计算机数字图像处理研究进展.pdf
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1、信息记录材料 年 月 第 卷第 期计算机数字图像处理研究进展张宏宇(南京信息工程大学 数学与统计学院 江苏 南京)【摘摘要要】数字图像处理是计算机视觉和计算机图形学的重要分支,已经成为当下广泛应用的研究领域。研究旨在探索数字图像处理技术及其在计算机视觉领域中的应用,将深入研究数字图像的增强、分割、识别与分类等处理方法,为实现图像自动化分析提供技术支撑。研究表明,在数字图像增强处理中,采用直方图均衡化、灰度化等方法可以明显提高图片质量,在分割处理中,采用聚类算法和分水岭算法可以较好地实现图像的分割,识别与分类方面,采用尺度不变特征转换(,)、方向性 特征点检测和旋转 描述子(,)算法等可以更好地
2、对图片进行识别和分类。【关关键键词词】计计算算机机;数数字字图图像像处处理理;算算法法优优化化;图图像像分分析析;信信号号处处理理【中中图图分分类类号号】【文文献献标标识识码码】【文文章章编编号号】(),【】,(),(,)【】;作者简介:张宏宇(),男,江苏盐城,本科,研究方向:信息与计算科学。引言数字图像是一种特殊的信号,它在二维平面中呈现出来的信息形象而直观。与传统的模拟图像相比,数字图像拥有明显的数学描述和处理方法。数字图像是由一系列离散的像素点构成的,每个像素的数值代表了该点的亮度或颜色信息。因此,数字图像可以表示真实世界中的各种物体、场景和事件。本文研究的是计算机数字图像处理技术,其
3、中数字图像处理技术是将数字图像作为研究对象,运用图像处理算法进行图像的增强、分割和识别分类等,以达到对图像的优化处理和应用目的的研究领域。常见的数字图像处理技术数字图像处理技术是数字图像处理领域的重要研究方向,涉及各种图像处理算法和技术。在数字图像处理过程中,针对不同的应用需求,采用不同的处理技术能够帮助解决图像处理领域中的各种问题。常用的数字图像处理技术包括图像滤波,是指通过对图像进行一系列的滤波操作,来提高图像质量和减少噪声的技术。在图像滤波技术中,常见的算法包括中值滤波、高斯滤波、均值滤波等。下面将着重介绍另外三种常见的数字图像处理技术。图像增强技术图像增强是指通过对图像进行各种操作,以
4、提高其清晰度、对比度等视觉效果的技术。在数字图像处理中,图像增强技术是常用的技术之一,它可以从多个方面对图像进行增强,如亮度调整、变换、直方图均衡化等。图像分割技术图像分割是将图像分成多个具有独立意义的区域,用于进一步分析和理解图像的技术。在数字图像处理中,图像分割技术被广泛应用于计算机视觉、模式识别、医学图像分析等领域。常用的图像分割算法包括阈值分割、区域增长、边缘检测等。图像识别技术图像识别是指通过计算机视觉技术,对图像中的目标进行自动识别的过程。在数字图像处理中,图像识别技术被广泛应用于工业生产、医疗诊断、安防监控等领域。常用的图像识别算法包括神经网络、支持向量机、决策树等。总之,数字图
5、像处理技术是数字图像处理领域的重要技术支撑,对图像的提取、分析和处理有着不可替代的作用。以上介绍的几种常见数字图像处理技术,可以为数字图像处理的应用提供重要的支持。信息记录材料 年 月 第 卷第 期 数字图像的增强处理方法 灰度变换方法数字图像增强处理是数字图像处理中的重要部分,旨在改进图像质量、增强图像特征、提高图像视觉效果等。在数字图像增强处理中,灰度变换方法是一种基础且常用的方法。其基本思想是将原始的灰度级映射为新的灰度级,以提高图像的对比度和亮度,并在一定程度上强调图像的特征。常见的灰度变换方法包括线性灰度变换和非线性灰度变换。其中,线性灰度变换是根据图像的直方图数据进行的,可以调整图
