數(shù)字圖像處理課件

　　數(shù)字圖像處理(Digital Image Processing)又稱為計(jì)算機(jī)圖像處理，它是指將圖像信號轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號并利用計(jì)算機(jī)對其進(jìn)行處理的過程。下面是小編為你帶來的數(shù)字圖像處理課件 ，歡迎閱讀。

　　數(shù)字圖像處理

　　數(shù)字圖像處理(Digital Image Processing)是通過計(jì)算機(jī)對圖像進(jìn)行去除噪聲、增強(qiáng)、復(fù)原、分割、提取特征等處理的方法和技術(shù)。數(shù)字圖像處理的產(chǎn)生和迅速發(fā)展主要受三個因素的影響：一是計(jì)算機(jī)的發(fā)展;二是數(shù)學(xué)的發(fā)展(特別是離散數(shù)學(xué)理論的創(chuàng)立和完善);三是廣泛的農(nóng)牧業(yè)、林業(yè)、環(huán)境、軍事、工業(yè)和醫(yī)學(xué)等方面的應(yīng)用需求的增長。

　　主要目的

　　一般來講，對圖像進(jìn)行處理(或加工、分析)的主要目的有三個方面：

　　(1)提高圖像的視感質(zhì)量，如進(jìn)行圖像的亮度、彩色變換，增強(qiáng)、抑制某些成分，對圖像進(jìn)行幾何變換等，以改善圖像的質(zhì)量。

　　(2)提取圖像中所包含的某些特征或特殊信息，這些被提取的特征或信息往往為計(jì)算機(jī)分析圖像提供便利。提取特征或信息的過程是模式識別或計(jì)算機(jī)視覺的預(yù)處理。提取的特征可以包括很多方面，如頻域特征、灰度或顏色特征、邊界特征、區(qū)域特征、紋理特征、形狀特征、拓?fù)涮卣骱完P(guān)系結(jié)構(gòu)等。

　　(3)圖像數(shù)據(jù)的變換、編碼和壓縮，以便于圖像的存儲和傳輸。不管是何種目的的圖像處理，都需要由計(jì)算機(jī)和圖像專用設(shè)備組成的圖像處理系統(tǒng)對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行輸入、加工和輸出。

　　常用方法

　　數(shù)字圖像處理常用方法有以下幾個方面：

　　1)圖像變換：由于圖像陣列很大，直接在空間域中進(jìn)行處理，涉及計(jì)算量很大。因此，往往采用各種圖像變換的方法，如傅立葉變換、沃爾什變換、離散余弦變換等間接處理技術(shù)，將空間域的處理轉(zhuǎn)換為變換域處理，不僅可減少計(jì)算量，而且可獲得更有效的處理(如傅立葉變換可在頻域中進(jìn)行數(shù)字濾波處理)。新興研究的小波變換在時域和頻域中都具有良好的局部化特性，它在圖像處理中也有著廣泛而有效的應(yīng)用。

　　2)圖像編碼壓縮：圖像編碼壓縮技術(shù)可減少描述圖像的數(shù)據(jù)量(即比特?cái)?shù))，以便節(jié)省圖像傳輸、處理時間和減少所占用的存儲器容量。壓縮可以在不失真的前提下獲得，也可以在允許的失真條件下進(jìn)行。編碼是壓縮技術(shù)中最重要的方法，它在圖像處理技術(shù)中是發(fā)展最早且比較成熟的技術(shù)。

　　3)圖像增強(qiáng)和復(fù)原：圖像增強(qiáng)和復(fù)原的目的是為了提高圖像的質(zhì)量，如去除噪聲，提高圖像的清晰度等。圖像增強(qiáng)不考慮圖像降質(zhì)的原因，突出圖像中所感興趣的部分。如強(qiáng)化圖像高頻分量，可使圖像中物體輪廓清晰，細(xì)節(jié)明顯;如強(qiáng)化低頻分量可減少圖像中噪聲影響。圖像復(fù)原要求對圖像降質(zhì)的原因有一定的了解，一般講應(yīng)根據(jù)降質(zhì)過程建立“降質(zhì)模型”，再采用某種濾波方法，恢復(fù)或重建原來的圖像。

　　4)圖像分割：圖像分割是數(shù)字圖像處理中的關(guān)鍵技術(shù)之一。圖像分割是將圖像中有意義的特征部分提取出來，其有意義的特征有圖像中的邊緣、區(qū)域等，這是進(jìn)一步進(jìn)行圖像識別、分析和理解的基礎(chǔ)。雖然已研究出不少邊緣提取、區(qū)域分割的方法，但還沒有一種普遍適用于各種圖像的有效方法。因此，對圖像分割的研究還在不斷深入之中，是圖像處理中研究的熱點(diǎn)之一。

　　5)圖像描述：圖像描述是圖像識別和理解的必要前提。作為最簡單的二值圖像可采用其幾何特性描述物體的特性，一般圖像的描述方法采用二維形狀描述，它有邊界描述和區(qū)域描述兩類方法。對于特殊的紋理圖像可采用二維紋理特征描述。隨著圖像處理研究的深入發(fā)展，已經(jīng)開始進(jìn)行三維物體描述的研究，提出了體積描述、表面描述、廣義圓柱體描述等方法。

　　6)圖像分類(識別)：圖像分類(識別)屬于模式識別的范疇，其主要內(nèi)容是圖像經(jīng)過某些預(yù)處理(增強(qiáng)、復(fù)原、壓縮)后，進(jìn)行圖像分割和特征提取，從而進(jìn)行判決分類。圖像分類常采用經(jīng)典的模式識別方法，有統(tǒng)計(jì)模式分類和句法(結(jié)構(gòu))模式分類，近年來新發(fā)展起來的模糊模式識別和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式分類在圖像識別中也越來越受到重視。

　　應(yīng)用工具

　　數(shù)字圖像處理的工具可分為三大類：

　　第一類包括各種正交變換和圖像濾波等方法，其共同點(diǎn)是將圖像變換到其它域(如頻域)中進(jìn)行處理(如濾波)后，再變換到原來的空間(域)中。

　　第二類方法是直接在空間域中處理圖像，它包括各種統(tǒng)計(jì)方法、微分方法及其它數(shù)學(xué)方法。

　　第三類是數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運(yùn)算，它不同于常用的頻域和空域的方法，是建立在積分幾何和隨機(jī)集合論的基礎(chǔ)上的運(yùn)算。

　　由于被處理圖像的數(shù)據(jù)量非常大且許多運(yùn)算在本質(zhì)上是并行的，所以圖像并行處理結(jié)構(gòu)和圖像并行處理算法也是圖像處理中的主要研究方向。

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