数字图像技术_数字图像处理技术 - CSDN
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  • 数字图像处理的技术方法和应用

    万次阅读 2016-11-18 10:56:01
    所谓数字图像处理,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。20 世纪 50 年代,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,这便是早期的图像处理。早期图像处理...

    所谓数字图像处理,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。20 世纪 50 年代,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,这便是早期的图像处理。早期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。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。图像处理中,一般输入的是质量低的图像,而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。

    下面维视图像为您简单介绍一下数字图像处理的常用技术方法:

    图像编码压缩:图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量(即比特数),以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。压缩可以在不失真的前提下获得,也可以在允许的失真条件下进行。编码是压缩技术中最重要的方法,它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。

    图像变换:由于图像阵列很大,直接在空间域中进行处理,涉及计算量很大。因此,往往采用各种图像变换的方法,如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术,将空间域的处理转换为变换域处理。这样不仅可减少计算量,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)。小波变换这种方式在时域和频域中都具有良好的局部化特性,它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。

    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,提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。

    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,其有意义的特征如图像中的边缘、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。

    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。

    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。

    接下来,维视图像再为大家讲讲图像的基本属性有哪些:

    图像的亮度:也称为灰度,它是颜色的明暗变化,常用 0 %~ 100 % ( 由黑到白 ) 表示。以下三幅图是不同亮度对比。

     

    图像的对比度:即画面黑与白的比值,也就是从黑到白的渐变层次。比值越大,从黑到白的渐变层次就越多,从而色彩表现越丰富。以下两幅图是不同对比度下的画面对比。

     

    直方图:表示图像中具有每种灰度级的象素的个数,反映图像中每种灰度出现的频率。图像在计算机中的存储形式,就像是有很多点组成一个矩阵,这些点按照行列整齐排列,每个点上的值就是图像的灰度值,直方图就是每种灰度在这个点矩阵中出现的次数。下图就是一幅图片的灰度直方图:

     

    图像的噪声:就像对于听觉而言,在打电话时对方说话我们有时候会听到很嘈杂的噪声,以至于听不清楚对方在说什么。同样的,对于图像,原本我们可以很清晰的看到一幅图像,但是有时候图像上会有一些我们不需要的图案,使我们无法很清楚的看清一幅图,这就是图像的噪声。

    除了以上我们介绍过的几种常用的数字图像处理技术方法外,一般还有:

    直方图均衡化:通过灰度变换将一幅图像转换为另一幅具有均衡直方图的图像,即在一定灰度范围内具有相同的象素点数的图像的过程。

    图像的加减运算:两幅图像的加减运算,就是将图像对应的存储矩形点列上的灰度值进行加减运算。图像相加可以将一幅图像的内容加到另一幅图像上,可以实现二次曝光,也可一对同一个场景的多幅图像求平均值,这样可以降低噪声。图像相减可以用于运动检测或去除图像中不需要的加性图案。

    常用的去噪方法:主要是采用滤波器对带噪声图像进行滤波处理,如算术平均滤波、中值滤波等。

    随着计算机技术的发展,数字图像处理技术已经深入到我们生活中的方方面面,其中,在娱乐休闲上的应用更是深入人心,如电影特效制作、电脑电子游戏、数码相机、视频播放、数字电视等。维视图像公司研发的XAVIS软件平台和SVS工业智能相机系统等,均包含了丰富的数字图像处理技术和方法,可轻松完成各种数字图像处理任务,为客户的图像处理结果提供专业而可靠的保障。

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  • 数字图像技术

    2019-08-15 10:36:11
    1 基础知识 1.1 光和颜色  人眼视网膜有两类细胞  杆状体细胞: 对微弱光敏感的  锥体细胞: 对红绿蓝敏感的 --> 色弱色盲 ... 饱和度: 彩色的深浅, 一般是白光的含量 ... 人判定颜色主要是...