6、像的亮度和对比度;非线性灰度变换则可以通过调整函数的形状来实现对图像的增强处理。需要注意的是,灰度变换方法在实际应用中需要根据具体场景进行调整和优化,并且需要特别注意对比度的调整,以避免过度增加对比度而导致图像失真、细节丢失等问题。空域滤波方法在数字图像处理中,空域滤波方法是常见且十分重要的一类图像增强处理方法。在空域滤波方法中,主要通过改变像素点及其周围像素点之间的响应强度来达到改善图像质量的目的。常见的空域滤波方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波、锐化滤波等等。其中,均值滤波方法是最基本的一种滤波方法,其处理的图像往往会丧失一定的细节信息,而中值滤波则可避免这种情况的发生。高斯滤波则可以较
7、好地平滑图像、去除噪声,并且效果比较自然。锐化滤波方法则可提高图像的清晰度和轮廓,常用于轮廓提取和图像增强。需要指出不同的滤波方法对于不同类型的图像会产生不同的效果。因此,在选取滤波方法的时候,需要考虑图像的特点和需要达到的处理目标。同时需要注意到滤波的过程会消耗一定的计算资源和时间,因此需要在保证图像质量的前提下,尽可能地优化算法,提升计算效率。除了以上介绍的方法外,空域滤波方法还可以通过卷积运算达到图像的增强效果。通过选取不同的卷积核,可以使图像的细节信息更加清晰,或者使图像更加平滑自然。同时,在卷积运算时,还需要考虑到滤波核的尺寸和权重等参数的设置,以达到最佳的处理效果。综上所述,空域滤
8、波方法是数字图像处理中的一种重要的图像增强处理方法,应用广泛且效果显著。在应用空域滤波方法时,需要结合图像特点和需要达到的处理目标,选择合适的滤波方法和参数,在保证图像质量的同时优化算法,提高计算效率。频域滤波方法在数字图像的增强处理中,频域滤波方法是一种非常重要且广泛使用的技术。它通过将图像转换为频域,运用各种数字滤波器来滤波并增强图像质量。这种方法因其处理效果好、可调性强而倍受青睐。在进行频域滤波方法时,最关键的就是要将原始图像转换为频率域。这就需要经过离散傅里叶变换(,)或快速傅里叶变换(,)等过程。转换完成后,就可以对图像进行各种数字滤波器应用。在频域滤波方法中,常用的数字滤波器包括低
9、通滤波器、高通滤波器、带通滤波器、带阻滤波器等。它们的主要作用是滤波,即通过不同的滤波器来减弱或增强图像中的不同频率成分。在具体使用时,可以根据需要选择合适的数字滤波器。比如,在人脸识别中,选择高斯低通滤波器来弱化图像中的高频噪声成分,从而更好地提取出人脸特征。总之,频域滤波方法是非常重要的数字图像增强技术之一。它通过将图像转换为频率域,应用数字滤波器来调整图像的频率成分,从而增强图像的质量。鉴于其强大的处理效果和可调性,它在数字图像处理领域中得到了广泛应用。数字图像的分割处理 基于阈值的分割方法数字图像分割是数字图像处理的重要一环,主要是将一幅数字图像分成不同的区域,使得每个区域内具有相似的
10、特征,同时区域与区域之间的特征差距尽可能大。其中基于阈值的分割方法是最常用的方法之一。基于阈值的分割方法是将数字图像中所有的像素点根据其灰度值与一个预设的阈值进行比较,将像素点分为两类,分别为前景像素和背景像素。具体来说,当像素点的灰度值大于阈值时,该像素点被划分为前景像素,否则该像素点被划分为背景像素。在实际应用中,由于数字图像在不同场景下存在巨大的灰度变化,因此需要对一幅图像进行多次试错,找寻最优的阈值,以确保分割效果的良好性。此外,基于阈值的分割方法还存在着一些问题,例如不可避免地会出现图像中部分区域被误分类的问题,同时针对灰度值分布不规律的图像,使用基于单一阈值的分割方法可能导致分割结
11、果不理想。为了克服上述问题,人们提出了基于多阈值分割的方法,该方法可以通过分析图像的灰度值直方图,确定多个阈值,以便实现更为准确的图像分割。同时还可以使用形态学滤波等技术来对目标区域进行合理的补偿操作,从而提高分割的准确率。总之,基于阈值的分割方法在数字图像处理中应用广泛,但需要针对具体情况进行合理的调整与优化,以达到最优的分割效果。基于边缘检测的分割方法数字图像的边缘检测是数字图像处理中非常重要的一个环节,边缘信息是图像处理的关键特征之一。在数字图像分割中,基于边缘检测的分割方法是一种非常有效的手段。对于边缘检测,目前主要有 边缘检测、边缘检测、边缘检测等方法。边缘检测是常用的一种边缘检测方
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