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對圖像處理的認識（對圖像處理的認識,從圖像處理應用來看）

發(fā)布時間：2023-04-14 03:07:56 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 125

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本文目錄:

1、淺談對遙感數(shù)字圖像處理的理解、認識、想法、看法
2、圖像分類和圖像處理的區(qū)別
3、圖像處理能幫我們做什么
4、數(shù)字圖像處理的三個層次是什么？它們各自處理的對象和輸出的結(jié)果有什么不同

對圖像處理的認識（對圖像處理的認識,從圖像處理應用來看）

一、淺談對遙感數(shù)字圖像處理的理解、認識、想法、看法

理解：數(shù)字圖像處理（Digital Image Processing）又稱為計算機圖像處理，它是指將圖像信號轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號并利用數(shù)字圖像處理

計算機對其進行處理的過程。數(shù)字圖像處理最早出現(xiàn)于20世紀50年代，當時的電子計算機已經(jīng)發(fā)展到一定水平，人們開始利用計算機來處理圖形和圖像信息。數(shù)字圖像處理作為一門學科大約形成于20世紀60年代初期。早期的圖像處理的目的是改善圖像的質(zhì)量，它以人為對象，以改善人的視覺效果為目的。圖像處理中，輸入的是質(zhì)量低的圖像，輸出的是改善質(zhì)量后的圖像，常用的圖像處理方法有圖像增強、復原、編碼、壓縮等。首次獲得實際成功應用的是美國噴氣推進實驗室（JPL）。他們對航天探測器徘徊者7號在1964年發(fā)回的幾千張月球照片使用了圖像處理技術(shù)，如幾何校正、灰度變換、去除噪聲等方法進行處理，并考慮了太陽位置和月球環(huán)境的影響，由計算機成功地繪制出月球表面地圖，獲得了巨大的成功。隨后又對探測飛船發(fā)回的近十萬張照片進行更為復雜的圖像處理，以致獲得了月球的地形圖、彩色圖及全景鑲嵌圖，獲得了非凡的成果，為人類登月創(chuàng)舉奠定了堅實的基礎，也推動了數(shù)字圖像處理這門學科的誕生。在以后的數(shù)字圖像處理技術(shù)

宇航空間技術(shù)，如對火星、土星等星球的探測研究中，數(shù)字圖像處理技術(shù)都發(fā)揮了巨大的作用。數(shù)字圖像處理取得的另一個巨大成就是在醫(yī)學上獲得的成果。1972年英國EMI公司工程師Housfield發(fā)明了用于頭顱診斷的X射線計算機斷層攝影裝置，也就是我們通常所說的CT（Computer Tomograph）。CT的基本方法是根據(jù)人的頭部截面的投影，經(jīng)計算機處理來重建截面圖像，稱為圖像重建。1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT裝置，獲得了人體各個部位鮮明清晰的斷層圖像。1979年，這項無損傷診斷技術(shù)獲得了諾貝爾獎，說明它對人類作出了劃時代的貢獻。與此同時，圖像處理技術(shù)在許多應用領(lǐng)域受到廣泛重視并取得了重大的開拓性成就，屬于這些領(lǐng)域的有航空航天、生物醫(yī)學工程、工業(yè)檢測、機器人視覺、公安司法、軍事制導、文化藝術(shù)等，使圖像處理成為一門引人注目、前景遠大的新型學科。隨著圖像處理技術(shù)的深入發(fā)展，從70年代中期開始，隨著計算機技術(shù)和人工智能、思維科學研究的迅速發(fā)展，數(shù)字圖像處理向更高、更深層次發(fā)展。人們已開始研究如何用計算機系統(tǒng)解釋圖像，實現(xiàn)類似人類視覺系統(tǒng)理解外部世界，這被稱為圖像理解或計算機視覺。很多國家，特別是發(fā)達國家投入更多的人力、物力到這項研究，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Marr提出的視覺計算理論，這個理論成為計算機視覺領(lǐng)域其后十多年的主導思想。圖像理解雖然在理論方法研究上已取得不小的進展，但它本身是一個比較難的研究領(lǐng)域，存在不少困難，因人類本身對自己的視覺過程還了解甚少，因此計算機視覺是一個有待人們進一步探索的新領(lǐng)域。

想法：數(shù)字圖像處理主要研究的內(nèi)容有以下幾個方面： 1) 圖像變換由于圖像陣列很大，直接在空間域中進行處理，涉及計算量很大。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行數(shù)字濾波處理）。目前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（即比特數(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) 圖像增強和復原圖像增強和復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。如強化圖像高頻分量，可使圖像中物體輪廓清晰，細節(jié)明顯；如強化低頻分量可減少圖像中噪聲影響。圖像復原要求對圖像降質(zhì)的原因有一定的了解，一般講應根據(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，這是進一步進行圖像識別、分析和理解的基礎。雖然目前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，是目前圖像處理中研究的熱點之一。 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)過某些預處理（增強、復原、壓縮）后，進行圖像分割和特征提取，從而進行判決分類。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)絡模式分類在圖像識別中也越來越受到重視。

1）圖像變換：由于圖像陣列很大，直接在空間域中進行處理，涉及計算量很大。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行數(shù)字濾波處理）。目前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（即比特數(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 ）圖像增強和復原：圖像增強和復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。如強化圖像高頻分量，可使圖像中物體輪廓清晰，細節(jié)明顯；如強化低頻分量可減少圖像中噪聲影響。圖像復原要求對圖像降質(zhì)的原因有一定的了解，一般講應根據(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，這是進一步進行圖像識別、分析和理解的基礎。雖然目前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，是目前圖像處理中研究的熱點之一。 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)過某些預處理（增強、復原、壓縮）后，進行圖像分割和特征提取，從而進行判決分類。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)絡模式分類在圖像識別中也越來越受到重視。

