数字图像处理的基本内容与具体应用-数字图像处理论文-计算机论文
数字图像处理论文

摘要边缘检测技术对于处理数字图像非常重要,因为边缘是所要提取目标和背景的边界线,提取出边缘才能将目标和背景区分开来。
在图像中,边界所分开区域的内部特征或属性是一致的,而不同区域内部的特征或属性是一致的,而不同区域内部的特征或属性是不同的,边缘的检测正是利用物体和背景在某种图像差异来实现的,这些差异包括灰度、颜色或纹理特征。
边缘检测实际上就是检测图像特性发生变化的位置。
本文主要阐述基于Matlab的图像边缘检测技术。
论述以Matlab为开发平台和编程语言,设计出图像边缘检测软件。
首先设计了图形用户界面GUIDE,作为图像边缘检测软件的主界面,然后比较了各种图像边缘检测算子的特点,结合人像图,文字图,分形图来说明这些算子的定位性;结合加噪图片来说明各算子的稳定性。
在图形用户界面中添加了与各种算子相对应的处理程序,以及图形文件的获取、保存等功能,完成了图像边缘检测软件。
最终的图形界面可实现打开图片并对其进行边缘处理,并可将处理好的图片保存。
本论文的安排组织如下:第一章主要介绍图像边缘处理的意义。
第二章主要介绍本论文软件平台的选择。
第三章主要介绍一些常用边缘算子的原理。
第四章通过实例分析了各种算子的优缺点,借助Matlab中的GUI设计了图像边缘检测界面,并在GUI界面中完成了对各种算子的调用,最终完成了基于MATLAB的图形化图像边缘检测软件。
关键词:图像边缘处理 MATLAB GUI Log算子 Canny算子AbstractEdge detection technique for processing digital images is important because the edge is extracted by the target and the background to the boundary line, extract the edge of the target and background can be distinguished. In the image, separated by the border regions of the internal characteristics or attributes are the same, but different characteristics or attributes within the region are the same, but different characteristics within the region or property is different, edge detection is the use of object and background images in some kind of difference to achieve, these differences include grayscale, color or texture features. Detection of edge detection is actually the location of the image characteristics to change.This article discusses the Matlab-based image edge detection. Discussed in Matlab as the development platform and programming language, designed edge detection software. First, the design of the graphical user interface GUIDE, edge detection software as the main interface, then compare a variety of edge detection operator, combining the portrait maps, text maps, fractal images to illustrate the positioning of these operators; combined increase noise images to illustrate the stability of the operator. Add in the graphical user interface with a variety of operators corresponding to the processing procedures, and graphics files for the acquisition, preservation and other functions, the