2014-03-13 19:44:52 centralperk 阅读数 24008

Options options1 = new Options();
options1.inJustDecodeBounds = true;  
BitmapFactory.decodeFile(filePath, options1);  
options1.inSampleSize = RegisterTool.calculateInSampleSize(options1, 110, 160);  //110,160:转换后的宽和高,具体值会有些出入
options1.inJustDecodeBounds = false;  
Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeFile(filePath, options1);       //filePath:文件路径

public static int calculateInSampleSize(BitmapFactory.Options options,
			int reqWidth, int reqHeight) {
		
		final int height = options.outHeight;
		final int width = options.outWidth;
		int inSampleSize = 1;

		if (height > reqHeight || width > reqWidth) {

			final int heightRatio = Math.round((float) height
					/ (float) reqHeight);
			final int widthRatio = Math.round((float) width / (float) reqWidth);

			inSampleSize = heightRatio < widthRatio ? widthRatio : heightRatio;
		}

		return inSampleSize;
	}

//压缩图片并将Bitmap保存到本地
FileOutputStream out = new FileOutputStream(new File(filePath));
saveBitmap.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 60, out);   //60代表压缩40%








2019-12-20 10:36:34 rong11417 阅读数 361

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。

2014-10-12 13:25:40 wozhendebuhaoma 阅读数 2788

图像处理(image processing),用计算机对图像进行分析,以达到所需结果的技术。又称影像处理。图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组,该数组的元素称为像素,其值称为灰度值。图像处理技术的一般包括图像压缩,增强和复原,匹配、描述和识别3个部分。 常见的系统有康耐视系统、图智能系统等,目前是正在逐渐兴起的技术。

图像处理(image processing),用计算机对图像进行分析,以达到所需结果的技术。又称影像处理。图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组,该数组的元素称为像素,其值称为灰度值。图像处理技术的一般包括图像压缩,增强和复原,匹配、描述和识别3个部分。 常见的系统有康耐视系统、图智能系统等,目前是正在逐渐兴起的技术。

图像处理(image processing),用计算机对图像进行分析,以达到所需结果的技术。又称影像处理。图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组,该数组的元素称为像素,其值称为灰度值。图像处理技术的一般包括图像压缩,增强和复原,匹配、描述和识别3个部分。 常见的系统有康耐视系统、图智能系统等,目前是正在逐渐兴起的技术。图像处理(image processing),用计算机对图像进行分析,以达到所需结果的技术。又称影像处理。图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组,该数组的元素称为像素,其值称为灰度值。图像处理技术的一般包括图像压缩,增强和复原,匹配、描述和识别3个部分。 常见的系统有康耐视系统、图智能系统等,目前是正在逐渐兴起的技术。图像处理(image processing),用计算机对图像进行分析,以达到所需结果的技术。又称影像处理。图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组,该数组的元素称为像素,其值称为灰度值。图像处理技术的一般包括图像压缩,增强和复原,匹配、描述和识别3个部分。 常见的系统有康耐视系统、图智能系统等,目前是正在逐渐兴起的技术。

http://zhidao.baidu.com/question/519528446090102645.html

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http://zhidao.baidu.com/question/1946820750805557828.html

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http://zhidao.baidu.com/question/1238528588771891699.html

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http://zhidao.baidu.com/question/2010308752180544028.html

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http://zhidao.baidu.com/question/2010309201259490868.html

http://zhidao.baidu.com/question/680698400065462692.html

http://zhidao.baidu.com/question/455208937458346285.html

http://zhidao.baidu.com/question/1860437354781339187.html

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http://zhidao.baidu.com/question/1238656653749463099.html

http://zhidao.baidu.com/question/680698721128169452.html

http://zhidao.baidu.com/question/1860437611195301507.html

http://zhidao.baidu.com/question/1860437674878353067.html


2018-02-02 14:50:32 u014030821 阅读数 2556

第六章 彩色图像处理

其实彩色图像的处理方法与灰度图像极其类似,很多时候我们把彩色图像分割成各分量的图像,然后使用灰度图像处理方法来处理它们。

一:颜色模型

1.1 RGB彩色模型

每种颜色出现在红、绿、蓝的原色光谱分量中。RGB原色值位于3个角上;二次色青色、深红色和黄色位于另外3个角上,黑色位于原点处,白色位于远离远点最远的角上。该模型中,灰度沿着连接这两点的直线从黑色延伸到白色。假定所有的颜色值都归一化了。
这里写图片描述

