【图文】数字图像处理-2章_百度文库
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数字图像处理-2章
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你可能喜欢数字图像处理算法一维数组和二维数组哪个效率更高？
数字图像处理中使用一维数组和二维数组效率会有差别么？
#define&WIDTH&&&800
#define&HEIGHT&&600
char&Array[WIDTH&*&HEIGHT];
char&Matrix[HEIGHT][WIDTH];
要取第i行、第j列的值：
A&=&*（Array&+&WIDTH&*&i&+j);
M&=&Matrix[i][j];
在写数字图像处理算法时有没有效率上的差别，用哪哪种取指比较好？
应该是一样的效率。编译的时候回优化成一样的
不管是几维数组，编译之后都等价于一维数组
测试过啦，效率是差不多的，打算把一维和二维的写一个Union，哪个表达的清楚用哪个。
好像在哪儿看过，用指针效率好像高一点点。好像是《c和指针》。
完全一样，至少我的编译器如此。
&&int&&name[5][12],i&=&0,j&=&0,&
0111B3FC&&mov&&&&&&&&&dword&ptr&[i],0&&
&&mov&&&&&&&&&dword&ptr&[j],0&&
&&int&(*pp)[12]&=&
&&lea&&&&&&&&&eax,[name]&&
&&mov&&&&&&&&&dword&ptr&[pp],eax&&
&&int*&p&=&name[0];
0111B41C&&lea&&&&&&&&&eax,[name]&&
&&mov&&&&&&&&&dword&ptr&[p],eax&&
&&val&=&pp[i][j];&//4个mov+1个add+1个imul
&&mov&&&&&&&&&eax,dword&ptr&[i]&&
0111B42E&&imul&&&&&&&&eax,eax,30h&&
&&add&&&&&&&&&eax,dword&ptr&[pp]&&
&&mov&&&&&&&&&ecx,dword&ptr&[j]&&
0111B43D&&mov&&&&&&&&&edx,dword&ptr&[eax+ecx*4]&&
&&mov&&&&&&&&&dword&ptr&[val],edx&&
&&val&=&p[i*12+j];&//4个mov,1个add,&1个imul
&&mov&&&&&&&&&eax,dword&ptr&[i]&&
0111B44C&&imul&&&&&&&&eax,eax,0Ch&&
0111B44F&&add&&&&&&&&&eax,dword&ptr&[j]&&
&&mov&&&&&&&&&ecx,dword&ptr&[p]&&
0111B45B&&mov&&&&&&&&&edx,dword&ptr&[ecx+eax*4]&&
0111B45E&&mov&&&&&&&&&dword&ptr&[val],edx&&
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即使是一小步也想与你分享黑马程序员－ios基础－博客第4篇 关于一维数组和二维数组的概念及典型算法事例的掌握学习； - 简书
黑马程序员－ios基础－博客第4篇 关于一维数组和二维数组的概念及典型算法事例的掌握学习；
1.把相同类型的若干变量的集合，这些按序排列的同类数据元素的集合称为数组。数组是构造数据类型，一个数组可以是多个数组元素，即构成多维数组。2.按照存储内容分类：数值数组、字符数组、指针数组（用来存放指针），结构数组（用来存放结构体）。按照维度划分，一维二维多维数组定义－初始化－使用。注意数组的长度值不能是一个变量。可以使用宏定义。对于数组来说，一旦有元素被初始化其他的元素都被赋值为03.如果是对一个数组先定义后部分初始化操作，未初始化的那些值将不会进行赋值0的操作。4.一维数组的存储方式是按照从高地址往低地址进行（原因是在内存中，内存从大到小进行寻址，为数组分配了内存空间之后，数组的元素自然的从上往下排列存储），且一个数组内部每个元素所存储的地址是连续的，一个元素所存储的字节数与该元素的数据类型有关。