图像处理及图像处理的应用

发布时间:2021-07-25 23:51:56编辑:run阅读(303)

    什么是图像以及图像是如何存储的?

      形式最简单的图像(单通道,例如二值或单色,灰度或黑白图像)是一个二维函数f(x,y),即将坐标点映射为与点的强度/颜色有关的整数或实数。点称为像素或图像基本单位(图像元素)。一幅图可以有多个通道,对于彩色RGB图像,可以使用颜色表示三通道--红,绿,蓝。彩色RGB图像的像素点(x,y)可以表示为三元组.

      为了能够在计算机上描述图像,对于图像f(x,y),必须在空间和振幅两方面对其进行数字化。空间坐标(x,y)的数字化称为图像采样,振幅数字化称为灰度量化。在计算机中,通常将像素通道所对应的值表示为整数(0~255)或浮点数(0~1).可以将图像存储为不同类型(格式)的文件。每个文件通常包括元数据和多维数组的数据(例如,二值或灰度图像的二维数组,RGB和YUV彩色图像的三维数组),对于灰度图像,用“宽度X高度”二维数组的模式存储;对于RGB图像,则需要用“宽度X高度X3”三维数组的模式存储。


    什么是图像处理?

      图像处理是指在计算机上使用算法和代码自动处理,操控,分析和解释图像,广泛应用于诸多科学和领域,如电视,摄影,机器人,遥感,医学诊断和工业检验等。提取图像数据,用库函数的算法将数据转换为预处理,增强,复原,表示(描述符),分割,分类,检测和识别(对象),从而更好的分析,理解个解释数据。



    图像处理的应用?

      图像处理的典型应用包括医学/生物领域的应用(X射线,CT扫描),计算摄影,指纹认证,人脸识别等..



    图像处理流程?

      1.图像的获取与存储

      2.加载图像数据至内存并存盘。

      3.操作,增强和复原。(图像转换-采样和操作,如灰度化转换;图像质量增强-滤波,如图像由模糊变清晰;图像去噪,图像复原)

      4.图像分割。为了提取感兴趣的对象,需要对图像进行分割

      5.信息提取/表示。图像需以其他形式表示,如以下几项(1.某些可从图像中计算出来的人工标识的特征描述符-HOG描述符,经典图像处理。2.某些可自动从图像中学习的功能-在深度学习神经网络的隐藏层中学到权重和偏差值。)

      6.图像理解/图像解释。如以下(1.图像分类-图像是否包含人类对象。2.对象识别-在带边框的图像中查找物体-车/动物等的位置)

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