數(shù)字圖像處理的基本概念和圖像變換 圖像增強(qiáng)、圖像恢復(fù)與重建、圖像編碼與壓縮 圖像分割、二值圖像處理與形狀分析、紋理分析、模板匹配與模式識(shí)別 推薦你看一下武漢大學(xué)出版社的賈永紅老師的《數(shù)字圖像處理》 里面把圖像處理的基本內(nèi)容都講到了 另外你自己可以了解一下常用的圖像處理軟件。
圖像處理(image processing),用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行分析,以達(dá)到所需結(jié)果的技術(shù)。又稱影像處理。圖像處理一般指數(shù)字圖像處理。數(shù)字圖像是指用工業(yè)相機(jī)、攝像機(jī)、掃描儀等設(shè)備經(jīng)過(guò)拍攝得到的一個(gè)大的二維數(shù)組,該數(shù)組的元素稱為像素,其值稱為灰度值。圖像處理技術(shù)的一般包括圖像壓縮,增強(qiáng)和復(fù)原,匹配、描述和識(shí)別3個(gè)部分。 常見(jiàn)的系統(tǒng)有康耐視系統(tǒng)、圖智能系統(tǒng)等,目前是正在逐漸興起的技術(shù)。
1.采樣 圖像在空間上的離散化稱為采樣。
也就是用空間上部分點(diǎn)的灰度值代表圖像,這些點(diǎn)稱為采樣點(diǎn)。問(wèn)題:一幅圖像需采樣多少點(diǎn)能達(dá)到不失真?采樣符合采樣定理時(shí)圖像不失真,即:Fs >= 2Fmax.2.量化 模擬圖像經(jīng)過(guò)采樣后,在時(shí)間和空間上離散化為像素。
但采樣所得的像素值(即灰度值)仍是連續(xù)量。 把采樣后所得的各像素的灰度值從模擬量到離散量的轉(zhuǎn)換稱為圖像灰度的量化。
量化等級(jí)越多,所得圖像層次越豐富,灰度分辨率高,圖像質(zhì)量好,但數(shù)據(jù)量大; 量化等級(jí)越少,圖像層次欠豐富,灰度分辨率低,會(huì)出現(xiàn)假輪廓現(xiàn)象,圖像質(zhì)量變差,但數(shù)據(jù)量小。 量化可分為均勻量化和非均勻量化。
均勻量化是簡(jiǎn)單地在灰度范圍內(nèi)等間隔量化。 非均勻量化是對(duì)像素出現(xiàn)頻度少的部分量化間隔取大,而對(duì)頻度大的量化間隔取小。
一般情況下,對(duì)灰度變化比較平緩的部分用比較多的量化級(jí),在灰度變化比較劇烈的地方用比較高的分辨率。 一般,當(dāng)限定數(shù)字圖像的大小時(shí), 為了得到質(zhì)量較好的圖像可采用如下原則: (1) 對(duì)緩變的圖像, 應(yīng)該細(xì)量化, 粗采樣, 以避免假輪廓。
(2) 對(duì)細(xì)節(jié)豐富的圖像, 應(yīng)細(xì)采樣, 粗量化, 以避免模糊(混疊)。
數(shù)字圖像處理
DIP(Digital Image Processing)
廣義:與圖像相關(guān)的處理(圖像分析、理解和計(jì)算機(jī)視覺(jué)等)
狹義(從輸入和輸出內(nèi)容):對(duì)圖像進(jìn)行各種加工,以改善圖像的視覺(jué)效果或突出目標(biāo),強(qiáng)調(diào)圖像之間進(jìn)行的變換,是一個(gè)從圖像到圖像的過(guò)程
廣義上分為三種類型:低、中、高級(jí)處理
成像原理可以簡(jiǎn)單的概括為電荷耦合器件(CCD)接收光學(xué)鏡頭傳遞來(lái)的影像,經(jīng) 模/數(shù)轉(zhuǎn)換器(A/D)轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)后貯于存貯器中。數(shù)碼相機(jī)的光學(xué)鏡頭與傳統(tǒng)相機(jī)相同,將影像聚到感光器件上,即(光)電荷耦合器件(CCD) 。C CD替代了傳統(tǒng)相機(jī)中的感光膠片的位置,其功能是將光信號(hào)轉(zhuǎn)換成電信號(hào),與電視攝像相同