看法：

二、圖像分類和圖像處理的區(qū)別

主要內(nèi)容：

圖像處理

圖像分類

一、圖像處理

1 圖像的起源

1.1 圖像是什么

圖像是人類視覺的基礎，是自然景物的客觀反映，是人類認識世界和人類本身的重要源泉。

“圖”是物體反射或透射光的分布。

“像“是人的視覺系統(tǒng)所接受的圖在人腦中所形版的印象或認識，照片、繪畫、剪貼畫、地圖、書法作品、手寫漢學、傳真、衛(wèi)星云圖、影視畫面、X光片、腦電圖、心電圖等都是圖像?！γ? 數(shù)字圖像處理：機械工業(yè)出版社，2014年。

1.2 模擬圖像和數(shù)字圖像

圖像起源于1826年前后法國科學家Joseph Nicéphore Niépce發(fā)明的第一張可永久保存的照片，屬于模擬圖像。模擬圖像又稱連續(xù)圖像，它通過某種物理量（如光、電等）的強弱變化來記錄圖像亮度信息，所以是連續(xù)變換的。模擬信號的特點是容易受干擾，如今已經(jīng)基本全面被數(shù)字圖像替代。

在第一次世界大戰(zhàn)后，1921年美國科學家發(fā)明了Bartlane System，并從倫敦傳到紐約傳輸了第一幅數(shù)字圖像，其亮度用離散數(shù)值表示，將圖片編碼成5個灰度級，如下圖所示，通過海底電纜進行傳輸。在發(fā)送端圖片被編碼并使用打孔帶記錄，通過系統(tǒng)傳輸后在接收方使用特殊的打印機恢復成圖像。

1950年左右，計算機被發(fā)明，數(shù)字圖像處理學科正式誕生。

模擬圖像和數(shù)字圖像的對比，我們可以看一下：

2 數(shù)字圖像的表示

2.1 位數(shù)

計算機采用0/1編碼的系統(tǒng)，數(shù)字圖像也是利用0/1來記錄信息，我們平常接觸的圖像都是8位數(shù)圖像，包含0～255灰度，其中0，代表最黑，1，表示最白。

人眼對灰度更敏感一些，在16位到32位之間。

二、圖像的分類

二值圖像：

一幅二值圖像的二維矩陣僅由0、1兩個值構(gòu)成，“0”代表黑色，“1”代白色。由于每一像素（矩陣中每一元素）取值僅有0、1兩種可能，所以計算機中二值圖像的數(shù)據(jù)類型通常為1個二進制位。二值圖像通常用于文字、線條圖的掃描識別（OCR）和掩膜圖像的存儲。

灰度圖：

每個像素只有一個采樣顏色的圖像，這類圖像通常顯示為從最暗黑色到最亮的白色的灰度，盡管理論上這個采樣可以任何顏色的不同深淺，甚至可以是不同亮度上的不同顏色?；叶葓D像與黑白圖像不同，在計算機圖像領(lǐng)域中黑白圖像只有黑色與白色兩種顏色；但是，灰度圖像在黑色與白色之間還有許多級的顏色深度。灰度圖像經(jīng)常是在單個電磁波頻譜如可見光內(nèi)測量每個像素的亮度得到的，用于顯示的灰度圖像通常用每個采樣像素8位的非線性尺度來保存，這樣可以有256級灰度（如果用16位，則有65536級）。

彩色圖：

每個像素通常是由紅（R）、綠（G）、藍（B）三個分量來表示的，分量介于（0，255）。RGB圖像與索引圖像一樣都可以用來表示彩色圖像。與索引圖像一樣，它分別用紅（R）、綠（G）、藍（B）三原色的組合來表示每個像素的顏色。但與索引圖像不同的是，RGB圖像每一個像素的顏色值（由RGB三原色表示）直接存放在圖像矩陣中，由于每一像素的顏色需由R、G、B三個分量來表示，M、N分別表示圖像的行列數(shù)，三個M x N的二維矩陣分別表示各個像素的R、G、B三個顏色分量。RGB圖像的數(shù)據(jù)類型一般為8位無符號整形，通常用于表示和存放真彩色圖像。

三、圖像處理能幫我們做什么

通常我們拍下的照片后，會受到相機性能的限制而不能滿足我們對照片的效果要求，這時就會通過圖像處理軟件來實現(xiàn)一些彌補照片缺陷的功能，那么圖像處理軟件能幫我們做什么呢，以下詳解。

方法/步驟

美化圖片，可以將圖片的光線、色澤調(diào)節(jié)到最好的樣子。

人像美容，可以美白、調(diào)節(jié)光線、修眉毛等。

拼圖，可以幫助我們將很多喜歡的圖片整合在一張圖片上，做成照片墻來使用。

動畫功能，可以增加多張圖片高速翻動形成的GIF動畫效果，或添加一些動畫效果在圖片上。

四、數(shù)字圖像處理的三個層次是什么？它們各自處理的對象和輸出的結(jié)果有什么不同

數(shù)字圖像處理分為三個層次：

低級圖像處理、

中級圖像處理和高級圖像處理。

（1）低級圖像處理內(nèi)容：主要對圖象進行各種加工以改善圖象的視覺效果、或突出有用信息，并為自動識別打基礎，或通過編碼以減少對其所需存儲空間、傳輸時間或傳輸帶寬的要求。