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图像处理入门基础

1、数字图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程,图像看成二维、三维或者更高维的信号。

图像处理中,输入的是质量低的图像,输出的是改善质量后的图像,常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。

数字图像处理就是利用计算机对图像进行去除噪声、增强、恢复、分割、提取特征等的理论、方法和技术。

2、图像处理方法分类

输入 输出 等级 应用例子

图像 图像 初级 降噪,增强对比度

图像 图像特征 中级 轮廓提取

图像 图像表征的信息 高级 模式识别,机器视觉

3、数字图像处理研究的内容主要包括

1)图像获取和输出

2)图像编码和压缩

3)图像增强与复原

4)图像的频域变换

5)图像的信息安全

6)图像的区域分割

7)图像目标的识别

8)图像的几何变换

4、图像分割:将图像中有意义的特征部分提取出来,其有意义的特征有图像中的边缘、区域等,这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。

图像描述:图像描述 在将图像分割为区域后,接下来通常要将分割区域加以表示与描述,以便使"自然状态的"像素更适合计算机处理图像识别和理解的必要前提。

表示区域涉及到两个基本选择:(1)用外部特征(区域的边界)表示区域;(2)用内部特征(组成区域的像素)表示区域。然而,选择一种表示方案仅仅是使数据更适宜于计算机处理的任务的一部分。

下一个任务是在选择了表示方案的基础上描述区域。例如,区域可以用边界来表示,而边界可以用诸如边界长度和其包含的凹面象征的数目等特征来描述。

对形状特征表示感兴趣时,可以选择外部表示;当我们的主要注意力集中于区域属性时,可以选择内部表示,如颜色和纹理。

作为最简单的二值图像(黑白二值化)可采用其几何特性描述物体的特性,一般图像的描述方法采用二维形状描述,它有边界描述和区域描述两类方法。

5、图像分类(识别):图像分类(识别)属于模式识别的范畴,其主要内容是图像经过预处理(增强、复原、压缩)后,进行图像分割和特征提取,从而进行判决分类识别。

6、图像的基本属性

亮度:也称为灰度,它是颜色的明暗变化,常用 0 %~ 100 % ( 由黑到白 ) 表示。

对比度:是画面黑与白的比值,也就是从黑到白的渐变层次。比值越大,从黑到白的渐变层次就越多,从而色彩表现越丰富。

直方图:表示图像中具有每种灰度级的象素的个数,反映图像中每种灰度出现的频率。

本文分享自微信公众号 - 机器视觉工坊(MV_workshop),作者:ZJY

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原始发表时间:2019-01-11

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