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數(shù)字圖像處理(Digital Image Processing)
學(xué)習(xí)數(shù)字圖像處理在工程領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用,就所涉及的專業(yè)來(lái)說(shuō),計(jì)算機(jī)類和通信電子類有數(shù)字圖像處理的具體專業(yè)的研究方向,由于在專業(yè)學(xué)習(xí)過(guò)程中,兩類學(xué)科有很多交叉的地方,所以這兩類學(xué)科所研究的東西有很多很多相似的地方,甚至研究同一個(gè)東西
對(duì)于數(shù)字圖像處理的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)先修課程,具體參考國(guó)內(nèi)工科院校的計(jì)算機(jī),通信,電子專業(yè)的本科所開(kāi)設(shè)的課程
就數(shù)字圖像處理的研究熱點(diǎn)和發(fā)展方向來(lái)說(shuō),對(duì)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)課程的要求更高了,建議加強(qiáng)概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì),線性代數(shù),矩陣論,隨機(jī)過(guò)程的學(xué)習(xí)。
除此之外,根據(jù)你的學(xué)習(xí)要求,必須注重對(duì)信號(hào)與系統(tǒng),通信原理,DSP(數(shù)字信號(hào)處理),計(jì)算機(jī)圖形學(xué),人工智能,模式識(shí)別,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)……等專業(yè)基礎(chǔ)課的學(xué)習(xí)。
要想學(xué)好數(shù)字圖像處理,數(shù)學(xué)基礎(chǔ)課可基本的專業(yè)基礎(chǔ)課是必要的先修課程。這些非常重要的。
這樣可以么?
1、圖像獲取是數(shù)字圖像處理的第一步處理。圖像獲取與給出一幅數(shù)字形式的圖像一樣簡(jiǎn)單。通常,圖像獲取階段包括圖像預(yù)處理,譬如圖像縮放。
2、圖像增強(qiáng)是對(duì)一幅圖像進(jìn)行操作,使其結(jié)果在特定應(yīng)用中比原始圖像更適合進(jìn)行處理?!疤囟ā币辉~很重要,因?yàn)樵鰪?qiáng)技術(shù)建立在面向問(wèn)題的基礎(chǔ)上,例如,對(duì)增強(qiáng)X射線圖像十分有用的方法,對(duì)增強(qiáng)電磁波譜中紅外波段獲取的衛(wèi)星圖像可能就不是好方法。不存在圖像增強(qiáng)方法的通用理論,圖像增強(qiáng)方法多種多樣,特殊情況特殊對(duì)待。
3、圖像復(fù)原也是改進(jìn)圖像外觀的處理領(lǐng)域。與圖像增強(qiáng)不同,圖像增強(qiáng)是主觀的,而圖像復(fù)原是客觀的;復(fù)原技術(shù)傾向于以圖像退化的數(shù)學(xué)或概率模型為基礎(chǔ)。而增強(qiáng)以什么是好的增強(qiáng)效果這種主觀偏愛(ài)為基礎(chǔ)。
4、彩色圖像處理,第6章涵蓋許多彩色模型和數(shù)字域彩色處理的基本概念。彩色也是圖像中提取感興趣區(qū)域的基礎(chǔ)。
5、小波是以不同分辨率來(lái)描述圖像的基礎(chǔ)。本書中為圖像數(shù)據(jù)壓縮和金字塔表示使用了小波,此時(shí)圖像被成功地細(xì)分為較小的區(qū)域。
