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  • 2021-06-22 23:57:18

    1.说出5种计算机可以处理的数据。

    数字、文本、音频、图像和视频。

    2.位模式的长度如何与其能表示的符号数量相关?

    若位模式的长度为n,则其能表示的符号数量为2n.

    3.位图方法是如何以位模式来表示一个图像的?

    一张图像由模拟数据组成,数据密度(色彩)因空间变化,意味着数据需要采样。样本被称为像素,换言之,整个图像被分成小的像素,每个像素有单独的密度值,而该值由位模式表示。

    4.矢量图方法优先于位图方法的优点是什么?其缺点又是什么?

    矢量图图像编码方法并不存储每个像素的位模式。一个图像被分解成几何图形的组合。每个几何形状由数学公式表达。而这些几何形状的绘制由矢量图编码方法中的命令来完成。当该图像的大小改变时,图像的质量并不会受影响。其缺点是不适合存储照片图像的细微精妙。

    5.将音频数据转换为位模式需要哪些步骤?

    采样,量化,编码。

    6.比较和对照在无符号、符号加绝对值以及二进制补码格式中的正整数、负整数和0的表示法。

    9.讨论在符号加绝对值和二进制补码格式中最左位扮演的角色。

    符号加绝对值表示法中的最左位定义整数的符号,0表示正整数,1表示负整数。

    二进制补码表示法中的最左位决定整数的符号,0表示该数为正,1表示该数为负。

    二者表达的含义大致相同,但本质上是不同的。前者的最左位本身就代表了该整数的“正号”和“负号”,即符号,使得其所表示的0也有正负之分;后者的最左位相当于在无符号表示法的基础上增添了最左位的正负性,若为0则该表示法的计算方式和无符号相同,若为1则在计算该值时在无符号表示法的基础上使最左位的符号由正变负。

    10.回答以下关于实数浮点表示法的问题:

    a.为什么需要规范化?

    将表示法规范化后,有利于精简数据长度,统一数据的表示格式,进一步促进了数据运算的便利。

    b.什么是尾数?

    将一个二进制数规范化后,尾数就是指小数点右边的二进制数。

    c.数字在规范化后,何种信息被计算机存储在内存中?

    符号、指数和尾数。

    11.一个字节包含_____位。    c.8

    12.在一个64种符号的集合中,每个符号需要的位模式长度为______位。    c.6

    13.10位可以用位模式表示多少种符号?    d.1024

    14.假如E的ASCII码是1000101,那么e的ASCII码是______.不查ASCII码表回答问题。    d.1100101

    15.在所有语言中使用的32位码表示系统称为______.    b.Unicode

    16.使用______方法,图像可以在计算机中表示。    d.位图或矢量图

    17.在计算机中表示图像的______图像方法中,每个像素分配一个位模式。    a.位图

    18.在计算机中表示图像的______图像方法中,图像分解成几何图形的组合。    b.矢量图

    19.在计算机中表示图像的______图像方法中,重新调整图像尺寸导致图像粗糙。     a.位图

    20.当我们存储音乐到计算机中时,音频信号必须要_______.     d,取样、量化和编码

    21.在______数字表示法中,如果最左边一位为0,其表示的十进制数是非负的。    d.二进制补码和浮点

    22.在______数字表示法中,如果最左边一位为1,其表示的十进制数是负的。    d.二进制补码和浮点

    23.哪一种数字表示法常用于存储小数部分的指数数值?      c.余码系统

    24.在余码转换中,对要转换的数字______偏移量。    b.减

    25.当小数部分被规范化,计算机存储______.     d.符号、指数和尾数

    26.存储于计算机中数字的小数部分的精度由______来定义。     c.尾数

    27.在IEEE标准格式中,一个实数的符号与尾数的组合,用______表示法作为整数存储。     d.以上都不是

    28.有多少不同的5位模式?    25=32种

    29.一些国家的车牌有2个十进制数码(0~9),我们可以有多少种不同的车牌? 如果不允许使用数码0,又会有多少种不同的车牌?

    102=100种。如果不使用数码0,则92=81种。

    36.将下列十进制数转成8位无符号整数。

    a.23    → (0001 0111)2

    b.121    → (0111 1001)2

    c.34    → (0010 0010)2

    d.342    → (0101 0110)2

    37.将下列十进制数转成16位无符号整数。

    a.41    → (0000 0000 0010 1001)2

    b.411    → (0000 0001 1001 1011)2

    c.1234    → (0000 0100 1101 0010)2

    d.342    → (0000 0001 0101 0110)2

    38.将下列十进制数转成8位二进制补码表示。

    a.-12    → (1111 0100)2

    b.-145    → (0110 1111)2

    c.56    → (0011 1000)2

    d.142    → (1000 1110)2

    39.将下列十进制数转换成16位二进制补码表示。

    a.102    → (0000 0000 0110 0110)2

    b.-179    → (1111 1111 0100 1101)2

    c.534    → (0000 0010 0001 0110)2

    d.62056    → (1111 0010 0110 1000)2

    44.将下面的二进制浮点数规范化。在规范化后详细指明指数的值是多少。

    a.1.10001    即指数的值为0

    b.23×111.1111    → (1.1111 11)2×25   即指数的值为5

    c.2-2×101.110011    → (1.0111 0011)2×20   即指数的值为0

    d.2-5×101101.00000110011000    → (1.0110 1000 0011 0011 000)2×20   即指数的值为0

    (完)

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    适用:数字图像处理概念理解、知识点复习。抛却大部分推导公式,注重概念的理解与应用,通过这篇文章能够了解这门课大概的内容。后面附了一份课程主要知识点。
    【删除线中间的东西可选择性不看】
    参考:CSDN,百度,本科课程资料

    下面这篇我参考的CSDN帖子会讲解的更加详细(各类细枝末节、公式推导)

    图像处理系列学习笔记_ShaneHolmes-CSDN博客​blog.csdn.net
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    想到之前看过的一个讲解小波变换的视频很棒,插播一下

    傅里叶变换失去了时间特性=不能看出何处何时频率高,何处何时频率低(∵频谱的作用是能看出有什么频率分量,分量值为多少)——>(为了解决这个问题引出)小波变换

    小波:长度比较短即时间跨度比较小;小波既含时间信息也含频率信息,时间信息——小波是通过时间段来进行拆分的,频率信息——所拆成的小波胖=频率低、小波痩=频率高(也就是用时域信号直接看出频率的方法)

    傅里叶是将波形拆解成频率不同的正弦波,而小波变换是将波形拆解成不同时间段中的小波:

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    「珂学原理」No.55「小波变换为什么小」_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili​www.bilibili.com

