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  • 图像处理】数字图像处理简介

    千次阅读 2019-12-20 10:36:34
    目录 1.介绍 2.模拟图像处理 3.数字图像处理 ...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...

    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。

    12830123
    232123321
    1237789
    80255255

    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。

    展开全文
  • MATLAB--数字图像处理 图像直方图均衡

    万次阅读 多人点赞 2019-09-03 15:43:01
    图像直方图均衡 首先,我们要理解什么是图像直方图均衡: 把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。直方图均衡就是对图像进行非线性拉伸,重新分配图像像素值,使一定...

    图像直方图均衡化

    首先,我们要理解什么是图像直方图均衡化:

    把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。直方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸,重新分配图像像素值,使一定灰度范围内的像素数量大致相同。直方图均衡化就是把给定图像的直方图分布改变成“均匀”分布直方图分布,具体见下图(说的简单点,就是把原来的图像的灰度分配均匀,使得0-255都有一定的取值,这样对比度相对大一些,视觉上更好看一点):在这里插入图片描述
    这里我们可以直接利用histeq()、adapthisteq()函数对图像进行均衡化

     H= imread('a1.jpg'); 
    if length(size(H))>2
        H=rgb2gray(H);  
    end
    subplot(3,2,1);  
    imshow(H); title('原图');  
    subplot(3,2,2);  
    imhist(H); title('原图直方图');  
    subplot(3,2,3);  
    H1=adapthisteq(H);  
    imshow(H1); title('adapthisteq均衡后图');  
    subplot(3,2,4);  
    imhist(H1);title('adapthisteq均衡后直方图');  
    subplot(3,2,5);  
    H2=histeq(H);  
    imshow(H2); title('histeq均衡后图');  
    subplot(3,2,6);  
    imhist(H1); title('histeq均衡后直方图'); 
    

    效果图:
    在这里插入图片描述

    当然,我们也可以自己编写均衡化函数,首先就要了解均衡化的算法步骤(这里我就不多说了)
    上代码:

    H= imread('a1.jpg'); 
    
    %判断是否为三通道彩色图片 若是 则将其灰度化
    if length(size(H))>2
        H=rgb2gray(H);  
    end
    
    %获取图片的尺寸 便于计算总像素数 即m*n 
    [m,n]=size(H);  
    
    %生成一个一行256列的矩阵
    p=zeros(1,256);  
    
    % 统计各灰度的像素个数 
    %find(H==i) 是在图像矩阵里面寻找灰度为i的点坐标 
    % 因为矩阵是从1开始的 所以为p(i+1)
    for i=0:255  
       p(i+1)=length(find(H==i))/(m*n);  
    end  
    
    
    subplot(2,2,1);  
    imshow(H);  
    title('原图');  
    subplot(2,2,2);  
    % 显示原图的直方图
    bar(0:255,p,'b');  
    title('原图直方图');  
     
     % 利用循环 累加概率值
    s=zeros(1,256);  
    for i=1:256  
         for j=1:i  
             s(i)=p(j)+s(i);                  
         end  
    end  
    
    %对s中的数先乘以255,再取整   
    a=round(s*255);  
    b=H;  
    %更新原图像的灰度
    for i=0:255  
         b(find(H==i))=a(i+1);                
    end
      
    subplot(2,2,3);  
    imshow(b)                            
    title('均衡化后图像');  
     %统计更新后的概率
    for i=0:255  
        GPeq(i+1)=sum(p(find(a==i)));            
    end  
    subplot(2,2,4);  
    bar(0:255,GPeq,'b'); title('均衡化后的直方图'); 
    

    效果图:
    在这里插入图片描述

    方法二(从大佬那里copy的)

    Img= imread('a1.jpg'); 
    if length(size(Img))>2
        Img=rgb2gray(Img);  
    end
     
    %绘制原始图像的直方图
    [height,width]=size(Img);  
    [counts1, x] = imhist(Img,256);  
    counts2 = counts1/height/width;
    figure(1),
    subplot(1,2,1),
    imshow(Img);title('原始图像');
    subplot(1,2,2),
    stem(x, counts2); title('原始图像直方图');
     
    %统计每个灰度的像素值累计数目
    NumPixel = zeros(1,256);%统计各灰度数目,共256个灰度级  
    for i = 1:height  
        for j = 1: width  
        %对应灰度值像素点数量+1  
        %NumPixel的下标是从1开始,而图像像素的取值范围是0~255,所以用NumPixel(Img(i,j) + 1)  
        NumPixel(Img(i,j) + 1) = NumPixel(Img(i,j) + 1) + 1;  
        end  
    end  
     
