数字图像处理 博客用到哪些数据库技术 博客

数字数字图像处理 博客方法的重偠性源于两个主要应用领域:改善图示信息以便人们解择;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。

一幅图像鈳定义为一个二维函数f(x, y)其中x和y是空间(平面)坐标, 而在任何一对空间坐标(x,y)处的幅值f 称为图像在试点处的强度或灰度当x,y和灰度值f昰有限的离散数值时, 我们称该图像为数字图像

数字数字图像处理 博客是指借助于数字计算机来处理数字图像。

从数字图像处理 博客到計算机视觉的这个连续统一体内并没有明确的界限然而 , 一种有用的范例是在这个连续的统一体中考虑、三种典型的计算处理 即低级 、 中级和高级处理。

  1. 低级处理涉及初级操作 .如降低噪声的图像预处理 、 对比度增强和图像尖锐化低级处理以输入、 输出都是图像为特征。
  2. 中级处理涉及诸多任务 譬如(把一幅图像分为不同区域或目标的)分割 , 减少这些目标物的描述以使其更适合计算机处理及对不哃目标的分类(识别)。中级数字图像处理 博客以输入为图像但输出是从这些因像中提取的特征(如边缘 、 轮廓及各物体的市乱只等)为特点
  3. 高级处理涉及 “理解” 已识别目标的总体 ,就像在图像分析中那样 以及在连续统一体的远端执行与视觉相关的认知功能。

使用数芓数字图像处理 博客领域的实例

在数字射线照相术中.数字图像可用两种方法得到:
(1)使用数字化的X射线胶片;
(2)X射线穿过病人身体后矗接落到某个装置上(臀如荧光屏)该装置把X射线转换为光信号。然后 转换而来的光信号由高灵敏度的数字系统捕获。
血管照相术是對比度增强辐射成像领域中的另一个主要应用该过程用于得到血管的图像(称为 血管这影照片)。


微披波段成像的典型应用是雷达成潒雷达的独特之处是在任何范围和任何时间内,不考虑气候、周围光照条件的收集数据的能力某些雷达波可以穿透云层。


使用其他成像方式的例子

胆芦j皮图像是利用下面的基本步骤生成的:

  1. 超声波系统(一台计算机、 由超声波源和接收器组成的超声波探头及一台显示器)姠人体发射高频(1-5MHz)声波脉冲
  2. 声波传入体内并碰撞组织间的边界(举例来说, 就是流体和软组织之间的边界 及软组织和 骨愤之间的边界)。 一部分声波反射回探头;一部分声披则继续传播 直到它们到这另一个边 界并被反射。
  3. 反射披被掠’头拾取并传给计算机
  4. 计算机根據声披在组织中的传播速度(1540 m/s)和每个回波的返回时间 , 计算从探头到组织 或器官边界的距离
  5. 系统在屏幕上显示回披的距离和亮度, 形荿一幅二维图像

数字数字图像处理 博客的基本步骤

一类是其输入和输出都是图像;另一类是其输入可能是图像但输出是从这些图像中提取的属性。

图像获取是第一步处理通常, 图像获取阶段包括图像预处理 譬如图像缩放。

图像增强是对一幅图像进行某种操作 使其结果在特定应用中比原始图像更适合进行处理。

图像复原也是改进图像外观的一个处理领域

彩色数字图像处理 博客巳经成为一个重要领域, 因为互联网上数字图像的使用在在不断增长

小波是以不同分辨率来描述图像的基础。特别是 本书中为图像数据’压缩和金字塔表示使用了小波,在这里图像被成功地细分为较小的区域

形态学处理涉及提取图像分量的工具, 这些分量在表示和描述形状方面很有用

分割过程将一幅图像划分为它的组成部分或目标。


数字图像处理 博客应用的数字存储分为三个主要的类别:
(1)处理 期间的短期存储;
(2)關系到快速调用的在线存储;
(3)档案存储 其特点是不频繁访问。存储是以字 节(8比特) 、 千字节(1000)字节) 、 兆字节(100万字节) 、 吉字節(10亿字节)或太字节(TB)来计量的

网络在今天所用的计算机系统中几乎都是默认的功能。

本章呈现的材料的主要目的是对数字数字图潒处理 博客的起源、 重要意义、 该技术当前及未来的应用领域提供概括性的介绍 由于篇幅所限, 本章中涉及主题的覆盖面必然不太全面 但是在数字数字图像处理 博客的知识宽度和应用范围方面应该已经给读者留下了一个清晰的印象。 在后面的意节中 将进行图像处 理的悝论和应用方面的阐述, 并提供大量的实例以进一步理解这些技术的应用。学完本书的最后一 章后读者应能了解数字数字图像处理 博愙领域的大多数当前研究进展情况。

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求图像直方图和均衡化后的新图潒的像素值

图像的平移变换,旋转变换和镜像公式

根据区域之间不连续性策略的两种图像分割法

5*5的水平(垂直)方向检测模板

无损编码  哈夫曼编碼

二维离散余弦正反变换公式

基于DCT变换的交换编码和解码流程

画出两种典型的二维行程编码的排列方式(即将二维数据排列成一维的方式)

图像的噪声抑制-空域滤波

灰度变换是一种基于图像像素的点操作,利用映射函数可将原始图像中每个像素的灰度都映射到新的灰度

目嘚:将人所关心的部分强调出来

 将人们关心的灰度区间,单拿出来,把区间拉长

图像的灰度直方图(histogram)是灰度级的函数,描述的是图像中每種灰度级像素的个数反映图像中每种灰度出现的频率。横坐标是灰度级纵坐标是灰度级出现的频率。

直方图均衡方法是一种通过对图潒的直方图进行修正来获得图像增强效果的自动方法

主要用于增强动态范围偏小的图像的反差。基本思想是把原始图的直方图变换为在整个灰度范围内均匀分布的形式增加了像素灰度值的动态范围,从而达到增强图像整体对比度的效果

 图像的灰度直方图的求法:

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