数字图像处理常用方法
是基于图像的性质进行计算，利用数字图像处理方法来处理和分析数字图像信息。数字图像处理包括图像采集、图像建模、图像增强、图像分割、图像特征提取、图像修复、图像变换等。具体数字图像处理方法有：
1、图像采集：利用摄像机采集图像，可以采用光学成像、数字成像或其他技术技术来实现；
2、图像建模：利用数学模型将图像信息表达出来，有些模型可以用来确定图像的特征，而有些模型则能够捕捉图像的复杂细节；
3、图像增强：对采集的图像数据进行处理，包括图像的锐化、滤波、清晰度增强、局部像素增强等；
4、图像分割：根据指定的阈值将图像分成不同的区域，分割图像后可以获得更多的精确细节和信息；
5、图像特征提取：将图像信息中的有价值部分提取出来，提取的过程有多种算法，提取的结果均可以用来进行分类识别等；
6、图像修复：通过卷积神经网络，利用图像的实际内容和特征，自动修复受损图像；
7、图像变换：针对图像的数据结构，可以利用变换矩阵将图像像素坐标和分量进行变换，以获得新的图像。
数字图像处理技术 一．数字图像处理概述 数字图像处理是指人们为了获得一定的预期结果和相关数据利用计算机处理系统对获得的数字图像进展一系列有目的性的技术操作。数字图像处理技术最早出现在上个世纪中期，伴随着计算机的开展，数字图像处理技术也慢慢地开展起来。数字图像处理首次获得成功的应用是在航空航天领域，即1964年使用计算机对几千月球照片使用了图像处理技术，并成功的绘制了月球外表地图，取得了数字图像处理应用中里程碑式的成功。最近几十年来，科学技术的不断开展使数字图像处理在各领域都得到了更加广泛的应用和关注。许多学者在图像处理的技术中投入了大量的研究并且取得了丰硕的成果，使数字图像处理技术到达了新的高度，并且开展迅猛。 二．数字图象处理研究的容 一般的数字图像处理的主要目的集中在图像的存储和传输，提高图像的质量，改善图像的视觉效果，图像理解以及模式识别等方面。新世纪以来，信息技术取得了长足的开展和进步，小波理论、神经元理论、数字形态学以及模糊理论都与数字处理技术相结合，产生了新的图像处理方法和理论。比方，数学形态学与神经网络相结合用于图像去噪。这些新的方法和理论都以传统的数字图像处理技术为依托，在其理论根底上开展而来的。数字图像处理技术主要包括： ⑴图像增强 图像增强是数字图像处理过程中经常采用的一种方法。其目的是改善视觉效
果或者便于人和机器对图像的理解和分析，根据图像的特点或存在的问题采取的简单改善方法或加强特征的措施就称为图像增强。 ⑵图像恢复 图像恢复也称为图像复原，其目的是尽可能的减少或者去除数字图像在获取过程中的降质，恢复被退化图像的本来面貌，从而改善图像质量，以提高视觉观察效果。从这个意义上看，图像恢复和图像增强的目的是一样的，不同的是图像恢复后的图像可看成时图像逆退化过程的结果，而图像增强不用考虑处理后的图像是否失真，适应人眼视觉和心理即可。 ⑶图像变换 图像变换就是把图像从空域转换到频域，就是对原图像函数寻找一个适宜变换的数学问题，每个图像变换方法都存在自己的正交变换集，正是由于各种正交换集的不同而形成不同的变换。图像变换分为可别离变换和统计变换两大类。 ⑷图像压缩 数字图像需要很大的存储空间，因此无论传输或存储都需要对图像数据进展有效的压缩，其目的是生成占用较少空间而获得与原图十分接近的图像。 ⑸图像分割 图像分割的目的是把一个图像分解成它的构成成分，图像分割是一个十分困难的过程。图像分割的方法主要有两类：一种是假设图像各成分的强度值是均匀的，并利用这个特性。另一种方法是寻找图像成分之间的边界，利用的是图像的不均匀性。 ⑹边缘检测 边缘检测技术用于检测图像中的线状局部构造。边缘是图像中具有不同平均
数字图像处理的理论与方法 数字图像处理（Digital Image Processing）是指利用计算机对图像进行处理和分析的一种技术。它涉及的理论与方法是指对图像进行数学建模和处理的一系列过程和方法。下面将对数字图像处理的理论与方法进行详细介绍，并分点列出步骤。 一、数字图像处理的理论基础 1. 数学基础：数字图像处理的理论与方法建立在一系列数学基础上，包括几何学、代数学、概率论、统计学等。 2. 图像重建理论：数字图像处理的核心目标是从原始图像中还原出最准确的信息，图像重建理论为实现这一目标提供了依据。 3. 信号处理理论：图像本质上是一个二维信号，所以信号处理理论对于数字图 像处理至关重要，包括傅里叶分析、滤波器设计等。 二、数字图像处理的方法 1. 图像获取：获得数字图像是数字图像处理的前提，方法包括数码相机、扫描仪、卫星遥感等。 2. 图像预处理：对原始图像进行预处理是为了去除噪声和改善图像质量。常用 的方法有平滑滤波、锐化、直方图均衡化等。 3. 图像增强：根据具体需求，对图像进行增强可以使图像更加鲜明和易于分析，常用方法有对比度增强、边缘增强等。 4. 图像恢复：通过数学模型和算法，重建被损坏的图像或以更好的方式表示图 像是图像恢复的关键过程，常用方法有降噪、插值等。 5. 图像分割：将图像划分为具有特定特征的区域，常用方法有阈值分割、边缘 检测、聚类等。