    ——数字图像及彩色空间

    数字图像是指图像f(x,y)在空间坐标和亮度的数字化。数字图像是由有有限的元素组成的,每一个元素都有一个特定的位置和幅值,这些元素称为图像元素或像素

    像素:数字图像由二维的元素组成,每一个元素具有一个特定的位置(x,y)和幅值f(x,y),这些元素就称为像素。它是数字图像的基本单位。

    屏幕分辨率:屏幕分辨率是指屏幕显示的分辨率。屏幕分辨率确定计算机屏幕上显示多少信息的设置,以水平和垂直像素来衡量。屏幕分辨率低时(例如 640 x 480),在屏幕上显示的像素少,但尺寸比较大。屏幕分辨率高时(例如 1600 x 1200),在屏幕上显示的像素多,但尺寸比较小。显示分辨率就是屏幕上显示的像素个数。

    图像分辨率:在不同的应用场景中有不同的含义。在电脑中一般图像分辨率的表达方式为水平像素数×垂直像素数

    灰度级分辨率:指在灰度级别中可分辨的最小变化

    1. 数字图像

    • 单色(灰度)图像:每个像素的亮度用一个数值来表示,取值范围0-255,0表示黑、255表示白,其他值表示处于黑白之间的灰度
    • 彩色图像:用红、绿、蓝三元组的二维矩阵来表示。三元组的每个数值也是在0-255之间,0表示相应的基色在该像素中没有,而255表示相应的基色在该像素中取得最大值

    2. 彩色空间

    RGB

    RGB即是代表红、绿、蓝三个通道的颜色,这个标准几乎包括了人类视力所能感知的所有颜色,是目前运用最广的颜色系统之一。红R、绿G、蓝B三种颜色的强度值均是0-255,则三种光混合在每个像素可以组成16777216(256256256)种不同的颜色。256级的RGB色彩也被简称为1600万色或千万色,或称为24位色(2的24次方)。

    HSI

    HSI是指一个数字图像的模型,它反映了人的视觉系统感知彩色的方式,以色调、饱和度和亮度三种基本特征量来感知颜色。
    HSI模型的建立基于两个重要的事实:
    第一个,分量与图像的彩色信息无关;
    第二个,H和S分量与人感受颜色的方式是紧密相联的。这些特点使得HSI模型非常适合彩色特性检测与分析。

    色调H(Hue):与光波的波长有关,它表示人的感官对不同颜色的感受,如红色、绿色、蓝色等,它也可表示一定范围的颜色,如暖色、冷色等。

    饱和度S(Saturation):表示颜色的纯度,纯光谱色是完全饱和的,加入白光会稀释饱和度。饱和度越大,颜色看起来就会越鲜艳,反之亦然。

    亮度I(Intensity):对应成像亮度和图像灰度,是颜色的明亮程度

    da0d993b-6c13-eb11-8da9-e4434bdf6706.png

    ——二值图像

    二值图像(Binary Image)是指将图像上的每一个像素只有两种可能的取值或灰度等级状态,人们经常用黑白、B&W、单色图像表示二值图像。

    二值图像是指在图像中,灰度等级只有两种,也就是说,图像中的任何像素灰度值不是0就是255,再无其他过渡的灰度值。

    2. 应用

    二值图像一般用来描述文字或者图形,其优点是占用空间少,缺点是,当表示人物,风景的图像时,二值图像只能描述其轮廓,不能描述细节。这时候要用更高的灰度级。
    一般二值化图像的应用领域在车牌识别,图像的字符提取。

    ——图像的傅里叶变换

    信号在频率域的表现
    在频域中,频率越大说明原始信号 变化速度越快;频率越小说明原始信号越平缓。当频率为0时,表示直流信号,没有变化。因此,频率的 大小反应了信号的变化快慢。高频分量解释信号的突变部分,而低频分量决定信号的整体形象。
    在 图像处理中,频域反应了图像在空域灰度变化剧烈程度,也就是图像灰度的变化速度,也就是图像的梯度大小。对图像而言,图像的边缘部分是突变部分,变化较 快,因此反应在频域上是高频分量;图像的噪声大部分情况下是高频部分;图像平缓变化部分则为低频分量。也就是说,傅立叶变换提供另外一个角度来观察图像, 可以将图像从灰度分布转化到频率分布上来观察图像的特征。书面一点说就是,傅里叶变换提供了一条从空域到频率自由转换的途径。对图像处理而言,以下概念非 常的重要:

    • 图像高频分量:图像突变部分;在某些情况下指图像边缘信息,某些情况 下指噪声,更多是两者的混合;
    • 低频分量:图像变化平缓的部分,也就是图像轮廓信息
    • 高通滤波器:让图像使低频分量抑制,高频分量通过
    • 低通滤波器:与高通相反,让图像使高频分量抑制,低频分量通过
    • 带通滤波器:使图像在某一部分 的频率信息通过,其他过低或过高都抑制
    • 还有个带阻滤波器,是带通的反。

    傅里叶变换有什么用呢?

    举例说明:傅里叶变换可以将一个时域信号转换成在不同频率下对应的振幅及相位,其频谱就是时域信号在频域下的表现,而反傅里叶变换可以将频谱再转换回时域的信号。最简单最直接的应用就是时频域转换,比如在移动通信的LTE系统中,要把接收的信号从时域变成频域,就需要使用FFT(快速傅里叶变换)。又例如对一个采集到的声音做傅立叶变化就能分出好几个频率的信号。比如南非世界杯时,南非人吹的呜呜主拉的声音太吵了,那么对现场的音频做傅立叶变化(当然是对声音的数据做),会得到一个展开式,然后找出呜呜主拉的特征频率,去掉展开式中的那个频率的sin函数,再还原数据,就得到了没有呜呜主拉的嗡嗡声的现场声音。而对图片的数据做傅立叶,然后增大高频信号的系数就可以提高图像的对比度。同样,相机自动对焦就是通过找图像的高频分量最大的时候,就是对好了。

    为什么要在频率域研究图像增强?