    %将频数值算为频率
    ProbPixel = zeros(1,256);  
    for i = 1:256  
        ProbPixel(i) = NumPixel(i) / (height * width * 1.0);  
    end  
     
    %函数cumsum来计算cdf,并将频率(取值范围是0.0~1.0)映射到0~255的无符号整数
    CumuPixel = cumsum(ProbPixel);  
    CumuPixel = uint8(255 .* CumuPixel + 0.5); 
     
    %直方图均衡。赋值语句右端,Img(i,j)被用来作为CumuPixel的索引
    for i = 1:height  
        for j = 1: width  
            Img(i,j) = CumuPixel(Img(i,j)+1);  
        end  
    end  
     
    %显示更新后的直方图
    figure(2),
    subplot(1,2,1),
    imshow(Img); title('直方图均衡化图像'); 
    [counts1, x] = imhist(Img,256);  
    counts2 = counts1/height/width;  
    subplot(1,2,2),
    stem(x, counts2); title('直方图均衡化后图像的直方图');
    

    上面都是对灰度图片进行均衡化,那么对彩色图片怎么均衡化呢?办法肯定是有的。我们知道,彩色图片无非就是RGB三通道组成的,只要我们分别对三个通道进行均衡化,再合成,得到的图片就是彩色的,均衡化后的。
    上代码:

    Img= imread('a1.jpg'); 
    OutImg=Img;
    %分别提取三通道的信息
    R = Img(:,:,1);  
    G = Img(:,:,2);  
    B = Img(:,:,3);  
    
    %分别对三通道的图片进行均衡化 
    R = histeq(R, 256);  
    G = histeq(G, 256);  
    B = histeq(B, 256);  
     
     %最后合成为一张图片
    OutImg(:,:,1) = R;  
    OutImg(:,:,2) = G;  
    OutImg(:,:,3) = B;  
     
    figure,
    subplot(1,2,1),
    imshow(Img);title('原始图像');
    subplot(1,2,2),
    imshow(OutImg); title('均衡化后结果');
    

    效果图(感觉颜色更加丰富了,哈哈):
    在这里插入图片描述
    这里其实还有一种方法,就是先把RGB转换为HSV,再均衡化
    上代码:

    mg= imread('a1.jpg'); 
    hsvImg = rgb2hsv(Img);  
    V=hsvImg(:,:,3);  
    [height,width]=size(V);  
     
    V = uint8(V*255);  
    NumPixel = zeros(1,256);  
    for i = 1:height  
        for j = 1: width  
        NumPixel(V(i,j) + 1) = NumPixel(V(i,j) + 1) + 1;  
        end  
    end  
     
    ProbPixel = zeros(1,256);  
    for i = 1:256  
        ProbPixel(i) = NumPixel(i) / (height * width * 1.0);  
    end  
     
    CumuPixel = cumsum(ProbPixel);  
    CumuPixel = uint8(255 .* CumuPixel + 0.5);  
     
    for i = 1:height  
        for j = 1: width  
            V(i,j) = CumuPixel(V(i,j)+1);  %注意,这里需要+1,要不然会出问题
        end  
    end  
     
    V = im2double(V);  
    hsvImg(:,:,3) = V;  
    outputImg = hsv2rgb(hsvImg);  
    figure,
    subplot(1,2,1),
    imshow(Img);title('原始图像');
    subplot(1,2,2),
    imshow(outputImg); title('在HSV空间均衡化后结果');
    

    效果图(感觉没有上一种方法好看,这个其实是要分图片的):
    在这里插入图片描述

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  • 二、数字图像获取 1图像数字化 1.图像数字化:把图像分割为一个个像素(属性=(位置,灰度/颜色)),灰度用整数表示,形成一幅点阵式的数字图像。 包括采集和量化两个过程。 采样:把空间上连续的图像转变成离散点...

