数字图像处理与计算机视觉:关键技术解析
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更新于2024-07-10
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本文概述了数字图像处理的关键步骤,包括图像采集、图像复原、形态学处理、分割、对象识别、图像增强以及表示与描述。此外,提到了图像处理领域的一些重要参考书籍,并强调了图像处理在信息技术和人机交互中的重要性。文章还涵盖了图像的定义,从光学图像到数字图像的转变,以及数字图像的分类,如灰度图像和彩色图像。数字图像处理被分为低级、中级和高级处理,分别对应不同的任务和目标。
在图像处理的关键步骤中:
1. **图像采集**是获取图像的第一步,这通常涉及到相机、扫描仪等设备,将现实世界的场景转化为数字信号。
2. **图像复原**是为了去除图像中的噪声和失真,恢复图像的真实面貌,例如通过去模糊、降噪等技术。
3. **形态学处理**是一种基于形状的图像操作,常用于边缘检测、填充孔洞或去除小颗粒噪声。
4. **分割**是将图像分成多个区域或对象,以便后续分析和识别。
5. **对象识别**是识别图像中的特定对象或特征,常涉及机器学习和深度学习算法。
6. **图像增强**旨在改善图像的视觉质量,如对比度调整、亮度修正等。
7. **表示与描述**涉及如何用数值或结构化数据来表示图像和其特征,这对于图像检索和识别至关重要。
图像处理和计算机视觉之间的区别在于,图像处理主要关注图像的视觉效果改善,而计算机视觉则更侧重于让计算机理解图像内容。这两个领域密切相关,计算机视觉往往建立在图像处理的基础上,通过中级和高级处理实现目标识别、场景理解等复杂任务。
对于进入这个领域的学习者,基础学科如线性代数、概率统计、软件编程和信号处理是必要的。参考书籍如张广军的《机器视觉》、岗萨雷斯的《数字图像处理》、章毓晋的《图像工程》、《计算机视觉——一种现代方法》和《机器视觉算法与应用》提供了丰富的学习资源。
数字图像处理和计算机视觉在现代社会中扮演着重要角色,广泛应用于医疗诊断、自动驾驶、安全监控、遥感图像分析等多个领域,对提高人类生活质量有着深远影响。
2021-08-18 上传
2023-03-31 上传
2023-05-30 上传
2023-06-08 上传
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2023-03-29 上传
2023-06-06 上传
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