Chapter1-数字图像处理概述
来源:互联网 发布:微信公众号授权域名 编辑:程序博客网 时间:2024/06/07 18:44
由于离学习数字图像处理已经有一段时间,之后一直涉及到的都是机器学习的内容。虽然期间也在做视频监控的项目,但是都是用别人现成的程序,并不涉及到图像的预处理和分析过程,我感觉到自己在图像方面的知识,仍有不足。趁此机会,对之前的学习课本,进行一次系统的整理。一来,熟悉图像处理的内容;二来,训练自己对书本内容的概括总结能力。
一. 什么是图像?
图像是对客观对象的一种相似性的、生动性的描述或写真。或者说图像是客观对象的一种表示。
(比如,我们眼睛看到的场景,相机拍摄的照片,按照数学模型建立的分布图,这些我们都可以称为“图像”)
二. 图像的分类
- 视觉特性:可见图像和不可见图像
【这里解释一下,不可见图像主要包括:不可见光成像(红外、微波成像);不可见量按数学模型生成的图像,如温度、压力及人口密度的分布图】 - 波段数:单波段、多波段和超波段图像
- 坐标和色彩的连续性:模拟图像和数字图像
三. 图像处理
- 定义:对图像进行一系列的操作,以达到预期目的的技术。
- 分类:模拟图像处理和数字图像处理(这里,是基于图像连续性来进行分类的,本书的讨论重点主要落在数字图像处理DIP上)
- 层次:狭义图像处理、图像分析、图像理解
- 狭义图像处理:对输入图像进行某种变换,图像到图像的过程;主要在图像像素级进行处理;属于低层操作,处理数据量大;
- 图像分析:对图像中感兴趣的目标进行检测和分析,建立目标描述,图像到数值或符号的过程;主要包含图像分割和特征提取等操作,将像素构成的图像转换成简洁的数字或符号描述;属于中层操作,处理数据量适中;
- 图像理解:在图像分析的基础上,剖析图像中各目标的性质及它们之间的相关联系;主要是场景理解等相关内容;属于高层操作,处理数据量最小。
四. 与各学科之间的关系
(一张图来做诠释)
五. 数字图像处理的特点
- 精度高
- 再现性好
- 通用性、灵活性强
六. 数字图像处理的应用
- 生物医学:DNA显示分析;X光照片增强等
- 遥感航天:地形、地图测绘;环境监测
- 工业:零部件检测;安全监测
- 军事:指纹识别;罪犯脸部合成;地形侦查;目标识别与制导
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