在线观看www成人影院-在线观看www日本免费网站-在线观看www视频-在线观看操-欧美18在线-欧美1级

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評(píng)論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會(huì)員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識(shí)你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

什么叫圖像復(fù)原?與圖像增強(qiáng)有什么區(qū)別?

Dbwd_Imgtec ? 來(lái)源:lp ? 2019-04-19 16:54 ? 次閱讀

圖像復(fù)原

常用圖像變換算法

(1)逆濾波;

(2)維納濾波(WienerFilter);

(3)盲卷積

22、什么叫圖像復(fù)原?與圖像增強(qiáng)有什么區(qū)別?

圖像在形成、傳輸和記錄中,由于成像系統(tǒng)、傳輸介質(zhì)和設(shè)備的不完善,導(dǎo)致圖像質(zhì)量下降,這一現(xiàn)象稱為圖像退化。

圖像復(fù)原和圖像增強(qiáng)是有區(qū)別的,雖然二者的目的都是為了改善圖像的質(zhì)量,但圖像增強(qiáng)不考慮圖像是如何退化的,只通過(guò)試探各種技術(shù)來(lái)來(lái)增強(qiáng)圖像的視覺(jué)效果。因此,圖像增強(qiáng)可以不顧增強(qiáng)后的圖像是否失真,只要看著舒服就行。而圖像復(fù)原則完全不同,需知道圖像退化的機(jī)制和過(guò)程等先驗(yàn)知識(shí),據(jù)此找出一種相應(yīng)的逆過(guò)程解算方法,從而得到復(fù)原的圖像。如果圖像已退化,應(yīng)先做復(fù)原處理,再做增強(qiáng)處理。

23、說(shuō)出幾種圖像退化:

圖像模糊、失真、有噪聲等

24、什么是維納濾波器

是一種以最小平方為最優(yōu)準(zhǔn)則的線性濾波器,在一定的約束條件下,其輸出與給定函數(shù)的差的平方達(dá)到最小,通過(guò)數(shù)學(xué)運(yùn)算最終可變?yōu)榭勺優(yōu)橐粋€(gè)拖布列茲方程的求解問(wèn)題,是利用平穩(wěn)隨機(jī)過(guò)程的相關(guān)特性和頻譜特性混有噪聲的信號(hào)進(jìn)行濾波。

25、說(shuō)出幾種常用的圖像復(fù)原方法?

代數(shù)恢復(fù)方法:無(wú)約束復(fù)原;約束最小二乘法

頻域恢復(fù)方法:逆濾波恢復(fù)法;去除由均勻運(yùn)動(dòng)引起的模糊;維納濾波復(fù)原法

圖像壓縮編碼

常用圖像變換算法:

(1)哈夫曼編碼;(2)算術(shù)編碼;(3)預(yù)測(cè)編碼;(4)變換編碼

26、圖像為什么可以壓縮?(即數(shù)字圖像中存在哪幾種冗余?)

圖像數(shù)據(jù)之所以可以被壓縮,是因?yàn)閿?shù)據(jù)中存在著冗余。在圖像壓縮中,有三種基本的數(shù)據(jù)冗余:編碼冗余;像素間冗余;視覺(jué)冗余。

27、什么是有損和無(wú)損壓縮?

無(wú)損壓縮:是對(duì)文件本身的壓縮,和其它數(shù)據(jù)文件的壓縮一樣,是對(duì)文件的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式進(jìn)行優(yōu)化,采用某種算法表示重復(fù)的數(shù)據(jù)信息,文件可以完全還原,不影響文件內(nèi)容,對(duì)于數(shù)字圖像而言,也不會(huì)使圖像細(xì)節(jié)有任何損失。

有損壓縮:是對(duì)圖像本身的改變,在保存圖像時(shí)保留了較多的亮度信息,而將色相和色純度的信息和周圍的像素進(jìn)行合并,合并的比例不同,壓縮的比例也不同,由于信息量減少了,所以壓縮比可以很高,圖像質(zhì)量也會(huì)相應(yīng)的下降。

28、霍夫曼編碼算法的基本思想是什么?

是根據(jù)源數(shù)據(jù)符號(hào)發(fā)生的概率進(jìn)行編碼的。在源數(shù)據(jù)中出現(xiàn)概率越大的符號(hào),分配的碼字越短;出現(xiàn)概率越小的信號(hào),其碼長(zhǎng)越長(zhǎng),從而達(dá)到用盡可能少的碼表示源數(shù)據(jù)。

29、損和有損預(yù)測(cè)編碼算法不同之處?各在哪個(gè)環(huán)節(jié)對(duì)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了壓縮?