completion of the image edge detection software. The final graphical interface allows the edge to open the picture and its treatment, and may well save the picture processing.Arrangement of this paper is as follows: The first chapter introduces the significance of the image edge processing. The second chapter introduces the software platform of choice in this paper. The third chapter introduces some common principle of marginal operator. Chapter IV an example of the advantages and disadvantages of various operators, using Matlab's GUI interface is designed edge detection and GUI interface for all operators to complete calls, he finally completed the MATLAB-based graphical edge detection software.Keywords: Edge Treatment MATLAB GUI Canny operatorLog operator目录摘要 (I)Abstract (II)目录 .................................................................................................................................. I II 第一章绪论 (1)1.1 数字图像简介 (1)1.2 数字图像处理 (1)1.3 图像边缘处理的意义 (3)1.4 本章小结 (4)第二章软件选择 (5)2.1 软件平台选择 (5)2.2 Matlab简介 (5)2.3 本章小结 (7)第三章图像边缘处理算法 (8)3.1 边缘检测算子 (8)3.1.1 罗伯特(Roberts)边缘算子 (8)3.1.2 索贝尔(Sobel)边缘算子 (8)3.1.3 Prewitt边缘算子 (9)3.1.4 拉普拉斯(Laplacian)边缘算子 (10)3.1.5 坎尼(Canny)边缘算子 (11)3.2 各种算法的Matlab实现 (14)3.3本章小结 (18)第四章图像边缘处理的实现 (19)4.1算法之间的比较 (19)4.1.1算子的定位性 (19)4.1.2算子的稳定性 (24)4.2 GUI简介 (28)4.3 GUI界面的实现 (29)4.3.1 主要函数的介绍 (29)4.3.2 GUI的实现 (30)4.4本章小结 (40)结论 (41)参考文献 (42)致谢 (44)第一章绪论1.1 数字图像简介我们现在生活在数字图像的世界中,每个人都是满身的数字装备,MP3、MP4、PSP、PPC、手机、数码相机、笔记本电脑,这些设备的使用都离不开对数字图像相关知识的了解。
数字图像处理系统毕业论文

数字图像处理系统毕业论文基于ARM的嵌入式数字图像处理系统设计摘要简述了数字图像处理的应用以及一些基本原理。
使用S3C2440处理器芯片,linux内核来构建一个简易的嵌入式图像处理系统。
该系统使用u-boot作为启动引导程序来引导linux内核以及加载跟文件系统,其中linux内核与跟文件系统均采用菜单配置方式来进行相应配置。
应用界面使用QT制作,系统主要实现了一些简单的图像处理功能,比如灰度话、增强、边缘检测等。
整个程序是基于C++编写的,因此有些图像变换的算法可能并不是最优化的,但基本可以满足要求。
在此基础上还会对系统进行不断地完善。
关键词:linnux 嵌入式图像处理边缘检测AbstractThis paper expounds the application of digital image processing and some basic principles. The use of S3C2440 processor chip, the Linux kernel to construct a simple embedded image processing system. The system uses u-boot as the bootloader to boot the Linux kernel and loaded with file