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數字圖像處理是指將圖像信號轉換成數字信號并利用計算機對其進行處理的過程。圖像處理最早出現于 20 世紀 50 年代，當時的電子計算機已經發展到一定水平，人們開始利用計算機來處理圖形和圖像信息。
數字圖像處理是指將圖像信號轉換成數字信號并利用計算機對其進行處理的過程。圖像處理最早出現于 20 世紀 50 年代，當時的電子計算機已經發展到一定水平，人們開始利用計算機來處理圖形和圖像信息。數字圖像處理作為一門學科大約形成于 20 世紀 60 年代初期。早期的圖像處理的目的是改善圖像的質量，它以人為對象，以改善人的視覺效果為目的。圖像處理中，輸入的是質量低的圖像，輸出的是改善質量后的圖像，常用的圖像處理方法有圖像增強、復原、編碼、壓縮等。
數字圖像處理是指將圖像信號轉換成數字信號并利用計算機對其進行處理的過程。圖像處理最早出現于 20 世紀 50 年代，當時的電子計算機已經發展到一定水平，人們開始利用計算機來處理圖形和圖像信息。數字圖像處理作為一門學科大約形成于 20 世紀 60 年代初期。早期的圖像處理的目的是改善圖像的質量，它以人為對象，以改善人的視覺效果為目的。圖像處理中，輸入的是質量低的圖像，輸出的是改善質量后的圖像，常用的圖像處理方法有圖像增強、復原、編碼、壓縮等。
數字圖像處理常用方法：
1 ）圖像變換：由于圖像陣列很大，直接在空間域中進行處理，涉及計算量很大。因此，往往采用各種圖像變換的方法，如傅立葉變換、沃爾什變換、離散余弦變換等間接處理技術，將空間域的處理轉換為變換域處理，不僅可減少計算量，而且可獲得更有效的處理（如傅立葉變換可在頻域中進行數字濾波處理）。目前新興研究的小波變換在時域和頻域中都具有良好的局部化特性，它在圖像處理中也有著廣泛而有效的應用。
2 ）圖像編碼壓縮：圖像編碼壓縮技術可減少描述圖像的數據量（即比特數），以便節省圖像傳輸、處理時間和減少所占用的存儲器容量。壓縮可以在不失真的前提下獲得，也可以在允許的失真條件下進行。編碼是壓縮技術中最重要的方法，它在圖像處理技術中是發展最早且比較成熟的技術。
3 ）圖像增強和復原：圖像增強和復原的目的是為了提高圖像的質量，如去除噪聲，提高圖像的清晰度等。圖像增強不考慮圖像降質的原因，突出圖像中所感興趣的部分。如強化圖像高頻分量，可使圖像中物體輪廓清晰，細節明顯；如強化低頻分量可減少圖像中噪聲影響。圖像復原要求對圖像降質的原因有一定的了解，一般講應根據降質過程建立“降質模型”，再采用某種濾波方法，恢復或重建原來的圖像。
4 ）圖像分割：圖像分割是數字圖像處理中的關鍵技術之一。圖像分割是將圖像中有意義的特征部分提取出來，其有意義的特征有圖像中的邊緣、區域等，這是進一步進行圖像識別、分析和理解的基礎。雖然目前已研究出不少邊緣提取、區域分割的方法，但還沒有一種普遍適用于各種圖像的有效方法。因此，對圖像分割的研究還在不斷深入之中，是目前圖像處理中研究的熱點之一。
5 ）圖像描述：圖像描述是圖像識別和理解的必要前提。作為最簡單的二值圖像可采用其幾何特性描述物體的特性，一般圖像的描述方法采用二維形狀描述，它有邊界描述和區域描述兩類方法。對于特殊的紋理圖像可采用二維紋理特征描述。隨著圖像處理研究的深入發展，已經開始進行三維物體描述的研究，提出了體積描述、表面描述、廣義圓柱體描述等方法。
6 ）圖像分類（識別）：圖像分類（識別）屬于模式識別的范疇，其主要內容是圖像經過某些預處理（增強、復原、壓縮）后，進行圖像分割和特征提取，從而進行判決分類。圖像分類常采用經典的模式識別方法，有統計模式分類和句法（結構）模式分類，近年來新發展起來的模糊模式識別和人工神經網絡模式分類在圖像識別中也越來越受到重視。
圖像的基本屬性
亮度：也稱為灰度，它是顏色的明暗變化，常用 0 ％～ 100 ％ （ 由黑到白 ） 表示。以下三幅圖是不同亮度對比。
亮度對圖像色彩的影響
對比度：是畫面黑與白的比值，也就是從黑到白的漸變層次。比值越大，從黑到白的漸變層次就越多，從而色彩表現越豐富。
對比度對圖像色彩表現的影響
直方圖：表示圖像中具有每種灰度級的象素的個數，反映圖像中每種灰度出現的頻率。圖像在計算機中的存儲形式，就像是有很多點組成一個矩陣，這些點按照行列整齊排列，每個點上的值就是圖像的灰度值，直方圖就是每種灰度在這個點矩陣中出現的次數。我們可以具體看一下下面兩個不同圖形的灰度直方圖：
直方圖均衡化
通過灰度變換將一幅圖像轉換為另一幅具有均衡直方圖的圖像，即在一定灰度范圍內具有相同的象素點數的圖像的過程。下面是直方圖均衡化前后的圖形變化以及直方圖變化：
圖像的加減運算
兩幅圖像的加減運算：對圖像進行加減運算，就是將圖像對應的存儲矩形點列上的灰度值進行加減運算。圖像相加可以將一幅圖像的內容加到另一幅圖像上，可以實現二次曝光，也可一對同一個場景的多幅圖像求平均值，這樣可以降低噪聲。圖像相減可以用于運動檢測或去除圖像中不需要的加性圖案。
