB环境下编程实现对图片锐化。 三、实验内容     利用图像基于单方向梯度算子,Robert算子,Sobel...

    一、实验名称

    图像锐化

    二、实验目的

    1.熟悉MATLAB软件的使用。
    2.掌握图像锐化的原理及数学运算。
    3.于MATLAB环境下编程实现对图片锐化。

    三、实验内容

        利用图像基于单方向梯度算子,Robert算子,Sobel算 子,Pritt算 子, Laplacian算子,多方向模板,LoG算子编写matlab增强程序;最后,显示边缘图像和锐化增强图像,并对这些仿真结果所呈现的边缘提取和增强效果进行对比分析。

    四、实验仪器与设备

    Win10 64位电脑
    MATLAB2017a

    五、实验原理

        1.Sobel算子是像素图像边缘检测中最重要的算子之一。在技术上,它是一个离散的一阶差分算子,用来计算图像亮度函数的一阶梯度之近似值。在图像的任何一点使用此算子,将会产生该点对应的梯度矢量或是其法矢量。
        2.Roberts边缘检测算子是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子,Robert算子图像处理后结果边缘不是很平滑。经分析,由于Robert算子通常会在图像边缘附近的区域内 产生较宽的响应,故采用上述算子检测的边缘图像常需做细化处理,边缘定位的精度不是很高。
        3.Prewitt算子是一种一阶微分算子的边缘检测,利用像素点上下、左右邻点的灰度差,在边缘处达到极值检测边缘,去掉部分伪边缘,对噪声具有平滑作用 。其原理是在图像空间利用两个方向模板与图像进行邻域卷积来完成的,这两个方向模板一个检测水平边缘,一个检测垂直边缘。
        4. Laplacian算子是n维欧几里得空间中的一个二阶微分算子,定义为梯度grad()的散度div()。因此如果f是二阶 可微的实函数,则f的laplacian算子定义为:
            (1) f的拉普拉斯算子也是笛卡尔坐标系xi中的所有非混合二阶偏导数求和:
            (2) 作为一个二阶 微分算子,拉普拉斯算子把C函数映射到C函数,对于k ≥ 2。

    六、实验过程及代码

    Sobel算子

     I=imread('a3.jpg'); %读取图像
    I1=rgb2gray(I); %将彩色图变成灰色图
    subplot(131),imshow(I1),title('原图');
    
    model=[-1,0,1;
           -2,0,2;
           -1,0,1];
    [m,n]=size(I1);
    I2=double(I1);
    
    for i=2:m-1
        for j=2:n-1
            I2(i,j)=I1(i+1,j+1)+2*I1(i+1,j)+I1(i+1,j-1)-I1(i-1,j+1)-2*I1(i-1,j)-I1(i-1,j-1);
        end
    end
    subplot(132),
    imshow(I2),title('边缘提取后的图像');
    I2 = I2 + double(I1);
    subplot(133),
    imshow(uint8(I2)),title('锐化后的图像');
    

    Robert算子

     I=imread('a3.jpg'); %读取图像
    I1=rgb2gray(I); %将彩色图变成灰色图
    subplot(131),imshow(I1),title('原图');
    model=[0,-1;1,0];
    [m,n]=size(I1);
    I2=double(I1);
    for i=2:m-1
        for j=2:n-1
            I2(i,j)=I1(i+1,j)-I1(i,j+1);
        end
    end
    subplot(132),imshow(I2),title('边缘提取后的图像');
    I2 = I2 + double(I1);
    
    subplot(133),
    imshow(uint8(I2)),title('锐化后的图像');
    

    Prewitt算子

     I=imread('a3.jpg');
    I1=rgb2gray(I); %将彩色图变成灰色图
    subplot(131);
    imshow(I1),title('原图');
    model=[-1,0,1;
    -1,0,1;
    -1,0,1];
    [m,n]=size(I1);
    I2=I1;
    for i=2:m-1
    for j=2:n-1
    tem=I1(i-1:i+1,j-1:j+1);
    tem=double(tem).*model;
    
    I2(i,j)=sum(sum(tem));
    end
    end
    subplot(132),
    imshow(uint8(I2)),title('边缘提取后的图像');
    I2=I2+I1;
    subplot(133),
    imshow(I2),title('图像锐化')
    

    laplacian算子

    I=imread('a3.jpg'); 
    I1=mat2gray(I);%实现图像矩阵的归一化操作
    [m,n]=size(I1);
    newGrayPic=I1;%为保留图像的边缘一个像素
    LaplacianNum=0;%经Laplacian算子计算得到的每个像素的值
    LaplacianThreshold=0.2;%设定阈值
    for j=2:m-1 %进行边界提取
        for k=2:n-1
            LaplacianNum=abs(4*I1(j,k)-I1(j-1,k)-I1(j+1,k)-I1(j,k+1)-I1(j,k-1));
            if(LaplacianNum > LaplacianThreshold)
                newGrayPic(j,k)=255;
            else
                newGrayPic(j,k)=0;
            end
        end
    end
    I2=rgb2gray(I); %将彩色图变成灰色图
    subplot(131),imshow(I2),title('原图');
    subplot(132),
    imshow(newGrayPic);
    title('Laplacian算子的处理结果')
    t=I1+newGrayPic;
    subplot(133),imshow(t),title('图像锐化后')
    

    Log算子

     t=imread('a3.jpg');
    t=rgb2gray(t);
    [m,n]=size(t);
    subplot(1,3,1),imshow(t),title('原图')
    tt=t;
    model=[0,0,1,0,0; 
     0,1,2,1,0;
    1,2,-16,2,1;
    0,0,1,0,0;
    0,1,2,1,0;]
    
    
    for i=3:m-2
    for j=3:n-2
        tem=double(t(i-2:i+2,j-2:j+2)).*model;
        x=sum(sum(tem));
       tt(i,j)=x;
    end
    end
    
    subplot(1,3,2),imshow(tt),title('log提取边缘后')
    t_1=double(tt)+double(t);
    subplot(1,3,3),imshow(uint8(t_1)),title('log锐化后')
    

    七、实验结果与分析

    Sobel算子
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    Robert算子

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    Prewitt算子

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    laplacian算子

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    Log算子
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    总结
        图像锐化(image sharpening)是补偿图像的轮廓,增强图像的边缘及灰度跳变的部分,使图像变得清晰,分为空间域处理和频域处理两类。图像锐化是为了突出图像上地物的边缘、轮廓,或某些线性目标要素的特征。这种滤波方法提高了地物边缘与周围像元之间的反差,因此也被称为边缘增强。我的理解:图像锐化就是通过使得图像的边缘更加突出,可以是原图与原图的高频部分叠加而成。
        Sobel算法与Priwitt算法的思路相同,属于同一类型,因此处理效果基本相同。Roberts算法的模板为2*2,提取信息较弱。单方向锐化经过处理之后,也可以对边界进行增强。Laplacian算子对噪声比较敏感,Laplacian算子有一个缺点是它对图像中的某些边缘产生双重响应。所以图像一般先经过平滑处理,通常把Laplacian算子和平滑算子结合起来生成一个新的模板-Log算子。

    八、实验总结及心得体会

        通过此次实验,自己学习了图像锐化的几种算子。开始的时候,不懂每个算子的来源,后面看了老师的推导过程后,发现其实锐化就是先对图像进行差分(类似求导),再叠加到原图上。这里主要的问题就是对算子的差分原理的验证,然后在MATLAB上机过程中,没有注意到数据类型的限制,导致数据上溢。

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