system, Linux kernel and file system are used to menu configuration to make corresponding configuration. The application interface is made using QT, system is mainly to achieve some simple image processing functions, such as gray, enhancement, edge detection. The whole procedure is prepared based on the C++, so some image transform algorithm may not be optimal, but it can meet the basic requirements. On this basis, but also on the system constantly improve.Keywords:linux embedded system image processing edge detection目录第一章绪论 (1)1.1 数字图像处理概述 (1)1.2 数字图像处理现状分析 (5)1.3 本文章节简介 (8)第二章图像处理理论 (8)2.1 图像信息的基本知识 (8)2.1.1 视觉研究与图像处理的关系 (8)2.1.2 图像数字化 (10)2.1.3 图像的噪声分析 (10)2.1.4 图像质量评价 (11)2.1.5 彩色图像基本知识 (11)2.2 图像变换 (12)2.2.1 离散傅里叶变换 (13)2.2.2 离散沃尔什-哈达玛变换(DWT-DHT) (20)2.2.3 离散余弦变换(DCT) (21)2.2.4 离散图像变换的一般表达式 (23)2.3 图像压缩编码 (24)2.3.1 图像编码的基本概念 (24)2.4 图像增强和复原 (24)2.4.1 灰度变换 (24)2.4.2 图像的同态增晰 (26)2.4.3 图像的锐化 (27)2.5 图像分割 (27)2.5.1 简单边缘检测算子 (27)2.6 图像描述和图像识别 (28)第三章需求分析 (28)3.1 系统需求分析 (28)3.2 可行性分析 (28)3.3 系统功能分析 (29)第四章概要设计 (29)4.1 图像采集 (30)4.2 图像存储 (30)4.3 图像处理(image processing) (31)4.4 图像显示 (31)4.5 网络通讯 (32)第五章详细设计 (32)5.1 Linux嵌入式系统的构建 (32)5.1.1 启动引导程序的移植 (32)5.1.2 Linux内核移植 (33)5.1.3 根文件系统的移植 (33)5.2 图像处理功能的实现 (33)5.2.1 彩色图像的灰度化 (34)5.2.2 灰度图的直方图均衡化增强 (34)5.2.3 图像二值化 (35)5.2.4 边缘检测 (35)第六章调试与维护 (36)附录 A (36)参考文献 (43)致谢 (44)第一章绪论1.1 数字图像处理概述数字图像处理(Digital Image Processing)又称为计算机图像处理,它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
图像处理 毕业论文

图像处理毕业论文图像处理是计算机科学领域中的一个重要研究方向,它涉及到对图像的获取、处理、分析和识别等多个方面。
随着科技的不断发展,图像处理在各个领域都扮演着重要的角色,如医学影像、安防监控、虚拟现实等。
本文将从图像处理的基础原理、应用领域以及未来发展方向等方面进行探讨。
首先,图像处理的基础原理是数字图像处理。
数字图像处理是将图像从连续的模拟信号转换为离散的数字信号,通过对数字信号的处理来实现对图像的改变和分析。
其中,最基础的操作包括图像的采集、预处理、增强、压缩和恢复等。
图像采集是指通过摄像头或扫描仪等设备将现实世界中的图像转化为数字信号。
预处理是对采集到的图像进行去噪、去除伪影等操作,以提高后续处理的效果。
增强是通过调整图像的亮度、对比度、色彩等参数,使图像更加清晰、鲜艳。
压缩是为了减小图像文件的大小,方便存储和传输。
恢复是指对经过压缩或传输过程中丢失的信息进行恢复,以还原原始图像。
图像处理的应用领域非常广泛。
在医学影像方面,图像处理可以帮助医生进行疾病的诊断和治疗。
例如,通过对CT扫描图像的处理,可以清晰地显示出患者体内的器官结构,帮助医生准确判断病变部位。
在安防监控方面,图像处理可以用于人脸识别、行为分析等功能,提高监控系统的智能化水平。
在虚拟现实方面,图像处理可以实现对虚拟场景的渲染和交互,为用户带来更加逼真的虚拟体验。
此外,图像处理还应用于图像搜索、图像检索、图像合成等领域,为用户提供更加便捷和高效的图像处理服务。
