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  • 2018-11-25 19:25:37

    数字图像处理技术

    所谓数字图像处理,是指利用计算机对图像进行分析、加工、和处理,使其满足视觉、心理或其他要求的技术,主要有去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法。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。

    简介

    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。进行数字图像处理所需要的设备包括摄像机、数字图像采集器(包括同步控制器、模数转换器及帧存储器)、图像处理计算机和图像显示终端。主要的处理任务,通过图像处理软件来完成。为了对图像进行实时处理,需要非常高的计算速度,通用计算机无法满足,需要专用的图像处理系统。这种系统由许多单处理器组成阵列式处理机,并行操作,以提高处理的实时性。

    方法

    1) 几何变换
    主要指放大、缩小、旋转等操作,不需要复杂的计算机和软件,是对图像的最基本的处理。
    2) 颜色处理
    主要包括颜色空间的转化、亮度以及对比度的调节、颜色修正等。目前主流的颜色模式有:RGB模式、CMYK模式、HSB模式、Lab颜色模式、位图模式、灰度模式、索引颜色模式、双色调模式和多通道模式。其中RGB模式的应用最为广泛,电视机和计算机的监视器都是基于RGB颜色模式来创建其颜色的,一共可以产生1677万余种颜色,通过计算机对RGB参数的调整便可以实现基本的颜色处理。
    3) 图像融合
    主要指将多源信道所采集到的关于同一目标的图像数据经过图像处理和计算机技术等,最大限度的提取各自信道中的有利信息,最后综合成高质量的图像,以提高图像信息的利用率、改善计算机解译精度和可靠性、提升原始图像的空间分辨率和光谱分辨率,利于监测。
    4) 降噪
    主要指各种针对二维图像的去噪滤波器或者信号处理技术。计算机通过对图像整体的分析。在已有的灰度图像和全彩色图像的领域空间处理技术上,我们可以研究RGB图像的颜色分量图像分析噪声源,通过分析HSI图像的各个分量,得到图片的有关信息,并将这些信息交由已经给定的程序处理,得到更加完整,信息更大的图像。通过这项技术,在对图像进行二次加工后,可以使得原本不清晰的图像在处理后更加清晰,理解更多的信息。在图像的传输储存中,难免会遇到数据的丢失,因此使用这项技术,可以尽可能的使图像的信息完美的保存下来。对于那些需要数据实时传输的地方,运用这项技术可以做到对画面几乎无损耗的传输,方便人们对于画面的理解,
    5) 图像增强
    主要指增强图像中的有用信息,它可以是一个失真的过程,其目的是要改善图像的视觉效果,针对给定图像的应用场合。图像处理中基于空域的算法处理时直接对图像灰度级做运算,基于频域的算法是在图像的某种变换域内对图像的变换系数值进行某种修正,是一种间接增强的算法。

    应用

    1) 人脸识别
    一般来说,人脸识别系统包括图像摄取、人脸定位、图像预处理、以及人脸识别(身份确认或者身份查找)。系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像,以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码,而其输出则是一系列相似度得分,表明待识别的人脸的身份。
    2) 印刷
    印刷是指将影像或文字原稿迅速大量复制的一种技术,目前还包括了立体印刷,三维打印等新兴技术。目前,印刷进入了电子控制和自动化的时期,电子排版、电子分色、电子雕版广泛应用,在印刷质量和效率上都得到了巨大提高。
    3) 卫星图像处理
    主要指用计算机对遥感图像进行分析,以达到所需结果的技术。根据卫星传送回地球的图像对地球的变化进行信息的储存和整理,能够体现出地球的实时变化,也就是可以保证数字地图的精确性和及时性。应用最为广泛的卫星处理方式就是利用 GIS系统建立起了地图信息总数据库。而绘制出来的数字地图被广泛应用于社会中各种行业。
    4) 其他
    日常生活中,数字图像处理技术的应用还体现在汽车障碍识别、显微图像处理、特征识别、摄影摄像、医学图像处理等领域。

    总结

    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。在上述二维图像处理之外,还存在多维图像处理,如医学中对病人心脏的诊断便包含了四维图像的分析技术,他们本身也有更多的新概念,如连通性、旋转不变性等。数字图像处理技术的发展还在继续进行中。