6. 特征提取：从分割后的图像中提取出与感兴趣的目标有关的特征，常用方法有形状分析、纹理分析等。 7. 目标识别与分类：根据提取的特征，利用模式识别算法对目标进行识别与分类，常用方法有神经网络、支持向量机等。 8. 图像压缩与编码：为了减少图像数据的存储空间和传输带宽，常使用图像压缩与编码技术，例如JPEG、PNG等。 三、数字图像处理的应用领域 1. 医学影像处理：数字图像处理在医学影像诊断中起着重要作用，例如X光、磁共振成像、超声等。 2. 人脸识别：数字图像处理为人脸识别提供了基础技术，常用于安全、人机交互等领域。 3. 遥感图像处理：利用航天遥感图像，通过数字图像处理技术可以获取地表地貌信息、植被覆盖情况等。 4. 工业质检：数字图像处理可以对工业产品进行质量检测，例如缺陷检测、尺寸测量等。 5. 视频处理：数字图像处理在视频监控、视频剪辑等方面发挥着重要作用。 总结：数字图像处理作为一门交叉学科，涉及的理论与方法非常丰富。通过对图像进行预处理、增强、分割、特征提取、识别与分类等步骤，可以从图像中获取有用的信息。数字图像处理在各个领域都有广泛的应用，为实现图像的自动化处理和分析提供了强有力的技术支持。
数字图像处理技术详解 数字图像处理是指将数字图像进行数字化处理，以获取所需的 信息，有很广泛的应用，如医学图像的处理、安全识别、数字印 刷等。数字图像处理涉及的技术领域很广泛，包括数字图像获取、数字图像处理、图像识别及分析、图像压缩等等。本篇文章将讲 解数字图像处理技术的一些细节和应用场景。 数字图像获取 数字图像获取是数字图像处理的第一步，它的质量将直接影响 后续处理结果的准确性。数字图像获取的主要方式有两种：光学 拍摄和数码扫描。 光学拍摄的原理是利用相机将物体照射在底片、CCD等感光物质上，然后将照片转为数字图像，再进行处理。拍摄时需要注意 光线、距离、角度等因素，以获得更好的拍摄效果。 数码扫描是将纸质或胶片图像扫描成数字图像，其优点在于能 够扫描各类图像，如书籍、绘画等，但需要注意扫描分辨率和扫 描质量对后续处理的影响。
数字图像处理 数字图像处理是将数字图像采用计算机等电子设备进行图像处理、变换和计算等操作，包括图像去噪、增强、分割、重构、变换等。这些图像处理技术广泛应用于如医学影像、人脸识别、图像搜索等领域。 除非色彩空间转换等通用技术，大多数字图像处理技术都需要针对具体应用做出优化。例如常用的卷积神经网络（CNN）用于图像分类、定位等场景，条件随机场（CRF）用于图像分割等场景。 图像识别及分析 图像识别及分析的应用范围广泛，包括人脸识别、指纹识别、车牌识别、图像搜索等。这些场景下对于数字图像的预处理和特征提取、分类等要求较高。
在图像识别中，预处理包括了噪声去除、图像增强等处理，特 征提取方法包括局部二值模式（LBP）、方向感知的Haar小波变换、伽马校正等方法。分类方法包括了支持向量机（SVM）、分 类树等方法。 图像压缩 图像压缩是指用尽可能少的存储空间来存储图像信息。常用的 图像压缩算法包括了基于无损压缩的JPEG2000等方法和基于有损压缩的JPEG、PNG等方法。 无损压缩算法的原理是在保持图像质量的前提下减少存储空间。而有损压缩算法的原理是在可承受误差的前提下减小存储空间。 数字图像处理技术在现代化生活中得到了广泛的应用，从医学 图像的诊断，到人脸识别的安全验证，都有着不可忽视的价值。 当然，提高数字图像的处理效率，扩展其多样性和适应性，将是 未来数字图像处理技术不断发展的方向。
人眼的亮度感觉^ 1•图像44黑…白”(“亮S "暗”)对比参数 对比度：c = Bmax/ Bmin- 相对对比度:cr = (B ・B0)/B0 2 •人眼壳度感觉范用 ① 总范I 制很宽(c = 10A 8) ② 人眼适应某一环境亮度后.范闱限制适当平均亮度下：c = 10A 3/很低亮度下：c = 10 3•同时对比度：人服对亮喑程度所形成的“3T “白”感觉具有郴对性.即按对比度c 感觉物体亮度对比。 马赫带(Mach Band)效应：马赫带效应的出现.足因为人眼对丁图像中不同空间频率几冇不同的灵敏度.而在空间频率突变处就出 了 “欠閱“ M V “对谐” 臺观亮企S 与实际元度B 之间的关系；S = K lnB + ko 人眼亮度感觉之应用：若一幅原图像经过处理・恢复后得到貳现图像•玳现图像的亮度不必等于原图像的亮度•只要保证二者的对土 度及亮度层次(灰度级)柑同.就能给人以直实的感觉. 续图像到数字图像的转化过程： 迅歼忆停X (>«>«) 数字|»» /(r ，7) » 采甘 ---------------- ► 锻化 —►/(»!.«) 数字图像的特点： 1 •信息咸大2•占用频带宽 3•像盍间相关性大 4•视觉效果的主观性大 图像分类：根据图像空间坐标和輛度(亮度或色彩)的连续性可分为模拟(连续)图像和数字图像.模拟图像定空间坐标和幅度都虚 续变化的图像，而数字图像是空何坐标和幅度均用离散的数字(一般出整赏〉表示的图像。 图徐的数学表示* 一幅图像所包含的信息首先表现为光的強度(intensity) JIP 一幅图像可看成足空间各个坐标点匕的光强度I 的集合. 