    • 可以利用频率成分和图像外表之间的对应关系。一些在空间域表述困难的增强任务,在频率域中变得非常普通
    • 滤波在频率域更为直观,它可以解释空间域滤波的某些性质
    • 可以在频率域指定滤波器,做反变换,然后在空间域使用结果滤波器作为空间域滤波器的指导
    • 一旦通过频率域试验选择了空间滤波,通常实施都在空间域进行

    1.傅里叶变换及反转

    1.1 一维连续傅里叶变换及反变换

    单变量连续函数f(x)的傅里叶变换F(u)定义为:

    de0d993b-6c13-eb11-8da9-e4434bdf6706.png


    其中,j = 根号(-1)=±i
    给定F(u),通过傅里叶反变换可以得到f(x):

    e00d993b-6c13-eb11-8da9-e4434bdf6706.png

    1.2 二维连续傅里叶变换及反变换

    二维连续函数f(x,y)的傅里叶变换F(u,v)定义为:

    e40d993b-6c13-eb11-8da9-e4434bdf6706.png


    如果f(x,y)是实函数,它的傅里叶变换是对称的,即

    F(u,v) = F(− u,−v)傅里叶变换的频率谱是对称的|F(u,v)| =| F(− u,−v)|

    给定F(u,v),通过傅里叶反变换可以得到 f(x,y):

    f30d993b-6c13-eb11-8da9-e4434bdf6706.png

    1.3 一维离散傅里叶变换及反变换—>DCT

    单变量离散函数f(x)(x=0,1,2,…,M-1)的傅里叶变换F(u)定义为:

    fc0d993b-6c13-eb11-8da9-e4434bdf6706.png


    其中,u=0,1,2,…,M-1
    从欧拉公式:

    050e993b-6c13-eb11-8da9-e4434bdf6706.png

    080e993b-6c13-eb11-8da9-e4434bdf6706.png


    给定F(u),通过傅里叶反变换可以得到f(x):

    0c0e993b-6c13-eb11-8da9-e4434bdf6706.png


    其中,x=0,1,2,…,M-1

    1.4 二维离散傅里叶变换及反变换—>2D-DCT

    图像尺寸为M×N的函数f(x,y)的DFT为:

    0d0e993b-6c13-eb11-8da9-e4434bdf6706.png


    u=0,1,2,…,M-1, v=0,1,2,…,N-1
    给出F(u,v),可通过反DFT得到f(x,y):

    0e0e993b-6c13-eb11-8da9-e4434bdf6706.png


    x=0,1,2,…,M-1, y=0,1,2,…,N-1
    注:u和v是频率变量,x和y是空间域图像变量
    F(0,0)表示:

    0f0e993b-6c13-eb11-8da9-e4434bdf6706.png


    这说明:假设f(x,y)是一幅图像,在原点的傅里叶变换等于图像的平均灰度级(M*N是总的像素点,f(x,y)是(x,y)点的灰度值,将所有的像素点的灰度值求和然后除以总的个数即为平均灰度值)

    2.快速傅里叶变换(FFT)

    采用快速傅里叶变换(FFT)算法能使计算机计算离散傅里叶变换所需要的乘法次数大为减少,特别是被变换的抽样点数N越多,FFT算法计算量的节省就越显著。
    函数或信号可以透过一对数学的运算子在时域及频域之间转换。和傅里叶变换作用一样。

    2.1 为什么需要快速傅里叶变换?

    人们想让计算机能处理信号 但由于信号都是连续的、无限的,计算机不能处理,于是就有了傅里叶级数、傅里叶变换,将信号由时域变到频域,把一个信号变为有很多个不同频率不同幅度的正弦信号组成,这样计算机就能处理了,但又由于傅里叶变换中要用到卷积计算,计算量很大,计算机也算不过来,于是就有了快速傅里叶变换,大大降低了运算量,使得让计算机处理信号成为可能。快速傅里叶变换是傅里叶变换的快速算法而已,主要是能减少运算量和存储开销,对于硬件实现特别有利。

    110e993b-6c13-eb11-8da9-e4434bdf6706.png
    • 对u的M个值中的每一个都需进行M次复数乘法(将f(x)与 e− j2πux / M 相乘)和M-1次加法,即复数乘法和加法的次数都正比于M^2
    • 快速傅里叶变换(FFT)则只需要Mlog2M次运算
    • FFT算法与原始变换算法的计算量之比是log2M/M,如M=1024≈10^3,则原始变换算法需要10^6次计算,而FFT需 要10^4次计算,FFT与原始变换算法之比是1:100
      只考虑一维的情况,根据傅里叶变换的分离性可知,二维傅里叶变换可由连续2次一维傅里叶变换得到

    【推导可不看,注意结论、理解过程即可】

    2.2 FFT算法基本思想

    FFT算法基于一个叫做逐次加倍的方法。通过推导将原始傅里叶转换成两个递推公式:

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    2.3 FFT公式推导

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    假设M的形式是
    M = 2n, n为正整数。因此,M可以表示为:M = 2K 。将M=2K带入上式:

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    特性:

    • 一个M个点的变换,能够通过将原始表达式分成两个部分来计算
    • 通过计算两个(M/2)个点的变换。得Feven(u)和 Fodd(u)
    • 奇部与偶部之和得到F(u)的前(M/2)个值
    • 奇部与偶部之差得到F(u)的后(M/2)个值。且不需要额外的变换计算

    2.4 FFT算法举例

    设:有函数f(x),其N = 23 = 8,有:{f(0),f(1),f(2),f(3),f(4),f(5),f(6),f(7)}
    计算:
    {F(0),F(1),F(2),F(3),F(4),F(5),F(6),F(7)}解法:
    首先分成奇偶两组,有:
    { f(0), f(2), f(4), f(6) }
    { f(1), f(3), f(5), f(7) }
    为了利用递推特性,再分成两组,有:
    { f(0), f(4) }, { f(2), f(6) }
    { f(1), f(5) }, { f(3), f(7) }
    对输入数据的排序可根据一个简单的位对换规则进行:
    如用x表示f(x)的1个自变量值,那么它排序后对应的值可通过把x表示成二进制数并对换各位得到。例如N=23,f(6)排序后为f(3),因为6=1102而0112 =3
    把输入数据进行了重新排序,则输出结果是正确的次序。反之不把输入数据进行排序,则输出结果需要重新排序才能得到正确的次序
    地址的排序:——按位倒序规则
    例如:N = 23 = 8

    3a0e993b-6c13-eb11-8da9-e4434bdf6706.png


    2)计算顺序及地址增量:2n, n = 0,1,2…

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    3.傅里叶变换的物理意义

    1. 图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标,是灰度在平面空间上的梯度。(灰度变化得快频率就高,灰度变化得慢频率就低)。从纯粹的数学意义上看,傅立叶变换是将一个函数转换为一系列周期函数来处理的。从物理效果看,傅立叶变换是将图像从空间域转换到频率域,其逆变换是将图像从频率域转换到空间域。换句话说,傅立叶变换的物理意义是将图像的灰度分布函数变换为图像的频率分布函数,傅立叶逆变换是将图像的频率分布函数变换为灰度分布函数
    2. 傅立叶变换以前,图像(未压缩的位图)是由对在连续空间(现实空间)上的采样得到一系列点的集合,我们习惯用一个二维矩阵表示空间上各点,则图像可由z=f(x,y)来表示。由于空间是三维的,图像是二维的,因此空间中物体在另一个维度上的关系就由梯度来表示,这样我们可以通过观察图像得知物体在三维空间中的对应关系。为什么要提梯度?因为实际上对图像进行二维傅立叶变换得到频谱图,就是图像梯度的分布图(有点像求导的感觉),当然频谱图上的各点与图像上各点并不存在一一对应的关系,即使在不移频的情况下也是没有。傅立叶频谱图上我们看到的明暗不一的亮点,实际上图像上某一点与邻域点灰度值差异的强弱,即梯度的大小,也即该点的频率的大小(差异/梯度越大,频率越高,能量越低,在频谱图上就越 暗。差异/梯度越小,频率越低,能量越高,在频谱图上就越 亮。换句话说,频率谱上越亮能量越高,频率越低,图像差异越小/平缓)。一般来讲,梯度大则该点的亮度强,否则该点亮度弱。频谱图,也叫功率图。