圖像的加法示例：圖中運算為： （a）+（b）=（c）
abc
圖像的減法運算示例：圖中運算為 （a）-（b）=（c）
abc
圖像的噪聲
圖像的噪聲：就像對于聽覺而言，在打電話時對方說話我們有時候會聽到很嘈雜的噪聲，以至于聽不清楚對方在說什么。同樣的，對于圖像，原本我們可以很清晰的看到一幅圖像，但是有時候圖像上會有一些我們不需要的圖案，使我們無法很清楚的看清一幅圖，這就是圖像的噪聲。
常用的圖像去噪聲方法
常用的去噪方法：主要是采用濾波器對帶噪聲圖像進行濾波處理。
帶噪聲的圖算術平均濾波后的圖
中值濾波后的圖無噪聲圖
數字圖像處理技術的應用
隨著計算機技術的發展，圖像處理技術已經深入到我們生活中的方方面面，其中，在娛樂休閑上的應用已經深入人心。圖像處理技術在娛樂中的應用主要包括：電影特效制作、電腦電子游戲、數碼相機、視頻播放、數字電視等
電影特效制作：自從 20 世紀 60 年代以來，隨著電影中逐漸運用了計算機技術，一個全新的電影世界展現在人們面前，這也是一次電影的革命。越來越多的計算機制作的圖像被運用到了電影作品的制作中。其視覺效果的魅力有時已經大大超過了電影故事的本身。如今，我們已經很難發現在一部電影中沒有任何的計算機數碼元素。
電腦電子游戲：電腦電子游戲的畫面，是近年來電子游戲發展最快的部分之一。從 1996 年到現在，游戲畫面的進步簡直可以用突飛猛進來形容，隨著圖像處理技術的發展，眾多在幾年前無法想象的畫面在今天已經成為了平平常常的東西。
數碼相機：所謂數碼相機，是一種能夠進行拍攝，并通過內部處理把拍攝到的景物轉換成以數字格式存放圖像的特殊照相機。與普通相機不同，數碼相機并不使用膠片，而是使用固定的或者是可拆卸的半導體存儲器來保存獲取的圖像。數碼相機可以直接連接到計算機、電視機或者打印機上。在一定條件下，數碼相機還可以直接接到移動式電話機或者手持 PC 機上。由于圖像是內部處理的，所以使用者可以馬上檢查圖像是否正確，而且可以立刻打印出來或是通過電子郵件傳送出去。
視頻播放與數字電視：家庭影院中的 VCD ， DVD 播放器和數字電視中，大量使用了視頻編碼解碼等圖像處理技術，而視頻編碼解碼等圖像處理技術的發展，也推動了視頻播放與數字電視象高清晰，高畫質發展。
數字圖像處理專業如何快速入門
個人經驗是，科研就好比練武功，大概要分為招式，心決還有內功三方面：
1）招式：如果是快速入門的話，掌握招式是捷徑。比起從深奧的數學基礎開始學習，熟練應用一兩個實現圖像處理的軟件和算法可以比作招式。題主可以看一些例如image processing using MATLAB之類的書，這樣以實踐為主的體驗容易激發興趣。遇到一些術語不會，也可以當作黑箱，弄清楚I/O就好。
2）心法：再深入一點，就需要掌握一些圖像處理的理論基礎了：基礎從信號處理開始，比如Fourier系列變換，DCT，KLT（PCA）。再到visual，壓縮，傳輸，降噪，去模糊這些的基本知識和算法原理。還有向量空間內的處理的內容，比如稀疏模型，降維，inverse problem，各種filter，super resolution這些的原理。
3）內功：其實圖像處理歸根到底是數學。所以真正想成為高手，你需要數學分析，統計，隨機過程，linear algebra，函數分析這些知識，才算是吃透了。。.
介于問題是如何快速入門，那么從（1）出發是最快選擇，但是這樣很可能就把北冥神功練成吸心大發，把九陰真經練成白骨爪了。。.
圖像生成采集處理過程中都會不同程度的引入各種噪聲，因此會導致圖像的質量變差。從而影響對圖像的識別。所以必須要對圖像進行濾波，所以必須對圖像進行濾波。
LED視頻處理器又叫畫面處理器，圖像轉換器、視頻控制器、圖像處理器畫面轉換器、視頻格式轉換器獨立視頻源等。
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模擬圖像，又稱連續圖像，是指在二維坐標系中連續變化的圖像，即圖像的像點是無限稠密的，同時具有灰度值（即圖像從暗到亮的變化值）。
圖像噪聲在數字圖像處理技術中的重要性越來越明顯，如高放大倍數航片的判讀，X射線圖像系統中的噪聲去除等已經成為不可缺少的技術步驟。
數字圖像，又稱為數碼圖像或數位圖像，是二維圖像用有限數字數值像素的表示。數字圖像是由模擬圖像數字化得到的、以像素為基本元素的、可以用數字計算機或數字電路...
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2021-07-18 標簽：數字圖像處理 2.4萬 0
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