    By:熊伟汐 2018/11/24

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    一、数字图像处理理解

            参考冈萨雷斯数字图像处理第三版,关于图像处理是指那些范围,并没有一致的看法。作者推荐一种连续的统一体中考虑这个问题,即低级、中级、高级处理。

            低级处理涉及初级操作,如降低噪声的的图像预处理、对比度增强和图像锐化。低级处理以输入输出都是图像为特征。

            中级处理涉及诸多任务,比如(把一副图像分为不同区域或目标的)分割,减少这些目标物的描述,以使其更适合计算机处理及对不同目标的分类(识别)。中级图像处理以输入为图像但是输出是从这些图像处提取的特征(边缘、轮廓及各物体的标识等)为特点。

            高级处理涉及“理解”已识别目标的总体,就像在图像分析中那样,以及在连续统一体的远端执行与视觉相关的认知功能。

    二、数字图像处理初、中级的部分内容

            图像取样及量化、像素间的基本关系、矩阵集合向量操作、灰度变换、空间滤波、频率域滤波、图像复原与重建、图像压缩和彩色图像处理、小波变换、图像形态学、图像分割、目标识别。

    三、数字图像处理的部分参考书籍、库

            《冈萨雷斯版数字图像处理》、《Visual C++数字图像处理》、opencv教程等

            重在理解原理,语言工具(matlab、C++、python)选用自己熟悉的就好,入门采用python更快,搞研究选择matlab和python,实现功能或产品个人建议还是c++。

            值得参考的数字图像处理库:imagej、imageMagick、gimp、leptonica、opencvsharp(opencv c#版)、NetImageLibrary

            更多资源可参考

    数字图像处理 - 相关资源整理_bashendixie5的博客-CSDN博客_数字图像处理资源推荐数字图像处理、分析等相关免费资源的整理和罗列。https://blog.csdn.net/bashendixie5/article/details/107309341

    四、数字图像处理的应用领域

            图片转载自:数字图像处理技术的应用领域_愤怒的小兵-CSDN博客_数字图像处理技术的应用https://blog.csdn.net/weixin_42078760/article/details/80653046

    五、相关基础概念

    1、颜色空间

            色彩模型(也成为彩色空间或彩色系统)的目的是在某些标准下用通常可以接受的方式方便地对彩色加以说明。

            RGB颜色空间

            现在所用的大多数彩色模型不是面向硬件(如彩色显示器和打印机)的,就是面向应用的。在数字图像处理中,实际中最通用的是面向硬件的RGB模型,主要应用于彩色监视器和彩色视频摄像机。

            CMY(青、粉红、黄)模型和CMYK(青、粉红、黄、黑)模型是针对打印机的。

            HSI(色调、饱和度、亮度)模型,这种模型更符合人描述和解释颜色的方式。

            Lab颜色空间

            Lab颜色模型是由CIE(国际照明委员会)制定的一种色彩模式。自然界中任何一点色都可以在Lab空间中表达出来,它的色彩空间比RGB空间还要大。另外,这种模式是以数字化方式来描述人的视觉感应, 与设备无关,所以它弥补了RGB和CMYK模式必须依赖于设备色彩特性的不足。由于Lab的色彩空间要比RGB模式和CMYK模式的色彩空间大。这就意味着RGB以及CMYK所能描述的色彩信息在Lab空间中都能 得以影射。Lab颜色模型取坐标Lab,其中L亮度;a的正数代表红色,负端代表绿色;b的正数代表黄色, 负端代表蓝色。

            Lab样色空间具有以下属性:

            感知均匀的色彩空间,近似我们对色彩的感知方式
            与设备无关
            在Adobe Photoshop中广泛使用
            通过复杂的变换方程与RGB颜色空间相关

            YCrCb颜色空间(YUV)

            YCbCr有的时候会被写作:YCBCR,是色彩空间的一种,通常会用于影片中的影像连续处理,或是数字摄影系统中。Y为颜色的亮度(luma)成分、而CB和CR则为蓝色和红色的浓度偏移量成分。

            YCrCb颜色空间源于RGB颜色空间,Y'CbCr不是一種絕對的色彩空間,是一種針對RGB資訊所做的編碼。 真正的顏色顯示是根據實際RGB色盤(colorant)來決定的。 因此Y'CbCr所表示的值只有在標準RGB色盤或是ICC數據(ICC profile)有提供的時候才能計算。

            Y(Luminance或Luma)-RGB颜色经过gamma矫正后从中获取的亮度,也就是灰阶值
            Cr=RGB输入信号红色部分与RGB信号亮度值之间的差异
            Cb=而Cb反映的是RGB输入信号蓝色部分与RGB信号亮度值之间的差异
            YCrCb颜色空间的具有以下属性