其普遍数学表达式为:l=f(x. y. z. A . t)式中(xw)於空间坐标.入於波长，t 肚时间• I 於光点(“Z )的强度(幅度人上式表示一幅 运动的(t)、彩色/多光谱的(入)、立体的W)图像。 图像的特点，1 •空间育界:人的视野右•限.•幅图像的兴小也有限・2•幅度(强度)令限：即对丁•所右•的x ・y 都有OWf(x,y) WBm 其中 Bm 为有限值。 图像三大类：在毎一种惜况下.图像的表示可省略掉一维.即 1■•挣止图像:I =f (x, y ・ z.入)2•灰度图像：I =f (x< y> z. t ) 3•平面图像:I =f (x. yA #t ) 而对于平面上的静I 上灰度图像.其数学衣达式可简化为：l = f (x- y) 数字图像处理的基本步骤: 1 •图像信息的获収： 2 •图像信息的存储： 3 •图像倍息的处理： 4 •图像信息的传綸： 采用图像扫描仪等将图像数字化. 对获収的数字图像、处理过程中的图像信息以及处理结果存储在计算机等数字系统中・ 即数字图像处理•它圧指用数字计算机或数字 系统对数字图像进行的各种处理• 要解决的主耍问題出传输信道和数据虽的矛仍问题.一方啲嬰改善传输信逍.提拓传输速率，另外要对传输的图 像信息进行压缩编码.以减少描述图像信息的数据戢。 5•图像信息的输出和显示：用可视的方法进行输出和显示. 数字图仗处理系统五大模块：数字国像处理系统山图像输入、图像“储、图像通倍、图像处理和分析五个模块组成。 1 •图像输入模块：图像输入也称图像采集或图像数字化，它出利用图像采集 设备(如数码照相机、数码摄像机等)来获取数字图像，或通过数字化设备 (如图像扫描仪〉将要处理的连续图像转换成适于计算机处理的数字图像。 2•图像存储模块：主要用来存储图像信息。 戈图像输出模块：将处理前后的图像显示出来或将处理结果永久保存。 4•图像通信模块：对图像信息进行传输或通信。 5•图像处理与分析模块：数字图像处理与分析模块包括处理算法、实现软件 和数字计篦机.以完成图像信息处理的所冇功能・ 三基色原理：人眼的视网膜上存在有大虽能在适半亮度下分辨颜色的锥状细胞•它们分别对应红、绿、蓝三种颜色，叩分别对红光、 绿光、蓝光敏感。由此.红(R )、绿(G)、蓝(B)这三种颜色被称为三基色。 根据人眼的三基色吸收特性.人眼所感受到的颜色其实是三种基色按照不同比例的组合. 则任一彩色C 可表示为：C = R (R) +G (G) +B (B) 颜色模型^ 1. RGB 模型(面向机器)：在三维直角坐标系中•用相互垂直的三个坐标轴代农R 、G 、B 三个分量,并将R 、G 、B 分别限定在［0M 则 该单位正方体就代表颜色空间.其中的一个点就代表一种颜色。 2. H SI 模型(面向離色处理或人眼视觉)：HSI 模型利用颜色的三个屈性色调H (hue).饱和度S (saturation)和亮度I (intensity)组成 一个表示颜色的圆柱体. 人眼的机理： 1 •憧孔：透明的角膜后定不透明的虹膜，虹膜中间的圆孔称为瞳孔.I 打I 從可调节.控制进入人眼内Z 址通讹照相机光圈作用)「 2•品状体：憧孔后是一扁球形弹性透明体•其曲率可调节.以改变焦距.使不同料离的图在视网膜上成彖(照相机透镜作用). 3•视细胞：视网膜上集中了大戢视细胞.分为两类： 锥状细胞：明视细胞.在强光下检测亮度和颜色： 杆(柱)状细胞：暗视细胞.在弱光卜•检测亮度.无色彩感觉。 人的视觉模型： M H 打 仏3)
数字图像处理的算法及其应用数字图像处理是一种计算机技术，通过对数字图像进行处理， 使其变得更加清晰、精确和易于分析。数字图像处理的算法及其 应用广泛，涉及到医疗、工业、环境等多个领域。本文将介绍数 字图像处理的算法及其应用。 一、数字图像处理算法 1. 图像滤波算法 图像滤波是一种数字滤波处理过程，用于去除图像噪声、增强 图像边缘等。最常用的滤波算法有均值滤波、中值滤波和高斯滤 波等。 均值滤波是一种最简单的滤波算法，它将每个像素的数值替换 为其周围像素值的平均值。中值滤波将每个像素替换为其周围像 素的中位数，它比均值滤波更好地保留了图像边缘特征。高斯滤 波则是通过将每个像素替换为周围像素的加权平均值来平滑图像，权重取决于它们相对于中心像素的位置。
2. 图像分割算法 图像分割是指将一副图像划分为若干个不同的区域，每个区域 与其他区域有着明显的不同。最常用的图像分割算法有阈值分割 和区域生长等。 阈值分割是指将图像分成两个部分，其划分是通过将图像的灰 度值与设定的阈值进行比较而得到的。区域生长则是通过将某个 种子像素与其周围的相邻像素进行比较，如果它们在阈值范围内，则将它们合并到一个区域中。 3. 图像增强算法 图像增强是指通过调整图像的亮度、对比度和色彩等属性，从 而使图像更加清晰、明亮、有趣。最常用的图像增强算法有直方 图均衡化和灰度映射等。 直方图均衡化是一种使图像亮度均匀分布的技术，它通过对图 像灰度级分布进行调整，从而扩展输入图像中低灰度值像素的范
