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      標簽　>　數字圖像

      數字圖像

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      數字圖像，是以二維數字組形式表示的圖像，其數字單元為像元，數字圖像的恰當應用通常需要數字圖像與看到的現象之間關系的知識，也就是幾何和光度學或者傳感器校準，數字圖像處理領域就是研究它們的變換算法。

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      數字圖像簡介

      　　數字圖像，是以二維數字組形式表示的圖像，其數字單元為像元，數字圖像的恰當應用通常需要數字圖像與看到的現象之間關系的知識，也就是幾何和光度學或者傳感器校準，數字圖像處理領域就是研究它們的變換算法。

      　　數字圖像，又稱數碼圖像或數位圖像，是二維圖像用有限數字數值像素的表示。由數組或矩陣表示，其光照位置和強度都是離散的。數字圖像是由模擬圖像數字化得到的、以像素為基本元素的、可以用數字計算機或數字電路存儲和處理的圖像。

      數字圖像百科

      　　數字圖像，是以二維數字組形式表示的圖像，其數字單元為像元，數字圖像的恰當應用通常需要數字圖像與看到的現象之間關系的知識，也就是幾何和光度學或者傳感器校準，數字圖像處理領域就是研究它們的變換算法。

      　　數字圖像，又稱數碼圖像或數位圖像，是二維圖像用有限數字數值像素的表示。由數組或矩陣表示，其光照位置和強度都是離散的。數字圖像是由模擬圖像數字化得到的、以像素為基本元素的、可以用數字計算機或數字電路存儲和處理的圖像。

      　　圖像單位

      　　像素（或像元，Pixel）是數字圖像的基本元素。

      　　像素是在模擬圖像數字化時對連續空間進行離散化得到的。每個像素具有整數行（高）和列（寬）位置坐標，同時每個像素都具有整數灰度值或顏色值。

      　　通常，像素在計算機中保存為二維整數數組的［1］ 光柵圖像，這些值經常用壓縮格式進行傳輸和儲存。

      　　數字圖像可以許多不同的輸入設備和技術生成，例如數碼相機、掃描儀、坐標測量機、seismographic profiling、airborne radar等等，也可以從任意的非圖像數據合成得到，例如數學函數或者三維幾何模型，三維幾何模型是計算機圖形學的一個主要分支。數字圖像處理領域就是研究它們的變換算法。

      　　數字圖像的本質

      　　簡單的說圖像分位圖和矢量圖，位圖是由點陣組成的，如你所說一幅4000×3000的圖像就是有4000×3000個有顏色的點構成的。每個點的顏色有不同的定義（色彩空間），通常的灰度圖每個點的顏色取0-255間的整數，代表256種灰度等級，而在RGB色彩空間里每種顏色又一個三維向量表示，依次代表紅，綠，藍三元色的比重。而矢量圖是由線條和填充于線條所圍成的區域之中的顏色組成的。圖像記錄如何繪制這些圖形，而不記錄點陣。這些都是基礎中的基礎。是第一節課就應該講的東西。

      　　數字圖像處理常用方法：

      　　1 ）圖像變換：由于圖像陣列很大，直接在空間域中進行處理，涉及計算量很大。因此，往往采用各種圖像變換的方法，如傅立葉變換、沃爾什變換、離散余弦變換等間接處理技術，將空間域的處理轉換為變換域處理，不僅可減少計算量，而且可獲得更有效的處理（如傅立葉變換可在頻域中進行數字濾波處理）。目前新興研究的小波變換在時域和頻域中都具有良好的局部化特性，它在圖像處理中也有著廣泛而有效的應用。

      　　2 ）圖像編碼壓縮：圖像編碼壓縮技術可減少描述圖像的數據量（即比特數），以便節省圖像傳輸、處理時間和減少所占用的存儲器容量。壓縮可以在不失真的前提下獲得，也可以在允許的失真條件下進行。編碼是壓縮技術中最重要的方法，它在圖像處理技術中是發展最早且比較成熟的技術。

      　　3 ）圖像增強和復原：圖像增強和復原的目的是為了提高圖像的質量，如去除噪聲，提高圖像的清晰度等。圖像增強不考慮圖像降質的原因，突出圖像中所感興趣的部分。如強化圖像高頻分量，可使圖像中物體輪廓清晰，細節明顯；如強化低頻分量可減少圖像中噪聲影響。圖像復原要求對圖像降質的原因有一定的了解，一般講應根據降質過程建立“降質模型”，再采用某種濾波方法，恢復或重建原來的圖像。

      　　4 ）圖像分割：圖像分割是數字圖像處理中的關鍵技術之一。圖像分割是將圖像中有意義的特征部分提取出來，其有意義的特征有圖像中的邊緣、區域等，這是進一步進行圖像識別、分析和理解的基礎。雖然目前已研究出不少邊緣提取、區域分割的方法，但還沒有一種普遍適用于各種圖像的有效方法。因此，對圖像分割的研究還在不斷深入之中，是目前圖像處理中研究的熱點之一。

      　　5 ）圖像描述：圖像描述是圖像識別和理解的必要前提。作為最簡單的二值圖像可采用其幾何特性描述物體的特性，一般圖像的描述方法采用二維形狀描述，它有邊界描述和區域描述兩類方法。對于特殊的紋理圖像可采用二維紋理特征描述。隨著圖像處理研究的深入發展，已經開始進行三維物體描述的研究，提出了體積描述、表面描述、廣義圓柱體描述等方法。

      　　6 ）圖像分類（識別）：圖像分類（識別）屬于模式識別的范疇，其主要內容是圖像經過某些預處理（增強、復原、壓縮）后，進行圖像分割和特征提取，從而進行判決分類。圖像分類常采用經典的模式識別方法，有統計模式分類和句法（結構）模式分類，近年來新發展起來的模糊模式識別和人工神經網絡模式分類在圖像識別中也越來越受到重視。

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      數字圖像知識

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