無(wú)損(亦稱無(wú)失真、無(wú)誤差、信息保持)編碼中刪除的僅僅是圖像數(shù)據(jù)中冗余的數(shù)據(jù),經(jīng)解碼重建的圖像和原始圖像沒(méi)有任何失真。

有損(亦稱有誤差、有失真)編碼是指解碼重建的圖像與原圖像相比有失真,不能精確的復(fù)原,但視覺(jué)效果上基本相同,是實(shí)現(xiàn)高壓縮比的編碼方式。

30、簡(jiǎn)述統(tǒng)計(jì)編碼、算術(shù)編碼、預(yù)測(cè)編碼、變換編碼算法的基本原理

統(tǒng)計(jì)編碼:根據(jù)信源的概率分布可變長(zhǎng)碼,使平均碼長(zhǎng)非常接近于熵。

算數(shù)編碼:利用編碼符號(hào)的聯(lián)合概率,用一個(gè)單獨(dú)的浮點(diǎn)數(shù)來(lái)代替一串輸入符號(hào)。

預(yù)測(cè)編碼:不是直接對(duì)信號(hào)編碼,而是對(duì)圖像預(yù)測(cè)誤差編碼。實(shí)質(zhì)上是對(duì)新的信息進(jìn)行編碼,以消除相鄰像素之間的相關(guān)性和冗余性。

變換編碼算法:是通過(guò)正交變換把圖像從空間域轉(zhuǎn)化為能量比較集中的變換域系數(shù),然后對(duì)變換系數(shù)經(jīng)行編碼,從而達(dá)到壓縮數(shù)據(jù)的目的。

圖像邊緣檢測(cè)、分割

圖像處理常用算法:

邊緣檢測(cè):Canny算子、Laplacian算子、Sobel算子

Hough變換檢測(cè)直線和圓算法

圖像分割:閾值分割算(也叫二值化)、區(qū)域分割算法:區(qū)域生長(zhǎng)法、分裂合并法、空間聚類法。

31、說(shuō)出幾個(gè)常用的邊緣檢測(cè)算子:

Canny 算子、Laplacian算子、Sobel 算子

32、分別說(shuō)出下面四種模板分別實(shí)現(xiàn)平滑去噪(低通濾波器)、圖像銳化(梯度法)、邊緣檢測(cè)(高通濾波器)哪種處理?

附加:

1、灰度圖像跟彩色圖像:

灰度圖像:是一個(gè)二維的灰度(亮度)函數(shù)f(x,y)

彩色圖像:由三個(gè)二維灰度函數(shù)f(x,y)組成。三個(gè)是RGB或者HSV

2、圖像處理:

從圖像到圖像:從圖像到經(jīng)過(guò)加工的另一圖像

一個(gè)決策:將一幅圖像轉(zhuǎn)化為一種非圖像的表示

3、相鄰像素:

四鄰域:

對(duì)角領(lǐng)域:

八領(lǐng)域:

4、像素的連接、鄰接、與連通

鄰接adjacency:僅考慮像素間的空間關(guān)系

由像素間的度量關(guān)系知:

四領(lǐng)域也可以定義為:

八領(lǐng)域也可以定義為:

連接connectivity:

空間關(guān)系:滿足鄰接

灰度關(guān)系:灰度值是否滿足某個(gè)特定的相似準(zhǔn)則,用V來(lái)表示這個(gè)準(zhǔn)則。

4-連接:2個(gè)像素p和r在V中取值且r在p的4鄰域中

8-連接:2個(gè)像素p和r在V中取值且r在p的8鄰域中

m-連接(混合連接):2個(gè)像素p和r在V中取值,且滿足下面條件之一即可

1、r在p的4領(lǐng)域中。

2、r在p的對(duì)角領(lǐng)域中且p的4領(lǐng)域與r的4鄰域的交集是空集。如下圖所示:eg:彩色圖像中左邊是m-連接,右邊不是。

5、像素間的距離

3個(gè)像素p,q,r,分別具有坐標(biāo)(x,y),(s,t),(u,v),度量函數(shù)記為D。

像素間距離的性質(zhì):

1>D(p,q)>=0 兩個(gè)像素之間的距離總是正的

2>D(p,q)=D(q,p) 距離與起終點(diǎn)的選擇無(wú)關(guān)

3>D(p,R)<=D(p,q)+D(q,r) 最短距離是沿直線的

距離度量函數(shù):

1>歐氏距離:距離p小于或者等于某一值是:以p為原點(diǎn)的圓

2>城市街區(qū)距離:距離小于或者等于某一值是以p為中心的菱形

3>棋盤距離:距離p小于或者等于某一值是以p為中心的正方形

......