未来,图像处理领域的发展方向主要包括以下几个方面。
首先,随着人工智能技术的快速发展,图像处理将与机器学习、深度学习等技术相结合,实现更加智能化的图像分析和识别。
其次,虚拟现实技术的兴起将推动图像处理向更加真实和沉浸式的方向发展,为用户带来更加逼真的虚拟体验。
再次,图像处理技术将与物联网、云计算等技术相结合,实现对大规模图像数据的处理和分析,为用户提供更加个性化和精准的图像服务。
图像处理与识别技术与应用 毕业论文

图像处理与识别技术与应用摘要随着科学技术的发展,数字图像处理技术得到了空前的发展,被广泛应用于众多的科学与工程领域。
可以说人们生产、工作和生活方式的方方面面都离不开数字图像处理技术。
本文通过对数字图像处理技术主要内容的概述来宏观地了解数字图像处理技术。
关键词:数字图像处理,增强,恢复,压缩,分割,信息,码,变换目录1引言 (1)中北大学继续教育学院2013届专科毕业论文2 图像的基本概念 (1)2.1 图像的定义 (1)2.2 图像的表示: (1)2.3 图像的分类: (1)3 颜色模型 (2)3.1 颜色的三要素:色调:反映颜色的类别,如红色、绿色、蓝色等 (2)3.2 常见模型: (2)3.2.1 RGB模型 (2)3.2.2 HIS模型 (2)3.3.3 CMY模型 (2)4 数字图像处理 (2)4.1 数字图像处理系统基本组成 (2)4.2 图像变换 (3)4.2.1 傅立叶变换 (3)4.2.2 其他常见变换概述 (4)4.3 数字图像处理内容 (4)4.3.1 图像增强 (4)4.3.2 图像恢复 (5)4.3.3 图像压缩 (5)4.3.4 图像分割 (6)5 结束语 (6)参考文献 (7)致谢 (8)1引言也许以前对图像处理仅仅停留在把模糊的图像清晰化的理解上,通过以上内容的学习,我们可以比较全面地了解图像处理的主要内容。
我们可以知道数字图像处理技术绝不是一种简单的手工技术,它是一种应用了数学、计算机等多学科知识的技术。
2 图像的基本概念2.1 图像的定义信号是信息的载体。
更一般的意义上说,信号可以视为是指标空间d∈D到值空间u ∈U的映射f。
而图像则可以定义为一个映射,其值空间为亮度(包括颜色),其指标空间由位置、时间、波长等组成。
2.2 图像的表示:二维图像可以用二维亮度函数来表示。
由于光是能量的一种表现形式,所以图像的亮度可以表示为(,)=,I f x y式中I为图像的亮度,(,)≤<+∞。
数字图像处理结课论文

数字图像处理结课论文摘要数字图像处理(Digital Image Processing)又称为计算机图像处理,它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
本文通过介绍对胸部x光的图像处理过程和车牌号码识别阐述了数字图像处理在现实生活生产中的应用。
一综述数字图像处理是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术.有处理精度高,处理内容丰富,可进行复杂的非线性处理,有灵活的变通能力。
但在处理速度上,特别是进行复杂的处理有一定的困难。
数字图像处理技术主要包括几何处理、算术处理、图像增强、图像复原、图像重建、图像编码、图像识别、图像理解等几个方面。
数字图像处理是20世纪60年代随着计算机技术的发展而产生、发展和不断成熟起来的一个新兴技术领域,它在理论上和实际应用中都取得了很大的成就。
视觉是人类最重要的感知手段,图像又是视觉的基础。
早期图像处理的目的是改善图像质量,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.如对拍摄的太空图像的处理,探测飞船发回的照片进行复杂的图像处理,获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图,为人类登月创举奠定了基础,也推动了数字图像处理这门学科的诞生。
在以后的宇航空间技术探测研究中,数字图像处理技术都发挥了巨大的作用。
数字图像处理技术取得的另一个巨大成就是在医学上。
1972用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置被发明出来,也就是我们通常所说的CT(Computer Tomograph)。
CT的基本方法是根据人的头部截面的投影,经计算机处理来重建截面图像,成为图像重建.1975年又成功研制出全身用的CT装置,获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。
1979年,这项无损伤诊断技术被授予诺贝尔奖,以表彰它对人类做出的划时代贡献。
从20世纪70年代中期开始,随着计算机技术和人工智能研究的迅速发展,数字图像处理技术向更高层次发展.人们已开始研究如何用计算机系统解释图像,类似人类视觉系统理解外部世界,这被称为图像理解或计算机视觉。
