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數(shù)字圖像,是以二維數(shù)字組形式表示的圖像,其數(shù)字單元為像元,數(shù)字圖像的恰當(dāng)應(yīng)用通常需要數(shù)字圖像與看到的現(xiàn)象之間關(guān)系的知識(shí),也就是幾何和光度學(xué)或者傳感器校準(zhǔn),數(shù)字圖像處理領(lǐng)域就是研究它們的變換算法。
數(shù)字圖像,是以二維數(shù)字組形式表示的圖像,其數(shù)字單元為像元,數(shù)字圖像的恰當(dāng)應(yīng)用通常需要數(shù)字圖像與看到的現(xiàn)象之間關(guān)系的知識(shí),也就是幾何和光度學(xué)或者傳感器校準(zhǔn),數(shù)字圖像處理領(lǐng)域就是研究它們的變換算法。
數(shù)字圖像,又稱數(shù)碼圖像或數(shù)位圖像,是二維圖像用有限數(shù)字?jǐn)?shù)值像素的表示。由數(shù)組或矩陣表示,其光照位置和強(qiáng)度都是離散的。數(shù)字圖像是由模擬圖像數(shù)字化得到的、以像素為基本元素的、可以用數(shù)字計(jì)算機(jī)或數(shù)字電路存儲(chǔ)和處理的圖像。
數(shù)字圖像,是以二維數(shù)字組形式表示的圖像,其數(shù)字單元為像元,數(shù)字圖像的恰當(dāng)應(yīng)用通常需要數(shù)字圖像與看到的現(xiàn)象之間關(guān)系的知識(shí),也就是幾何和光度學(xué)或者傳感器校準(zhǔn),數(shù)字圖像處理領(lǐng)域就是研究它們的變換算法。
數(shù)字圖像,又稱數(shù)碼圖像或數(shù)位圖像,是二維圖像用有限數(shù)字?jǐn)?shù)值像素的表示。由數(shù)組或矩陣表示,其光照位置和強(qiáng)度都是離散的。數(shù)字圖像是由模擬圖像數(shù)字化得到的、以像素為基本元素的、可以用數(shù)字計(jì)算機(jī)或數(shù)字電路存儲(chǔ)和處理的圖像。
圖像單位
像素(或像元,Pixel)是數(shù)字圖像的基本元素。
像素是在模擬圖像數(shù)字化時(shí)對連續(xù)空間進(jìn)行離散化得到的。每個(gè)像素具有整數(shù)行(高)和列(寬)位置坐標(biāo),同時(shí)每個(gè)像素都具有整數(shù)灰度值或顏色值。
通常,像素在計(jì)算機(jī)中保存為二維整數(shù)數(shù)組的[1] 光柵圖像,這些值經(jīng)常用壓縮格式進(jìn)行傳輸和儲(chǔ)存。
數(shù)字圖像可以許多不同的輸入設(shè)備和技術(shù)生成,例如數(shù)碼相機(jī)、掃描儀、坐標(biāo)測量機(jī)、seismographic profiling、airborne radar等等,也可以從任意的非圖像數(shù)據(jù)合成得到,例如數(shù)學(xué)函數(shù)或者三維幾何模型,三維幾何模型是計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的一個(gè)主要分支。數(shù)字圖像處理領(lǐng)域就是研究它們的變換算法。
數(shù)字圖像的本質(zhì)
簡單的說圖像分位圖和矢量圖,位圖是由點(diǎn)陣組成的,如你所說一幅4000×3000的圖像就是有4000×3000個(gè)有顏色的點(diǎn)構(gòu)成的。每個(gè)點(diǎn)的顏色有不同的定義(色彩空間),通常的灰度圖每個(gè)點(diǎn)的顏色取0-255間的整數(shù),代表256種灰度等級(jí),而在RGB色彩空間里每種顏色又一個(gè)三維向量表示,依次代表紅,綠,藍(lán)三元色的比重。而矢量圖是由線條和填充于線條所圍成的區(qū)域之中的顏色組成的。圖像記錄如何繪制這些圖形,而不記錄點(diǎn)陣。這些都是基礎(chǔ)中的基礎(chǔ)。是第一節(jié)課就應(yīng)該講的東西。
數(shù)字圖像處理常用方法:
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,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,但還沒有一種普遍適用于各種圖像的有效方法。因此,對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:圖像描述是圖像識(shí)別和理解的必要前提。作為最簡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,近年來新發(fā)展起來的模糊模式識(shí)別和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式分類在圖像識(shí)別中也越來越受到重視。
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