围和压缩高灰度值像素的范围。灰度映射则是将图像灰度值映射 到一定的范围内，从而调整图像的亮度和对比度。 二、数字图像处理应用 1. 医学影像处理 数字图像处理在医学影像处理中得到了广泛应用。例如，医生 们可以使用数字图像处理技术来增强医疗影像，从而更好地观察 病人的身体情况，研究病情，制定治疗计划。 2. 工业检测 数字图像处理技术还被广泛用于工业检测。例如，在生产线上，使用数字图像处理可以检测产品表面的缺陷、确定产品质量，并 将有缺陷的产品从产品流中剔除。 3. 环境监测
数字图像处理的概念 数字图像处理是指利用计算机对数字图像进行各种操作和处理的技术。数字图 像处理广泛应用于医学影像、遥感图像、工业检测、安防监控、图像识别等领域。本文将详细介绍数字图像处理的概念、原理、方法和应用。 一、概念 数字图像处理是指对数字图像进行各种算法和技术处理的过程。数字图像是由 离散的像素点组成的，每个像素点都有自己的亮度值或颜色值。数字图像处理通过对这些像素点进行操作，改变图像的亮度、对比度、颜色、清晰度等特征，从而达到图像增强、图像复原、图像分割、图像压缩等目的。 二、原理 数字图像处理的原理基于图像的数字化表示和计算机的处理能力。首先，将模 拟图像通过采样和量化的方式转换为数字图像。然后，利用计算机的算法和技术对数字图像进行处理。常用的处理方法包括滤波、变换、编码、分割、识别等。最后，将处理后的数字图像重新转换为模拟图像，以便显示和输出。 三、方法 1. 图像增强 图像增强是指通过调整图像的亮度、对比度、清晰度等特征，使图像更加清晰、鲜明和易于观察。常用的图像增强方法有直方图均衡化、灰度拉伸、滤波、锐化等。 2. 图像复原 图像复原是指通过消除图像受到的噪声和失真，恢复图像的原始信息。常用的 图像复原方法有空域滤波、频域滤波、最小二乘法、反卷积等。 3. 图像分割
图像分割是将图像分成若干个区域，每个区域具有相似的特征。常用的图像分割方法有阈值分割、边缘检测、区域生长等。 4. 图像压缩 图像压缩是通过减少图像的数据量，以达到减小存储空间和传输带宽的目的。常用的图像压缩方法有无损压缩和有损压缩。 5. 图像识别 图像识别是指通过计算机对图像中的目标进行自动识别和分类。常用的图像识别方法有模板匹配、特征提取、机器学习等。 四、应用 数字图像处理在各个领域都有广泛的应用。 1. 医学影像 数字图像处理在医学影像领域中起到了重要的作用。它可以帮助医生对病人进行诊断和治疗，如CT扫描、MRI、X光等。 2. 遥感图像 数字图像处理在遥感图像领域中用于地理信息系统、农业、林业、环境保护等方面。它可以提取地表特征、监测环境变化、进行资源调查等。 3. 工业检测 数字图像处理在工业检测中用于产品质量控制、缺陷检测、表面检测等。它可以提高生产效率和产品质量，减少人力成本和错误率。 4. 安防监控 数字图像处理在安防监控中用于视频分析、人脸识别、行为检测等。它可以提供更加智能和高效的安防解决方案。
数字图像处理基本知识 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。 数字图像处理常用方法： 1 ）图像变换：由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。 2 ）图像编码压缩：图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。 3 ）图像增强和复原：图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立“降质模型”，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。 4 ）图像分割：图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。因此，对图像分割的研究还在不断深入之中，是目前图像处理中研究的热点之一。 5 ）图像描述：图像描述是图像识别和理解的必要前提。作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性，一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。随着图像处理研究的深入发展，已经开始进行三维物体描述的研究，提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。
图像处理中的数字信号处理技术 一、前言 图像处理是一门重要的领域，目前在许多领域得到了广泛应用，如医学、电影制作、无人机、安全监控等。图像处理的最基本任 务是处理数字图像数据，数字信号处理技术作为图像处理的核心 技术之一，在数字图像处理中扮演着重要的角色。本文将介绍数 字信号处理在图像处理中的应用。 二、数字信号处理基本概念 数字信号处理是将信号处理为数字形式的过程，也就是将连续 时间的模拟信号转换为离散时间的数字信号。数字信号处理是一 种特殊的信号处理方式，通常需要使用数字信号处理器（DSP） 进行计算。数字信号处理采用数字化方法对信号进行采样、量化、编码、储存、处理和重构等过程，数字信号的处理结果是一个数 字序列，称为数字信号。 三、数字信号处理在图像处理中的应用 1、图像采集 数字图像是由数字信号组成的，数字信号处理在图像采集中发 挥着重要作用。图像采集是将物理世界里的光学信号转换成数字 信号的过程。数字信号处理的任务之一就是对采集到的数字信号 进行处理和分析，以获取有用的信息。
