图像处理中的数学工具接收
来源:互联网 发布:苹果手机群发短信软件 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 14:42
1、矩阵和阵列的操作第一眼,我很疑惑矩阵的阵列到底有什么区别,百度之后,才知道了。。。
(1)矩阵是位图,位图又叫点阵图或者像素图,就是我们处理图像的像素,每个点用二进制数据来描述其颜色和亮度等信息。一个像素是最小的图像元素。图像的大小和质量取决于像素的多少。
(2)阵列是矢量图,又称向量图,简单的说,就是缩小不失真的图像格式。矢量图是通过对个对象的组合生成的,对其中每一个对象的记录方式,都是以数学函数实现的。即矢量图实际上并不是位图那样记录图像上每一个像素的信息,而是记录了元素的形状及颜色的算法。当你打开一幅矢量图的时候,软件对图像的函数进行运算,图像的大小和算法都是不变的。矢量图使用直线和曲线来描述图形,这些图形的元素是一些点、线、矩形、多边形、圆和弧线等等,它们都是通过数学公式计算获得的。矢量图是根据几何特性来绘制图形,矢量可以是一个点或一条线,矢量图只能靠软件生成
(3)位图的好处是:色彩变化丰富、可以改变任意形状区域内色彩的显示效果,即改变像素的值。矢量图的好处是:轮廓的形状更容易修改和控制,但是对色彩的变化不如位图。根据上述,个人觉得矩阵就是每一点的像素,而矢量图比较偏重的图像的形状。很多情况下,图像的操作时用矩阵的理论执行的。
2、线性和非线性操作
(1)对于给定输入图像,产生一幅输出图像,为线性操作(我理解的是对整幅图像所有像素进行处理)
(2)非线性操作:例如考虑最大值操作,即寻找图像中的像素的最大值(我理解的是对单个像素之间的处理,而不是整张图像一起变换)
(忽略图片中的式(2.6-2),上述是说,所乘的算子位置不一样,结果也不一样,所以是非线性的,就行我们矩阵计算中矩阵位置前后变一下,可能结果也就改变了)
3、算术操作:加减乘除(属于代数运算)
其中,加法运算举例:去除叠加性噪声、生成图像叠加效果;减法运算举例:显示两幅图像的差异、去除不需要的叠加性图案、图像的分割(如分割运动的车辆,减法去掉静止的部分,剩余的时运动元素和噪声--相当于人站在路边看车吧。。。);乘法运算:图像的局部显示(用二值蒙版图像(蒙版是对所选区域进行保护,以免于操作)与原图像相乘)
还有一些代数运算:非运算:获得一个阴图像、获得一个子图像的补图像;与运算:去两个子图像的相交子图,即交集、提取感兴趣区域图像;或运算:合并子图像,即并集、提取感兴趣区域图像;异或运算:获得相交子图像,如下图
由于时间关系,今天的博客内容差不多就这些了。明天将详细介绍图像处理中的空间操作,将直接在图像上的像素上进行各种操作。
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