    1 基础知识

    1.1 光和颜色

      人眼视网膜有两类细胞

        杆状体细胞: 对微弱光敏感的

        锥体细胞: 对红绿蓝敏感的 --> 色弱色盲

      颜色的内涵

        色调: 光的颜色 波长决定

        饱和度: 彩色的深浅, 一般是白光的含量

        亮度: 明暗程度

      颜色模型

        RGB模型

        CMYK模式 印刷品

        人判定颜色主要是根据物品反射回来的颜色决定的

        在自然界中的花的颜色很少有黑色, 是因为如果是黑色的话就需要吸收所有的光, 容易灼伤

        HSB模型 模拟人眼感知的方式 用于绘画

        YUV/YIQ模型 彩色电视

    1.2 图形图像

      图像

        位图图像: 表现大量细节的

        点阵图像

      图形

        矢量图形

        几何图形

      

     

    1.3 图像的数字化

      采样: 分割成m*n的网格

      量化: 表示每个点

    1.4 图像的文件格式

      BMP win支持的

      GIF 网路上 最多256色, 可以存储多幅图像

      JPG 压缩率高

      PNG GIF由于有专利, PNG就是GIF无专利的替代品 而且深度更高

      TIFF

      PSD PS的专用格式

    2 静止图像压缩标准

      第一代

        信息编码理论

        消除冗余

      第二代

        主管因素

      第三代

        标准化

      

    3 设备与扫描仪

      显示器+显卡

      扫描仪

        OCR文字识别软件

    4 图像处理软件

      更详细的

        缩放, 移动, 选择工具, 

      图片的编辑, 裁剪, 斜切操作

      色彩的使用, 油漆桶等工具

      图层的应用

      通道和蒙板

      滤镜效果

    转载于:https://www.cnblogs.com/weihuchao/p/6685855.html

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  • 数字图像处理技术

    2014-11-03 20:58:37
    数字图像处理技术是计算机英语

            数字图像处理技术是计算机应用的一个重要领域。在许多工程运用方面,都设计通过计算机对进行去除噪声,增强,复原,分割和提取特征等处理。简单地多,数字图像处理技术就是通过计算机对图像进行各种目的处理的方法和技术。

            一、颜色及Color类

                    自然界中所以颜色都可以由红、绿、蓝(R,G,B)三个颜色分量组合而成。一般将基本颜色分成0到255共256个等级。0级表示不含颜色成分,255级表示含有100%的颜色成分。根据红黄蓝各种不同的组合能表示出(256*256*256)约1600万种颜色。

            二、Graphics类

                    Graphics类是用于在一个二维坐标系中绘制图形,它包含了大量的绘图方法。

                    drawLine,drawRect,drawOval,drawArc,drawImage,drawString

           三、图像的几种常见格式

                  在讲述图像文件格式之前,先对图像做个简单的分类。除了最简单的图像都有颜色,而单色图像则是带有颜色的图像中比较简单的格式,它一般由黑色区域和白色区域组成,可以用一个比特表示一个像素,“1”表示黑色,“0”表示白色。我们也可以用8个比特表示一个像素,相当于把黑和白分为256个等级。0表示黑,255表示白。该字节的数值表示相应的像素值的灰度值或亮度值。



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  • 数字图像处理技术现状与展望数字图像处理技术现状与展望
  • 数字图像处理图像增强技术

