数字图像处理:基本原理与应用实例
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更新于2024-07-11
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本资源是一份关于数字图像处理的基础教程PPT,主要讲解了数字图像处理的基本原理和应用。首先,它阐述了图像处理的概念,指出数字图像是由二维的像素点构成,每个像素点具有特定的位置(x, y)和灰度值f(x, y),通常在0到255的范围内。数字图像处理涵盖了三个层次的计算处理:初级处理如降噪和对比度增强,中级处理如特征提取(如边缘检测),以及高级处理如物体识别,模拟人类视觉功能。
章节内容包括:
1. **绪论**:介绍数字图像处理在日常生活中的广泛应用,如网络相册、社交平台上的互动、图像编辑软件、人脸识别、医学成像等。
2. **图像获取**:讲解了现代设备如扫描仪和数码相机用于获取数字图像的方式。
3. **基本步骤**:概述了图像处理的一般流程,可能包括图像获取、预处理、特征提取、压缩、复原和分析等步骤。
4. **彩色图像处理**:专章探讨彩色图像的特性及其处理方法。
5. **小波变换**:这是一种重要的信号分析工具,用于图像的多尺度分析。
6. **图像压缩**:讲述如何通过算法减少数据量而不失真。
7. **形态学图像处理**:关注图像的形状和结构分析。
8. **图像复原**:涉及恢复被噪声或损坏影响的图像质量。
9. **图像增强**:通过各种算法改善图像的可视性和细节。
10. **图像分割**:将图像划分为多个区域,常用于对象识别和数据分析。
11. **表示与描述**:讨论如何有效地表达和描述图像内容。
12. **目标识别**:深入探讨计算机如何识别图像中的特定对象或特征。
习题部分则提出了一些关键概念的问题,如定义数字图像和像素、解释不同处理层次的特点、列举获取图像的方法、计算机内图像的存储方式,以及日常生活中数字图像处理的应用实例。
此外,还提及了一个关于视觉适应的现象,即人在进入黑暗环境时,眼睛需要时间来适应光线变化,这是由于视网膜的感光细胞对光线敏感度的变化所导致的,属于视觉生理学的一个话题。
这份教程旨在提供全面的数字图像处理基础知识,适合学习者从基础概念到实际应用进行全面理解和掌握。
2010-12-01 上传
2015-03-04 上传
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2023-01-27 上传
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