数组名代表了数组的首地址。5.需要始终强化的一个意识是［数据类型］以及［打印方式］。ascii为0的字符按照%c进行打印是看不见的空字符。6.数组元素作为函数参数有两种形式：一种把数组元素作为实参使用，另外是把数组名作为函数的形参和实参使用数组元素作为实参就是值传递，不要求形参也是数组元素，但是用数组名作为函数参数，则形参必须是一个数组。此时不是数值传递，而是值传递。此时两个数组共享一个内存单元。类型不匹配会造成错误，如果长度不一致，不致于导致编译出错，但是结果可能是错误的。7.形参数组的长度可以不写。形参数组传递的是地址，长度都是8个字节。数组的长度信息会丢失。（不管什么类型的数据，数据的内存地址在内存中占用8个字节）8.注意数组的总字节数的格式是sizeof（数组名），另外注意和数组长度进行区分，数组的总字节数／元素该数据类型所占用的字节数。数据要注意长度，不要越界！二维数组的初始化注意可以省略第一维。第二维的数可以理解成一组几个元素。二维数组的首地址是二维数组第一个数的地址，每一行的地址是每一行第一个数的地址。（深入理解一下事例：求多人多门课的平均成绩）#includevoid main(){int i,j,score[2][3]=((1,2,3)(2,3.4)),v[2],sum=0,average,max=a[0][0];for(i=0;i&2;i++){for(j=0;j&3;j++){if(a[i][j]&max){max=a[i][j];}sum=sum+a[i][j];}v[i]=sum/i;sum=0;}average=(v[0]+v[1]/3;printf("max=%d %d %d\n",a[i][j],i,j);printf("the 平均成绩是%d",v[i]);printf("每课平均成绩是%d\n",average);}9.二维数组元素作为函数参数，是一个变量。数组名作为函数的参数print_arr（score）score是一个常量，保存的是数组的首地址。形参数组可以取实参数组的一部分，其余部分不起作用。打印地址的格式printf（“％p”，a）数字图像处理复习_百度文库
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数字图像处理复习
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你可能喜欢数字图像处理技术论文(2)
数字图像处理技术论文(2)
学习啦【技术论文】 编辑：家文
　　数字图像处理技术论文篇二
　　数字图像处理技术的应用前景探索
　　【摘 要】数字图像处理技术是指将图像信号转换成数字信号并利用电脑对信号进行处理的一种技术手段。本文对数字图像的优点、数字图像处理的特点、数字图像处理的应用等方面进行了研究，对应用前景进行了深入的分析。
　　【关键词】数字图像技术 数字图像处理 应用
　　一、数字图像的优点
　　(一)再现性好。数字图像处理与模拟图像处理的根本不同在于，它不会因图像的存储、传输或复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化。只要图像在数字化时准确地表现了原稿，则数字图像处理过程始终能保持图像的再现[2] 。
　　(二)处理精度高。按目前的技术，几乎可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组，这主要取决于图像数字化设备的能力。现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为16位甚至更高，这意味着图像的数字化精度可以达到满足任一应用需求。对计算机而言，不论数组大小，也不论每个像素的位数多少，其处理程序几乎是一样的。换言之，从原理上讲不论图像的精度有多高，处理总是能实现的，只要在处理时改变程序中的数组参数就可以了。回想一下图像的模拟处理，为了要把处理精度提高一个数量级，就要大幅度地改进处理装置，这在经济上是极不合算的。