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問(wèn)題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
  • 濾波器
    +關(guān)注

    關(guān)注

    162

    文章

    8099

    瀏覽量

    181275
  • 邊緣檢測(cè)
    +關(guān)注

    關(guān)注

    0

    文章

    94

    瀏覽量

    18385
  • 圖像復(fù)原
    +關(guān)注

    關(guān)注

    0

    文章

    7

    瀏覽量

    6968

原文標(biāo)題:數(shù)字圖像處理基本知識(shí)(二)

文章出處:【微信號(hào):Imgtec,微信公眾號(hào):Imagination Tech】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

收藏 人收藏

    評(píng)論

    相關(guān)推薦
    熱點(diǎn)推薦

    基于Matlab的圖像增強(qiáng)復(fù)原技術(shù)在SEM圖像中的應(yīng)用

      0引言  根據(jù)國(guó)內(nèi)外的相關(guān)文獻(xiàn),研究和發(fā)展圖像處理工具,改善圖像質(zhì)量是當(dāng)今研究的熱點(diǎn)。圖像增強(qiáng)復(fù)原是一種基本的
    發(fā)表于 11-14 15:47

    如何設(shè)計(jì)基于FPGA的彩色圖像增強(qiáng)系統(tǒng)?

    在從圖像源到終端顯示的過(guò)程中,電路噪聲、傳輸損耗等會(huì)造成圖像質(zhì)量下降,為了改善顯示器的視覺(jué)效果,常常需要進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理。圖像
    發(fā)表于 10-21 07:52

    什么開(kāi)關(guān)電源?和普通電源什么區(qū)別?

    什么開(kāi)關(guān)電源? 開(kāi)關(guān)電源什么特點(diǎn)?開(kāi)關(guān)電源哪些分類?開(kāi)關(guān)電源和普通電源什么區(qū)別
    發(fā)表于 03-11 07:34

    基于Matlab的圖像增強(qiáng)復(fù)原技術(shù)在SEM圖像中的應(yīng)用

    基于Matlab的圖像增強(qiáng)復(fù)原技術(shù)在SEM圖像中的應(yīng)用  0引  言   根據(jù)國(guó)內(nèi)外的相關(guān)文獻(xiàn),研究和發(fā)展圖像處理工具,改
    發(fā)表于 02-26 13:20 ?2872次閱讀
    基于Matlab的<b class='flag-5'>圖像</b><b class='flag-5'>增強(qiáng)</b>與<b class='flag-5'>復(fù)原</b>技術(shù)在SEM<b class='flag-5'>圖像</b>中的應(yīng)用

    使用改進(jìn)的POCS算法的超分辨率圖像復(fù)原

    使用改進(jìn)的POCS算法的超分辨率圖像復(fù)原.
    發(fā)表于 01-04 15:26 ?0次下載

    圖像分割介紹

    一是對(duì)圖像進(jìn)行加工和處理,得到滿足人的視覺(jué)和心理需要的改進(jìn)形式。如前面幾章介紹的圖像增強(qiáng)圖像復(fù)原
    發(fā)表于 06-24 15:51 ?0次下載

    基于運(yùn)動(dòng)模糊圖像復(fù)原方法

    圖像采集設(shè)備在采集圖像過(guò)程中,與目標(biāo)發(fā)生相對(duì)位移,使得圖像會(huì)產(chǎn)生一定程度的模糊,其過(guò)程表現(xiàn)為圖像退化。運(yùn)動(dòng)消模糊作為圖像
    發(fā)表于 10-31 17:39 ?11次下載
    基于運(yùn)動(dòng)模糊<b class='flag-5'>圖像</b>盲<b class='flag-5'>復(fù)原</b>方法

    色彩復(fù)原圖像的質(zhì)量評(píng)價(jià)方法

    針對(duì)褪色文物數(shù)字化保護(hù)中色彩復(fù)原圖像的質(zhì)量評(píng)價(jià)問(wèn)題,研究客觀質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。結(jié)合峰值信噪比( PSNR)的計(jì)算優(yōu)勢(shì)與人眼視覺(jué)特征信息熵的結(jié)構(gòu)特性,提出一種基于視覺(jué)特征信息熵的彩色圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。該
    發(fā)表于 12-18 11:00 ?1次下載

