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數字圖像編程入門

發布時間: 2022-11-29 23:42:07

① 零基礎入行圖像演算法工程師需要學習哪些課程

零基礎入行 圖像演算法工程師課程(只說課程):
1 計算機方面:《c語言》,《數據結構》
2 演算法理論方面:《高等數學》《概率論》《矩陣論》或《線性代數》 《最優化方法》 《模式識別》 《數字圖像處理》《matlab圖像處理與模式識別》等
另外:學習圖像,最好先從matlab或者python入門,然後再用c。
以上就夠了,電子書網上應該能搜索到。

② 數字圖像處理的基本步驟

1、圖像獲取是數字圖像處理的第一步處理。圖像獲取與給出一幅數字形式的圖像一樣簡單。通常,圖像獲取階段包括圖像預處理,譬如圖像縮放。

2、圖像增強是對一幅圖像進行操作,使其結果在特定應用中比原始圖像更適合進行處理。“特定”一詞很重要,因為增強技術建立在面向問題的基礎上,例如,對增強X射線圖像十分有用的方法,對增強電磁波譜中紅外波段獲取的衛星圖像可能就不是好方法。不存在圖像增強方法的通用理論,圖像增強方法多種多樣,特殊情況特殊對待。

3、圖像復原也是改進圖像外觀的處理領域。與圖像增強不同,圖像增強是主觀的,而圖像復原是客觀的;復原技術傾向於以圖像退化的數學或概率模型為基礎。而增強以什麼是好的增強效果這種主觀偏愛為基礎。

4、彩色圖像處理,第6章涵蓋許多彩色模型和數字域彩色處理的基本概念。彩色也是圖像中提取感興趣區域的基礎。

5、小波是以不同解析度來描述圖像的基礎。本書中為圖像數據壓縮和金字塔表示使用了小波,此時圖像被成功地細分為較小的區域。

6、壓縮指的是減少圖像存儲量或降低圖像帶寬的處理。互聯網是以大量的圖片內容為特徵的,例如,jpg文件擴展名用於jpeg的圖像壓縮標准。jpeg格式的圖像可以用最少的磁碟空間得到較好的圖像質量。

7、形態學處理涉及提取圖像成分的工具,這些成分在表示和描述形狀方面很有用。這一章的內容將從輸出圖像處理到輸出圖像屬性處理的轉換開始。

8、分割過程將一幅圖像劃分為其組成部分或目標。通常,自動分割是數字圖像處理中最困難的任務之一。成功地把目標逐一分割出來是一個艱難的分割過程。通常,分割越准確,識別越成功。

9、表示與描述,選擇一種表示僅是把原始數據轉換為適合計算機進行後續處理的形式的一部分。為描述數據以使感興趣的特徵更加明顯,必須確定一種方法。描述又稱為特徵選擇,它涉及提取特徵,可得到某些感興趣的定量信息,或是區分一組目標與其他目標的基礎。

10、目標識別,是基於目標的描述給該目標賦予標志(如“車輛”)的過程。

關於數字圖像處理的基本步驟,青藤小編就和您分享到這里了。如果您對頁面排版、網站設計、圖形處理等有濃厚的興趣,希望這篇文章可以對您有所幫助。如果您還想了解更多關於平面設計的素材及技巧等內容,可以點擊本站的其他文章進行學習。

③ 數字圖像處理的基本概念

(一)數字圖像

數字圖像,又稱數字化圖像,是一種以二維數組(矩陣)形式表示的圖像。該數組由對連續變化的空間圖像作等間距抽樣所產生的抽樣點——像元(像素)組成,抽樣點的間距取決於圖像的解析度或服從有關的抽樣定律抽樣點(像元)的量值,通常為抽樣區間內連續變化之量物的均值化量值,一般稱作亮度值或灰度值,它們的最大、最小值區間代表該數字圖像的動態范圍。數字圖像的物理含義取決於抽樣對象的性質。對於遙感數字圖像,就是相應成像區域內地物電磁輻射強度的二維分布。

在數字圖像中,像元是最基本的構成單元。每一個像元的位置可由行、列(x,y)坐標確定;亮度值(z)通常以0(黑)到255(白)為取值范圍。因此,任何一幅數字圖像都可以通過X、Y、Z的三維坐標系表示出。例如,陸地衛星的MSS圖像(圖4-8),便可看作x=2340(行),y=3240(列),z=0-255的三維坐標系。TM、HRV等亦然,只是行、列數不同而已。