图像处理论文

认识数字图像处理班级:电信0703姓名:学号:20071284内容摘要:数字图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
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。
如今,数字图像处理正与当今社会的各个方面紧紧相连,密不可分。
让我们一起来认识数字图像处理技术。
关键词:基本概况及简要发展常用方法实际应用未来发展引言:图像处理就是对图像信息进行加工处理,以满足人的视觉心理和实际应用的要求。
随着计算机技术的发展,数字图像处理技术得到极大的重视和长足的发展,出现了许多新理论、新方法、新算法、新手段和新设备,并已在科学研究、工业生产、医疗卫生、教育、娱乐、管理和通信等方面得到了广泛的应用,对推动社会发展和改善人们生活水平都起到了重要作用。
本文通过简要地介绍图像的概念进而引出数字图像处理的内容,最后论述数字图像处理在社会中的应用。
通过本文我们可以宏观的对数字图像处理有一个全面的了解。
一、数字图像处理的基本概况及简要发展数字图像处理,即Digital Image Processing,是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。
数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响:一是计算机的发展;二是数学的发展(特别是离散数学理论的创立和完善);三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。
20世纪20年代,图像处理首次应用于改善伦敦和纽约之间海底电缆发送的图片质量。
到20世纪50年代,数字计算机发展到一定的水平后,数字图像处理才真正引起人们的兴趣。
数字图像处理的基本技术与实际案例

数字图像处理的基本技术与实际案例数字图像处理(DIP)是一个经历了快速发展的领域,它通过计算机技术对图像进行分析、修改与增强。
DIP应用广泛,从简单的滤镜效果到复杂的计算机视觉系统,都离不开这项技术的支撑。
下面,我们将探讨几种基本技术,并通过实际案例来展示它们的应用。
图像增强技术图像增强旨在提高图像的视觉质量,从而使信息更加清晰。
常见的图像增强技术包括直方图均衡化、颜色增强以及去噪声处理。
直方图均衡化是一种通过调整图像的对比度,来增强其班图形的表现力的技术。
这种方法通过重新分配灰度值,使得图像的亮度分布在整个灰度范围内。
这在医学影像中应用广泛,因为能够清晰显示细微的结构和异常。
比如,CT图像的增强能够帮助医生更快地检测到病变。
颜色增强则是通过调整图像中的颜色形成更为鲜艳的视觉效果。
社交媒体中的滤镜效果便是这种技术的一个典型例子。
通过对图像中不同颜色通道的调整,用户可以创造出如梦幻般的色彩效果,以提升分享内容的吸引力。
去噪声处理有助于消除图像中的随机噪声,通过算法分析来恢复图像的真实细节。
这在夜间拍摄或低光照环境中尤其重要,许多手机相机在此过程中运用了先进的去噪声技术,使得拍摄的照片变得更加清晰且细节丰富。
图像恢复技术图像恢复旨在修复受损或模糊的图像。
这个过程通常涉及到去模糊和去混叠等技术。
常用的图像恢复技术包括反卷积、图像重建以及基于模型的方法。
反卷积是一种数学操作,用于从模糊图像中恢复清晰图像。
这项技术经常应用于摄像头遭受外部干扰时产生的模糊现象。
比如,如果某张照片由于快速移动而模糊,反卷积算法可以帮助恢复图像的细节。
图像重建则用于通过现有的图像数据生成新的图像。
在医学成像中,CT 和MRI图像的生成依靠图像重建技术,通过收集的多个切片数据重构出完整的三维图像。
这为医生提供了更加全面、清晰的诊断依据。
基于模型的修复方法通过建立复杂的数学模型,模拟和恢复图像的真实状态。
在许多科学研究领域中,例如天文学,科学家们往往利用这种技术来处理来自遥感器的图像数据,以获得更为准确的分析结果。
数字图像处理技术的原理与应用

数字图像处理技术的原理与应用数字图像处理技术是指通过计算机对数字图像进行处理的一种技术。
它不仅可以对图像进行复杂的阈值分割、滤波、变换等操作,还可以实现图像的压缩、存储和传输。
本文将探讨数字图像处理技术的原理、应用及发展趋势。
一、数字图像处理技术的原理数字图像处理技术是基于数字信号处理技术,其核心原理是图像数字化和离散化。
(一)图像数字化图像数字化是将连续的图像转换为离散的数字信号。
它是数字图像处理的第一步,也是最基本的环节。
在数字化过程中,图像被分为若干个像素点,每个像素点用一个数字表示,数字大小反映像素点的强度。
数字化后的图像可以通过计算机进行处理。
(二)离散化离散化是指将数字信号进行离散化处理,使得信号可以用数字进行表示。
在数字图像处理中,所有的图像处理方法都是基于离散化信号的。
离散化信号通过采样和量化两种方式实现。
