数字图像处理的基本原理 数字图像处理 原理

数字图像处理 clc；clear；close all；img=imread('1.png')；imgfil=imfilter(img，fspecial('gaussian'，5，5))；高斯低通滤波imgcom=imcomplement(imgfil)；求补subplot(221)，imshow(img)，title('原图')；subplot(222)，imshow(imgfil)，title('滤波图像')；subplot(223)，imshow(imgcom)，title('滤波图像求补')；数字图像处理求图像的频谱图：原理和方法(fft) 是否可以解释公式和原理 数字图像，是以二维数字组形式表示的图像，其数字单元为像元，数字图像的恰当应用通常需要数字图像与看到的现象之间关系的知识，也就是几何和光度学或者传感器校准，数字图像处理领域就是研究它们的变换算法。数字图像处理的基本概念 (一)数字图像数字图像，又称数字化图像，是一种以二维数组(矩阵)形式表示的图像。该数组由对连续变化的空间图像作等间距抽样所产生的抽样点—像元(像素)组成，抽样点的间距取决于图像的分辨率或服从有关的抽样定律抽样点(像元)的量值，通常为抽样区间内连续变化之量物的均值化量值，一般称作亮度值或灰度值，它们的最大、最小值区间代表该数字图像的动态范围。数字图像的物理含义取决于抽样对象的性质。对于遥感数字图像，就是相应成像区域内地物电磁辐射强度的二维分布。在数字图像中，像元是最基本的构成单元。每一个像元的位置可由行、列(x，y)坐标确定；亮度值(z)通常以0(黑)到255(白)为取值范围。因此，任何一幅数字图像都可以通过X、Y、Z的三维坐标系表示出。例如，陆地卫星的MSS图像(图4-8)，便可看作x=2340(行)，y=3240(列)，z=0-255的三维坐标系。TM、HRV等亦然，只是行、列数不同而已。图4-8 陆地卫星MSS数字图像的构成原理数字图像可以有各种不同的来源：大多数卫星遥感，如MSS、TM、HRV、AVERR等等，地面景像的遥感信息都直接记录在数字磁带上，有关的接收系统(遥感卫星地面站、气象卫星接收站等)均可提供相应的计算机兼容数字磁带(CCT)及其记录格式。应用人员只要按记录。数字图像处理基础 数字图像处理(Digital Image Processing)学习数字图像处理在工程领域被广泛应用，就所涉及的专业来说，计算机类和通信电子类有数字图像处理的具体专业的研究方向，由于在专业学习过程中，两类学科有很多交叉的地方，所以这两类学科所研究的东西有很多很多相似的地方，甚至研究同一个东西对于数字图像处理的数学基础先修课程，具体参考国内工科院校的计算机，通信，电子专业的本科所开设的课程就数字图像处理的研究热点和发展方向来说，对数学基础课程的要求更高了，建议加强概率论与数理统计，线性代数，矩阵论，随机过程的学习。除此之外，根据你的学习要求，必须注重对信号与系统，通信原理，DSP(数字信号处理)，计算机图形学，人工智能，模式识别，神经网络…等专业基础课的学习。要想学好数字图像处理，数学基础课可基本的专业基础课是必要的先修课程。这些非常重要的。这样可以么？最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：zhongcos第3章数字图像处理的基本原理主要内容：图像的数字化用计算机处理数字图像图像的空域处理图像的频域处理3.1图像的数字化一般的图像（模拟图像）不能直接用计算机来处理，必须首先转化为数字图像；把模拟图像分割成一个个称为像素的小区域，每个像素的亮度或灰度值用一个整数表示—图像的数字化。像素（抽样点）灰度、亮度等的分布数字化模拟图像图3.1图像的数字化数字图像数字化的含义：使模拟图像的灰度、亮度和色彩数据化.数字图像模拟图像（照片）18015图像数字化的步骤两个步骤：一是在空间坐标对图像离散化—图像采样；二是在幅度上离散化—灰度级量化(取整)。图像采样示意图例如，若图像分辨率为400*300(宽*高）水平采样400个点整幅图像被采样为400*300个像素垂直抽样300条3.1.1灰度值量化经过采样，模拟图像已在空间上离散化为像素，但抽样所得的像素值仍是连续量（非整数），必须将其化为正整数—灰度级的量化。若抽样点（像素）的连续浓淡值为Zi，Zi-1≤Zi，则Zi=qi，即Zi量化为整数qi，qI称为像素的灰度值，一般，灰度图像常量化为8位图像。