数字图像处理基础：图像处理概念、步骤、方式介绍

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《------正文------》

- 数字图像处理基础
- 数字图像处理的基本步骤
- 图像处理主要步骤
- 什么是图像？
- 图像的类型
- 图像作为矩阵
- MATLAB中的数字图像表示：
- 图像处理的阶段：
- 重叠场与图像处理
- - 数字图像处理的优势：
  - 数字图像处理的缺点：

数字图像处理基础

数字图像处理是指利用数字计算机对数字图像进行处理。我们也可以说它是一种利用计算机算法，为了得到增强的图像或者提取一些有用的信息。

数字图像处理是使用算法和数学模型来处理和分析数字图像。数字图像处理的目标是提高图像质量，从图像中提取有意义的信息，并自动执行基于图像的任务。

数字图像处理的基本步骤

图像采集：这涉及使用数码相机或扫描仪捕获图像，或将现有图像导入计算机。
图像增强：这涉及提高图像的视觉质量，例如增加对比度，减少噪音和消除伪影。
图像恢复：这涉及从图像中去除退化，如模糊，噪声和失真。
图像分割：这涉及将图像划分为区域或片段，每个区域或片段对应于图像中的特定对象或特征。
图像表示和描述：这涉及以计算机可以分析和操作的方式表示图像，并以紧凑和有意义的方式描述图像的特征。
图像分析：这涉及使用算法和数学模型从图像中提取信息，例如识别对象，检测模式和量化特征。
图像合成和压缩：这涉及生成新图像或压缩现有图像以降低存储和传输要求。
数字图像处理广泛应用于医学成像、遥感、计算机视觉和多媒体等领域。

图像处理主要步骤

1.通过图像采集工具采集图像;
2.分析和处理图像;
3.输出结果可以是改变的图像或基于分析该图像的报告。

什么是图像？

图像被定义为二维函数F（x，y），其中x和y是空间坐标，并且F在任何一对坐标（x，y）处的振幅被称为该图像在该点处的强度。当F的x、y和幅值都是有限的时，我们称之为数字图像。
换句话说，图像可以由特定地以行和列布置的二维阵列来定义。
数字图像由有限个元素组成，每个元素在特定位置具有特定值。这些元素被称为图像元素，图像元素和像素。像素最广泛用于表示数字图像的元素。

图像的类型

二进制图像-二进制图像顾名思义，只包含两个像素元素，即0和1，其中0表示黑色，1表示白色。这种图像也被称为Monochrome。
黑白图像-仅由黑色和白色颜色组成的图像称为黑白图像。
8位彩色格式-它是最著名的图像格式。它有256种不同的颜色，通常被称为灰度图像。在此格式中，0代表黑色，255代表白色，127代表灰色。
16位彩色格式-它是一种彩色图像格式。它有65，536种不同的颜色在里面。它也被称为高颜色格式。在这种格式中，颜色的分布与灰度图像不同。

一个16位格式实际上被进一步分成三种格式，即红色、绿色和蓝色。著名的RGB格式。

图像作为矩阵

正如我们所知，图像是以行和列表示的，我们有以下语法来表示图像：

这个等式的右边是数字图像的定义。这个矩阵的每一个元素都被称为图像元素、图像元素或像素。

MATLAB中的数字图像表示：

在MATLAB中，起始索引是从1开始，而不是从0开始。因此，f（1，1）= f（0，0）。
此后，除了原点的移位之外，图像的两种表示是相同的。
在MATLAB中，矩阵存储在一个变量中，即X，x，input_image等。变量必须是一个字母，与其他编程语言相同。

图像处理的阶段：

获取-它可以是简单的，因为被赋予一个图像，这是在数字形式。主要工作包括：
a）缩放
B）颜色转换（RGB到灰色或反之亦然）
图像增强-它是图像处理领域中最简单和最吸引人的方法之一，它也用于从图像中提取一些隐藏的细节，并且是主观的。
图像恢复-它也处理图像的吸引力，但它是客观的（恢复是基于数学或概率模型或图像退化）。
彩色图像处理-它处理伪彩色和全色图像处理，彩色模型适用于数字图像处理。
小波和多分辨率处理-它是表示图像在不同程度上的基础。
图像压缩-它涉及开发一些函数来执行此操作。它主要处理图像大小或分辨率。
形态处理-它处理用于提取在形状的表示和描述中有用的图像成分的工具。
分割过程-它包括将图像分割成其组成部分或对象。自主分割是图像处理中最困难的任务。
表示描述-它遵循分割阶段的输出，选择表示只是将原始数据转换为处理数据的解决方案的一部分。
对象检测和识别-这是一个基于对象的描述符为对象分配标签的过程。

重叠场与图像处理

根据第1块，如果输入是图像，我们得到图像作为输出，那么它被称为数字图像处理。
根据第2块，如果输入是图像，我们得到某种信息或描述作为输出，那么它被称为计算机视觉。
根据第3块，如果输入是一些描述或代码，我们得到图像作为输出，那么它被称为计算机图形学。
根据第4块，如果输入是描述或一些关键字或一些代码，并且我们得到描述或一些关键字作为输出，那么它被称为人工智能