数字图像处理不同统计特征之间有什么关系？ 数字图像处理 对比度

数字图像处理的问题 首先分析师什么原因造成图像的质量问题，光强，色彩，颗粒？然后对症下药，或者灰度修正，或者平滑，或者锐化，或者伪彩色增强。提取目标的话，先对图像进行滤波去噪，然后分割，再进行利用特征提取。适当可以运用腐蚀膨胀等方法对图像进行进一步处理。灰度图像的对比度公式是什么？具体是如何计算的请举例！谢谢：在计算机图形学与图像处理中，数字图像的灰度是进行图像识别与处理的基础。我们往往需要先读取数字图像的灰度。摄像中的图像处理对比度是什么？ 图像处理(image processing)，用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值称为灰度值。图像处理技术的一般包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。常见的系统有康耐视系统、图智能系统等，目前是正在逐渐兴起的技术。在图像处理中，常见的颜色模型包括HSB（色相、饱和度、亮度）、RGB（红色、绿色、蓝色）、CMYK（青色、品红、黄色、黑色）和CIE等，因此，相应的颜色模式也就有RGB、CMYK、Lab等。在HSB颜色模型中，色相、饱和度、对比度是对图像属性的基本描述。图像处理中亮度、对比度、饱和度、色温、曲线等调整的基础算法是如何实现的？ 诸如 Lightroom、Photoshop 等图像处理软件中，都有这些基本的图像调整功能。这些功能在算法上是怎么实现…数字图像处理的基本算法及要解决的主要问题 图像处理，是对图像进行分析、加工、和处理，使其满足视觉、心理以及其他要求的技术。图像处理是信号处理在图像域上的一个应用。目前大多数的图像是以数字形式存储，因而图像处理很多情况下指数字图像处理。此外，基于光学理论的处理方法依然占有重要的地位。图像处理是信号处理的子类，另外与计算机科学、人工智能等领域也有密切的关系。传统的一维信号处理的方法和概念很多仍然可以直接应用在图像处理上，比如降噪、量化等。然而，图像属于二维信号，和一维信号相比，它有自己特殊的一面，处理的方式和角度也有所不同。目录1 解决方案2 常用的信号处理技术o 2.1 从一维信号处理扩展来的技术和概念o 2.2 专用于二维（或更高维）的技术和概念3 典型问题4 应用5 相关相近领域6 参见解决方案几十年前，图像处理大多数由光学设备在模拟模式下进行。由于这些光学方法本身所具有的并行特性，至今他们仍然在很多应用领域占有核心地位，例如 全息摄影。但是由于计算机速度的大幅度提高，这些技术正在迅速的被数字图像处理方法所替代。从通常意义上讲，数字图像处理技术更加普适、可靠和准确。比起模拟方法，它们也更容易实现。专用的硬件被用于数字。数字图像处理中，灰度的指数变换和对数变换分别有什么有 根据图像曲线来看两者差别不大，具百体差别主要在对数变换变化的灰度值范围较大，可以压缩像素值跨度度大的图像，而且不同的变化走向需要对数和反对数变换两组变换才能完成，幂律变换只需要一个公式即可通用实现这个功能，只回要变化伽马值就可以，而且伽马等于答1时变换变成了恒等变换。参见《数字图像处理》冈萨雷斯版。请问数字图像处理中的对比度是何含义？动态范围呢？ 简单的说，灰度是个绝对值，8位色的灰度就是从黑（0）到白（255）共有256个等级。这256个等级画在白纸条上很好理解，一边是涂黑的，一边是纸的原白，但在显示器上就有问题了。在显示器上，黑就是显示器完全不亮，这个简单。但白就不好定义了（究竟多亮算白？这在不同的显示器上（或者显示器亮度调节的不同）有不同的结果。假设有这样一台显示器，它最亮时（就是输入255时）能够达到1000W灯泡那么亮（这也是它的最高亮度了），那么它的动态范围就比最亮时只能达到500W灯泡亮度的显示器要大。所以对显示器来说，动态范围就是它能达到的最高亮度与全黑的比值（当然在这个范围内的亮度变化应该完全随信号线性变化）。动态范围主要是用来衡量受光者（如相机里的感光器件）与发光者（如显示器）的，并不用于已数字化的图片。因为无论感光器件有多高级，动态范围有多大，即使它接收的图像有足够大的亮度差（例如蓝天中的一片白云与近处岩石后面的阴影被摄入同一幅图像），只要它被数字化为8位图像，那么这幅图像仍然只有256级灰度。这也就是说，感光器件的质量水平不同（就是动态范围不同），它们提供的256级灰度反映的“实际的亮度差“是不一样的。从这一点而言，当然感光。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。

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