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標簽 > 數(shù)字圖像
數(shù)字圖像，是以二維數(shù)字組形式表示的圖像，其數(shù)字單元為像元，數(shù)字圖像的恰當應用通常需要數(shù)字圖像與看到的現(xiàn)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(shù)字圖像處理領域就是研究它們的變換算法。
數(shù)字圖像，是以二維數(shù)字組形式表示的圖像，其數(shù)字單元為像元，數(shù)字圖像的恰當應用通常需要數(shù)字圖像與看到的現(xiàn)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(shù)字圖像處理領域就是研究它們的變換算法。
數(shù)字圖像，又稱數(shù)碼圖像或數(shù)位圖像，是二維圖像用有限數(shù)字數(shù)值像素的表示。由數(shù)組或矩陣表示，其光照位置和強度都是離散的。數(shù)字圖像是由模擬圖像數(shù)字化得到的、以像素為基本元素的、可以用數(shù)字計算機或數(shù)字電路存儲和處理的圖像。
數(shù)字圖像，是以二維數(shù)字組形式表示的圖像，其數(shù)字單元為像元，數(shù)字圖像的恰當應用通常需要數(shù)字圖像與看到的現(xiàn)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(shù)字圖像處理領域就是研究它們的變換算法。
數(shù)字圖像，又稱數(shù)碼圖像或數(shù)位圖像，是二維圖像用有限數(shù)字數(shù)值像素的表示。由數(shù)組或矩陣表示，其光照位置和強度都是離散的。數(shù)字圖像是由模擬圖像數(shù)字化得到的、以像素為基本元素的、可以用數(shù)字計算機或數(shù)字電路存儲和處理的圖像。
圖像單位
像素（或像元，Pixel）是數(shù)字圖像的基本元素。
像素是在模擬圖像數(shù)字化時對連續(xù)空間進行離散化得到的。每個像素具有整數(shù)行（高）和列（寬）位置坐標，同時每個像素都具有整數(shù)灰度值或顏色值。
通常，像素在計算機中保存為二維整數(shù)數(shù)組的［1］ 光柵圖像，這些值經(jīng)常用壓縮格式進行傳輸和儲存。
數(shù)字圖像可以許多不同的輸入設備和技術生成，例如數(shù)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(shù)據(jù)合成得到，例如數(shù)學函數(shù)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(shù)字圖像處理領域就是研究它們的變換算法。
數(shù)字圖像的本質(zhì)
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(shù)，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(qū)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(jié)課就應該講的東西。
數(shù)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(zhuǎn)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(shù)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(shù)據(jù)量（即比特數(shù)），以便節(jié)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(fā)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(zhì)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(zhì)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(jié)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(zhì)的原因有一定的了解，一般講應根據(jù)降質(zhì)過程建立“降質(zhì)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(shù)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(qū)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(qū)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(qū)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(fā)展，已經(jīng)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(nèi)容是圖像經(jīng)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(jīng)典的模式識別方法，有統(tǒng)計模式分類和句法（結(jié)構）模式分類，近年來新發(fā)展起來的模糊模式識別和人工神經(jīng)網(wǎng)絡模式分類在圖像識別中也越來越受到重視。
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類別：數(shù)值算法/人工智能 2018-01-14 標簽：數(shù)字圖像加密算法
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