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在图像处理中有哪些算法?

发布时间:2019-07-07 10:11 来源:未知 编辑:admin

  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。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,可减少计算量,获得更有效的处理。它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。

  图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量,以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。

  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。

  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。

  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。

  图像分类属于模式识别的范畴,其主要内容是图像经过某些预处理(增强、复原、压缩)后,进行图像分割和特征提取,从而进行判决分类。

  图像处理主要应用在摄影及印刷、卫星图像处理、医学图像处理、面孔识别、特征识别、显微图像处理和汽车障碍识别等。

  数字图像处理技术源于20世纪20年代,当时通过海底电缆从英国伦敦到美国纽约传输了一幅照片,采用了数字压缩技术。

  数字图像处理技术可以帮助人们更客观、准确地认识世界,人的视觉系统可以帮助人类从外界获取3/4以上的信息,而图像、图形又是所有视觉信息的载体,尽管人眼的鉴别力很高,可以识别上千种颜色,

  但很多情况下,图像对于人眼来说是模糊的甚至是不可见的,通过图象增强技术,可以使模糊甚至不可见的图像变得清晰明亮。

  图像二值化是图像处理中十分常见且重要的操作,它是将灰度图像转换为二值图像或灰度图像的过程。二值化操作有很多种,例如一般二值化、翻转二值化、截断二值化、置零二值化、置零翻转二值化。

  直方图是图像处理中另一重要处理过程,它反映图像中不同像素值的统计信息。从这句话我们可以了解到直方图信息仅反映灰度统计信息,与像素具体位置没有关系。这一重要特性在许多识别类算法中直方图处理起到关键作用。

  模板运算是图像处理中使用频率相当高的一种运算,很多操作可以归结为模板运算,例如平滑处理,滤波处理以及边缘特征提取处理等。这里需要说明的是模板运算所使用的模板通常说来就是NXN的矩阵(N一般为奇数如3,5,7,...),如果这个矩阵是对称矩阵那么这个模板也称为卷积模板,如果不对称则是一般的运算模板。我们通常使用的模板一般都是卷积模板。如边缘提取中的Sobel算子模板。

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