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    在经过频谱中心化(用(-1)x+y乘以输入的图像函数

    400e993b-6c13-eb11-8da9-e4434bdf6706.png

    )后的频谱中,中间最亮的点是最低频率,属于直流分量(DC分量)(当频率为0时,表示直流信号,没有变化。在原点(u,v两个频率域变量均为零)的傅里叶变换即等于图像的平均灰度级,F(0,0)称做频 率谱的直流成分)。越往边外走,频率越高。所以,频谱图中的四个角和X,Y轴的尽头都是高频,如下图:

    420e993b-6c13-eb11-8da9-e4434bdf6706.png

    我们首先就可以看出,图像的能量分布,如果频谱图中暗的点数更多,那么实际图像是比较柔和的(因为各点与邻域差异都不大,梯度相对较小),反之,如果频谱图中亮的点数多,那么实际图像一定是尖锐的,边界分明且边界两边像素差异较大的。对频谱移频到原点以后,可以看出图像的频率分布是以原点为圆心,对称分布的。将频谱移频到圆心除了可以清晰地看出图像频率分布以外,还有一个好处,它可以分离出有周期性规律的干扰信号,比如正弦干扰,一副带有正弦干扰,移频到原点的频谱图上可以看出除了中心以外还存在以某一点为中心,对称分布的亮点集合,这个集合就是干扰噪音产生的,这时可以很直观的通过在该位置放置带阻滤波器消除干扰

    ——图像深度

    图像深度是指存储每个像素所用的位数,也用于量度图像的色彩分辨率。图像深度确定彩色图像的每个像素可能有的颜色 [1] 数,或者确定灰度图像的每个像素可能有的灰度级数.它决定了彩色图像中可出现的最多颜色数,或灰度图像中的最大灰度等级。比如一幅单色图像,若每个像素有8位 [2] ,则最大灰度数目为2的8次方,即256。一幅彩色图像RGB3个分量的像素位数分别为4,4,2,则最大颜色数目为2的4+4+2次方,即1024,就是说像素的深度为10位,每个像素可以是1024种颜色中的一种。【可以类比理解为数据结构中二叉树的树的深度】

    ——高斯模糊原理(一种有加权的均值滤波)

    均值滤波是一种线性滤波器,将每一个像素点的灰度值设置为该点周围窗口区域中的像素的平均值

    优点:效率高,思路简单。

    缺点:计算均值会将图像中的边缘信息以及特征信息“模糊”掉,会丢失很多特征。

    【引入拓展-中值滤波:

    中值滤波是一种非线性滤波,将每一个像素点的灰度值设置为该点周围窗口区域中的所有像素从小到大排列后取出的中间值。在处理脉冲噪声以及椒盐噪声/脉冲噪声时效果极佳,能够有效的保护好图像的边缘信息。

    优点:在去除图像噪声的同时,还能保护图像的边缘信息】

    矩阵范围的像素平均值(均值滤波)

    “模糊”,就是将图像中每个像素值进行重置的过程,这个过程采用将每一个像素都设置成周边像素的平均值。

    440e993b-6c13-eb11-8da9-e4434bdf6706.png


    上图中,2是中间点,周边点都是1。假设周边的点对中间点的影响都是相同的,即构造的卷积算子如下:

    560e993b-6c13-eb11-8da9-e4434bdf6706.png


    然后计算求和:

    570e993b-6c13-eb11-8da9-e4434bdf6706.png


    将图中‘2’置为:

    5a0e993b-6c13-eb11-8da9-e4434bdf6706.png


    “中间点"取"周围点"的平均值,变成10/9。在数值上,这是一种"平滑化”。在图形上,就相当于产生"模糊"效果,"中间点"失去细节。显然,计算平均值时,取值范围(所选取的用来取像素均值的方框)越大,"模糊效果"越强烈。

    正态分布的权重

    正态分布显然是一种可取的权重分配模式。
    在图形上,正态分布是一种钟形曲线,越接近中心,取值越大,越远离中心,取值越小。
    计算平均值的时候,我们只需要将"中心点"作为原点,其他点按照其在正态曲线上的位置,分配权重,就可以得到一个加权平均值。高斯函数

    5f0e993b-6c13-eb11-8da9-e4434bdf6706.png


    正态分布的密度函数叫做"高斯函数"(Gaussian function)。它的一维形式是:

    610e993b-6c13-eb11-8da9-e4434bdf6706.png


    其中,μ是x的均值,σ是x的方差。因为计算平均值的时候,中心点就是原点,所以μ等于0。

    660e993b-6c13-eb11-8da9-e4434bdf6706.png


    上面的正态分布是一维的,图像都是二维的,所以我们需要二维的正态分布。

    690e993b-6c13-eb11-8da9-e4434bdf6706.png

    6c0e993b-6c13-eb11-8da9-e4434bdf6706.png


    有了这个函数 ,就可以计算每个点的权重了。权重矩阵:
    假定中心点的坐标是(0,0),那么距离它最近的8个点的坐标如下:

    6d0e993b-6c13-eb11-8da9-e4434bdf6706.png


    更远的点以此类推。
    为了计算权重矩阵,需要设定σ的值。假定σ=1.5(σ值越大图像越平滑/模糊),则模糊半径为1的权重矩阵如下:

    710e993b-6c13-eb11-8da9-e4434bdf6706.png


    这9个点的权重总和等于0.4787147,如果只计算这9个点的加权平均,还必须让它们的权重之和等于1,因此上面9个值还要分别除以0.4787147,得到最终的权重矩阵

    750e993b-6c13-eb11-8da9-e4434bdf6706.png

    计算高斯模糊

    有了权重矩阵,就可以计算高斯模糊的值了。假设现有9个像素点,灰度值(0-255)如下:

    770e993b-6c13-eb11-8da9-e4434bdf6706.png


    每个点乘以自己的权重值:

    7a0e993b-6c13-eb11-8da9-e4434bdf6706.png


    将这9个值加起来,就是中心点的高斯模糊的值。
    对所有点重复这个过程,就得到了高斯模糊后的图像。如果原图是彩色图片,可以对RGB三个通道分别做高斯模糊。

    —— 直方图

    • 直方图与图像的明暗度

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    暗色图像的直方图的组成成分集中在灰度级低(暗)的一侧
    明亮图像的直方图的组成成分集中在灰度级高(亮)的一侧