采样是将连续信号从时间域转换到空间域的过程,获取图像的像素信息。
采样频率越高,图像的细节信息就越多。
量化是将连续信号(即采样后的信号)转换为离散信号,将信号的大小用数字表示。
量化过程中,每个信号的幅值被保留到一定的位数,被称为量化位数。
量化位数越高,信号的精度就越高,但文件大小也越大。
二、数字图像处理技术的应用数字图像处理技术广泛应用于医疗、安防、航空航天、自动化等众多领域。
(一)医疗影像处理医疗影像处理是数字图像处理的重要应用之一。
它可以用于图像增强、图像分割、病灶检测和量化分析等方面。
通过数字图像处理技术,可以将医学图像转化为数字数据,实现计算机辅助诊断和自动化分析。
(二)安防监控数字图像处理技术在安防监控中得到广泛应用。
通过人脸识别、车牌识别等技术,实现安全检测和自动报警。
数字图像处理还可以用于视频编码和压缩,提高视频的传输效率和存储效率。
(三)航空航天数字图像处理技术在航空航天领域也得到了广泛应用。
它可以用于航空母舰的自动识别及宇宙探测器的图像处理等方面。
数字图像处理技术是探索宇宙、实现智能空间探测的基础。
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数字图像处理的基本内容与具体应用-数字图像处理论文-计算机论文
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俗话说百闻不如一见,人类接受外部信息的主要途径就是眼部的感知,即图像,它对于我们生活、工作的重要性不言而喻。
下面由学术堂为大家整理出一篇题目为数字图像处理的基本内容与具体应用的数字图像处理论文,供大家参考。
原标题:数字图像处理的发展与应用趋势讨论
摘要:俗话说百闻不如一见,人类接受外部信息的主要途径就是眼部的感知,即图像,它对于我们生活、工作的重要性不言而喻。
伴随着计算机软硬件技术的快速发展与进步,数字图像处理已经进入了
我们生活与工作的多个领域,如科学研究,工农业生产,军事,公安,医疗卫生,教育等。
本文主要是从数字图像处理的基本内容、基本组成、具体应用以及当前的发展趋势进行分析与讨论,目的在于帮助更多人认识与了解数字图像处理技术。
关键词:数字图像处理;边缘检测;超分辨率;应用;发展趋势
1.前言
图像是物体或事物的一种表示、写真或临摹,人们通过视觉系统接受它,并在系统中进行初步的辨识之后形成最终的印象与了解。
人们是通过自身拥有的听觉、视觉、触觉、嗅觉、味觉等来获取外部的信息,约83%的信息是依靠视觉获取的。
为了能够及时、便捷的接受所需的图像,并在一定程度上保证图像的清晰度,避免图像失真、保存等出现问题,就需要利用现代化技术,对图像进行有效处理,因此数字图像处理技术应运而生,它是将图像物体运用数字表示并描述,
是时间和空间的非连续函数,使计算机可以非常方便地对图像信号进行处理。
数字图像处理技术的一个主要特点是可以在不增加硬件成本的前提下,通过数字运算对图像信息进行加工与处理,消除各类噪声得到清晰的图像,最终实现图像的精准识别,满足各行各业的需求。
2.数字图像处理的基本内容
数字图像处理通常包括以下几个基本内容:
图像变换:由于图像信号数据量巨大,直接在空间域中处理将涉及大量的计算,因此常采用图像变换的方法将空间域处理转换为变换域处理,以获得更有效的处理结果,其中最常使用的数字图像处理算法是小波分析,它可以进行空间-尺度分析和多分辨率分析;
图像压缩编码:由于图像的庞大数据量,例如:动态图像、高分辨率图像等,使得存储和传输需要占据大量资源(空间和带宽),不便于后续识别时的特征提取,影响效率,因此在保证不失真的前提下采用编码压缩是图像处理中常用且成熟的技术;
图像增强与复原:其目的是将图像有效部分或选择感兴趣部分通过定量强化,用图像强化技术改善图像质量,获取清晰轮廓及所需细节;然后,当了解图像品质下降(或退化)的原因后,建立降质模型,产生一个等价于理想成像系统所获得的图像,利用复原技术恢复原来图像,其整个过程是从图像到图像;图像重建:与图像增强和复原不同,它是从数据到图像的处理过程,通常是将图像重建与计算机图形学结合将数据转换为有真实感的高品质图像;
图像分割:是数字图像处理中的关键技术之一,顾名思义即把图像分成区域的过程就是图像分割,是将图像中具有重要信息与意义的部位分割出来,它的难度在于图像不能完全依靠计算机自动分割,需将人工信息与之结合,因此如何将各种方法充分融合是目前提高准确性和有效性的主要内容,这也是未来研究的重点;
图像描述与分析:图像描述是图像识别和理解的必要前提,当前对图像的描述不仅仅是二维形状(采用二值),还包括对三维物体的描述;而图像处理的应用目标就是通过对图像的分析获取的真相,那么图像分析就是抓住目标特征将其从图像到数据的转换过程;图像分类与理解:图像的分类属于一种基础性的识别模式,主要是在对图像进行复原、压缩等处理后,再进行分割与特点提取,进而决定如何分类;而图像理解则是在图像分析基础上进一步研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系,得出对图像内容含义的理解及原来客观场景的解释,并给出指导性决策。