6、壓縮指的是減少圖像存儲(chǔ)量或降低圖像帶寬的處理。互聯(lián)網(wǎng)是以大量的圖片內(nèi)容為特征的,例如,jpg文件擴(kuò)展名用于jpeg的圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)。jpeg格式的圖像可以用最少的磁盤空間得到較好的圖像質(zhì)量。
7、形態(tài)學(xué)處理涉及提取圖像成分的工具,這些成分在表示和描述形狀方面很有用。這一章的內(nèi)容將從輸出圖像處理到輸出圖像屬性處理的轉(zhuǎn)換開(kāi)始。
8、分割過(guò)程將一幅圖像劃分為其組成部分或目標(biāo)。通常,自動(dòng)分割是數(shù)字圖像處理中最困難的任務(wù)之一。成功地把目標(biāo)逐一分割出來(lái)是一個(gè)艱難的分割過(guò)程。通常,分割越準(zhǔn)確,識(shí)別越成功。
9、表示與描述,選擇一種表示僅是把原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合計(jì)算機(jī)進(jìn)行后續(xù)處理的形式的一部分。為描述數(shù)據(jù)以使感興趣的特征更加明顯,必須確定一種方法。描述又稱為特征選擇,它涉及提取特征,可得到某些感興趣的定量信息,或是區(qū)分一組目標(biāo)與其他目標(biāo)的基礎(chǔ)。
10、目標(biāo)識(shí)別,是基于目標(biāo)的描述給該目標(biāo)賦予標(biāo)志(如“車輛”)的過(guò)程。
關(guān)于數(shù)字圖像處理的基本步驟,青藤小編就和您分享到這里了。如果您對(duì)頁(yè)面排版、網(wǎng)站設(shè)計(jì)、圖形處理等有濃厚的興趣,希望這篇文章可以對(duì)您有所幫助。如果您還想了解更多關(guān)于平面設(shè)計(jì)的素材及技巧等內(nèi)容,可以點(diǎn)擊本站的其他文章進(jìn)行學(xué)習(xí)。
數(shù)字圖像處理主要研究的內(nèi)容有以下幾個(gè)方面: 1) 圖像變換由于圖像陣列很大,直接在空間域中進(jìn)行處理,涉及計(jì)算量很大。
因此,往往采用各種圖像變換的方法,如傅立葉變換、沃爾什變換、離散余弦變換等間接處理技術(shù),將空間域的處理轉(zhuǎn)換為變換域處理,不僅可減少計(jì)算量,而且可獲得更有效的處理(如傅立葉變換可在頻域中進(jìn)行數(shù)字濾波處理)。目前新興研究的小波變換在時(shí)域和頻域中都具有良好的局部化特性,它在圖像處理中也有著廣泛而有效的應(yīng)用。
2) 圖像編碼壓縮圖像編碼壓縮技術(shù)可減少描述圖像的數(shù)據(jù)量(即比特?cái)?shù)),以便節(jié)省圖像傳輸、處理時(shí)間和減少所占用的存儲(chǔ)器容量。壓縮可以在不失真的前提下獲得,也可以在允許的失真條件下進(jìn)行。
編碼是壓縮技術(shù)中最重要的方法,它在圖像處理技術(shù)中是發(fā)展最早且比較成熟的技術(shù)。 3) 圖像增強(qiáng)和復(fù)原圖像增強(qiáng)和復(fù)原的目的是為了提高圖像的質(zhì)量,如去除噪聲,提高圖像的清晰度等。
圖像增強(qiáng)不考慮圖像降質(zhì)的原因,突出圖像中所感興趣的部分。如強(qiáng)化圖像高頻分量,可使圖像中物體輪廓清晰,細(xì)節(jié)明顯;如強(qiáng)化低頻分量可減少圖像中噪聲影響。
圖像復(fù)原要求對(duì)圖像降質(zhì)的原因有一定的了解,一般講應(yīng)根據(jù)降質(zhì)過(guò)程建立"降質(zhì)模型",再采用某種濾波方法,恢復(fù)或重建原來(lái)的圖像。 4) 圖像分割圖像分割是數(shù)字圖像處理中的關(guān)鍵技術(shù)之一。