    万次阅读 2016-10-21 16:57:03
    图象增强技术作为一大类基本的图象处理技术,其目的是对图象进行加工,以得到具体应用来说视觉效果更“好”,更“有用”的图象。 空域方法 g(x, y) = EH[f(x, y)] 其中:f和g分别为增强前后的图象,而...
    根据讲义整理
    4.1 概述和分类
    图象增强技术作为一大类基本的图象处理技术,其目的是对图象进行加工,以得到具体应用来说视觉效果更“好”,更“有用”的图象。
    数字图像处理图像增强技术
    空域方法
    g(x, y) = EH[f(x, y)]
    其中:f和g分别为增强前后的图象,而EH代表增强操作。如果EH是定义在每个(x, y)上的,则EH是点操作;
    如果EH是定义在(x, y)的某个邻域上,则EH常称为模板操作。
    点操作可看做是模板操作的一个特例。
    (1)g(x, y)值仅取决于f(x, y)值,以s和t代表f和g在(x, y)位置处的灰度值,则:t = EH(s) EH就是灰度变换。
    (2)g(x, y)值不仅取决于f(x, y)值,而且取决于邻域内的象素值。称为模板操作
    频域方法
    频域空间的增强方法有两个关键:
    (1)将图象从图象空间转换到频域空间所需的变换
    (2)增强操作如下
    数字图像处理图像增强技术
    4.2 空域变换增强
    点操作的增强方法也叫灰度变换,常见的方法为:
    (1)直接用EH操作变换
    (2)借助f的直方图进行变换
    (3)借助对一系列图像间的操作进行变换
    4.2.1 直接灰度变换
    1. 灰度求反
    对图象求反是将原图灰度值翻转,简单的说就是使黑变白,使白变黑。普通黑白底片和照片的关系也就是这样。
    2. 增强对比度
    增强图像对比度实际上式增强各部分的反差
    数字图像处理图像增强技术
    3. 动态图象压缩
    有时原图的动态范围太大,超出某些显示设备的允许动态范围,这是可以压缩
    4. 灰度切分
    借助于图象的位面直接进行灰度变换
    数字图像处理图像增强技术
    4.2.2 直方图处理
    直方图表示某一个灰度级所出现的概率,只跟灰度值有关。
    数字图像处理图像增强技术
    数字图像处理图像增强技术
    1. 直方图均衡化
    基本思想是把原始图的直方图变换为均与分布的形式,这样就增加了象素灰度值的动态范围从而达到增强图象整体对比度的效果。
    点处理增强函数t = EH(s)需要满足两个条件:
    (1) EH(s)在0 <= S <= L-1范围内是1个单值单增函数;
    (2)s和t的值域相同
    累积分布函数
    数字图像处理图像增强技术
    数字图像处理图像增强技术
    数字图像处理图像增强技术
    数字图像处理图像增强技术
    直方图均衡化的优缺点
    优点:
    自动增强整个图象的对比度。
    缺点:
    具体效果不易控制,处理的结果总是得到全局均衡化的直方图
    改进:
    直方图规定化方法。
    实际中有时需要变换直方图,使之成为某个特定的形状,从而有选择地增强某个灰度值方位内的对比度。这是可以用比较灵活的直方图规定化方法。一般来说可以获得更好的效果。
    直方图规定化
    直方图规定化方法主要有3个步骤(设M和N分别为原始图和规定图中的灰度级数,且只考虑N<=M的情况):
    (1)对原始图像进行灰度均衡化
    数字图像处理图像增强技术
    (2)规定需要的直方图,并计算能使规定的直方
     
    数字图像处理图像增强技术
    图均衡化的变换:
    (3)将第一个步骤得到的变换翻转过来,即将原始直方图对应映射到规定的直方图
    映射规则
    数字图像处理图像增强技术
    数字图像处理图像增强技术
    数字图像处理图像增强技术
    数字图像处理图像增强技术
    数字图像处理图像增强技术
    数字图像处理图像增强技术
    4.2.3 图象间运算
    图象相减
    g(x, y) = f(x, y) - h(x, y)
    图象平均
    数字图像处理图像增强技术
    4.3 空间滤波增强
    4.3.1 原理与分类
    空域滤波是在图象空间借助模板进行邻域操作完成的。
    根据其特点一般可分成线性和非线性2类:
    根据功能又主要分成平滑和锐化2类:
    平滑可用低通滤波实现.平滑的目的又可分为2类。一类是模糊,目的是在提取较大的目标前去除太小的细节或将目标内的小间断连接起来。另一类是消除噪声。
    锐化可用高通滤波实现,锐化的目的是为了增强被模糊的细节。
    数字图像处理图像增强技术
    数字图像处理图像增强技术
    空域滤波增强主要是利用模板卷积,主要步骤为:
    (1)将模板在图中漫游,并将模板中心与图中某个象素位置重合;
    (2)将模板上系数与系数与末班下对应象素相乘
    (3)将所乘的结果相加
    (4)将和(模板的输出响应)赋值给原始图
    数字图像处理图像增强技术
    4.3.2 平滑滤波器
    1. 线性平滑滤波器
    数字图像处理图像增强技术
    数字图像处理图像增强技术
    2. 非线性平滑滤波器(G2)
    中值滤波器
    工作步骤
    (1)将模板在图中漫游
    (2)读取灰度值
    (3)将灰度值从小到大排成1类;
    (4)找出这些值里排在中间的1个;
    (5)这个中间值赋值给模板中心。
    通常相对邻域平均效果要好些
    中值滤波器实际上是百分比滤波器的一个特例
    百分比滤波器的工作步骤与上面类似
    (1)最大值滤波器:百分比去最大,可检测图像中最亮的点。
    (2)最小值滤波器:百分比最小,检测图像中最暗的点。
    (3)中值滤波器:百分比取50%。
    数字图像处理图像增强技术
    4.3.2 锐化滤波器
    数字图像处理图像增强技术
    1. 线性锐化滤波器(G3)——最常用的线性高通滤波器
    数字图像处理图像增强技术
    高频增强滤波器
    高通滤波器的效果也可以用原始图减去低通图得到:
    Highpass = Original - Lowpass
    如果把原始图乘以1个放大系数A,再减去低通图就可构成高频增强滤波器:
    High boost = A*Original - Lowpass = (A-1) * Original + Highpass
    (1)当A = 1,就是普通的高通滤波器。
    (2)当A > 1,原始图的一部分与高通图相加,恢复了部分高通滤波时丢失的低频分量
    2. 非线性锐化滤波器(G4)
    邻域平均可以模糊图像,而平均对应微分可以锐化图象。图象处理中最常用的微分方法是利用梯度。对一个连续数f(x, y),其梯度是1个矢量(需要用2个模板分辨沿x和y方向计算):
    数字图像处理图像增强技术
    4.4 频域增强
    4.4.1 原理和分类
    数字图像处理图像增强技术
    其主要步骤有:
     