与此同时,数字图像处理技术还具有这样几个优点:再现性比较好,经过数字图像技术处理的图像可以始终保持原有的图像再现;处理精度比较高,因为图像数字化设备的能力比较高;适用面比较宽,图像可以是来自多种信息源,针对不同的信息源,采取具体的图像信息收集措施,图像数字处理方法可以运用到任何一种图像;灵活性比较高,数字图像处理不仅可以进行线性运算,还可以进行非线性处理,即用数学公式等关系来表达的运算都可以利用数学图像处理实现。
3.数字图像处理系统的基本组成
数字图像处理系统与一般计算机处理系统不同之处是必须有专用输入/输出(图像采集/通讯显示)和通讯设备,见下图:
4.数字图像处理的应用
图像是人们从外部获取信息与交换信息的重要来源,数字图像处理的应用已涉及各个技术领域,与人们的工作、生活、学习等紧密联系,不仅在理论上取得了一定的成果,还在实际应用中取得一些成就,
并起到至关重要的作用。
其主要体现在以下几个方面:
首先,航空航天领域上有所体现,同时还涉及到飞机遥感及卫星遥感领域中,它通过图像处理实现了对远距离不通过接触物体而获取物体信息的能力,通过不同时期的遥感图像形成的差值图像可以获取相应地区的动态变化信息,比如:资源调查、气候调查、洪水涨落、环境分析、城市规划等;人们在对火星照片处理有了新发现之后,世界上很多国家派出飞机对他们所感兴趣的地区进行空中摄影,将拍摄获得的照片进行处理,利用计算机的数字图像处理系统分析与判断照片,这样做不仅在很大的程度上节省了人力、物力,还加快了对图像处理的速度,并且能够从计算机的处理中获得人工所不能发现的重要内容与信息,得到有指导意义的结果;
此外,在生物医学工程方面的应用,如:X射线图像、超声图像、CT图像、核磁共振影像等技术,都是运用数字图像处理技术而得到高清晰度和高分辨率的图像,成为医生诊断病情的有力助手;在文化体育方面,可以进行数字编辑、动画制作、运动员动作分析等,通过图像扑捉转变为数字信息,再进行大数据综合分析、评判给出有意义
的结论,最终实现技术的科学提升;在通信工程方面,对超大数据量的高清图像信号的传输就依赖图像编码压缩技术,实现多媒体信号(电话、电视和计算机)的三网合一;在工业领域的应用,如在一些高温、有毒、放射性等恶劣环境下识别工件、物体形状、排列状态等均可以依靠数字图像处理技术无接触获取所需信息,其中,以高温环境恶劣的铝冶炼生产为例,对加料口状态的识别即采用了该技术,解决了恶劣环境下人工观察的不安全性、不及时性和不标准化的难题;另外,通过数字图像处理研制出来的智能机器人可以在该领域中进行有效利用,因为这些机器人同时具备了视觉、听觉以及触觉功能,这将是人类的一个突破性进步。
最后,数字图像处理还在军事以及公安方面得到了广泛应用,例:导弹的精确制导、对各种侦查照片进行判断与分析;在公安方面,对指纹进行识别,对人脸进行鉴别,将不完整的图片进行复原等;在高速公路系统中,例:ETC技术,实现了车辆、车牌照的自动识别。
由此可以看出,数字图像处理的应用已经遍及我们生活的方方面面,此项技术为人类对不可触及的世界的认知提供了强有力的手段,
同时对人身安全有威胁的工作有了替代工具,用设备替代人工完成对的快速响应,等等,为我们探索未来,科学看待世界起到了巨大的推动作用。
5.数字图像处理的应用举例:利用canny算子进行边缘检测
边缘(edge)是指图像局部强度变化最显着的部分。
主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域(包括不同色彩)之间,是图像分割、纹理特征和形状特征等图像分析的重要基础。
Canny边缘检测算子是John F.Canny于1986年开发出来的一个多级边缘检测算法。
更为重要的是Canny创立了边缘检测计算理论(Computational theory of edge detection),解释了这项技术是如何工作的。
Canny边缘检测算法以Canny的名字命名,被很多人推崇为当今最优的边缘检测的算法。
边缘检测的三个主要评价标准:
1)低错误率:标识出尽可能多的实际边缘,同时尽可能的减少噪声产生的误报。
2)高定位性:标识出的边缘要与图像中的实际边缘尽可能接近。
3)最小响应:图像中的边缘只能标识一次,并且可能存在的图像噪声不应标识为边缘。
为了满足这些要求Canny使用了变分法,这是一种寻找满足特定功能的函数的方法。
Canny边缘检测的一般步骤:
1)消除噪声。
一般情况下,使用高斯平滑滤波器卷积降噪。
2)计算梯度幅值和方向。
使用下列公式计算梯度幅值和方向:
梯度方向近似到四个可能角度之一(一般为0, 45, 90, 135)
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