            将亮度和色度分量分成不同的通道
            通常用于电视传输的压缩(Cr和Cb成分)

    2、图像类型

    (1)二值图像

            二值图像也称单色图像或1位图像,即颜色深度为1的图像。颜色深度为1表示每个像素点仅占1个二进制位,每个像素点的颜色只可能取两种颜色之一,通常,这两种颜色取黑色或白色,0表示黑色,1表示白色。

    (2)灰度图像

            灰度图像是包含灰度级(亮度)的图像。

            (1)灰度图像的存储文件包含颜色查找表(Color Look-Up Table, CLUT),该颜色表有256项,每一项由红、绿、蓝三个颜色分量组成,且红、绿、蓝颜色分量的值都相等。

            (2)灰度图像的颜色深度为8,即每个像素由8个二进制位,即1字节组成。

            (3)灰度图像的颜色数为256,即每个像素灰度值的范围为0~255,表示256种不同的灰度级。

            (4)每个像素的像素值f(x,y)是颜色查找表的表项入口地址。

    (3)真彩色图像

            真彩色(true color)图像具有最丰富的颜色数。真彩色图像的特点包括:

            (1)真彩色图像的图像文件中不包含颜色查找表。

            (2)每个像素由R、G、B三个分量组成,每个分量各占8个二进制位,每个像素共占24位,即3字节。

            (3)每个像素的每个分量的取值范围为0~255。

    (4)伪彩色图像

            伪彩色(pseudo color)图像的每个像素的颜色不是由每个基色分量的数值直接决定,而是把像素值当作颜色查找表的表项入口地址,去查找一个显示图像时使用的(R,G,B)强度值,用查找出的(R,G,B)强度值产生的彩色作为当前像素点的颜色。

            伪彩色图像的特点包括:

            (1)存储文件包含颜色查找表,每一项由红、绿、蓝三个颜色分量组成,红、绿、蓝颜色分量的值可以在0~255范围内任意取值。

            (2)每一个像素的像素值f(x,y)是颜色查找表的表项入口地址。

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    图像噪声

    噪声

    • Impulse noise 冲击噪声;
    • Gaussian white noise (thermal noise) 高斯白噪声(电子元器件加热引起);
    • Texture noise (spatial correlated noise) 纹理噪声(半色调技术)。

    Impulse noise 冲击噪声(脉冲噪声)

    • 椒盐噪声(盐是白色,胡椒粉为黑色)——噪声值将是图像灰度等级的最大值或最小值,每一个概率相等(某一个像素点要么直接是255,要么是0);
    • 均匀脉冲噪声——噪声值是图像灰度等级的最大值和最小值之间的均匀随机变量,[0, 255]的均匀分布(虽然被噪点干扰了,但有可能值与原始值相同)。

    p _{n}为用户给定的参数,表示该像素点被噪声干扰的百分比是多少。

    椒盐噪声与脉冲噪声示例。

    Gaussian white noise 高斯白噪声

    高斯噪声示例。

    Texture noise 纹理噪声

     计算自相关函数,纹理噪声干扰的邻近像素会有较大的相关性。

    f\left ( i, j \right )表示原始图像,即GT;y\left ( i, j \right )表示被噪声污染的图像,\hat{f}\left ( i, j \right )表示经过滤波后的图像;

    ISNR:信噪比提高的部分,好的情况下,滤波处理后的图像离GT距离更近,为正值。

    滤波后的结果,图像模糊了,再添加一个阈值。

    双边滤波

    • 橘黄色:高斯低通滤波,中间权重最大,周围权重递减,公式中p、q表示空间像素点的位置,p是当前要滤波的像素点的空间位置,q表示邻近的某个像素点的空间位置;
    • 蓝色:若p、q两点的灰度值差别很大,权重值会下降,当I_{p}I_{q}非常接近的时候,权重值才会大,加入蓝色这一项,与前面相乘,对周围像素值进行非线性变换(即相似时权重会很大,但不相似时虽然靠得近但权重也会小);
    • 紫色:保证滤波后的像素值仍在[0, 255],起归一化的作用,保证所有权重值之和为1。

    去噪前后结果对比。

    失败的结果。 

    参数不同的失败结果。

    双边滤波作用于彩色图像。

    不是只可以作用在噪声图像上,看起来更加光滑。

    帽子上的褶皱统统被抹去,脸部出现了mach band。

     