    一、图像处理

    可分为两种:
    1.模拟图像处理:函数
    2.数字图像处理(主要):矩阵

    二、数字图像获取

    1图像数字化

    1.图像数字化:把图像分割为一个个像素(属性=(位置,灰度/颜色)),灰度用整数表示,形成一幅点阵式的数字图像。
    包括采集量化两个过程。
    采样:把空间上连续的图像转变成离散点的操作。
    量化:将像素灰度转化成离散的整数值的过程。
    数据量:M* N灰度级数为G(G=2^g)的图像所需储存空间为MNg bit。
    采样间隔对数字化效果的影响(像素从256* 256到8* 8)

    2.数字图像的表示:矩阵

    根据灰度级别可分为:黑白、灰度、彩色图像。
    ①黑白=二值图像(像素值为0白/1黑)

    ②灰度图像(量化的灰度[0,255]越黑值越小
    在这里插入图片描述
    ③彩色图像(由R G B三个分量构成图像,也就是红绿蓝的级别,值越大颜色越深)
    [外链图片转存中...(img-3g4160458459.png)

    2图像灰度直方图

    1.概念
    反应一幅图中各灰度级像素出现的频率和灰度级的关系
    x->灰度级 y->频率=个数/总量
    2.应用
    ①确定图像二值化的阈值T(直方图的两个峰之间的谷对应的x为阈值)
    图像二值化
    在这里插入图片描述

    3图像处理算法的形式

    1.局部处理在这里插入图片描述
    例子如下
    局部处理又有几种:点处理、大局处理
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    2.迭代处理
    在这里插入图片描述
    3.跟踪处理
    在这里插入图片描述
    4.窗口处理和模板处理(需要模板平面)
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    5.串行处理和并行处理
    在这里插入图片描述

    4图像数字结构和特征

    1.数据结构
    指图像灰度值存储方式,一般是将像素灰度值用一维或二维数组对应各元素储存。
    ①组合方式(很少使用)
    一个字长存放多个像素灰度值
    ②比特面方式
    所有像素灰度的相同比特位用一个二维数组表示,形成比特面。

    ③分层结构
    从原始像素开始一次构成像素数愈来愈少的系列图像,使数据表示具有分层性。例如锥型(金字塔)结构。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    ④树结构
    进行行列不断的二等分,如果图像被分割部分中的全体像素都变成具有相同的特征时,这一部分不再分割。可以用于特征提取和图像压缩
    ⑤多重图像数据存储
    对于彩色图像或多波段图像,每个像素包含多个波段信息。
    在这里插入图片描述
    2.文件格式
    按不同方式进行组织或存储数字图像像素的灰度,就能得到不同格式的图像文件,拓展名就因此不同。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

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  • 图像处理技术(一)图像处理基础知识

    万次阅读 多人点赞 2018-08-30 15:52:26
    模拟图像:连续图像,采用数字化(离散化)表示和数字技术处理之前的图像。 数字图像:由连续的模拟图像采样和量化而得的图像,组成其基本单位是像素。 像素的值代表图像在该位置的亮度或灰度,称为图像的灰度值。...
  • 中科院期末王伟强数字图像处理大作页,用MATLAB实现了冈萨雷斯书中的大部分程序,带有可视的界面,可以调节参数,实现的功能简要概括如下:灰度变换与图像锐化,滤波(低通,高通,中值,维纳滤波),噪声模型,...
  • 第一节:图像数字化 1: 构造二维的ndarry,相当于就是构造灰度图像各个位置的像素值。 import numpy as np import cv2 # 构造二维的ndarry # 构造一个100*100的图像,像素值都是零,然后将其输出 z = np.zeros...
  • 数字图像处理---直方图均衡

    千次阅读 2018-03-11 13:06:13
     图像对比度增强的方法可以分成两类:一类是直接对比度增强方法;另一类是间接对比度增强方法。直方图拉伸和直方图均衡是两种最常见的间接对比度增强方法。直方图拉伸是通过对比度拉伸对直方图进行调整,从而“扩大...
  • 数字图像处理中,二值图像占有非常重要的地位,图像的二值使图像中数据量大为减少,从而能凸显出目标的轮廓。 图像通道。在Photoshop中有一个很重要概念叫图像通道,在RGB色彩模式下就是指那单独的红色、绿色...
  • 数字图像处理知识点

    千次阅读 多人点赞 2020-02-03 16:11:34
    数字图像处理知识点 目录 ...2.1图像数字化及表达 2.2图像的采样和量化 2.3图像的分类 第三章 图像的基本运算 3.1点运算 3.2代数运算 3.3逻辑运算 3.4几何运算 第四章 图像变换 4.1连...

空空如也

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