數字圖像處理課件

數字圖像處理課件

　　數字圖像處理(Digital Image Processing)又稱(chēng)為計算機圖像處理，它是指將圖像信號轉換成數字信號并利用計算機對其進(jìn)行處理的過(guò)程。下面是小編為你帶來(lái)的數字圖像處理課件 ，歡迎閱讀。

　　數字圖像處理

　　數字圖像處理(Digital Image Processing)是通過(guò)計算機對圖像進(jìn)行去除噪聲、增強、復原、分割、提取特征等處理的方法和技術(shù)。數字圖像處理的產(chǎn)生和迅速發(fā)展主要受三個(gè)因素的影響：一是計算機的發(fā)展;二是數學(xué)的發(fā)展(特別是離散數學(xué)理論的創(chuàng )立和完善);三是廣泛的農牧業(yè)、林業(yè)、環(huán)境、軍事、工業(yè)和醫學(xué)等方面的應用需求的增長(cháng)。

　　主要目的

　　一般來(lái)講，對圖像進(jìn)行處理(或加工、分析)的主要目的有三個(gè)方面：

　　(1)提高圖像的視感質(zhì)量，如進(jìn)行圖像的亮度、彩色變換，增強、抑制某些成分，對圖像進(jìn)行幾何變換等，以改善圖像的質(zhì)量。

　　(2)提取圖像中所包含的某些特征或特殊信息，這些被提取的特征或信息往往為計算機分析圖像提供便利。提取特征或信息的過(guò)程是模式識別或計算機視覺(jué)的預處理。提取的特征可以包括很多方面，如頻域特征、灰度或顏色特征、邊界特征、區域特征、紋理特征、形狀特征、拓撲特征和關(guān)系結構等。

　　(3)圖像數據的變換、編碼和壓縮，以便于圖像的存儲和傳輸。不管是何種目的的圖像處理，都需要由計算機和圖像專(zhuān)用設備組成的圖像處理系統對圖像數據進(jìn)行輸入、加工和輸出。

　　常用方法

　　數字圖像處理常用方法有以下幾個(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)，將空間域的處理轉換為變換域處理，不僅可減少計算量，而且可獲得更有效的處理(如傅立葉變換可在頻域中進(jìn)行數字濾波處理)。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(zhù)廣泛而有效的應用。

　　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據量(即比特數)，以便節省圖像傳輸、處理時(shí)間和減少所占用的存儲器容量。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)圖像增強和復原：圖像增強和復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。如強化圖像高頻分量，可使圖像中物體輪廓清晰，細節明顯;如強化低頻分量可減少圖像中噪聲影響。圖像復原要求對圖像降質(zhì)的原因有一定的了解，一般講應根據降質(zhì)過(guò)程建立“降質(zhì)模型”，再采用某種濾波方法，恢復或重建原來(lái)的圖像。

　　4)圖像分割：圖像分割是數字圖像處理中的關(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、區域等，這是進(jìn)一步進(jìn)行圖像識別、分析和理解的基礎。雖然已研究出不少邊緣提取、區域分割的方法，但還沒(méi)有一種普遍適用于各種圖像的有效方法。因此，對圖像分割的研究還在不斷深入之中，是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，它有邊界描述和區域描述兩類(lèi)方法。對于特殊的紋理圖像可采用二維紋理特征描述。隨著(zhù)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(lèi)(識別)：圖像分類(lèi)(識別)屬于模式識別的范疇，其主要內容是圖像經(jīng)過(guò)某些預處理(增強、復原、壓縮)后，進(jìn)行圖像分割和特征提取，從而進(jìn)行判決分類(lèi)。圖像分類(lèi)常采用經(jīng)典的模式識別方法，有統計模式分類(lèi)和句法(結構)模式分類(lèi)，近年來(lái)新發(fā)展起來(lái)的模糊模式識別和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模式分類(lèi)在圖像識別中也越來(lái)越受到重視。

　　應用工具

　　數字圖像處理的工具可分為三大類(lèi)：

　　第一類(lèi)包括各種正交變換和圖像濾波等方法，其共同點(diǎn)是將圖像變換到其它域(如頻域)中進(jìn)行處理(如濾波)后，再變換到原來(lái)的空間(域)中。

　　第二類(lèi)方法是直接在空間域中處理圖像，它包括各種統計方法、微分方法及其它數學(xué)方法。

　　第三類(lèi)是數學(xué)形態(tài)學(xué)運算，它不同于常用的頻域和空域的方法，是建立在積分幾何和隨機集合論的基礎上的運算。

　　由于被處理圖像的數據量非常大且許多運算在本質(zhì)上是并行的，所以圖像并行處理結構和圖像并行處理算法也是圖像處理中的主要研究方向。

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