    分裂Bregman方法熒光顯微圖像復(fù)原

    熒光顯微圖像復(fù)原有著很多重要的應(yīng)用,例如,天文成像,電子顯微鏡成像,單光子發(fā)射計(jì)算機(jī)斷層成像術(shù)和正電子發(fā)射斷層成像技術(shù)等等。傳統(tǒng)基于全變差的分裂Bregman算法能夠很好地保護(hù)圖像邊緣和紋理信息
    發(fā)表于 01-13 11:43 ?1次下載

    圖像處理教程之圖像復(fù)原的詳細(xì)資料說(shuō)明

    本文檔的主要內(nèi)容詳細(xì)介紹的是圖像處理教程之圖像復(fù)原的詳細(xì)資料說(shuō)明。
    發(fā)表于 03-08 15:58 ?7次下載
    <b class='flag-5'>圖像</b>處理教程之<b class='flag-5'>圖像</b><b class='flag-5'>復(fù)原</b>的詳細(xì)資料說(shuō)明

    基于fpga的圖像處理

    圖像處理簡(jiǎn)而言之就是對(duì)圖像進(jìn)行操作從而得到自己想要的結(jié)果,它是一個(gè)非常廣義的概念,包含圖像增強(qiáng)圖像復(fù)原
    發(fā)表于 07-21 11:05 ?7271次閱讀

    如何才能復(fù)原運(yùn)動(dòng)模糊圖像詳細(xì)資料說(shuō)明

    運(yùn)動(dòng)模糊圖像復(fù)原圖像復(fù)原中較常見(jiàn)也是較難的一類,在智能交通系統(tǒng)中有著廣泛的應(yīng)用。本文面向車牌識(shí)別應(yīng)用,對(duì)運(yùn)動(dòng)模糊圖像
    發(fā)表于 11-01 17:29 ?12次下載

    關(guān)于圖像識(shí)別與圖像處理的簡(jiǎn)述

    其目的是去除干擾、噪聲,將原始圖像編程適于計(jì)算機(jī)進(jìn)行特征提取的形式,主要包括圖像采樣、圖像增強(qiáng)圖像復(fù)原
    的頭像 發(fā)表于 03-27 09:17 ?8630次閱讀
    關(guān)于<b class='flag-5'>圖像</b>識(shí)別與<b class='flag-5'>圖像</b>處理的簡(jiǎn)述

    圖像處理技術(shù)都有哪些 圖像處理技術(shù)六大技術(shù)介紹

    圖像處理主要包括圖像數(shù)字化、圖像增強(qiáng)復(fù)原圖像數(shù)據(jù)編碼、
    發(fā)表于 03-25 15:06 ?3.8w次閱讀
    <b class='flag-5'>圖像</b>處理技術(shù)都有哪些 <b class='flag-5'>圖像</b>處理技術(shù)六大技術(shù)介紹

    Mamba入局圖像復(fù)原,達(dá)成新SOTA

    圖像復(fù)原又來(lái)新突破了!還記得性能超越SwinIR(基于Transformer)的MambaIR嗎?一種基于Mamba的圖像復(fù)原基準(zhǔn)模型,登上ECCV 2024。最近原作者又開(kāi)發(fā)了新版本
    的頭像 發(fā)表于 12-30 18:09 ?727次閱讀
    Mamba入局<b class='flag-5'>圖像</b><b class='flag-5'>復(fù)原</b>,達(dá)成新SOTA
    主站蜘蛛池模板: 色老头久久久久久久久久 | 六月婷婷导航福利在线 | 日日碰狠狠添天天爽五月婷 | 特级一级毛片视频免费观看 | 一级特黄女毛毛片 | 亚洲午夜视频 | 特色一级黄色片 | 都市激情综合 | 在线麻豆国产传媒60在线观看 | 日本卡一卡2卡3卡4精品卡无人区 | 天堂网在线www资源在线 | 影音先锋色偷偷米奇四色 | 在线女同免费观看网站 | 啪啪网站视频 | 色爱综合区 | 天天综合网天天综合色不卡 | 欧美人与动另类在线 | 天天拍拍天天爽免费视频 | 天堂网站www天堂资源在线 | 精品黄色片 | 成人午夜免费剧场 | 久久久久国产 | 91免费网站在线看入口黄 | 黄色香蕉网站 | 欧美日韩高清性色生活片 | 久插视频| 亚洲aaaa级特黄毛片 | 国产欧美日韩haodiaose | 午夜色视频 | 综合网天天操天天射 | 久久成人福利视频 | 色综合成人丁香 | 777奇米影音 | www你懂的| 亚洲小说区图片区另类春色 | 多男一女一级淫片免费播放口 | 操人视频网站 | xxxx欧美| 免费在线色视频 | 中国人69xxx大全 | 狠狠色丁香婷婷综合视频 |