圖4-8 陸地衛星MSS數字圖像的構成原理

數字圖像可以有各種不同的來源:大多數衛星遙感,如MSS、TM、HRV、AVERR等等,地面景像的遙感信息都直接記錄在數字磁帶上,有關的接收系統(遙感衛星地面站、氣象衛星接收站等)均可提供相應的計算機兼容數字磁帶(CCT)及其記錄格式。應用人員只要按記錄格式將CCT數據輸入計算機圖像處理系統,即可獲得數字圖像,並進行各種圖像處理;對於膠片影像,則可通過透射密度計、飛點掃描器、鼓形掃描器及攝像掃描器等,將影像密度轉換為數值,進而形成數字圖像;對於非遙感的地學圖件,如地形圖、地質圖、航磁圖、重力圖、化探元素異常圖等等,也可通過數字化儀,轉換為數字圖像。同一地區不同來源的數字圖像都可精確配准,並作復合處理。

與光學圖像相比,數字圖像量化等級高(256級)、失真度小、不同圖像的配准精度高、傳輸及儲存方便,尤為重要的是可由計算機進行各種靈活、可靠、有效的處理,使遙感圖像獲得更好的判讀、分析等應用效果。

(二)數字圖像處理

數字圖像以不同亮度值像元的行、列矩陣組織數據,其最基本的特點就是像元的空間坐標和亮度取值都被離散化了,即只能取有限的、確定的值。所以,離散和有限是數字圖像最基本的數學特徵。所謂數字圖像處理,就是依據數字圖像的這一數字特徵,構造各種數字模型和相應的演算法,由計算機進行運算(矩陣變換)處理,進而獲得更加有利於實際應用的輸出圖像及有關數據和資料。故數字圖像處理通常也稱為計算機增強處理。

數字圖像處理在演算法上基本可歸為兩類:一類為點處理,即施行圖像變換運算時只輸入圖像空間上一個像元點的值,逐點處理,直到所有點都處理完畢,如反差增強、比值增強等;另一類為鄰域處理,即為了產生一個新像元的輸出,需要輸入與該像元相鄰的若干個像元的數值。這類演算法一般用作空間特徵的處理,如各種濾波處理。點處理和鄰域處理有各自不同的適應面,在設計演算法時,需針對不同的處理對象和處理目標加以選擇。

遙感數字圖像處理,數據量一般很大,往往要同時針對一組數字圖像(多波段、多時相等)作多種處理,因此,需要依據遙感圖像所具有的波譜特徵、空間特徵和時間特性,按照不同的對象和要求構造各種不同的數學模型,設計出不同的演算法,不僅處理方法非常豐富,而且形成了自身的特色,已發展為一門專門的技術。根據處理目的和功能的不同,目前遙感數字圖像處理主要包括以下四方面的內容。

1.圖像恢復處理:旨在改正或補償成像過程中的輻射失真、幾何畸變、各種雜訊以及高頻信息的損失等。屬預處理范疇,一般包括輻射校正、幾何校正、數字放大、數字鑲嵌等。

2.圖像增強處理:對經過恢復處理的數據通過某種數學變換,擴大影像間的灰度差異,以突出目標信息或改善圖像的視覺效果,提高可解譯性。主要包括有反差增強、彩色增強、運算增強、濾波增強、變換增強等方法。

3.圖像復合處理:對同一地區各種不同來源的數字圖像按統一的地理坐標作空間配准疊合,以進行不同信息源之間的對比或綜合分析。通常也稱多元信息復合,既包括遙感與遙感信息的復合,也包括遙感與非遙感地學信息的復合。

4.圖像分類處理:對多重遙感數據,根據其像元在多維波譜空間的特徵(亮度值向量),按一定的統計決策標准,由計算機劃分和識別出不同的波譜集群類型,據以實現地質體的自動識別分類。有監督和非監督兩種分類方法。

遙感數字圖像處理的過程和各部分內容的關系如圖4-9。本節將從遙感地質應用的角度簡要介紹其中幾種常用的處理方法,有一些方法(如復合處理)將在有關的應用章節討論。

數字圖像處理既可在專用的圖像處理系統上進行,也可自編程序在通用計算機或微機上進行;處理結果既可列印成數符圖(圖4-10),也可以在彩色顯示器上作彩色顯示;既可以輸出單波段的黑白圖像,也可以輸出多波段合成或各種運算處理結果的彩色圖像(參見圖版③);既可以內拍或掃描到膠片上成像,也可以外攝翻拍成像;既可以直接形成成果圖件,給出各種統計數據,也可以再記錄到CCT上轉存……。總之,十分靈活、方便,比光學圖像處理有更強的適應性,越來越得到廣泛的應用。