圖像分割是將圖像中有意義的特征部分提取出來(lái),其有意義的特征有圖像中的邊緣、區(qū)域等,這是進(jìn)一步進(jìn)行圖像識(shí)別、分析和理解的基礎(chǔ)。雖然目前已研究出不少邊緣提取、區(qū)域分割的方法,但還沒(méi)有一種普遍適用于各種圖像的有效方法。
因此,對(duì)圖像分割的研究還在不斷深入之中,是目前圖像處理中研究的熱點(diǎn)之一。 5) 圖像描述是圖像識(shí)別和理解的必要前提。
作為最簡(jiǎn)單的二值圖像可采用其幾何特性描述物體的特性,一般圖像的描述方法采用二維形狀描述,它有邊界描述和區(qū)域描述兩類方法。對(duì)于特殊的紋理圖像可采用二維紋理特征描述。
隨著圖像處理研究的深入發(fā)展,已經(jīng)開(kāi)始進(jìn)行三維物體描述的研究,提出了體積描述、表面描述、廣義圓柱體描述等方法。 6) 圖像分類(識(shí)別)圖像分類(識(shí)別)屬于模式識(shí)別的范疇,其主要內(nèi)容是圖像經(jīng)過(guò)某些預(yù)處理(增強(qiáng)、復(fù)原、壓縮)后,進(jìn)行圖像分割和特征提取,從而進(jìn)行判決分類。
圖像分類常采用經(jīng)典的模式識(shí)別方法,有統(tǒng)計(jì)模式分類和句法(結(jié)構(gòu))模式分類,近年來(lái)新發(fā)展起來(lái)的模糊模式識(shí)別和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式分類在圖像識(shí)別中也越來(lái)越受到重視。
數(shù)字圖像處理的主要研究?jī)?nèi)容有哪些?并簡(jiǎn)要說(shuō)明。
主要研究?jī)?nèi)容有:圖像增強(qiáng)、圖像編碼、圖像復(fù)原、圖像分割、圖像分類和圖像重建。 圖像增強(qiáng)用于改善圖像視覺(jué)質(zhì)量;圖像復(fù)原是盡可能地恢復(fù)圖像本來(lái)面目;圖像編碼是在保證圖像質(zhì)量的前提下壓縮數(shù)據(jù),使圖像便于存儲(chǔ)和傳輸;圖像分割就是把圖像按其灰度或集合特性分割成區(qū)域的過(guò)程;圖像分類是在將圖像經(jīng)過(guò)某些預(yù)處理(壓縮、增強(qiáng)和復(fù)原)后,再將圖像中有用物體的特征進(jìn)行分割,特征提取,進(jìn)而進(jìn)行分類;圖像重建是指從數(shù)據(jù)到圖像的。
處理,即輸入的是某種數(shù)據(jù),而經(jīng)過(guò)處理后得到的結(jié)果是圖像。
數(shù)字圖像處理(Digital Image Processing)
學(xué)習(xí)數(shù)字圖像處理在工程領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用,就所涉及的專業(yè)來(lái)說(shuō),計(jì)算機(jī)類和通信電子類有數(shù)字圖像處理的具體專業(yè)的研究方向,由于在專業(yè)學(xué)習(xí)過(guò)程中,兩類學(xué)科有很多交叉的地方,所以這兩類學(xué)科所研究的東西有很多很多相似的地方,甚至研究同一個(gè)東西
對(duì)于數(shù)字圖像處理的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)先修課程,具體參考國(guó)內(nèi)工科院校的計(jì)算機(jī),通信,電子專業(yè)的本科所開(kāi)設(shè)的課程
就數(shù)字圖像處理的研究熱點(diǎn)和發(fā)展方向來(lái)說(shuō),對(duì)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)課程的要求更高了,建議加強(qiáng)概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì),線性代數(shù),矩陣論,隨機(jī)過(guò)程的學(xué)習(xí)。
