数字图像处理 任 数字图像处理有哪些主要的应用

数字图像处理有哪些主要的应用 1、航天和航空方面 航天和航空技术方面的应用数字图像处理技术在航天和航空技术方面的应用，除了JPL对月球、火星照片的处理之外，另一方面的应用是在飞机遥感和卫星遥感。数字图像处理的发展趋势 数字图像处理（digital image processing）是用计算机对图像信息进行处理的一门技术，使利用计算机对图像进行各种处理的技术和方法。20世纪20年代，图像处理首次得到应用。20世纪60年代中期，随电子计算机的发展得到普遍应用。60年代末，图像处理技术不断完善，逐渐成为一个新兴的学科。利用数字图像处理主要是为了修改图形，改善图像质量，或是从图像中提起有效信息，还有利用数字图像处理可以对图像进行体积压缩，便于传输和保存。数字图像处理主要研究以下内容：傅立叶变换、小波变换等各种图像变换；对图像进行编码和压缩；采用各种方法对图像进行复原和增强；对图像进行分割、描述和识别等。随着技术的发展，数字图像处理主要应用于通讯技术、宇宙探索遥感技术和生物工程等领域。数字图像处理因易于实现非线性处理，处理程序和处理参数可变，故是一项通用性强，精度高，处理方法灵活，信息保存、传送可靠的图像处理技术。主要用于图像变换、量测、模式识别、模拟以及图像产生。广泛应用在遥感、宇宙观测、影像医学、通信、刑侦及多种工业领域。遥感影像数字图像处理的内容主要有：①图像恢复。即校正在成像、记录、传输或回放过程中引入的数据错误、噪声与畸变。在数字图像处理中什么是振铃现象 谢谢 振铃效应（Ringingeffect）是影响复原图像质量的众多因素之一，其典型表现是在图像灰度剧烈变化的临域出现类吉布斯（Gibbs）分布-(满足给定约束条件且熵最大的分布)的震荡。在图像盲复原中，振铃效应是一个不可忽视的问题，其严重降低了复原图像的质量，并且使得难于对复原图像进行后续处理。振铃效是由于在图像复原中选取了不适当的图像模型造成的；在图像盲复原中如果点扩散函数选择不准确也是引起复原结果产生振铃效应的另一个原因，特别是选用的点扩散函数尺寸大于真实点扩散函数尺寸时，振铃现象更为明显；振铃效应产生的直接原因是图像退化过程中信息量的丢失，尤其是高频信息的丢失。振铃效应对复原图像质量影响严重，众多学者对抑制振铃效应的方法进行了广泛研究，然而大多数图像复原方法在这一点上都有所不足，造成了复原过程中的振铃效应几乎不可避免，尤其对于有噪声存在的场合，它会混淆图像的高频特性，使得振铃效应带来的影响更加显著。幅频函数：对图像进行FFT变换，对变换后的结果去模后，其幅度就是频率的函数，该函数就是幅频函数。数字图像处理 问题一：根据直方图可以看出来原先处于中间灰度级的像素没了，而处于高灰度级的像素增加了，尤其是增加了一组灰度级为11的像素，说明密度大了，肿瘤有所恶化问题二：对于这个问题，也是恶化了，你可以看到四月份灰度级最高为10，而到了十二月，灰度级最高值编程了12，而且低灰度级部分没了，原来的灰度级为2的5000个像素点编程了0，而十二月份的灰度级为4的像素由200变为5250，也可以说明灰度级整体增高，肿瘤恶化，且比问题一恶化明显。数字图像处理的意义 图像处理主要和模式识别及图像理解系统的研究相联系，如文字识别、医学图像处理、遥感图像的处理等。（1）数字图像处理的信息大多是二维信息，处理信息量很大。如一幅256×256低分辨率黑白图像，要求约64kbit的数据量；对高分辨率彩色512×512图像，则要求768kbit数据量；如果要处理30帧/秒的电视图像序列，则每秒要求500kbit～22.5Mbit数据量。因此对计算机的计算速度、存储容量等要求较高。（2）数字图像处理占用的频带较宽。与语言信息相比，占用的频带要大几个数量级。如电视图像的带宽约5.6MHz，而语音带宽仅为4kHz左右。所以在成像、传输、存储、处理、显示等各个环节的实现上，技术难度较大，成本亦高，7a64e4b893e5b19e31333335333662这就对频带压缩技术提出了更高的要求。（3）数字图像中各个像素是不独立的，其相关性大。在图像画面上，经常有很多像素有相同或接近的灰度。就电视画面而言，同一行中相邻两个像素或相邻两行间的像素，其相关系数可达0.9以上，而相邻两帧之间的相关性比帧内相关性一般说还要大些。