    • 直方图与图像的对比度

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    低对比度图像的直方图窄而集中于灰度级的中部
    高对比度图像的直方图宽且分布基本均匀,只有少数垂线比其他高许多

    直方图均衡化(是一种点运算)

    基本思想:对图像中像素个数多的灰度级进行展宽,而对像素个数少的灰度级进行缩减,从而达到清晰图像的目的

    直方图均衡化:通过变换函数将原图像的直方图修正为平坦的直方图,以此来修正原图像的灰度值,即各灰度具有相同的出现频数,具有均匀的概率分布,图像看起来更加清晰。

    ——零散知识点(简答题)

    1.图像锐化滤波的几种方法。

    答: (1) 直接以梯度值代替; (2)辅以门限判断; (3) 给边缘规定一个特定的灰度级: (4) 给背景

    规定灰度级: (5) 根据梯度二值化图像。

    2.伪彩色增强和假彩色增强有何异同点。

    答:伪彩色增强是对一幅灰度图像经过三种变换得到三幅图像,进行彩色合成得到一幅彩色图像;假彩色增强则是对-幅彩色图像进行处理得到与原图象不同的彩色图像:主要差异在于处理对象不同。相同点是利用人眼对彩色的分辨能力高于灰度分辨能力的特点,将目标用人眼敏感的颜色表示。

    3.图像编码基本原理是什么?数字图像的冗余表现有哪几种表现形式?

    答:虽然表示图像需要大量的数据,但图像数据是高度相关的,或者说存在冗余 (Redundancy) 信息,去掉这些冗余信息后可以有效压缩图像,同时又不会损害图像的有效信息。

    数字图像的冗余主要表现为以下几种形式:空间冗余、时间冗余、视觉冗余、信息熵冗余、 结构冗余和知识冗余。

    4.什么是中值滤波,有何特点?

    答:中值滤波是指将当前像元的窗口(或领域)中所有像元灰度由小到大进行排序,中间值作为当

    前像元的输出值。特点:它是一种非线性的图像平滑法,它对脉冲干扰级椒盐噪声的抑制效果好,在抑制随机噪声的同时能有效保护边缘少受模糊。

    5.什么是直方图均衡化?

    将原图象的直方图通过变换函数修正为均匀的直方图,然后按均衡直方图修正原图象。图象均衡化处理后,图象的直方图是平直的,即各灰度级具有相同的出现频数,那么由于灰度级具有均匀的概率分布,图象看起来就更清晰了。

    6、图像增强的目的是什么?

    答:图像增强目的是要改善图像的视觉效果,针对给定图像的应用场合,

    有目的地强调图像的整体或局部特性,将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征,扩大图像中不同物体特征之间的差别。抑制不感兴趣的特征,使之改善图像质量、丰富信息量,加强图像判读和识别效果,满足某些特殊分析的需要。

    7、什么是中值滤波及其它的原理?

    答:中值滤波法是种非线性平滑技术, 它将每象素点的灰度值 设置为该点某邻域窗口内的所有象素点灰度值的中值。

    中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪 声的非线性信号处理技术,中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替,让周围的像素值接近的真实值,从而消除孤立的噪声点。

    8、图像锐化与图像平滑有何区别与联系?

    答:区别:图像锐化是用于增强边缘,导致高频分量增强,会使图像清晰:图像平滑用于消除图像噪声,但是也容易引起边缘的模糊。联系:都属于图像增强,改善图像效果。

    9、在彩色图像处理中,常使用HSI模型,它适于做图像处理的原因有:

    1、在HIS模型中亮度分量与色度分量是分开的: 2、色调与饱和度的概念与人的感知联系紧密。

    10、图像复原和图像增强的主要区别是:

    图像增强主要是一个主观过程,而图像复原主要是一个客观过程:图像增强不考总图像是如何退化的,而图像复原需知道图像退化的机制和过程等先验知识

    11、图像增强时,平滑和锐化有哪些实现方法?

    平滑的实现方法:邻域平均法,中值疏波,多图像平均法,顿域低通滤波法。

    锐化的实现方法:微分法,高通滤放法。

    12.简述直方图均衡化的基本原理。

    直方图均衡化方法的基本思想是,对在图像中像素个数多的灰度级进行展宽。而对像素个数少的度级进行缩减。从而达到清晰图像的目的。因为灰度分布可在直方图中描述,所以该图像增强方法是基于图像的灰度直方图。

    13、当在白天进入一个黑暗剧场时,在能看清并找到空座位时需要适应一段时间,试描述发生这种现象的视觉原理。

    人的视觉绝对不能同时在整个亮度适应范围工作,它是利用改变其亮度适应级来完成亮度适应的。即所谓的亮度适应范围。同整个亮度适应范围相比,能同时鉴别的光强度级的总范围很小。因此,白天进入黑暗剧场时,人的视觉系统需要改变亮度适应级,因此,需要适应一段时间, 亮度适应级才能被改变。

    14、说明一幅灰度图像的直方图分布与对比度之间的关系

    答:直方图的峰值集中在低端,则图象较暗,反之,图象较亮,直方图的峰值集中在某个区城,图象昏

    略,而图象中物体和背景差别很大的图象,其直方图具有双峰特性,总之直方图分布越均匀,图像对比度越好。

    15、简述梯度法与Laplacian算子检测边缘的异同点?

    答:异同:梯度算子是利用阶跃边缘灰度变化的一阶导数特性,认为极大值点对应于边缘点;而Laplacian算子检测边缘是利用阶跃边缘灰度变化的二阶导数特性,认为边缘点是零交叉点。

    相同:都能用于检测边缘,且都对噪声敏感。

    16.对于椒盐噪声,为什么中值滤波效果比均值滤波效果好?

    椒盐噪声是复制近似相等但随机分布在不同的位置上,图像中又干净点也有污染点。中值滤波是选择适

    当的点来代替污染点的值,所以处理效果好。因为噪声的均值不为0,所以均值滤波不能很好地去除噪声。

    最后附上一份考点—《图像处理技术》课程主要知识点

    1.数字图像的特点。

    2.二维采样定理。

    3.非均匀采样的策略。

    4.均匀量化和非均匀量化的原理。

    5.二维离散卷积的定义及计算。

    6.二维离散傅里叶变换的定义、特点及计算,频率的分布。

    7. DKLT的原理及特点。

    8.2D-DCT的原理,二维DCT变换的计算。

    10. 图像线性变换的函数及作用。

    11. 直方图的概念、直方图均衡化的方法和作用。

    12. 灰度变换的各种变换方法(函数)

    13. 中值滤波(参考习题)。

    14. 图像平滑和锐化模板的特点、判定。

    15. 同态滤波的原理。

    16. 伪彩色增强的方法,假彩色增强的实现。

    17. 颜色空间

    18. 图像分割的一阶微分算子和二阶微分算子有哪些?方向性?