2、图像增强 相比于传统的图像增强技术，数字信号处理技术可以更好地处理图像噪声和失真，并且实现更高效的图像增强。图像增强的目的是使图像更清晰、更容易观察，通常采用滤波、锐化、色彩校正等技术实现。 3、图像压缩 图像压缩是数字图像处理中的重要任务之一，数字信号处理技术在图像压缩中得到了广泛应用。图像压缩是将图像数据压缩成更小的体积，以节约存储空间和传输带宽。 4、图像识别 数字信号处理技术在图像识别中也发挥着重要的作用。图像识别是指通过分析和处理数字图像，从中提取出有用的信息，例如物体的形状、颜色、纹理等特征，通过比对特征数据库进行分类和识别。数字信号处理技术可以提取出特征参数，并将其用作分类和识别的依据。 5、图像分析 数字信号处理技术还可以用于图像分析。图像分析是指从数字图像中提取出目标信息，并对其进行分析。数字图像处理技术可以用于设备检测、智能监控、医学诊断等多个领域。
数字图像处理的常用方法 随着科技的发展，数字图像处理已经深入到每一个角落。不论是专业的图像处理从业人员还是普通大众，它们都在使用各种计算机软件和硬件来处理复杂的图像。在这里，我们将简要介绍常用的数字图像处理方法。 首先，我们将讨论图像压缩。图像压缩是一种数字图像处理方法，它可以将大型图像容量减小，从而加快图像传输过程，并减少储存空间的使用，同时也不会影响图像的质量。一般来说，有损压缩和无损压缩是当前应用最广泛的两种图像压缩技术。 其次，去噪是一种数字图像处理方法，用于消除图像中的噪声。通常情况下，噪声由图像传感器，摄影机或相机传感器，也可能由数据传输过程中的干扰产生。图像去噪可以从噪声中消除图像中细微的不和谐，恢复其原始质量，从而实现清晰的图像。一般来说，最常用的去噪方法包括中值滤波，均值滤波，高斯滤波和离散小波变换等。 此外，图像分割和目标检测也是数字图像处理方法。图像分割是将图像划分为一些简单、连续的图像区域的过程，以便从中提取出需要处理的特定对象。这项技术可以使用不同的技术来实现，如阈值分割，聚类，区域生长和形态学操作等。目标检测是将图像处理技术应用于从图像中检测指定目标的过程。常用的目标检测技术有基于模式匹配、视觉算法、基于卷积神经网络的检测等。 最后，彩色转换是一种根据显示器的光谱特性和人眼的视觉感受，将彩色图像从数字格式转换为其他格式的方法。它可以改变图像的色
彩，让图像看起来更亮、更加艳丽，从而增强图像的视觉效果。常用的彩色传输方法包括YCbCr色彩空间，HSV色彩空间，RGBA色彩空间等。 从上面的介绍可以看出，数字图像处理技术有很多，每种技术都有其特定的应用领域。比如，压缩能够加快图像传输，减少存储空间的使用；去噪可以消除图像噪声，从而恢复其原始质量；图像分割和目标检测可以从图像中提取出需要处理的特定对象；彩色转换可以改变图像的色彩，让图像看起来更亮，更加艳丽。 数字图像处理技术的发展速度非常快，它们已经成为当今社会认知增强，智能服务和新媒体应用等多个方面的核心技术。今天，数字图像处理技术正在用于更多的应用场景，正在迅速改变我们的生活方式。未来，数字图像处理技术必将发展的更快，为更多的行业带来更多的惊喜和帮助。
图像处理中的数学方法 在现代科技的快速发展下，图像处理技术在各个领域中都有着 广泛的应用。它可以用于医学影像的分析、工业产品的质量检验、计算机游戏中的场景渲染等诸多领域。然而，图像处理技术的核 心是数学方法，没有数学的精妙运用，也就不会有如此精彩的图 像处理技术可言。 首先，我们需要了解什么是图像处理。简单来说，图像处理就 是将一种或多种数字方法，应用于数字或模拟图像，以实现改变 图像特征的技术。而数学方法，则是这项技术的核心所在。常用 的数学方法包括了变换、滤波、重建等，它们在图像处理中各自 发挥着独特而重要的作用。 变换是图像处理中最为基本的数学方法。在现代的数字图像处 理中，最常见的就是傅里叶变换和小波变换。傅里叶变换可以将 一个图像拆分为基本的正弦和余弦波形，加上一些系数，最终组 成原始图像。通过傅里叶变换，可以在频域中对图像的特征进行 分析，并进行滤波处理，从而改变图像的色彩、对比度、清晰度 等属性。小波变换则在时间轴上进行分析，能够更好地处理一些 复杂的图像，常用于边缘检测、图像去噪等方面。
滤波则是另一种图像处理中重要的数学方法。主要分为空间域滤波和频率域滤波。空域滤波运用于像素级别的操作，能够直接作用于图像中的每一个像素点，包括中值滤波、均值滤波等，可以用于图像去噪、锐化、模糊等。而在频域滤波中，傅里叶变换能够将图像拆分为频域，之后对频域进行处理，最后再反变换到空域，实现对图像的处理。频率域滤波在图像增强等方面有独到的应用，常用于噪声滤波、空间降噪等。 重建是图像处理中常用的一种数学方法。常见的重建算法有插值、基于计算机视觉的三维模型重建和光流重建等。插值算法是一种最为基础的重建方法，它是基于低分辨率的图片来生成高分辨率的图片。计算机视觉的三维模型重建算法则是一种透过多角度拍摄的一组二维图片来重建三维物体的算法。而光流重建则利用光的运动信息对物体的复杂形状进行重建，常用于移动设备的摄像头应用中。 除此之外，在图像处理中还有很多其他的数学方法，例如数学形态学、点运算等。这些方法皆能依照不同的应用场景，发挥不同的重要作用。不同的数学方法可以混合使用，以达到更好的图像效果。
