四 图像处理

图像处理技术概述：

图像处理技术 image processing

图像处理技术是用计算机对 图像信息进行处理的技术。主要包括 图像数字化、 图像增强和复原、图像数据编码、 图像分割和 图像识别等。[1]

基本概念

几何图形(Graphics)由点、线、面、颜色等组成，由绘图程序产生，是一系列绘图指令的集合，一般用各种绘图软件制作。

点阵图像(Image)由各像素点和颜色组合而成，使用摄像机、扫描仪、数码相机等设备获得，也可以使用绘图软件生成。图像表示的画面细腻，层次和色彩丰富。图像的各像素点逐点存储在计算机中，占用的存储空间大。[2]

研究内容

(1)图像增强。图像增强的目的是改善图像的视觉效果，它是各种技术的汇集，还没有形成一套通用的理论。常用的图像增强技术有对比度处理、直方图修正、噪音处理、边缘增强、变换处理和伪彩色等。在多媒体应用中，对各类图像主要进行图像增强处理，各类图像处理软件一般都支持图像增强技术。

(2)图像恢复。图像恢复的目的是力求图像保持本来面目，用来纠正图像在形成、传输、存储、记录和显示过程中产生的变质和失真。图像恢复必须首先建立图像变质模型，然后按照其褪化的逆过程恢复图像。

(3)图像识别。图像识别也称模式识别，就是对图像进行特征抽取，然后根据图形的几何及纹理特征对图像进行分类，并对整个图像作结构上的分析。通常在识别之前，要对图像进行预处理，包括滤除噪声和干扰、提高对比度、增强边缘、几何校正等。图像识别的应用范围极其广泛，如工业自动控制系统、指纹识别系统以及医学上的癌细胞识别等。

(4)图像编码。图像编码的目的是为了解决数字图像占用空间大，特别是在做数字传输时占用频带太宽的问题。图像编码的核心技术是图像压缩。对那些实在无法承受的负荷，只好利用数据压缩使图像数据达到有关设备能够承受的水平。评价图像压缩技术要考虑三个方面的因素：压缩比、算法的复杂程度和重现精度。[3]

(5)图像分割：图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。

(6)图像描述：图像描述是图像识别和理解的必要前提。作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性，一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。随着图像处理研究的深入发展，已开始进行三维物体描述的研究，提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。

(7)图像变换：由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理。这样不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。小波变换这种方式在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。

处理方法

图像的处理技术包括点处理、组处理、几何处理和帧处理四种方法。

处理图像最基本的方法是点处理方法，由于该方法处理的对象是像素，故此得名。点处理方法简单而有效，主要用于图像的亮度调整、图像对比度的调整，以及图像亮度的反置处理等。

图像的组处理方法处理的范围比点处理大，处理的对象是一组像素，因此又叫“区处理或块处理”。组处理方法在图像上的应用主要表现在：检测图像边缘并增强边缘、图像柔化和锐化、增加和减少图像随机噪声等。

图像的几何处理方法是指经过运算，改变图像的像素位置和排列顺序，从而实现图像的放大与缩小、图像旋转、图像镜像、以及图像平移等效果的处理过程。

图像的帧处理方法是指将一幅以上的图像以某种特定的形式合成在一起，形成新的图像。其中，特定的形式是指：经过“逻辑与”运算进行图像的合成、按照“逻辑或”运算关系合成、以“异或”逻辑运算关系进行合成、图像按照相加或者相减以及有条件的复合算法进行合成、图像覆盖或取平均值进行合成。图像处理软件通常具有图像的帧处理功能，并且以多种特定的形式合成图像

傅立叶变换
深刻理解傅里叶变换_百度文库 https://wenku.baidu.com/view/789e26c24028915f804dc2a0

算法
数字图像处理领域的二十四个典型算法 - lxw907304340的专栏 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/lxw907304340/article/details/44746739

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