数字图像处理期末复习:算法与应用详解
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更新于2024-08-02
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在本篇关于数字图像处理期末总复习的资料中,我们首先明确了图像的基本概念,它是对现实世界中事物的一种描述方式,依赖于人类的视觉特性,通过空间位置记录颜色值来构成。获取图像的途径包括照相机和红外摄像,而图像根据人眼的感知范围可分为可见图像和不可见图像。
数字图像处理的核心特点在于其处理算法的通用性和灵活性,不依赖于精确度,且能够保证处理结果的准确性。复习内容主要包括以下几个方面:
1. **图像增强** - 包括直方图修正以改善图像对比度,图像平滑以减少噪声,图像锐化以提高细节,同态系统用于保持边缘信息,以及伪彩色技术用于增强视觉效果。
2. **图像恢复** - 主要通过复原的代数方法、逆滤波、最小二乘方滤波、约束去卷积和空间复原技术来恢复图像质量,特别是针对失真或损坏的情况。
3. **图像编码** - 是将图像数据压缩的过程,涉及PCM编码(脉冲编码调制)、统计编码、预测编码、变换编码(如JPEG),小波编码和分形编码等多种方法。
4. **图像分析** - 包括分割、描绘、纹理分析、形状分析和场景分析,这些技术用于理解和解析图像中的内容。
5. **模式识别** - 利用相关匹配和结构匹配等方法进行物体识别,这是计算机视觉中的关键技术之一。
6. **图像重建** - 通过投影重建技术从多视角的二维投影中重构三维物体,以及三维信息恢复重建技术,如利用运动、明暗信息恢复物体形状。
此外,还提到了视觉图像的概念,例如背景下的亮度辨别能力(韦伯比),以及运动图像与静止图像的区别,以及灰度图像的定义,即所有像素点对不同波长光能量的响应相同。最后,图像数字化过程涉及像素划分和量化,这些都是数字图像处理的基础。
这篇复习材料涵盖了数字图像处理的理论基础、关键操作技术以及实际应用,旨在帮助学生系统地回顾和巩固所学知识,为期末考试做好准备。
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