灰度值量化示意—黑—灰—白色的连续变化的灰度量化为从0～255共256。数字图像处理原理与应用的内容提要 1.什么是图像？粗略地讲，图像是某一个二维或三维景物呈现在人们心目中的影像；确切地讲，图像是光辐射能量照在物体上，经过物体的反射或透射，或由发光物体本身发出的光能量，在人的视觉器官中所重现出的物体的视觉信息。2.数字图像：最小单位，两个特征（空间位置特征、属性特征）数字图像：用离散的数字表示的图像I=I（r，c）在计算机中用二维矩阵来表示。把图像按行与列分成m×n个网格，每个网格称为图像的一个像素。数字图像的最小单位是像素（像元）像素（像元）具有空间位置特征和属性特征【空间分辨率】：指在水平方向和垂直方向上共分为多少格（点），记为M×N。（同一幅图像，分辨率越高，图像质量越好）【灰度分辨率】：指象元亮度（灰度）层次的多少，常称为灰度级，记为2n，如28=256个灰度级。（颜色数越多，用以表示颜色的位数越长，图像颜色就越逼真。【空间频率】：图象明暗变化的快慢，空间频率高表征图象的细微变化(细节)，反之则表示图象中大的物体。本概念是图象处理中频域处理的基础。【数字图像的分类】：① 按亮度等级：二值图像和灰度图像（二值图像—灰度值仅有0和1组成）② 按色调：黑白图象和彩色图象（彩色图像每一点的灰度值有好几。在数字图像处理中 点运算是什么 点运算实际上是对图像的每个像素点的灰度值按一定的映射关系进行运算得到一副新图像的过程数字图像处理与DSP原理及应用有什么区别 一个是数字图像处理，主要是二维变换和图像相关的一些知识，比如滤波等等。dsp是数字信号处理，主要偏重信号处理理论。图像处理是数字信号的一部分，前者针对性强一点。数字图像处理中的膨胀原理是怎样的？ 1．图像细化的基本原理⑴ 图像形态学处理的概念数字图像处理中的形态学处理是指将数字形态学作为工具从图像中提取对于表达和描绘区域形状有用处的图像分量，比如边界、骨架以及凸壳，还包括用于预处理或后处理的形态学过滤、细化和修剪等.图像形态学处理中我们感兴趣的主要是二值图像.在二值图像中，所有黑色像素的集合是图像完整的形态学描述，二值图像的各个分量是Z2的元素.假定二值图像A和形态学处理的结构元素B是定义在笛卡儿网格上的集合，网格中值为1的点是集合的元素，当结构元素的原点移到点(x，y)时，记为Sxy，为简单起见，结构元素为3x3，且全都为1，在这种限制下，决定输出结果的是逻辑运算.⑵ 二值图像的逻辑运算逻辑运算尽管本质上很简单，但对于实现以形态学为基础额图像处理算法是一种有力的补充手段.在图像处理中用到的主要逻辑运算是：与、或和非（求补），它们可以互相组合形成其他逻辑运算.⑶ 膨胀和腐蚀膨胀和腐蚀这两种操作是形态学处理的基础，许多形态学算法都是以这两种运算为基础的.① 膨胀是以得到B的相对与它自身原点的映像并且由z对映像进行移位为基础的.A被B膨胀是所有位移z的集合，这样，和A至少有一个元素是重叠的.我们可以把上式改写为：结构元素B。数字图像处理原理与应用的目录 目录如下。第1章 概述1.1 图像处理基本原理1.2 图像处理应用1.3 人类视觉知觉1.4 图像处理系统的组成1.5 本书的结构1.6 与其他书的不同之处1.7 本章小结参考文献第2章 成像与表示2.1 概述2.2 成像2.3 采样与量化2.4 二值图像2.5 三维成像2.6 图像文件格式2.7 重点要点2.8 本章小结参考文献第3章 颜色和彩色影像3.1 概述3.2 色彩知觉3.3 色彩空间量化和最小可觉差（JND）3.4 色彩空间与变换3.5 颜色插值或去马赛克3.6 本章小结参考文献第4章 图像变换4.1 概述4.2 傅立叶变换4.3 离散余弦变换4.4 Walsh Hadamard变换4.5 Karhaunen-Loeve变换或主分量分析4.6 本章小结参考文献第5章 离散小波变换5.1 概述5.2 小波变换5.3 推广到二维信号5.4 DWT的提升实现5.5 基于提升的DWT的优点5.6 本章小结参考文献第6章 图像增强与复原6.1 概述6.2 图像增强与复原的区别6.3 空间图像增强技术6.4 基于直方图的对比增强6.5 图像增强的频域方案6.6 噪声建模6.7 图像复原6.8 图像处理的其他方法6.9 本章小结参考文献第7章 图像分割7.1 预处理7.2 边缘、线与点检测7.3 边缘检测7.4 图像阈值化技术7.5 区域生长7.6 用于分割。

#数字图像#图像像素#图像处理#二值图像#形态学