数字图像处理-图像去噪方法 图像去噪方法 一、引言 图像信号在产生、传输和记录的过程中，经常会受到各种噪声的干扰，噪声可以理解为妨碍人的视觉器官或系统传感器对所接收图像源信 息进行理解或分析的各种元素。噪声对图像的输入、采集、处理的各个环节以及最终输出结果都会产生一定影响。图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割、边缘检测等。一般数字图像系统中的常见噪声主要有：高斯噪声（主要由阻性元器件部产生）、椒盐噪声（主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声）等。我们平常使用的滤波方法一般有均值滤波、中值滤波和小波滤波，他们分别对某种噪声的滤除有较好的效果。对图像进行去噪已成为图像处理中极其重要的容。 二、常见的噪声 1、高斯噪声：主要有阻性元器件部产生。 2、椒盐噪声：主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生泊松噪声。 3、量化噪声：此类噪声与输入图像信号无关,是量化过程存在量化误差，再反映到接收端而产生，其大小显示出数字图像和原始图像差异。 一般数字图像系统中的常见噪声主要有高斯噪声和椒盐噪声等，减少噪声的方法可以在图像空间域或在图像频率域完成。在空间域对图像处理主要有均值滤波算法和中值滤波算法．图像频率域去噪方法是对图像进行某种变换，将图像从空间域转换到频率域，对频率域中的变换系数进行处理，再进行反变换将图像从频率域转换到空间域来达到去除图像噪声的目的。将图像从空间转换到变换域的变换方法很多，常用的有傅立叶变换、小波变换等。 三、去噪常用的方法 1、均值滤波 均值滤波也称为线性滤波,其采用的主要方法为邻域平均法。其基本原理是用均值替代原图像中的各个像素值,即对待处理的当前像素点（x,y）,选择一个模板,该模板由其近邻的若
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。 图像处理是信号处理的子类，另外与计算机科学、人工智能等领域也有密切的关系。 传统的一维信号处理的方法和概念很多仍然可以直接应用在图像处理上，比如降噪、量化等。然而，图像属于二维信号，和一维信号相比，它有自己特殊的一面，处理的方式和角度也有所不同。 目录 * 1 解决方案 * 2 常用的信号处理技术 o 2.1 从一维信号处理扩展来的技术和概念 o 2.2 专用于二维（或更高维）的技术和概念 * 3 典型问题 * 4 应用 * 5 相关相近领域 * 6 参见 解决方案 几十年前，图像处理大多数由光学设备在模拟模式下进行。由于这些光学方法本身所具有的并行特性，至今他们仍然在很多应用领域占有核心地位，例如全息摄影。但是由于计算机速度的大幅度提高，这些技术正在迅速的被数字图像处理方法所替代。 从通常意义上讲，数字图像处理技术更加普适、可靠和准确。比起模拟方法，它们也更容易实现。专用的硬件被用于数字图像处理，例如，基于流水线的计算机体系结构在这方面取得了巨大的商业成功。今天，硬件解决方案被广泛的用于视频处理系统，但商业化的图像处理任务基本上仍以软件形式实现，运行在通用个人电脑上。 常用的信号处理技术
大多数用于一维信号处理的概念都有其在二维图像信号领域的延伸，它们中的一部分在二维情形下变得十分复杂。同时图像处理也具有自身一些新的概念，例如，连通性、旋转不变性，等等。这些概念仅对二维或更高维的情况下才有非平凡的意义。 图像处理中常用到快速傅立叶变换，因为它可以减小数据处理量和处理时间。 从一维信号处理扩展来的技术和概念 * 分辨率(Image resolution|Resolution) * 动态范围(Dynamic range) * 带宽(Bandwidth) * 滤波器设计(Filter (signal processing)|Filtering) * 微分算子(Differential operators) * 边缘检测(Edge detection) * Domain modulation * 降噪(Noise reduction) 专用于二维（或更高维）的技术和概念 * 连通性(Connectedness|Connectivity) * 旋转不变性(Rotational invariance) 典型问题 * 几何变换（geometric transformations）：包括放大、缩小、旋转等。 * 颜色处理（color）：颜色空间的转化、亮度以及对比度的调节、颜色修正等。 * 图像合成（image composite）：多个图像的加、减、组合、拼接。 * 降噪（image denoising）：研究各种针对二维图像的去噪滤波器或者信号处理技术。 * 边缘检测（edge detection）：进行边缘或者其他局部特征提取。 * 分割（image segmentation）：依据不同标准，把二维图像分割成不同区域。 * 图像制作（image editing）：和计算机图形学有一定交叉。 * 图像配准（image registration）：比较或集成不同条件下获取的图像。 * 图像增强（image enhancement）：
