发布网友 发布时间:2022-03-31 12:18
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懂视网 时间:2022-03-31 16:40
对图像处理的目的如下:
1、改善图像质量;
2、增强图像定位精度;
3、提高信息传输效率;
4、减少图像信息存贮容量。
图像处理技术就是利用计算机、摄像机及其他数字处理技术对图像施加某种运算和处理,以提取图像中的各种信息,从而达到某种特定目的的技术。图像处理技术具有再现性好、精度高、适用面宽等特点。现有图像处理方法包括点运算、滤波、全局优化、几何变换等,应用十分广泛。其广泛应用在工业自动化、文字及图纸的读取、医疗、交通及遥感图像处理等领域。随着计算机技术、数字技术的不断发展及图像处理设备成本的不断降低,图像处理技术在工程领域的应用将越来越普及。图像处理最早出现于20世纪50年代,当时的电子计算机已经发展到一定水平,人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量,它以人为对象,以改善人的视觉效果为目的。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。
热心网友 时间:2022-03-31 13:48
几十年前,美国在太空探索中拍回了大量月球照片,但是由于环境所限,照片非常不清楚。在运用图像处理手段后,这些照片中的重要信息得以清晰再现,引起了巨大轰动。这也促进了图像处理/信号处理技术的蓬勃发展。数字图像处理在今天是非常热门的技术之一。它也许就是可以改变人们生活方式的技术。 但在网络上,不少人对图像处理还有些误解,一提起图像处理,大家就想起PhotoShop,就象一说多煤体,就想到Authorware,Director一样。PhotoShop是非常优秀的软件,乃至于它几乎成为事实上的工业标准。然而,它所具有的功能,也只能是图像处理中的一部份而已。图像处理有许多分支,先抛开序列图像和立体图像不说,图像处理比较重要的部份有:图像编码/图像压缩,图像增强,图像复原,图像识别/图像理解等。 搞这一行,主要的基础是数学,基本上是一天到晚和算法打交道。但是这一门学问涉及到的知识很广也很杂,比如 图像编码的编码理论基础是信息论,抽象数学。图像识别需要随机过程,信号处理的知识。不少课题还需要更加专门的知识,如小波变换,神经网络,分形。当然,高等数学和矩阵理论/线性代数是绝对的基础。然而图像处理需要的这些知识并不要求有很大的深度,就是全然不懂这些东西,也可以做出很好的程序来。因为从工程角度来看不一定要很严密的数学论证。此外,这是一门应用性很强的学问,就有它的一些特点,要适应计算机的发展。比如说,付立叶变换是图像处理常用的方法,到目前为止,库利-图基快速付立叶变换一直是主要算法,它使运算需要的乘法数目大为降低,加法数目虽然增加很多,但对于大部份CPU来说,总的运算速度提升非常大。但是, Intel的CPU现在加入了MMX指令,具有并行,信号处理功能,用MMX指令,乘法和加法用时是一样的,所以在MMX指令面前,快速算法反而更慢,同时也就产生了新的适应MMX的快速算法。再有,图像处理的另一个特点,也是他的难点,就是采用方法的优劣和被处理对象的内容高度相关。也就是说,很难找到适用于各种情况的通用方法。因此,图像处理按照处理的对象类别还可以分出遥感图像处理,医学图像处理等等。 有许多学科和图像处理有关系,如: 计算机图形学:图形(Graph)和图像(Image)本身关系就比较密切,这两者的区别也很显著,一个是用点,线,面描述东西,多用几何手段。另一个基本上只和像素点打交道。图形领域比较有名的语言应该首推OpenGL,有名的软件就更多了,各种CAD软件好多。 模式识别:图像处理的最重要目的之一就是识别,这也是图像技术非常重要的原因。我们常常遇到一些如指纹鉴别,人脸识别 等需求,自然要和模式识别打交道。 人工智能:可以说,图像处理,模式识别,人工智能是三位一体的学科。目前,图像识别技术遇到很大困难,就是自动化程度做不高,也可以说是智能程度不够。例如,人眼可以很容易从人群中找到自己要寻找的目标。但对于计算机来说,就连判断一幅图像中是否有人存在这样看似简单的问题都很难解决。人工智能在近二十年里发展得很缓慢,日本的智能计算机计划以失败告终。也没有多少人承认深蓝计算机国际象棋的胜利是人工智能的结果。神经网络一度燃起了许多希望,但目前还尚需努力。 计算机视觉:这可能是图像处理的较高境界了,从图像中获取信息,并对信息进行加工抽象,这门学问比较难。热心网友 时间:2022-03-31 15:06
图像处理,是对图像进行分析、加工、和处理,使其满足视觉、心理以及其他要求的技术。图像处理是信号处理在图像域上的一个应用。目前大多数的图像是以数字形式存储,因而图像处理很多情况下指数字图像处理。此外,基于光学理论的处理方法依然占有重要的地位。