数字图像处理基础:图像处理概念、步骤、方式介绍
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《------正文------》
目录
- 数字图像处理基础
- 数字图像处理的基本步骤
- 图像处理主要步骤
- 什么是图像?
- 图像的类型
- 图像作为矩阵
- MATLAB中的数字图像表示:
- 图像处理的阶段:
- 重叠场与图像处理
- 数字图像处理的优势:
- 数字图像处理的缺点:
数字图像处理基础
数字图像处理是指利用数字计算机对数字图像进行处理。我们也可以说它是一种利用计算机算法,为了得到增强的图像或者提取一些有用的信息。
数字图像处理是使用算法和数学模型来处理和分析数字图像。数字图像处理的目标是提高图像质量,从图像中提取有意义的信息,并自动执行基于图像的任务。
数字图像处理的基本步骤
- 图像采集:这涉及使用数码相机或扫描仪捕获图像,或将现有图像导入计算机。
- 图像增强:这涉及提高图像的视觉质量,例如增加对比度,减少噪音和消除伪影。
- 图像恢复:这涉及从图像中去除退化,如模糊,噪声和失真。
- 图像分割:这涉及将图像划分为区域或片段,每个区域或片段对应于图像中的特定对象或特征。
- 图像表示和描述:这涉及以计算机可以分析和操作的方式表示图像,并以紧凑和有意义的方式描述图像的特征。
- 图像分析:这涉及使用算法和数学模型从图像中提取信息,例如识别对象,检测模式和量化特征。
- 图像合成和压缩:这涉及生成新图像或压缩现有图像以降低存储和传输要求。
- 数字图像处理广泛应用于医学成像、遥感、计算机视觉和多媒体等领域。
图像处理主要步骤
1.通过图像采集工具采集图像;
2.分析和处理图像;
3.输出结果可以是改变的图像或基于分析该图像的报告。
什么是图像?
图像被定义为二维函数F(x,y),其中x和y是空间坐标,并且F在任何一对坐标(x,y)处的振幅被称为该图像在该点处的强度。当F的x、y和幅值都是有限的时,我们称之为数字图像。
换句话说,图像可以由特定地以行和列布置的二维阵列来定义。
数字图像由有限个元素组成,每个元素在特定位置具有特定值。这些元素被称为图像元素,图像元素和像素。像素最广泛用于表示数字图像的元素。
图像的类型
- 二进制图像-二进制图像顾名思义,只包含两个像素元素,即0和1,其中0表示黑色,1表示白色。这种图像也被称为Monochrome。
- 黑白图像-仅由黑色和白色颜色组成的图像称为黑白图像。
- 8位彩色格式-它是最著名的图像格式。它有256种不同的颜色,通常被称为灰度图像。在此格式中,0代表黑色,255代表白色,127代表灰色。
- 16位彩色格式-它是一种彩色图像格式。它有65,536种不同的颜色在里面。它也被称为高颜色格式。在这种格式中,颜色的分布与灰度图像不同。
一个16位格式实际上被进一步分成三种格式,即红色、绿色和蓝色。著名的RGB格式。
图像作为矩阵
正如我们所知,图像是以行和列表示的,我们有以下语法来表示图像:
这个等式的右边是数字图像的定义。这个矩阵的每一个元素都被称为图像元素、图像元素或像素。
MATLAB中的数字图像表示:
在MATLAB中,起始索引是从1开始,而不是从0开始。因此,f(1,1)= f(0,0)。
此后,除了原点的移位之外,图像的两种表示是相同的。
在MATLAB中,矩阵存储在一个变量中,即X,x,input_image等。变量必须是一个字母,与其他编程语言相同。
图像处理的阶段:
-
获取-它可以是简单的,因为被赋予一个图像,这是在数字形式。主要工作包括:
a)缩放
B)颜色转换(RGB到灰色或反之亦然) -
图像增强-它是图像处理领域中最简单和最吸引人的方法之一,它也用于从图像中提取一些隐藏的细节,并且是主观的。
-
图像恢复-它也处理图像的吸引力,但它是客观的(恢复是基于数学或概率模型或图像退化)。
-
彩色图像处理-它处理伪彩色和全色图像处理,彩色模型适用于数字图像处理。
-
小波和多分辨率处理-它是表示图像在不同程度上的基础。
-
图像压缩-它涉及开发一些函数来执行此操作。它主要处理图像大小或分辨率。
-
形态处理-它处理用于提取在形状的表示和描述中有用的图像成分的工具。
-
分割过程-它包括将图像分割成其组成部分或对象。自主分割是图像处理中最困难的任务。
-
表示描述-它遵循分割阶段的输出,选择表示只是将原始数据转换为处理数据的解决方案的一部分。
-
对象检测和识别-这是一个基于对象的描述符为对象分配标签的过程。
重叠场与图像处理
根据第1块,如果输入是图像,我们得到图像作为输出,那么它被称为数字图像处理。
根据第2块,如果输入是图像,我们得到某种信息或描述作为输出,那么它被称为计算机视觉。
根据第3块,如果输入是一些描述或代码,我们得到图像作为输出,那么它被称为计算机图形学。
根据第4块,如果输入是描述或一些关键字或一些代码,并且我们得到描述或一些关键字作为输出,那么它被称为人工智能
数字图像处理的优势:
- 提高图像质量:数字图像处理算法可以提高图像的视觉质量,使其更清晰,更锐利,信息量更大。
- 自动化的基于图像的任务:数字图像处理可以自动化许多基于图像的任务,例如对象识别,模式检测和测量。
- 提高效率:数字图像处理算法可以比人类更快地处理图像,从而可以在短时间内分析大量数据。
- 提高准确性:数字图像处理算法可以提供比人类更准确的结果,特别是对于需要精确测量或定量分析的任务。
数字图像处理的缺点:
- 高计算成本:一些数字图像处理算法是计算密集型的,需要大量的计算资源。
- 有限的可解释性:一些数字图像处理算法可能产生人类难以解释的结果,特别是对于复杂或复杂的算法。
- 对输入质量的依赖:数字图像处理算法的输出质量高度依赖于输入图像的质量。低质量的输入图像可能导致低质量的输出。
- 算法的局限性:数字图像处理算法具有局限性,例如难以识别杂乱或光线不足的场景中的对象,或者无法识别具有显著变形或遮挡的对象。
- 依赖于良好的训练数据:许多数字图像处理算法的性能取决于用于开发算法的训练数据的质量。质量差的训练数据会导致算法性能差
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