1.2 CMY和CMYK彩色模型

RGB模型为光的三基色,CMY描述的是颜料的三原色;一般应用于彩色打印机和复印机等。可由RGB转换得到(已经归一化):
这里写图片描述
等量的颜料原色青色、深红色和黄色可以生成黑色,但产生的黑色是不纯的,因此加入第四种颜色——黑色,构成CMYK彩色模型,及“四色打印”。

1.3 HSI彩色模型

RGB模型、CMY模型和其他类似的彩色模型都无法很好地适应人类实际上解释的颜色。因此,使用 色调、饱和度和亮度(HSI) 来描述物体,可以很好地符合人类视觉。
这里写图片描述

1.4 色彩转换

RGB->HSI:
这里写图片描述 这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述
HSI->RGB:
1. 0<=H<120:
这里写图片描述
2. 120<=H<240:
这里写图片描述
这里写图片描述
3. 240<=H<360:
这里写图片描述
这里写图片描述

二:彩色图像处理基础

2.1 伪彩色图像处理

伪彩色图像处理指基于一种指定的规则对灰度值赋以颜色的处理。伪彩色的主要应用是人目视视察和解释单幅图像或序列图像中的灰度级事件。(灰度图像->灰度分层处理->彩色图像)。

2.1.1 灰度分层

这里写图片描述
这里写图片描述

2.1.2 灰度到彩色变换

这里写图片描述
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2.2 全彩色图像处理

令c代表RGB彩色空间的一个任意向量:
这里写图片描述
c的分量仅是一幅彩色图像在一点处的RGB分量,可以认为彩色分量是坐标(x,y)的函数:
这里写图片描述
即把彩色图像分解为各分量的灰度图像。
这里写图片描述

三:彩色图像处理

3.1 彩色变换

彩色变换主要涉及在单一色彩模型内处理彩色图像的分量,而不是这些分量在不同模型间的转换。
这里写图片描述
这里写图片描述
主要思路还是将彩色图像的各分量分开,以灰度图像处理的方式分别处理。
1. 补色;
2. 彩色分层;
3. 色调和彩色矫正;
4. 直方图处理;
5. 平滑和锐化;
6. 基于彩色的图像分割。

3.2 平滑和锐化

平滑:
这里写图片描述
这里写图片描述
锐化:
这里写图片描述

3.3 基于彩色的图像分割

  1. HSI彩色空间分割;
  2. RGB向量空间分割;
  3. 彩色边缘检测。
2018-05-20 16:41:04 qq_28061765 阅读数 243

图像处理

这里写图片描述
图像处理,顾名思义,就是对图像进行处理。关于图像处理,创始人之间对它的定义和范围没有一致的看法。但我们可以粗略看成,图像处理就是对一幅图像(或是代表一幅图像的相关信息)进行加减乘除(当然没这么简单的运算了)等操作,最终得到我们期望得到的效果。
这些效果大致可以分为两类,也就是主要的应用领域:其一,是服务于人的,也就是输出成我们更容易观察理解的图片。
比如拍地模糊的图片,变得清晰可见。
模糊变清晰
另一类,服务的对象是机器,输出的结果方便机器理解(虽然机器理解后,最后还是服务于人==),机器理解这部分就涉及到另一个领域:计算机视觉。
其实,从图像处理到计算机视觉这个连续统一体内并没有明确的部分。更为恰当的方式,是将这个整体,按照处理的等级来分,即低级、中级、高级处理。
- 低级处理以输入、输出均是图像为特征;
- 中级处理输入为图像,但是输出是图像所蕴含的特征信息,包括边缘、轮廓及物体的标识等。这一部分输出的特征,是为计算机处理及对不同目标的分类识别做准备;
- 高级处理的任务涉及“理解”已识别目标的总体。
既然已经知道了图像处理的目的和作用,那具体有哪些部分呢?
- 滤波与增强
- 图像还原
- 彩色图像处理
- 小波与多分辨率处理
- 压缩
- 形态学处理
- 分割
- 表示和描述
- 目标识别
balabala讲了这么多,什么是图像处理?用一句话总结就是:对图像(或图像信息)进行各种运算处理,得到便于人类理解,或者便于机器后续处理的方法。
至于,怎么处理?就得一步步来,先搭建基础的知识手脚架,一块砖一块砖地码,堆起各个方法模块的楼层后,才能站在楼顶看风景。

数字图像处理

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图像处理

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