    (1)计算待增强图的傅里叶变换,得到F(u, v);
    (2)将其余1个(根据需要设计的)转移函数H(u, v)相乘;
    (3)再将结果傅里叶反变换可以得到增强的图
    常用频域增强方法有:低通滤波,高通滤波,带通和带阻滤波,同态滤波
    4.4.2 理想低通滤波器
    数字图像处理图像增强技术
    "振铃(ring)"现象
    如果使用上述“非物理”(不能用实际的电子器件实现)的理想滤波器,其输出图像会变得模糊和有“振铃”现象出现。
    数字图像处理图像增强技术
    数字图像处理图像增强技术
    2. 巴特沃斯低通滤波器(Butterworth)
    数字图像处理图像增强技术
    4.4.3 高通滤波器
    1. 理想高通滤波器
    数字图像处理图像增强技术
    2. 巴特沃斯高通滤波器(Butterworth)
    数字图像处理图像增强技术
    数字图像处理图像增强技术
    4.4.4 带通和带阻滤波器
    数字图像处理图像增强技术
    数字图像处理图像增强技术
    4.4.5 同态滤波器
    数字图像处理图像增强技术
    照度分量对应于低频,反射分量对应于高频,。。。
    4.5 局部增强
    局部增强常用于一些要求特定增强效果的场合:
    (1)可借助将图象分成子图像再对每个子图像增强。
    直方图变换是空域增强中常用方法,也可用于局部增强。
    (2)也可在对整幅图增强时直接利用局部信息以达到不同局部不同增强的目的
    数字图像处理图像增强技术
    均值是一个平均亮度的测度,而方差是一个反差的测度。
    因为A(x, y)樊碧玉均方差,所以在图像中对比度较小的区域得到的增益反而较大,这样就可以取得局部增强的效果。
    最后将m(x, y)加回去恢复原来的平均灰度值。
    4.6 彩色增强
    4.6.1 伪彩色增强(从无彩色到有彩色)
    一种常用的彩色增强方法对原来灰度图像中不同灰度值的区域赋予了不同的颜色以更明显的区分它们。因为这里原图没有颜色,因此成为伪彩色。有三种方式进行着色:
    1. 亮度切割
    数字图像处理图像增强技术
    2. 从灰度到彩色的变换
    数字图像处理图像增强技术
    3. 频域滤波
    数字图像处理图像增强技术
    4.6.2 真彩色增强(从有彩色到有彩色)
    在屏幕上显示彩色图一定要借用RGB模型,但HSI模型在许多处理中有其独特的优点。
    (1)在HSI模型中,亮度分量与色度分量是分开的。
    H:色调(Hue)和S:饱和度——构成色度分量;I:密度——构成亮度分量
    需要指出:尽管对RGB各分量直接使用对灰度图的增强方法可以增加图中的可视细节亮度,但得到的增强图中的色调可能没有意义。
    (2)在HSI模型中,色调和饱和度的概念与人类感知系统联系。
    一种简便常用的真彩色增强方法的基本步骤为:
    (1)RGB分量转换为HSI分量
    (2)利用灰度图增强的方法增强其中的I分量
    (3)再将结果转换为RGB分量表示

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