    19. 阈值分割的方法和阈值的计算。

    20. 利用Canny算子和LOG算子进行边缘检测的原理。

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  • 怎么用数字来表示图像呢?你所看到的电脑或手机上的图像具有各种色彩,形状。那么,它们在计算机里面是怎么表示的呢?计算机只认识"0"和"1"。其实不管什么图像,对计算机而言就是一堆数字。图1 黑白图像比如图1,...

    要学习机器视觉或计算机视觉,首先要明白什么是数字图像。在这里对数字图像做一个简单的说明,以方便大家了解具体做图像处理是在做什么。

    所谓数字图像,顾名思义,就是用数字表示的图像。怎么用数字来表示图像呢?你所看到的电脑或手机上的图像具有各种色彩,形状。那么,它们在计算机里面是怎么表示的呢?计算机只认识"0"和"1"。其实不管什么图像,对计算机而言就是一堆数字。

    3d6208e6cc8d07500a780f7b6dee21ae.png

    图1 黑白图像

    比如图1,我们看到的是黑白图像,其实在计算机里面就只有"0"和"1",其中"0"表示黑色,"1"表示白色。

    5914f7d4d6205616f58c247ff35a455c.png

    图2 灰度图像

    图2是一张灰度图像,这个灰度图像就类似于我们早期的黑白电视的图像,在计算机内也是一堆数字,对于灰度图而言,数字不只是"0"和"1",而是"0"到"255"之间的任意数字。其中"0"表示黑色,"255"表示白色,中间的数字依次表示黑色到白色之间的过渡。数字在计算机里面是用二进制表示的,灰度图像从"0"到"255"之间的每个数字表示像素值,每个像素值以二进制方式存储在计算机里面。如果我们用数字的方式来看上面的图像,就类似于下面这一堆数字

    3e3f7bd7a9337423c0ce8d58268acd6f.png

    图3 灰度图的数字表示

    所以,我们说数字图像处理,因为图像在计算机里面就是一堆数字,我们处理的是具体的数字。显然,这一堆数字看起来就像是二维矩阵。所以,用二维矩阵来存储图像数据非常合理。同时,很多人一看到这对数字,就感觉与线性代数中学的矩阵知识有关,就会想到用矩阵的知识来处理图像。学习数字图像处理与数学有很大关系。但是,图像处理不仅仅是矩阵的知识,也包括很多别的方面的数学知识,比如概率论。即使最简单的高等数学中学的知识,也有很多应用在数字图像处理中,比如求导数来提取边界。简单的说,数字图像处理就是对这些数字进行数学运算,然后得到我们相应的特征信息。至于用到哪些数学知识,就看你自己的本事了。

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    图4 彩色图像

    7c8017ebdac481ae0a329f5ded633d34.png

    图5 彩色图像的数字表示

    图4和图5是24位彩色图像以及数字表示,彩色图像在计算机里面采用RGB三种颜色表示,现实世界中的各种颜色,可以用RGB三种颜色的不同组合来模拟。每种颜色有"0"到"255"种,RGB三种颜色就可以组合成各种不同的颜色。看起来与我们在现实世界上看到的各种彩色图像一样。

    上面介绍了灰度图和彩色图,平时我们说的8位灰度图,24位彩色图是指图像的位数。8位图像是指图像每个像素在计算机中所占的二进制位数。24位表示每个像素值占24位。RGB三个颜色通道每个颜色占8位。

    55062e4985a05da99ac601c07d3c234a.png

    图6 像素值的二进制表示

    图6 是8位灰度图像中一个像素值的二进制表示,其实8位图像的像素值是索引值,对于灰度图而言,RGB三个颜色通道在每个像素值上是相同的,所以,我们只需要存储一个值就可以,这样可以节省存储空间,由于RGB三个通道的值相同,因此,索引值也就是具体的像素值。除了8位,24位之外,还有一种16位彩色图像,这种彩色图像每个像素用16位来表示,RGB三个通道中每个通道不是8位来表示的,具体如下图

    56e24641bd862ea0a58a3dbf0384ddcc.png

    图7 16位图像的存储方式

    上图只表示了一种16位图像的存储方式,每种颜色占5位,最高位空着,用"0"表示。称为555格式,16位图像的颜色值需要进行变换,这种图像称为高彩色,或叫增强型16位色,或64K色。这种图像处理起来比较麻烦,现在感觉使用也不多了。

    24位图像每个像素24位,占据三个字节,每个字节表示RGB的每个分量,真彩色,颜色级有2^24种,完全可以表示真实世界中的颜色。

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    图8 24位图像的存储方式

    所谓数字图像处理,就是对这些数字进行运算,然后得出我们想要的特征。8位灰度图像占用的计算机存储空间小,数据量也小,运算速度快。因此,在实际应用中,常采集这种灰度图来进行特征检测。一般如果需要通过颜色来区分特征才使用24位彩色图。

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  • 计算机科学导论课件+课后题答案
  • 计算机技术在图像处理的应用

    千次阅读 2021-06-30 01:17:08
    摘要:随着科技的发展与进步,计算机技术越来越成熟,计算机技术在图像处理领域的应用也越来越广泛。本文对计算机技术各领域的应用进行了简单介绍,并对其发展前景进行了展望。关键词:计算机;技术;图像处理中图...

    摘要:随着科技的发展与进步,计算机技术越来越成熟,计算机技术在图像处理领域的应用也越来越广泛。本文对计算机技术在各领域的应用进行了简单介绍,并对其发展前景进行了展望。

    关键词:计算机;技术;图像处理

    中图分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:1007-9599 (2012) 16-0000-02

    计算机技术的出现为人类的生产和生活提供了极大的方便。计算机技术广泛的应用在各行各业当中。计算机技术在图像处理工作方面很明显有着人类无法比拟的优势。计算机技术可以通过交互式的操作去完成许多复杂的处理工作。这也是信息社会下图像处理必然的发展趋势。传统的图像处理工作非常繁杂,计算机技术的应用可以改变这种状况,它可以显示处理程序过程,能够在同一时间处理大量的图像,完成图像处理相关的编写程序,让图像处理工作生动有趣。对多种图像处理技术进行开发和利用,能够更好地推动完成图像处理的工作。