    本质目的想去除手后面背景的纹理,但双边滤波对纹理噪声作用效果不大。

    非线性全变分滤波

    将滤波看为优化问题,优化的目标是:滤波后x方向上的差分和y方向上的差分尽量的少,也就是说要使得图像变得比较光滑。

    一些限制条件:

    • 原始图像的能量与受噪声干扰的图像是一样的
    • 二者差异的积分为给定的均方差。

    采用梯度下降法优化。

    20次迭代。

    滤波后的结果。

    双边纹理滤波

    这是对原始双边滤波器(Tomasi & Manduchi, 1998)的修改,它对纹理特征进行基于局部块的分析,并将其结果纳入范围滤波器内核;

    • 它将纹理信息(而不是颜色信息)纳入了范围过滤器内核

    确保适当的纹理/结构分离的中心思想是基于patch移位,从最有代表性的纹理patch中捕捉到纹理信息,并清除突出的结构边缘。

    • 纹理往往包含足够强烈的对比,从而与结构相混淆

     假设一个k\times k的box代表一个patch,每个像素pI中共有k^{2}个patch包含p(右图蓝色为最后一个)。

    形成一个指导图像,是根据局部纹理的测量值来的。

    如何衡量局部纹理特征的值 or patch是包含边缘的?

    • 我们暂且假设纹理信号的振幅比相邻结构边缘的振幅小;
    • 我们将纹理定义为信号的细尺度空间振荡;
    • 通过色调范围(tonal range)\bigtriangleup \left ( \Omega _{q} \right )来衡量一个patch \Omega _{q}包含结构边缘的可能性。

    色调范围即图像块中最大灰度值和最小灰度值的差,若patch中真正包含边缘,\bigtriangleup \left ( \Omega _{q} \right )的值相对较大,若为纹理,该值相对较小(判断是真正包含边缘还是由于纹理噪声而引起的伪边缘的相应)。

     

    实验结果。

    结构边缘信息保留,纹理信息消除。

    Reference

    数字图像处理与应用_浙江大学_中国大学MOOC(慕课)数字图像处理与应用,spContent=深刻理解图像处理原理,生动展现图像处理过程,灵活应用图像处理方法,中国大学MOOC(慕课)https://www.icourse163.org/course/ZJU-1206408807?from=searchPage

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    随着计算机技术的不断发展,数字图像处理技术的应用也愈发广阔。图像是人们接受、表达、传递信息的快捷方式,通过计算机程序的运用,将图像用数字的形式表现出来,可以更加全面的控制图像处理,在全球各个尖端领域都有发展的前景。

    【关键词】数字 图像处理 计算机技术

    1 数字图像处理技术的优点

    数字图像处理是指利用数字硬件与计算机,将图像信息转换为电子信号,进行相应的数学运算,用以提高图像的实用性。数字图像处理精确度高,操作方便,能够将图像进行精确而简便的处理,随着计算机技术的不断发展,数字图像处理技术也在日益完善和发展。数字图像处理不会因为图像存储、转发、复制等操作引起图像质量下降,能够接受多方面的信息源,如显微镜图像、航天飞船图像都能够进行精确地接受。数字图像处理技术的灵活性较高,不但可以完成线性运算,还可以实现非线性运算。只要能够运用逻辑关系或数学公式处理的信息,用数字图像处理技术都可以完美的实现。并且由于数字图像中,每一个像素之间都不是互相独立的,而是存在一定联系的,所以数字图像处理技术的信息压缩也有非常大的潜力。通过数字化处理信息技术的优势,能够为未来的产业的应用和发展指明方向。

    2 数字图像处理技术的应用

    目前数字图像处理技术的应用十分广泛,在医疗保健、资源产业、通信移动、航空航天、军事安全等方面都有着非常好的表现。无论是遥感卫星的成像系统,还是医藥方面对于微生物的研究,或者是在通讯工程中图像的传输和处理,工业上对于零件的检测和机器人的应用,数字图像处理技术已经成了现代技术不可分割的一部分。

    2.1 航空航天方面

    数字图像处理技术在航空航天方面有非常广泛的运用,航空航天过程中,每天都有无数侦查飞机或空间站在太空对地球进行摄影,技术人员图片那个过计算机的数字图像处理技术分析和解读照片,比传统的方法节省了大量人力,也加快了传导照片的速度,还能从照片中发现大量有价值的情报。在数字图像处理技术运用之下,在卫星空间站经过地面上控时,通过电子信号传送过来交由处理中心解读,图像质量高,成像、存储、转发、传输速度快,我国也通过数字图像处理技术,在资源调查、在哈爱检测、城市规划等方面取得了良好的效果,在气象预报和其他方面的研究中,也发挥了巨大的作用。