因此，图像处理中信息压缩的潜力很大。（4）由于图像是三维景物的二维投影，一幅图象本身不具备复现三维景物的全部几何信息的能力，很显然三维。数字图像处理的主要方法 数字图像e799bee5baa6e78988e69d8331333431356134处理的工具可分为三大类：第一类包括各种正交变换和图像滤波等方法，其共同点是将图像变换到其它域（如频域）中进行处理（如滤波）后，再变换到原来的空间（域）中。第二类方法是直接在空间域中处理图像，它包括各种统计方法、微分方法及其它数学方法。第三类是数学形态学运算，它不同于常用的频域和空域的方法，是建立在积分几何和随机集合论的基础上的运算。由于被处理图像的数据量非常大且许多运算在本质上是并行的，所以图像并行处理结构和图像并行处理算法也是图像处理中的主要研究方向。扩展资料1、数字图像处理包括内容：图像数字化；图像变换；图像增强；图像恢复；图像压缩编码；图像分割；图像分析与描述；图像的识别分类。2、数字图像处理系统包括部分：输入（采集）；存储；输出（显示）；通信；图像处理与分析。3、应用图像是人类获取和交换信息的主要来源，因 此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。随着人类活动范围的不断扩大，图像处理的应用领域也将随之不断扩大。主要应用于航天和航空、生物医学工程、通信 工程、工业和工程、军事公安、文化艺术、机器人视觉、视频和。数字图像处理将来有什么用啊？（请该专业人事回答，谢谢） 可以这样说，选择了数字图像处理这个研究方向作为终身的目标，天赋＋兴趣＋努力，你将拥有了开启未来最前沿，最富活力技术的钥匙。人类获取的信息80％以上来自于视觉，但。什么是数字图像处理 数字图像处理(DigitalImageProcessing)是通过计算机对图像进行去知除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。就是道利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应回用需求的行为。实质上是一段能够被计算机还原答显示和输出为一幅图像的数字码。数字图像处理包括哪些内容 数字图像处理的主要研究内容有哪些？并简要说明。主要研究内容有：图像增强、图像编码、图像复原、图像分割、图像分类和图像重建。图像增强用于改善图像视觉质量；图像复原是尽可能地恢复图像本来面目；图像编码是在保证图像质量的前提下压缩数据，使图像便于存储和传输；图像分割就是把图像按其灰度或集合特性分割成区域的过程；图像分类是在将图像经过某些预处理（压缩、增强和复原）后，再将图像中有用物体的特征进行分割，特征提取，进而进行分类；图像重建是指从数据到图像的。处理，即输入的是某种数据，而经过处理后得到的结果是图像。数字图像处理的主要优点 1.再现性好数字图像处理与模拟图像处理的根本不同在于，它不会因图像的存储、传输或复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化。只要图像在数字化时准确地表现了原稿，则数字图像处理过程始终能保持图像的再现。数组，这主要取决于图像数字化设备的能力。现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为16位甚至更高，这意味着图像的数字化精度可以达到满足任一应用需求。对计算机而言，不论数组大小，也不论每个像素的位数多少，其处理程序几乎是一样的。换言之，从原理上讲不论图像的精度有多高，处理总是能实现的，只要在处理时改变程序中的数组参数就可以了。回想一下图像的模拟处理，为了要把处理精度提高一个数量级，就要大幅度地改进处理装置，这在经济上是极不合算的。3．适用面宽图像可以来自多种信息源，它们可以是可见光图像，也可以是不可见的波谱图像（例如X射线图像、射线图像、超声波图像或红外图像等）。从图像反映的客观实体尺度看，可以小到电子显微镜图像，大到航空照片、遥感图像甚至天文望远镜图像。这些来自不同信息源的图像只要被变换为数字编码形式后，均是用二维数组表示的灰度图像（彩色图像也是由灰度图像组合成的，例如RGB图像由红、绿、蓝三。

#图像处理#灰度图像#图像像素#灰度直方图