第一章图像处理基础概念

系列文章目录

第一章 图像处理基础概念

第二章 常见算法处理

第三章 灰度变化

第四章 空间滤波

第五章 频域滤波

第六章 色彩基础

第七章 小波和多分辨率

第八章 图像表示和描述

第九章 形态学图像处理

第十章 图像分割与目标识别

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前言

随时记录，随时学习，学习笔记

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一、图像处理的流程

专用图像处理硬件通常由数字化器与执行其他原始操作的硬件按（算术逻辑单元ALU）组成。

算术逻辑单元对整个图像并执行算数与逻辑运算，使用ALU是与数字化一样快的图像取平均操作，操作目的是为了降低噪声，这种类型的硬件有时称为前端子系统，特点是速度快，该单元执行要求快速数据吞吐的功能（如30帧/S的速率来数字化和平均视频图像）

二、图像处理的两个应用领域

a、改善图示信息以便向人们更清晰的解释图像信息（这些处理的输出通常是图像）

主要应用领域：

1、图像滤波与增强：

图像增强：是对一幅图像进行某种操作，使其在特定应用中比原始图像更适合进行分析或应用。增强技术是建立在面向问题的基础。

eg：增强X射线图像有用但是增强红外波段获取的卫星图像不一定有用，观察者是特殊方法工作好坏的最终裁判者。

2、图像复原：和图像增强针对问题主观判断而言图像复原是客观的，复原技术倾向于以图像退化的数学或概率模型为基础。

3、彩色图像处理：是提取图像中感兴趣特征的基础。

4、小波与多分辨率处理：小波是多分辨率的基础。常用于图像数据压缩和金字塔表示，使图像被成功的细分为较小的区域。小波具有变化的频率和有限的持续时间。

5、压缩：不同图片格式的转换（jpg,png等等）

6：形态学处理：提取图像的分量，是从输出图像处理到输出图像属性处理的转换开始。

b、为存储，传输和表示而对图像数据进行处理，以便于机器自动理解（这些处理的输出通常是图像属性）

主要应用领域：

1、形态学处理：提取图像的分量，是从输出图像处理到输出图像属性处理的转换开始。

2、分割：划分一幅图像的组成部分或目标，自动分割使数字图像处理中最困难的部分之一，分割越准确，识别越成功

3、表示和描述：在分割之后，是未加工的像素数据，关注外部特征则是边界，关注内部特征则是区域。描述又称特征选择，涉及特征提取，可得到感兴趣的定量信息，或是区分一组目标与其他目标的基础

4、目标识别：基于目标的描述给该目标赋予标志（eg:车辆）的过程

三、图像的三个处理方式

a、低级：低级处理（低级操作）以输入，输出都是图像为特点，eg：降低噪声的图像预处理，对比度增强，图像尖锐化。

b、中级：中级处理以输入图像输出为从这些图像中提取的特征（边缘，轮廓及各物体的标示等）为特点，涉及诸多任务，eg：把一幅图像分为不同区域或目标进行分割，减少目标物的描述以使其更适合计算机处理及对不同目标的分类（识别）。

c、高级：涉及理解已识别目标的总体，像在图像中分析一样，在连续统一体的远端执行与视觉相关的认知功能

四、图像处理应用的数字存储

a、处理期间的短期存储

b、关系到快速调用的在线存储

c、档案存储（不频繁访问）

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总结