    2.2 生物医学方面

    数字图像处理技术在生物医学上应用十分广泛,对于细微部分的成像,精确度高,在分析红细胞、白细胞、癌细胞、染色体等方面效果显著,在X光和超声波图像处理方面也有广泛的应用。

    2.3 通信工程方面

    通信工程将声音、文字与图像相结合,电话、电视、计算机网络三位一体的方式,加大了图像传送的复杂程度和困难度。图像的数据量巨大,要想以高速率的数据传递,必须采用编码压缩技术,编码压缩是这些技术的关键。而我国在这方面的研究还没有广泛的运用到实际生活中,数字图像技术还将继续朝着高分辨率、立体化和智能化等方面发展,例如在计算机视觉方面发挥作用。这些研究在未来军事勘察,危险环境作业等方面都有广泛的发展前景。

    2.4 工程工业方面

    数字图像处理技术在工程工业中具有非常重要的地位,在检测零件质量、对零件进行分配、检测电路故障等方面都有其作用。在一些有毒或放射性环境中,数字图像处理技术可以有效代替人工作业,通过处理和研制具有视觉的机器人在工业生产中发挥更大的作用,并逐步取代人类,参与到一些高危行业中。如高空作业、地下勘探等。

    2.5 军事安全方面

    在军事方面数字图像处理技术主要可以用于导弹的精确制导、发射过程中的图像处理等方面,在没有人为操作的情况下,可以根据数字图像处理技术进行自发的精确制导。在公共安全方面,可以进行指纹识别、人脸识别、复原图片、监控和分析事故等方面。目前数字图像处理技术已经完整运用在高速公路自动识别、自动收费系统当中。而在其他方面,数字图像处理技术也有相当大的帮助。如电视画面、动画等的制作,电子游戏和文物资料的修复,人们可以通过数字图像处理技术进行对照片的修复和编辑,产生更多精美的照片。

    3 数字图像处理技术的发展方向

    随着计算机技术的不断发展,数字图像处理技术也得到了快速发展。犹豫地成本硬件相关技术的发展,数字图像处理技术已经得到了更加广泛的运用。现如今的研究成果主要是在图像压缩编码和目标识别上,但在未来数字图像处理技术的发展可以影响到世界的方方面面。人工智能和思维科学的发展不断加深,数字图像处理技术也会进一步发展和应用。

    3.1 计算机视觉

    随着计算机和人工智能的不断发展,机器人越来越受到人们的重视,机器人以其特有的优越性,让人们见识到了其优越的发展前景。在机器人领域,图像处理技术可以成为机器人的视觉来源,成为重要的感官,进行对三维景物的理解和识别。机器人对于高危险行业有着得天独厚的优势,但由于人类对于视觉的发掘还不够,因此计算机视觉还是一个待人进一步探索的新领域。

    3.2 虚拟现实

    虚拟现实技术是一种可以创建和体验虚拟世界的计算机仿真系统,它利用计算机生成一种模拟环境,是一种多源信息融合的、交互式的三维动态视景和实体行为的系统仿真使用户沉浸到该环境中。目前虚拟现实的应用发展迅速,因其特有的多感知性、存在感、交互性和主动性,成为医学、娱乐、航天、游戏、教育等方面的新鲜产业。随着计算机技术的不断发展,虚拟现实系统也会受到更大的重视,人们也可以通过虚拟现实,将自身与机器人所处的环境融合,进而操纵机器人。

    3.3 三维重建

    人类往往喜欢将社会事务的认知掌握在自己手中 ,通过实际操作来完整生产。将二维事物通过三维手段来展现早已成为时代发展的趋势。例如电子沙盘,可以实现沙盘任意角度和旋转,通过扩大与缩小实现更加精确的计算,为指挥作战提供极大的方便。这种技术依赖于数字图像处理技术,也成为数字图像处理技术的重要发展前景之一。

    4 结语

    在现如今计算机技术飞速发展的状况下,网络化、信息化、科技化不断的普及,数字图像处理技术在全球各个尖端领域都起到了关键作用,未来的前景也是不可限量的。运用好数字成像处理技术,可以使社会经济和科学技术得到更快的发展,也为社会的信息发展提供了强有力的支持。而在被计算机技术不断深化影响的今天,数字图像处理技术依然没有得到彻底的发挥,数字图像处理技术的未来前景,还要依托各行业尖端科学家们不断的探索和研究。

    参考文献

    [1]赵荣椿.数字图像处理导论[J]西安:西安工业大学出版社,2000,3(27):15-17.