圖4-9 遙感圖像數字處理基本流程

(三)數字圖像處理系統

遙感數字圖像處理不僅數據量大,而且數據傳輸頻繁,專業性強,因此,一般都要在專門的處理設備上進行。用以進行數字圖像處理的專門計算機設備及其功能軟體即稱之為數字圖像處理系統,通通由硬體系統和軟體系統兩大部分組成。

其中,硬體系統,按目前國內外的發展趨勢可分為大型的專用機系統(如目前國內使用的I2S公司的S600系統)和微機圖像處理系統兩類。一般情況下,它們都包括以下一些基本的部件(圖4-11):

1.主機:進行各種運算、預處理、統計分析和協調各種外圍設備運轉的控制中心,是最基本的設備。一般為速度快、內存大的計算機,如VAX-11、VAX-3600等。隨著微機的內存日漸擴大、運算速度越來越快,已可以用微機取代,如PC386、PC486及各種工作站等。

圖4-10 杭州三潭印月TM5波段數符圖

圖4-11 數字圖像處理系統基本結構示意圖

2.磁帶機和磁碟機:連結數字磁帶(CCT)和主機的數據傳輸裝置,既可以輸入CCT數據,也可以將中間處理和最終處理的結果再轉存記錄到CCT上;對於微機系統,圖像數據的傳輸一般用軟磁碟,但對大數據量的衛星CCT則需用具微機介面的磁帶機(如F880);

3.圖像處理機:數字圖像處理專用的核心設備,既具體承擔各種圖像處理功能,如圖像復原、幾何校正、增強和分類等各種變換處理等等,也是主機和各種輸出輸入設備的紐帶。就前者而言,它實際上是各種圖像處理軟體的硬體化。目前國內使用較多的M75圖像處理機即是,它可以快速處理顯示512×512或1024×1024的圖像;對於微機系統,則可以用圖像處理板(MVP-AT板)代替。

4.輸出設備:用作處理結果的監視分析(彩色監視器或彩顯)及記錄、成圖(包括寬行列印機、彩色噴墨列印機、繪圖儀、膠片記錄掃描儀等等)。

對於功能齊全的系統,除上述外,通常還包括有膠片影像的攝像或掃描數字化儀、圖形數字化儀等輸入設備。

軟體系統系指與硬體系統配套的用於圖像處理及操作實施的各種軟體。一般包括系統軟體和應用軟體兩部分。前者又包括操作系統和編譯系統,主要用於輸入指令、參數及與計算機「對話」;後者則是以某種語言編制的應用軟體,存於硬體系統的應用程序庫中,用戶可按研究任務採用對話方式或菜單方式,發出相應的指令使用這些程序,由主機作運算處理,獲得所需的結果。不同專業往往設計有各自的應用軟體系統,故國際上已涌現出各種各樣的軟體系統,如JPL的VICAR系統、LARSYS系統等等;目前微機上則普遍採用C語言編程,也已開發了一系列的微機圖像處理的應用軟體。

④ 數字圖像處理 數學基礎

數字圖像處理(Digital Image Processing)

學習數字圖像處理在工程領域被廣泛應用,就所涉及的專業來說,計算機類和通信電子類有數字圖像處理的具體專業的研究方向,由於在專業學習過程中,兩類學科有很多交叉的地方,所以這兩類學科所研究的東西有很多很多相似的地方,甚至研究同一個東西
對於數字圖像處理的數學基礎先修課程,具體參考國內工科院校的計算機,通信,電子專業的本科所開設的課程