    1 计算机图像技术的概念及背景

    20世纪60年代,航天技术的大力发展带动了计算机图像处理技术在各行各业的发展。它能够通过利用计算机实现人类的视觉功能,把所测对象映射为数字图像,并通过模仿人的判别准则去识别和理解图像。它的主要原理是:利用摄像机和图像采集卡把外界图像进行转换,转换为以红(R)、蓝(B)、绿(G)三个原始灰度值表示成的数字图像,然后通过利用相应的软件对其数字图像进行分析、加工、处理和输出的操作。随着计算机的进一步普及和发展,图像处理技术已经扩大到军事技术、工农业生产、科学研究等各个方面的应用。

    2 常用的图像处理方法

    为了更好的对图像进行研究和分析,就要对图像进行必要的处理步骤。目前常用的图像处理方法主要有电学模拟处理技术和光学-计算机混合处理技术。

    (1)电学模拟处理技术能够令光强度信号转换成电信号,然后再利用电子学对信号进行加、减、乘、除,进行浓度分割、反差放大、彩色合成、光谱对比等。电视视频信号中就经常用到这种技术。近期的电学模拟处理方法发展非常快。CCD模拟处理方法根据特性来分,可分为处理功能:1)通过建立反变换将数据信息进行重新排列,或者通过多路调制成串行的时序信号被转换成并列输入的信号2)改变时钟脉冲频率去实现模拟的模拟滞后;3)它能够充当各响应的能够作为信号处理装置的滤波器。在成本以及设备方面电学模数处理都具有很大优越性,并且相对计算机来说在滤波技术方面更加容易去实现。

    (2)光学一计算机混合处理技术就是先用光学的办法进行预处理图像,再利用数字方法进行精处理步骤。此方法能够兼备二者的优点,因此非常适用于一些特殊情况当中。

    4 图像处理技术

    图像处理技术又称影像处理,是通过计算机对图像进行分析从而达到所需结果的一项技术。图像处理技术一般是指数字图像处理,即用扫描仪、数字摄像机等设备经过采样、数字化之后得到的二维数组,也就是像素,称为灰度值。图像处理技术主要包括图像压缩,增强和复原,匹配、描述和识别三个部分。

    4.1 图像增强和复原

    为了改进图片的质量,需要将图片进行图像增强,例如增加对比度,修正几何畸变等。图像增强按所用方法可分成频率域法和空间域法。低通滤波(即只让低频信号通过)可去掉图中的噪声;高通滤波法可增强边缘等高频信号,使图片变得清晰。图像复原是在假定已知模糊或噪声的模型时试图估计原图像的一种技术。

    4.2 图像压缩

    数字化得到图像的数据量是十分巨大的,通常由500×500或1000×1000个像素组成。动态图像数据量会更大。因此对于图像的存储和传输来说,图像压缩十分必要。不失真的方法和近似的方法是两类压缩算法。前者用于静态图像,后者用于动态图像。MPEG和JPEG均属于近似压缩算法。

    4.3 图像的匹配、描述和识别

    图像的匹配、描述与识别是图像处理的主要目的,它得到的是一幅具有明确意义的数值或符号构成的图像或图形文件,不再是一幅具有随机分布性质的文件。如:指纹鉴别、人脸识别等是模式识别的内容。当今的模式识别方法通常有三种:统计识别法、句法结构模式识别法和模糊识别法。

    5 计算机图形图像处理技术的应用

    5.1 计算机辅助设计与制造(CAD/CAM)

    计算机辅助设计与制造(简称CAD/CAM)技术就是计算机技术和制造工程技术相互渗透、紧密结合之后发展起来的综合性应用技术,它有学科交叉、知识密集、应用范围广泛的特点。计算机辅助设计与制造技术属于先进制造技术的重要组成,是衡量一个国家工业现代化和科技现代化水平的重要标志之一。工业领域中的一个运用广大的实用工具就是CAD和CAM。计算机图形操作还在室内设计、建筑设计等领域中有广泛的应用,并且汽车、飞机等工具的外型设计也被运用在其中。此外,在印刷电路板、网络分析等多方面的应用也很广泛,并取得了非常好的效果。

    5.2 遥感图像处理系统

    遥感技术的迅速发展推动了高质量的不同波段遥感数字图像被广泛的应用于农、林、牧、渔、环境、气象、规划、军事等部门的科学技术现代化当中。图像处理在遥感技术应用领域中是十分重要的,它代表了遥感技术的自动化处理及应用程度的进程,将来一定会形成专业的快速成图与信息提取自动化系统,而这个系统将会以数字图像处理为主。遥感技术应用一定会继续不断发展下去,它的功能也会不断的进行扩展和完善。

    5.3 计算机艺术和动画设计

    在艺术创作和动画设计方面,计算机图像处理技术涉及到的软件很多,例如三维动画造型、二维的平面构图或者3D MAX等,这些软件也都在现代社会中的其他领域中广泛的被利用。例如利用Photoshop就能够将很多的图像应用于商业广告、公益广告、小型平面设计实例、特效文字,甚至还有制作设计宣传的会展门票、彩页以及海报。离开计算机技术的运用,这么多的图片处理功能就不能完美的完成,也不能有那么多的方便。

    6 计算机图像处理技术的发展趋势

    现代科技推进了计算机技术的迅猛发展,计算机技术也就越来越成熟,并且在图像处理方面造成了很大的影响。新时代的图像处理要求不断在提高,为了满足发展的需要,技术开发人员就应该不断的进行技术探索。计算机技术在未来的社会发展当中会有越来越广泛的应用,在图像处理技术上一定会给人们提供很大的便利。随着大批的成熟软件进入市场,技术的可靠性以及配置的优越性都能够进行多途径、多目标、多阶段的综合信息处理操作。在计算机技术发展的进程中,既有为专业人员设计的专业软件,也有适合普通人员使用的普通软件,不断地在满足不同阶层的图像处理需求。今天的人类社会已经进入了信息化时代,受到科学技术深远而广泛影响,为了把我们的世界带进一个更加丰富多彩的空间里。技术人员就要通过开发更为有利的技术去完成更多图像处理的复杂操作。这种利用计算机将图像转换成为数字图像,并且能够结合声音、文字,并在计算机中储存的技术受到很大的重视。我们坚信,计算机一定能够更好地服务于生活,服务于人们。

    参考文献:

    [1]黄春华.浅议多媒体计算机技术的发展前景[J]科技创新导报.2010

    [2]刘文礼.何鹏.袁琪.房汉雄.网络多媒体在数字图像处理教学中的应用优势[J].中国现代教育装备.2010.(23)

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  • 图像在计算机中是如何存储的

    万次阅读 2018-06-12 21:03:16
    16777216色(真彩色)的图像,一个像素的颜色可以用24位数据表示。256色的图像可以用调色板对颜色的信息进行编码,一个像素的值对应的是调色板的索引,而不是直接对应一个像素的颜色,调色板的索引映射为像素的颜色...
  • 图像参数