    [2]窦华军.基于数字图像处理技术分析[J].数字技术与应用,2013,12(12):231-232.

    [3]李道远,常敏,袁春风.基于小波变换的数字水印综述[J].计算机应用与工程,2003,12(10):65-66.

    作者简介

    王强(1986-),男,山西省阳泉市人。太原理工大学2009级硕士研究生。现就职山西大同大学物理与电子科学学院,助教。信息与通信工程专业。研究方向为图像处理,电子通信类。

    作者单位

    山西大同大学物理与电子科学学院 山西省大同市 037003

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  • 数字图像处理的概念   图像:对客观对象的一种相似性的,生动的写真或描述 图像类别: 伽马射线成像 x射线成像 紫外线成像 可见光与红外波段成像 微波成像 无线电波成像 其他成像模式:超声波成像,电子显微镜方法...
  • 数字图像处理及matlab实现知识点总结1-4数字图像处理及matlab实现知识点总结1-4图像概念:图:是物体透射或反射光的分布,客观存在像:是人的视觉系统对图的接受在大脑中形成的印象或反映。图像:是图和像的有机结合...
  • 数字图像处理——图像边缘检测

    千次阅读 2021-12-19 15:12:43
      而且边缘检测算法应用面非常广,遍及很多领域,是入门计算机视觉(Computer vision)学习一个非常好的途径,又与我下周需要交的数字图像处理的实验报告紧密相关,故本周的主要工作是边缘检测的内容。 一、 边缘...
  • FPGA与数字图像处理技术

    千次阅读 2017-09-17 08:44:55
    数字图像处理方法的重要性源于两个主要应用领域: 改善图像信息以便解释。 为存储、传输和表示而对图像数据进行处理,以便于机器自动理解。 图像处理(image processing): 用计算机对图像...
  • 数字图像处理技术与应用练习题

    千次阅读 2020-10-30 16:48:35
    说明:不允许直接使用MATLAB(或者OPENCV等)所带的图像处理函数,重点考察大家是否理解了各种处理算法,算法可用伪代码描述。算法应较详细。 图像的几何变换 图像放大缩小 设一幅大小为M×N的灰度图像I中,现要变成...
  • 数字图像处理概述

    千次阅读 2019-05-07 16:59:47
    图像处理的两个重要应用领域:(1)改善图像信息以便于人类理解 (2)为了方便存储、传输和表示而对图像进行处理,从而达到便于及其自动识别的目的。 什么是图像处理 简单来说,一幅图像可以认为就是一个二维...
  • 数字图像处理的起源与应用

    千次阅读 2019-01-26 14:56:10
    数字图像处理主要有两个目的: 1、改善图示的信息以便人们解释;2、为存储、传输和表示而对图像进行的处理。   数字图像处理是什么: 数字图像可以理解为一个二维函数f(x,y),其中 x 和 y 是空间(平面)坐标,而...
  • 数字图像处理知识点复习(上)

    千次阅读 2021-12-29 10:16:37
    数字图像处理绪论(一些基本概念)图像(Image)数字图像图像表示矩阵表示向量表示数字图像处理概念特点目的高级图像编辑数字图像处理基础视觉过程采样量化图像类型二值图像灰度图像真彩色图像伪彩色图像图像存储...
  • 使读者能够尽快理解和掌握使用MATLAB的数字图像处理工具对图像进行处理的方法。 本书以概要形式讲述基本理论,并紧密结合实践应用研究。全书共10章。第1章总的来介绍数字图像 的相关论述,第2章介绍数字图像处理的...
  • 数字图像处理:图像与编码

    千次阅读 2022-04-07 08:07:10
    目录数字图像与编码1. 数字图像1.1关于图像清晰度和分辨率的对照表:2. 图像数据压缩2.1 带宽计算3. 图像压缩信源编码过程4. 图像编码算法分类4.1 预测编码4.2 编换编码4.3 统计编码4.4 子带编码4.5 基于模型的编码...
  • 数字图像处理:实验六 图像分割

    千次阅读 2022-05-03 16:12:27
    数据分割是由图像处理到图像分析的关键步骤,是图像识别和计算机视觉至关重要的预处理,图像分割后提取的目标可用于图像识别、特征提取,图像搜索等领域。图像分割的基本策略主要是基于图像灰度值的两个特性,即灰度...

空空如也

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对于数字图像处理技术的理解