数字图像处理

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数字化图像处理是指利用计算机对图像进行去噪、增强、恢复、分割、特征提取等处理的方法和技术。数字化图像处理技术的产生和迅速发展,主要受到三个因素的影响:一是计算机技术的发展,二是数学的发展(尤其是离散数学理论的建立和完善),三是农业、林业、环境、军事、工业和医学等广泛领域的应用需求不断增加。

常用的数字图像处理方法:

图像变换:由于图像阵列较大,直接在空间域进行处理,所需的计算量较大。间接处理技术如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等常用于图像变换,将空间域处理转化为变换域处理,不仅可以减少计算量,还可以得到更高效的处理(如傅立叶变换可以在频域中进行数字滤波)。近年来新出现的小波变换在时域和频域都有很好的局部化特性,在图像处理方面也有广泛而有效的应用。

(2)图像编码压缩:图像编码压缩技术可以减少描述图像的数据量(即比特数),从而节省图像的传输、处理时间,并减少存储空间。在无失真的情况下,或者在允许失真的情况下,都可以得到压缩。在图像处理技术中,编码是最主要的编码方法,也是发展最早、相对成熟的编码方法。

(3)图像增强与恢复:图像增强与恢复旨在改善图像质量,例如去除噪声、提高图像清晰度等。影像增强没有考虑影像质量下降的原因,突出影像中感兴趣的部分。例如增强图像的高频成分,可以使图像中的物体轮廓清晰、细节明显;增强低频成分,可以降低图像的噪声影响。影像恢复需要对影像质量下降的原因有一定的了解,一般地说,应该根据影像质量下降的过程建立“影像质量下降模型”,然后采用某种滤波方法,恢复或重建原始影像。

四、图象分割:图象分割是数字图象处理的关键技术之一。图象分割是从图象中提取有意义的特征部分,图象中有意义的特征包括边缘、区域等,这是进一步识别、分析和理解图象的基础。尽管人们已经研究出了很多边缘提取和区域分割的方法,但是对于各种类型的图像,还没有一个普遍适用的方法。所以,图像分割一直是图像处理领域的研究热点之一,其研究也一直在进行。

五、影像描述:影像描述是影像识别与理解的重要前提。对于最简单的二值图像,可以利用它的几何特征来描述物体的特征,而对一般图像的描述方法则是利用二维形状的描述,它有边界描述和区域描述。针对特定纹理图像,可用二维纹理特征进行描述。近年来,随着对图像处理技术的深入研究,人们对三维目标的描述也逐渐深入,提出了体积描述、表面描述和广义柱面描述等方法。

6)图像分类(识别):图像分类(识别)是模式识别的一种,其主要内容是对图像进行预处理(增强、复原、压缩),然后对图像进行分割和特征提取,从而对图像进行分类。传统的模式识别方法通常用于图像的分类,有统计模式分类和句法(结构)模式分类,近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类也越来越多地应用于图像识别。

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学习笔记

24小时59分钟前回答

Python图像处理之图像的读取、显示与保存操作【测试可用】

本文实例讲述了Python图像处理之图像的读取、显示与保存操作。分享给大家供大家参考,具体如下: python作为机器学习和图像处理的利器,收到越来越多的推崇,特别是在图像处理领域,越来越多的研究和开发开始转向使用python语言,下面就介绍python图像处理中最基本的操作,即图像的读取显示与保存。 1、使用PIL模块 代码如下: # -*- coding:utf-8 -*-from PIL import Imageimport numpy as npdef test_pil(): #读取图像 im = Image.open("lena.jpg") #显示图像 im.show() #转换成灰度图像 im_gray = im.convert("L") im_gray.show() #保存图像 im_gray.save("image_gray.jpg") returntest_pil() 显示结果如下: 2、使用scipy和matplotlib模块 代码如下: # -*- coding:utf-8……