    千次阅读 2021-07-25 04:08:41
    电脑美术,应用最多的就是图像图像可以分为模拟图像和数字图像两种。数字图像又分为矢量图形和位图图像用电脑进行处理时,可以用切换图像模式的方法改变图像的色彩,图像模式可分为彩色模式、黑白模式与灰度...
  • 计算机视觉——图像分割(上篇)

    千次阅读 2022-03-14 18:31:04
    【本学期选修国科大高伟老师的计算机视觉课程,本人方向也是cv,因此想通过博客方式记录课程比较重要的点,巩固并且进行一些扩展学习】 【本章节内容针对图像分割进行讲解】 接下来我们将主要针对以下内容进行...
  • 数字图像处理(二)—— 图像数字化特征的介绍
  • 计算机视觉】数字图像处理(四)—— 图像增强

    千次阅读 多人点赞 2022-01-03 11:31:45
    数字图像处理(四)—— 图像增强图像增强的定义图像增强方法一、图像增强的点运算(一)灰度变换1. 线性变换2. 分段线性变换3. 非线性灰度变换对数变换指数变换(二) 直方图修整法1. 直方图均衡化2. 直方图规定化...
  • 计算机视觉-基本的图像操作和处理

    千次阅读 2022-03-17 10:11:54
    Matplotlib可以处理数学运算,绘制图表,或者在图像上绘制点,直线和曲线时, Matplotlib是比PIL更强大的绘图工具,可以绘制出高质量的图表。 1.绘制图像,点和线 点和线可以表示一些事物,比如对应点,兴趣点以及...
  • 高质量的各种视觉数据不断沉淀,无论社会经济农业还是工业领域,还是视频直播、游戏、电商不断发展,有计算机视觉应用层出不穷,为我们生活添加了丰富色彩,那么计算机视觉到底是什么? 1、什么是计算机视觉? ...
  • 数值数据在计算机中表示方法

    千次阅读 2019-01-11 09:33:01
    数值数据在计算机中表示方法 计算机只能识别二进制数,计算机需要处理的数(无符号数,有符号数等)。数据可分为两大类:数值数据,非数值数据。前者数量的多少;后者字符汉字图像等。 1.数据的单位 (1)位(bit...
  • 计算机视觉基础之数字图像(1)

    千次阅读 2022-04-25 10:41:57
    “图”是物体反射或透射光的分布,“像“是人的视觉系统所接受的图人脑所形成的印象或认识,照片、绘画、剪贴画、地图、书法作品、手写汉学、传真、卫星云图、影视画面、X光片、脑电图、心电图等都
  • 计算机视觉(二)图像分类

    千次阅读 2021-12-20 10:59:18
    图像分类:核心任务,根据图像信息的不同特征,对图像进行分类。从已知的类别标签集合中为给定的输入图片选定一个类别标签。 应用:软件识图 难点:对问题的拆解 语义到像素的映射:像素是底层的用字节表示,...
  • 计算机视觉 什么是图像配准?

    千次阅读 2022-05-07 14:04:29
    图像配准是叠加两个或多个来自不同来源、...医学、遥感和计算机视觉都使用图像配准。 一旦图片之间建立了对应关系,通常可以简单地调节或处理对两张或多张照片之间的联系的研究。建立这种相关性的过程称为图像配准。
  • 数字图像简介及表示

    千次阅读 2019-11-19 17:57:35
    图像是三维世界二维平面的表示,具体来说就是用光学器件对一个物体,一个人或是一个场景等的可视化表示图像的分类 1、从获取方式上: 拍摄类图像、绘制类图像 2、从颜色上: 彩色图像、灰度图像、黑白...
  • 计算机视觉-图像处理基础

    千次阅读 2022-03-14 15:16:57
    实验,我使用了convert()实现由彩色图像向灰度图像的转换 PILconvert()的原理: 1.img = img.convert() PIL有九种不同的模式:1,L,P,RGB,RGBA,CMYK,YCbCr,I,F。 2.img.convert(‘1..
  • 2、计算机图形学利用计算机建立图形所描述的场景和物体的几何表示,再用某种光照模型计算假想的光源、纹理、材质属性下的光照明效果; 3、数字图像强调计算机内以位图(Bitmap)形式存储的灰度信息;而计算机图形...
  • 计算机视觉——图像分割(下篇)

    千次阅读 2022-03-17 13:58:10
    【本学期选修国科大高伟老师的计算机视觉课程,本人方向也是cv,因此想通过博客方式记录课程比较重要的点,巩固并且进行一些扩展学习】 【本章节内容针对图像分割进行讲解】 因为上篇已经介绍了早期的图像分割...
  • 计算机视觉的常用图像处理技术

    万次阅读 多人点赞 2020-05-21 22:38:59
    本篇将介绍常用基于OpenCv等视觉库的影像分割以及图像处理技术,并且附赠源码 ...RGB是三通道彩色图,矩阵(图像的顺序是B,G,R;GRAY是单通道灰度图 COLOR_BGR2GRAY的原理: ​ GRAY = B * 0.114 + G *.
  • 图像的矩阵表示

    千次阅读 2020-05-27 15:02:31
    数字图像的矩阵表示:M行N列的图像 f(x,y)=f(0,0) f(0,1) … f(0,N-1) f(1,0) f(1,1) … f(1,N-1) … f(M-1,0) f(M-1,1) … f(M-1,N-1) 数字图像转成MATLAB矩阵 1N:行向量 M1:列向量 1*1:标量 MATLAB的矩阵...
  • 在计算机内部,指令和数据都是用二进制0和1来表示,因此,计算机系统信息存储、处理也都是以二进制为基础的。而声音与视频信息在计算机系统只是数据的一种表现形式,因此也是以二进制来表示的。本教程操作环境:...
  • 计算机视觉】图像处理——图像增强技术(一)

    万次阅读 多人点赞 2019-04-11 10:32:34
    好久没有发过计算机视觉的...然而如果把这种事情交给计算机来做的话,可能就有难度了,所以,为了让人工智能设备的视觉系统可以更加准确地找到我们想让它找到的目标,视觉三个基本步骤的第一个步骤——图像处理,就...
  • 计算机视觉 - 图像编码

    千次阅读 2017-10-12 17:05:27
    图像编码在计算机视觉领域一直是一个严峻的挑战,至少深度学习火之前。众多的视觉任务,比如识别,检测,跟踪等,都需要提取出辨别的特征表示能更好的运用于后续的模型。一般来说,最浅层的特征是图像的...
  • 与HOG整幅图像上均匀地提取梯度方向统计特征不同,SIFT是一种局部特征,可在图像中检测出关键点,SIFT特征提取分为图片上寻找关键点和提取关键点邻域信息两部分,提取特征时只关注稳定的关键点及其附近的信息...

空空如也

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