数字图像处理的理论基础及发展方向 一、数字图像处理的起源及发展 数字图像处理Digital Image Processing 将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理,起源于20 世纪20年代,目前已广泛地应用于科学研究、工农业生产、生物医学工程、航空航天、军事、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等,已成为一门引人注目、前景远大的新型学科,发挥着越来越大的作用; 数字图像处理作为一门学科形成于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,以人为对象,以改善人的视觉效果 为目的,首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室J PL并对航天探测器徘徊者7 号在1964 年发回的几千张月球照片使用了图像 处理技术,并考虑了太阳位置和月球环境的影响,由计算机成功地绘 制出月球表面地图,随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行了更为复杂的图像处理,以致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坚实的基础,也推动了数字图像处理这门学科的诞生; 数字图像处理取得的另一个巨大成就是在医学上获得的成果,1972 年英国EMI 公司工程师Ho usfield 发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置即CTComputer Tomograph ; 1975 年EMI 公司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获得了诺贝尔奖,说明它 对人类作出了划时代的贡献; 随着图像处理技术的深入发展,从70
年代中期开始,随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展,数字图像处理向更高、更深层次发展; 人们已开始研究如何用计算机系统解释图像,实现类似人类视觉系统理解外部世界; 很多国家,特别是发达国家投入更多的人力、物力到这项研究,取得了不少重要的研究成果; 其中代表性的成果是70 年代末MIT 的Ma rr 提出的视觉计算理论,这个理论成为计算机视觉领域其后多年的主导思想; 图像理解虽然在理论方法研究上已取得不小的进展,但它本身是一个比较难的研究领域,存在不少困难,因人类本身对自己的视觉过程还 了解甚少,因此计算机视觉是一个有待人们进一步探索的新领域; 正因为如此,图像处理理论和技术受到各界的广泛重视,当前图像处理 面临的主要任务是研究新的处理方法,构造新的处理系统,开拓更广 泛的应用领域; 二、数字图像处理的研究内容 数字图象处理,就是采用计算机对图象进行信息加工;图象处理 的主要内容有：图像的采集、增强、复原、变换、编码、重建、分割、配准、嵌拼、融合、特征提取、模式识别和图象理解; 对图像进行处理或加工、分析的主要目的有三个方面： 1提高图像的视感质量,如进行图像的亮度、彩色变换,增强、抑制某些成分,对图像进行几何变换等,以改善图像的质量; 2提取图像中所包含的某些特征或特殊信息,这些被提取的特征 或信息往往为计算机分析图像提供便利;提取特征或信息的过程是模式识别或计算机视觉的预处理;提取的特征可以包括很多方面,如频
遥感数字图像处理教程 第一章 名词解释 1、遥感数字图像（P1）：以数字形式存储和表达的遥感图像 2、A/D转换（P1）：把模拟图像转变成数字图像称为模/数转换，记作A/D转换 3、D/A转换（P1）：把数字图像转变成模拟图像称为数/模转换，记作D/A 转换 简答题 1、模拟图像（照片）与遥感数字图像有什么区别？（P2） 答：2、怎么理解图像处理的两个观点？（P7） 答：两种观点是：离散方法的观点和连续方法的观点。 1.离散方法：图像的存储和表示均为数字形式，数字是离散的，因此，使用离散方法进行图像处理才是合理的。与该方法相关的一个概念是空间域。空间域图像处理以图像平面本身为参考，直接对图像中的像素进行处理。 2.连续方法：图像通常源自物理世界，它们服从可用连续数学描述的规律，因此具有连续性，应该使用连续数学方法进行图像处理。与该方法相关的一个主要概念是频率域。频率域基于傅里叶变换，频率域的图像处理是对傅里叶变换后产生的反映频率信息的图像进行处理。完成频率域图像处理后，往往要变换回到空间域进行图像的显示和对比。 四、论述题 1、什么是遥感数字图像处理，主要内容有哪些？（P2） 答：遥感数字图像处理是通过计算机图像处理系统对遥感图像中的像素进行系列操作的过程。 （1）图像增强：使用多种方法去除噪声，增强显示图像整体或突出图像中的特定地物的信息，使图像更容易理解、解释和判读。例：例如灰度拉伸、平滑、锐
