图像处理和模式识别基础知识概述

图像处理和模式识别 图像处理是指对图像进行处理和分析，以获取所需的信息或达到预期的结果。图像处理包括图像数字化、图像增强、图像恢复、图像分割、图像识别等多方面的内容。 数字图像处理是指采用特定的算法对数字图像进行处理，以获取视觉、接口输入的如硬件所需要的数字图像的过程。数字图像处理包括图像数字化、图像增强、图像恢复、图像分割、图像识别等多方面的内容。 图像数字化是指将连续信号转换为数字信号的过程。图像数字化是数字图像处理的基础，图像数字化的质量直接影响到数字图像处理的结果。 分辨率是指采样所获得的图像的像素的总数的多少，反映了数字化图像中可分辨的最小细节。分辨率是衡量图像质量的一个重要指标。 灰度图像是指每个像素的信息由一个量化的灰度级来描述图像，它只有亮度信息，没有颜色信息。灰度图像是最基本的图像类型，广泛应用于图像处理和分析中。 彩色图像是指图像中的每个像素值都分成R、G、B三个基色分量，每个基色分量直接决定其基色的强度，这样产生的色彩称为彩色。彩色图像是最常见的图像类型，广泛应用于图像处理和分析中。 色彩三要素是指色调、亮度、饱和度。色调是指感知到的色彩，亮度代表觉察到的光源能量，饱和度度量色彩是指被白光冲淡的程度，产生淡黄色、深紫色等描述。 图像数字化量化技术分类有非均匀量化和均匀量化两种。非均匀量化是指将连续信号转换为数字信号的过程，但不均匀的采样率和量化精度。均匀量化是指将连续信号转换为数字信号的过程，采样率和量化精度均匀。 数字图像信息的特点是信息量很大，数字图像占用的频带较宽，数字图像中各个像素之间是不独立的，其相关性很大，处理后的数字图像是需要给人观察和评价的，因此受人的因数影响较大。 傅里叶变换是指将时域信号转换为频域信号的过程。傅里叶变换是信号处理和分析的基础，广泛应用于图像处理和模式识别中。傅里叶变换的条件是狄里赫利条件，包括有限间断点、有限极点、绝对可积。 一维傅立叶变换是指将一维连续信号转换为频域信号的过程。二维傅立叶变换是指将二维连续信号转换为频域信号的过程。傅里叶变换是图像处理和模式识别的重要工具，广泛应用于图像去噪、图像增强、图像恢复等方面。