　　(三)适用面宽。图像可以来自多种信息源，它们可以是可见光图像，也可以是不可见的波谱图像(例如X射线图像、射线图像、超声波图像或红外图像等)。从图像反映的客观实体尺度看，可以小到电子显微镜图像，大到航空照片、遥感图像甚至天文望远镜图像。这些来自不同信息源的图像只要被变换为数字编码形式后，均是用二维数组表示的灰度图像(彩色图像也是由灰度图像组合成的，例如RGB图像由红、绿、蓝三个灰度图像组合而成)组合而成，因而均可用计算机来处理。即只要针对不同的图像信息源，采取相应的图像信息采集措施，图像的数字处理方法适用于任何一种图像。
　　(四)灵活性高。图像处理大体上可分为图像的像质改善、图像分析和图像重建三大部分，每一部分均包含丰富的内容。由于图像的光学处理从原理上讲只能进行线性运算，这极大地限制了光学图像处理能实现的目标。而数字图像处理不仅能完成线性运算，而且能实现非线性处理，即凡是可以用数学公式或逻辑关系来表达的一切运算均可用数字图像处理实现。
　　二、数字图像处理的特点
　　(一)数字图像处理的信息大多是二维信息，处理信息量很大。如一幅256&256低分辨率黑白图像，要求约64kbit的数据量;对高分辨率彩色512&512图像，则要求768kbit数据量;如果要处理30帧/秒的电视图像序列，则每秒要求500kbit～22.5Mbit数据量。因此对计算机的计算速度、存储容量等要求较高[4]。
　　(二)数字图像处理占用的频带较宽。与语言信息相比，占用的频带要大几个数量级。如电视图像的带宽约5.6MHz，而语音带宽仅为4kHz左右。所以在成像、传输、存储、处理、显示等各个环节的实现上，技术难度较大，成本亦高，这就对频带压缩技术提出了更高的要求。
　　(三)数字图像中各个像素是不独立的，其相关性大。在图像画面上，经常有很多像素有相同或接近的灰度。就电视画面而言，同一行中相邻两个像素或相邻两行间的像素，其相关系数可达0.9以上，而相邻两帧之间的相关性比帧内相关性一般说还要大些。因此，图像处理中信息压缩的潜力很大。
　　(四)由于图像是三维景物的二维投影，一幅图像本身不具备复现三维景物的全部几何信息的能力，很显然三维景物背后部分信息在二维图像画面上是反映不出来的。因此，要分析和理解三维景物必须作合适的假定或附加新的测量，例如双目图像或多视点图像。在理解三维景物时需要知识导引，这也是人工智能中正在致力解决的知识工程问题。
　　三、数字图像处理的应用
　　图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面，主要包括：
　　(一)航天和航空技术方面的应用。数字图像处理技术在航天和航空技术方面的应用，不仅应用于对月球、火星照片的处理，还应用于飞机遥感和卫星遥感技术中。例如，LANDSAT系列陆地卫星，采用多波段扫描器(MSS)，在900km高空对地球每一个地区以18天为一周期进行扫描成像，其图像分辨率大致相当于地面上十几米或100米左右。这些图像在空中先处理(数字化，编码)成数字信号存入磁带中，在卫星经过地面站上空时，再高速传送下来，然后由处理中心分析判读。这些图像无论是在成像、存储、传输过程中，还是在判读分析中，都必须采用很多数字图像处理方法。
　　(二)通信工程方面的应用。主要应用于声音、文字、图像和数据结合的多媒体通信。例如，将电话、电视和计算机以三网合一的方式在数字通信网上传输。
　　(三)军事应用。在军事方面图像处理和识别主要用于导弹的精确末制导，各种侦察照片的判读，具有图像传输、存储和显示的军事自动化指挥系统，飞机、坦克和军舰模拟训练系统等。
　　四、结语
　　随着数字技术、成像技术、计算机技术的不断研制和开发，其模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。数字图像处理技术，在今后的国家现代化建设、航天航空、通信、军事应用等领域，必将发挥更大的作用
　　参考文献：
　　[1]王继军，张显全，张军洲，韦月琼.一种新的数字图像分存方法[J].计算机工程应用，～81
　　[2]郭武，张鹏，王润生.独立分量分析及其在图像处理中的应用现状[J].计算机工程应用，2～177
　　[3]秦晴，杨晓元，王育民，王志刚.一种新的数字图像隐秘检测方案[J].计算机工程应用，～75
　　[4]闫伟齐，丁玮，齐东旭.一种基于动直线的多幅图像分存方法[J].软件学报，2000，(9)：
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