除此之外,根據(jù)你的學(xué)習(xí)要求,必須注重對(duì)信號(hào)與系統(tǒng),通信原理,DSP(數(shù)字信號(hào)處理),計(jì)算機(jī)圖形學(xué),人工智能,模式識(shí)別,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)……等專業(yè)基礎(chǔ)課的學(xué)習(xí)。
要想學(xué)好數(shù)字圖像處理,數(shù)學(xué)基礎(chǔ)課可基本的專業(yè)基礎(chǔ)課是必要的先修課程。這些非常重要的。
主要內(nèi)容有:圖像增強(qiáng)、圖像編碼、圖像復(fù)原、圖像分割、圖像分類、圖像重建、圖像信息的輸出和顯示。
圖像增強(qiáng)用于改善圖像視覺(jué)質(zhì)量;圖像復(fù)原是盡可能地恢復(fù)圖像本來(lái)面目;圖像編碼是在保證圖像質(zhì)量的前提下壓縮數(shù)據(jù),使圖像便于存儲(chǔ)和傳輸;圖像分割就是把圖像按其灰度或集合特性分割成區(qū)域的過(guò)程。
圖像分類是在將圖像經(jīng)過(guò)某些預(yù)處理(壓縮、增強(qiáng)和復(fù)原)后,再將圖像中有用物體的特征進(jìn)行分割,特征提取,進(jìn)而進(jìn)行分類;圖像重建是指從數(shù)據(jù)到圖像的。處理,即輸入的是某種數(shù)據(jù),而經(jīng)過(guò)處理后得到的結(jié)果是圖像。
擴(kuò)展資料
發(fā)展概況
數(shù)字圖像處理最早出現(xiàn)于20世紀(jì)50年代,當(dāng)時(shí)的電子計(jì)算機(jī)已經(jīng)發(fā)展到一定水平,人們開(kāi)始利用計(jì)算機(jī)來(lái)處理圖形和圖像信息。數(shù)字圖像處理作為一門學(xué)科大約形成于20世紀(jì)60年代初期。
早期的圖像處理的目的是改善圖像的質(zhì)量,它以人為對(duì)象,以改善人的視覺(jué)效果為目的。圖像處理中,輸入的是質(zhì)量低的圖像,輸出的是改善質(zhì)量后的圖像,常用的圖像處理方法有圖像增強(qiáng)、復(fù)原、編碼、壓縮等。首次獲得實(shí)際成功應(yīng)用的是美國(guó)噴氣推進(jìn)實(shí)驗(yàn)室(JPL)。
他們對(duì)航天探測(cè)器徘徊者7號(hào)在1964年發(fā)回的幾千張?jiān)虑蛘掌褂昧藞D像處理技術(shù),如幾何校正、灰度變換、去除噪聲等方法進(jìn)行處理,并考慮了太陽(yáng)位置和月球環(huán)境的影響,由計(jì)算機(jī)成功地繪制出月球表面地圖,獲得了巨大的成功。
隨后又對(duì)探測(cè)飛船發(fā)回的近十萬(wàn)張照片進(jìn)行更為復(fù)雜的圖像處理,以致獲得了月球的地形圖、彩色圖及全景鑲嵌圖,獲得了非凡的成果,為人類登月創(chuàng)舉奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ),也推動(dòng)了數(shù)字圖像處理這門學(xué)科的誕生。
在以后的宇航空間技術(shù),如對(duì)火星、土星等星球的探測(cè)研究中,數(shù)字圖像處理技術(shù)都發(fā)揮了巨大的作用。數(shù)字圖像處理取得的另一個(gè)巨大成就是在醫(yī)學(xué)上獲得的成果。
參考資料來(lái)源:百度百科-數(shù)字圖像處理
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