化、彩色合成、主成分(K-L)变换、K-T变换、代数运算、图像融合 （2）图像校正：图像校正也称图像恢复、图像复原，主要是对传感器或环境造成的退化图像进行模糊消除、噪声滤除、几何失真或非线性校正。例：辐射校正、几何纠正 （3）信息提取：根据地物光谱特征和几何特征，确定不同地物信息的提取规则。在此基础上，利用该规则从校正后的遥感数据中提取各种有用的地物信息。例：图像分割、分类 第二章图像变换 名称解释 1、辐射分辨率（P17）：指传感器对光谱信号强弱的敏感程度、区分能力。 2、量化（P23）：量化是将像素灰度值转换成整数灰度级的过程。 3、元数据（P26）：元数据是关于图像数据特征的表述，是关于数据的数据。描述了与图像获取有关的参数和获取后所进行的后处理。 简答题 1、什么是图像的采样和量化？量化级别有什么意义？不同的采样和量化对图像的影响是什么？（P23-24） 答： 2、什么是传感器的空间分辨率？通常用来表示空间分辨率的指标有哪些？（P154） 答：空间分辨率，指图像上能够详细区分的最小单元的尺寸或大小。 有三个：像素。解像率和视场角。 像素：指单个像元所对应的地面面积的大小。解像率，对于摄影成像系统而言，影像最小单元常通过1mm间隔内包含的线对数确定、视场角：指遥感器内单个探测元件的受光角度或观测视野。 3、传感器分辨率的主要指标有哪些，各有什么意义？（P17-20） 答：传感器的分辨率指标有四个：辐射分辨率、普分辨率、空间分辨率和时间分辨率。 （1）谱分辨率指传感器记录的电磁波谱的波长范围和数量（2）空间分辨率，指图像上能够详细区分的最小单元的尺寸或大小。（3）辐射分辨率指传感器区分所接收到的电磁波辐射强度差异的能力。（4）时间分辨率是指传感器对同一目标进行重复探测时，相邻两次探测的最小时间间隔。 论述题 1、根据传感器的空间分辨率不同，遥感图像可划分为哪些类型？各自的特点和应用领域是什么？（P19） 答：分为三种：高空间分辨率图像、中空间分辨率图像、低空间分辨率图像。（1）高空间分辨率图像：小于10米，常用的传感器有SPOT，快鸟和IKONOS 等。这些往往具有较高的重访周期(数天)，能够反映明确的地物几何信息，适用于对特定地区进行定点监测，当前主要应用于数字城市和工程制图。 （2）中空间分辨率图像：10-100米，如：ASTER、TM、ETM+等。重访周期为
一、图像的预处理技术 图像处理按输入结果可以分为两类，即输入输出都是一副图像和输入一张图像输出不再是图像的数据。图像处理是个很广泛的概念，有时候我们仅仅需要对一幅图像做一些简单的处理，即按照我们的需求将它加工称我们想要得效果的图像，比如图像的降噪和增强、灰度变换等等。更多时候我们想要从一幅图像中获取更高级的结果，比如图像中的目标检测与识别。如果我们将输出图像中更高级的结果视为目的的话，那么我们可以把输入输出都是一幅图像看作是整个处理流程中的预处理。下面我们将谈到一些重要的预处理技术。 （一）图像增强与去噪 图像的增强是一个主观的结果，原来的图像按照我们的需求被处理成我们想要的效果，比如说模糊、锐化、灰度变换等等。图像的去噪则是尽可能让图像恢复到被噪声污染前的样子。衡量标准是可以度量的。不管是图像的增强与去噪，都是基于滤波操作的。 1．滤波器的设计方法 滤波操作是图像处理的一个基本操作，滤波又可分为空间滤波和频域滤波。空间滤波是用一个空间模板在图像每个像素点处进行卷积，卷积的结果就是滤波后的图像。频域滤波则是在频率域看待一幅图像，使用快速傅里叶变换将图像变换到频域，得到图像的频谱。我们可以在频域用函数来保留或减弱/去除相应频率分量，再变换回空间域，得到频域滤波的结果。而空间滤波和频域滤波有着一定的联系。频域滤波也可以指导空间模板的设计，卷积定理是二者连接的桥梁。 （1）频域滤波 使用二维离散傅里叶变换（DFT ）变换到频域： ∑∑-=+--==10)//(210),(),(N y N vy M ux i M x e y x f v u F π 使用二维离散傅里叶反变换（IDFT ）变换到空间域： ∑∑-=-=+=1010)//(2),(1),(M u N v N vy M ux i e v u F MN y x f π 在实际应用中，由于该过程时间复杂度过高，会使用快速傅里叶变换（FFT ）来加速这个过程。现在我们可以在频域的角度看待这些图像了。必须了解的是，图像中的细节即灰度变化剧烈的地方对应着高频分量，图像中平坦变化较少的地方对应着低频分量。图像中的周期性图案/噪声对应着某一个频率区域，那么在频域使用合适的滤波器就能去除相应的频率分量，再使用傅里叶反变换就能看到实际想要的结果。 不同的是，在频域的滤波器不再是做卷积，而是做乘积，因为做乘法的目的在于控制频