数字图像处理:基本运算与应用
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更新于2024-08-01
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本资源主要聚焦于数字图像处理与分析的基本概念和技术。章节内容涵盖了图像的表示、质量评估以及人类视觉模型的应用,如灰度、对比度的测量和色彩模型(如RGB、HSI和CIE色度图)。图像的描述形式,如二值图像、灰度图像和彩色图像,以及不同类型的图像文件格式,如BMP,也被深入讨论。
图像数字化过程中,关键的采样定律和量化方法被提及,其中提到数据量与画质之间的权衡,以及在不同条件下的采样和量化优先策略。例如,当数据量有限时,可能会优先考虑量化以减少存储需求,而采样在需要精细细节或高质量图像时更为重要。
量化技术的非均匀性在灰度级较低时能提供更好的效果,但在灰度级较多时其优势不明显,这与人类视觉系统对细节敏感度的变化有关。学习者被引导思考图像时空特性的概念,包括它们如何影响人眼对图像的理解。
本章的核心内容是图像的像素级运算,包括线性点运算(如恒等、黑白反转、对比度和亮度调整)、代数运算(加、减、乘、除)以及逻辑运算(求反、异或、或、与)。具体到点运算,提供了具体的算子和它们对图像的影响实例,如通过系数a和b调整对比度和亮度,以及非线性运算如C值控制的亮度增强或减弱。
此外,还有图像的空域变换,如几何变换(如平移、旋转、缩放)和非几何变换(如直方图变换),这些都是数字图像处理中不可或缺的技术,用于图像的变形和色调映射。
通过编程练习,学生可以实际操作打开、显示BMP图像,以及应用Photoshop或其他工具进行直方图显示、彩色变换和伪彩色处理,以加深对理论知识的理解和实践能力的培养。
这一章节是数字图像处理的基础,旨在为学习者提供必要的工具和理论支持,以便他们在后续的图像处理和分析任务中能灵活运用这些技术。
2019-03-05 上传
2022-07-15 上传
2008-11-27 上传
2008-10-19 上传
2009-03-12 上传
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hitduanliying
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