就數字圖像處理的研究熱點和發展方向來說,對數學基礎課程的要求更高了,建議加強概率論與數理統計,線性代數,矩陣論,隨機過程的學習。

除此之外,根據你的學習要求,必須注重對信號與系統,通信原理,DSP(數字信號處理),計算機圖形學,人工智慧,模式識別,神經網路……等專業基礎課的學習。

要想學好數字圖像處理,數學基礎課可基本的專業基礎課是必要的先修課程。這些非常重要的。

⑤ 請過來人談談如何學好VC++數字圖像處理編程

數字圖像處理主要就是一些演算法,如果你已經入門VC的話,就可以做一些簡單的圖像處理演算法。推薦看一本圖像書《數字圖像處理基礎》朱虹著,將的很通俗易懂。

⑥ 求推薦圖像處理演算法方面的經典書籍

個人認為,真正的經典推薦清華大學出版社的《圖像處理、分析與機器視覺》,這本書由淺入深。數字圖像處理這本書很經典,但只能算是入門,講的更多是圖像處理的演算法和基本理論。而《圖像處理、分析與機器視覺》這本書涵蓋了圖像處理演算法、分析和實際的應用。圖像處理說白了是為了圖像特徵提取和分析,然後再到圖像識別等更高級的後續過程。國內大部分圖像處理演算法崗位其實更多是偏向應用方面,所以這本書能讓你對圖像處理行業整個情況更加了解,實用性更強!順便附上電子版,看對你有沒有幫助。h(去掉)ttps://p(去掉)an..com/s/184hg6h1(去掉)ST2Fqijr4FFFuRg 提取:qfid

⑦ 數字圖像處理:基礎

本文同時發布在我的個人博客上: https://dragon_boy.gitee.io

一幅圖像可定義為一個二維函數 , 和 是空間坐標,在任何一對空間坐標 處的幅值 稱為圖像在該點處的強度或灰度。當 時有限的離散數值時,我們稱該圖像為數字圖像。數字圖像處理就是指借用計算機處理數字圖像。數字圖像由有限數量的元素組成,每個元素都有一個特定的位置和幅值,這些元素稱為像素。

在不同亮度的邊界,我們往往會感受到不同的亮度。,即帶有毛邊的亮度模式。

感知區域的亮度並不簡單地取決於其強度,隨著背景變數,所觀察的物體的亮度看起來變暗了一些。

顧名思義。

這里只關注電磁波譜的可見光波段,可以分為6個主要區域:紫、藍、綠、黃、橘黃、紅。

人感受物體顏色由其反射光決定,物體吸收其它波長光的大部分能量。

沒有顏色的光被稱為單色光或無色光。單色光的唯一屬性是它的強度。因為感知單色光的強度從黑色到灰色的變化,最後到白色,灰度級一詞常用來表示單色光的強度。從黑到白的單色光的度量值范圍通常稱為灰度級,而單色圖像常稱為灰度圖像。

當一副圖像由物理過程產生時,其亮度值正比於物理源所輻射的能量,因此, 一定時非零和有限的:

函數 可由兩個分量來表徵:(1)入射到觀察場景的光源照射總量;(2)場景中物體所反射的光照總量。這兩個分量分別稱為入射分量和反射分量,且分別表示為 和 。兩個函數作為一個乘積合並為 :

其中,



零單色圖像在任何坐標 處的強度表示為

則 的取值范圍為

其中 和 。

區間 稱為灰度級,實際情況下常令該區間為 ,其中 為黑色, 為白色。

為了產生一幅數字圖像,我們需要把連續的感知數據(如電壓波形)轉化為數字形式,這種轉化包含兩種處理:取樣和量化。

圖b的一維函數是沿AB的連續圖像幅度值的曲線。我們沿線段AB等距地對該函數取樣,結果如圖c,接著量化灰度值。我們製作一個分為多個離散區間的灰度標尺,對每一個樣本的灰度值進行比較,較其的灰度值置為最接近的標尺中的灰度值,取樣和量化的結構如圖d。

令 表示一幅具有兩個連續變數 和 的連續圖像函數,通過取樣和量化操作,可以將其轉換為數字圖像。假如將其取樣為一個陣列 ,該陣列包含M行和N列,這樣,數字圖像的原點的值是 (左上角), 表示第一行的第二個樣本。

由一幅圖像的坐標張成的實平面部分稱為空間域, 和 稱為空間變數或空間坐標。

這里,我們將數字圖像表示為矩陣形式:

矩陣中的每個元素可以成為像素。

數字化過程要求針對M、N和灰度級L做出判斷。對於M和N,必須為正整數。出於存儲和量化硬體的考慮,灰度級數典型地取為2的整數次冪,即

我們假設離散灰度級時等間距的,區間是 內的整數。有時,由灰度值跨越的值域非正式地稱為動態范圍。這里,我們將圖像系統的動態范圍定為系統中最大可度量灰度和最小可度量灰度之比。作為一條規則,上限取決於飽和度,下限取決於雜訊,同時,我們定義最高和最低灰度級間的灰度差為對比度,當有高動態范圍時,則認為圖像有高的對比度。

存儲數字圖像所需的比特數 為:

時:

下表是 和 取不同值是需要用來存儲方形圖像的比特數:

直觀來說,空間解析度是圖像中可辯別的最小細節的度量。在數量上,空間解析度的度量可以表示為每單位距離線對數和每單位距離像素數。假設我們使用交替的黑白垂直線來構造一幅圖形,線寬為 個單位,線對的寬度就是 ,每個單位距離有 個線對。廣義的圖像解析度的定義是每單位距離可分辨的最大線對數量。每單位距離像素數是印刷和出版業常用的圖像解析度度量,在美國,這一度量通常使用每英寸點數(dpi)來表示。

類似地,灰度解析度是指在灰度級中可分辨的最小變化。

內插是在諸如放大、收縮、旋轉和幾何校正等任務中廣泛應用的基本工具。

比如,要將一幅大小為 像素的圖像放大1.5倍,一種簡單的放大方法是創建一個假想的 網格,它與原始圖像有相同的間隔,然後將其收縮,使它准確地和原圖像匹配。收縮後的 網格的像素間隔要小於原圖像的像素間隔,為了對覆蓋的每一個點賦予灰度值,我們在原圖像中尋找最接近的像素,並把該像素的灰度賦予 網格中的新像素。當完成對網格覆蓋的所有點的灰度賦值後,就把圖像擴展到原來規定的大小,得到放大後的圖像。

上述方法稱為最近鄰內插值,但這個方法不常使用,因為會造成極為嚴重的失真。更為使用的方法使雙線性插值,我們使用4個最鄰近去估計給定位置的灰度, 表示要賦予的灰度值:

其中,4個系數可由4個鄰近點寫出的未知方程確定。

另一個復雜度較高的方法是雙三次插值,包含16個鄰近點:

其中,16個系數可由16個鄰近點寫出的未知方程確定。

位於 處的像素 有4個水平和垂直的相鄰像素:

這組像素稱為 的4鄰域,用 表示。

的4個對角相鄰像素的坐標如下:

用 表示。這些點和4個鄰點一起稱為 的8鄰域,用 表示。

令 是用於定義鄰接性的灰度值集合。在灰度圖像中,例如灰度級為0-255的臨界像素中, 可能是256個值中的任何一個子集。考慮3種鄰接:

鄰接用來消除 鄰接的二義性。

從像素 到像素 的通路是特定的像素序列:

是 的坐標, 是 的坐標,之間相鄰像素是鄰接的。 是通路的長度。根據相鄰像素的鄰接方式可以來命名通路名。

令 是圖像中的一個像素子集,如果 的全部像素之間存在一個通路,則 和 在 中連通。對於 中任意像素 , 中連通到該像素的像素集稱為 的連通分量。如果 只有一個連通分量,則集合 稱為連通集。

令 是圖像的一個像素子集。如果 是連通集,則 稱為一個區域。兩個區域如果聯合成一個連通集,那麼它們稱為鄰接區域。

像素 和 的歐式距離:

城市街區距離:

棋盤距離:

圖像可以等價地被看成是矩陣。陣列和矩陣間地操作是有區別的。矩陣乘法不必多說,而陣列乘法是每個像素相對應的乘法。

圖像處理方法的最重要分類之一是它是線性的還是非線性的。考慮一般的運算元 ,該運算元對給定的輸入圖像 ,產生一幅輸出圖像 :

如果

則 是一個線性運算元。反之是非線性操作(比如求最大值操作)。

即兩個陣列間的加減乘除操作(兩個圖像的大小要相同)。

分為三類:(1)單像素操作。(2)鄰域操作。(3)幾何空間變換。

在數字圖像中執行的最簡單的操作就是以灰度為基礎改變單個像素的值:

其中, 是原圖像中像素的灰度, 是處理後的圖像中相應像素的灰度。

令 代表圖像 中以任意一點 為中心的一個鄰域的坐標集。鄰域處理在輸出圖像 中的相同坐標處生成一個相應的像素,該像素的值由輸入圖像中坐標 內像素經指定操作決定。

幾何變換由兩個基本操作組成:(1)坐標的空間變換。(2)灰度內插,即對空間變換後的像素賦灰度值。

坐標變換:

是源圖像中像素的坐標, 是變換後圖像像素的坐標。 是變換矩陣。

灰度內插的方法在之前提到過(雙線性內插,雙三次內插)。

圖像配准:
比如對圖像進行放射變換時,對四個角生成約束點,變換這些約束點可以對圖像進行配准操作。

除在空間域對處理外,還可以在頻域進行處理。

⑧ 圖像處理要學什麼

圖像編碼技術、圖像分割等。

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