數(shù)字圖像處理csdn(數(shù)字圖像處理需要什么)
1.數(shù)字圖像處理需要什么基礎知識
1.采樣 圖像在空間上的離散化稱為采樣。
也就是用空間上部分點的灰度值代表圖像，這些點稱為采樣點。問題：一幅圖像需采樣多少點能達到不失真？采樣符合采樣定理時圖像不失真，即：Fs >= 2Fmax.2.量化 模擬圖像經(jīng)過采樣后，在時間和空間上離散化為像素。
但采樣所得的像素值（即灰度值）仍是連續(xù)量。 把采樣后所得的各像素的灰度值從模擬量到離散量的轉(zhuǎn)換稱為圖像灰度的量化。
量化等級越多，所得圖像層次越豐富，灰度分辨率高，圖像質(zhì)量好，但數(shù)據(jù)量大； 量化等級越少，圖像層次欠豐富，灰度分辨率低，會出現(xiàn)假輪廓現(xiàn)象，圖像質(zhì)量變差，但數(shù)據(jù)量小。 量化可分為均勻量化和非均勻量化。
均勻量化是簡單地在灰度范圍內(nèi)等間隔量化。 非均勻量化是對像素出現(xiàn)頻度少的部分量化間隔取大，而對頻度大的量化間隔取小。
一般情況下，對灰度變化比較平緩的部分用比較多的量化級，在灰度變化比較劇烈的地方用比較高的分辨率。 一般，當限定數(shù)字圖像的大小時， 為了得到質(zhì)量較好的圖像可采用如下原則： （1） 對緩變的圖像， 應該細量化， 粗采樣， 以避免假輪廓。
（2） 對細節(jié)豐富的圖像， 應細采樣， 粗量化， 以避免模糊（混疊）。
2.圖像處理基礎知識5個
數(shù)字圖像處理
DIP(Digital Image Processing)
廣義：與圖像相關的處理（圖像分析、理解和計算機視覺等）
狹義（從輸入和輸出內(nèi)容）：對圖像進行各種加工，以改善圖像的視覺效果或突出目標，強調(diào)圖像之間進行的變換，是一個從圖像到圖像的過程
廣義上分為三種類型：低、中、高級處理
成像原理可以簡單的概括為電荷耦合器件（CCD）接收光學鏡頭傳遞來的影像，經(jīng) 模/數(shù)轉(zhuǎn)換器（A/D）轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號后貯于存貯器中。數(shù)碼相機的光學鏡頭與傳統(tǒng)相機相同，將影像聚到感光器件上，即（光）電荷耦合器件（CCD） 。C CD替代了傳統(tǒng)相機中的感光膠片的位置，其功能是將光信號轉(zhuǎn)換成電信號，與電視攝像相同
其他的你百度看看吧，百度都有的哦··
3.學習圖像處理需要哪些基礎知識
數(shù)字圖像處理的基本概念和圖像變換 圖像增強、圖像恢復與重建、圖像編碼與壓縮 圖像分割、二值圖像處理與形狀分析、紋理分析、模板匹配與模式識別 推薦你看一下武漢大學出版社的賈永紅老師的《數(shù)字圖像處理》 里面把圖像處理的基本內(nèi)容都講到了 另外你自己可以了解一下常用的圖像處理軟件。
圖像處理（image processing），用計算機對圖像進行分析，以達到所需結(jié)果的技術。又稱影像處理。圖像處理一般指數(shù)字圖像處理。數(shù)字圖像是指用工業(yè)相機、攝像機、掃描儀等設備經(jīng)過拍攝得到的一個大的二維數(shù)組，該數(shù)組的元素稱為像素，其值稱為灰度值。圖像處理技術的一般包括圖像壓縮，增強和復原，匹配、描述和識別3個部分。 常見的系統(tǒng)有康耐視系統(tǒng)、圖智能系統(tǒng)等，目前是正在逐漸興起的技術。
4.數(shù)字圖像處理 數(shù)學基礎
數(shù)字圖像處理（Digital Image Processing）
學習數(shù)字圖像處理在工程領域被廣泛應用，就所涉及的專業(yè)來說，計算機類和通信電子類有數(shù)字圖像處理的具體專業(yè)的研究方向，由于在專業(yè)學習過程中，兩類學科有很多交叉的地方，所以這兩類學科所研究的東西有很多很多相似的地方，甚至研究同一個東西
對于數(shù)字圖像處理的數(shù)學基礎先修課程，具體參考國內(nèi)工科院校的計算機，通信，電子專業(yè)的本科所開設的課程
就數(shù)字圖像處理的研究熱點和發(fā)展方向來說，對數(shù)學基礎課程的要求更高了，建議加強概率論與數(shù)理統(tǒng)計，線性代數(shù)，矩陣論，隨機過程的學習。
除此之外，根據(jù)你的學習要求，必須注重對信號與系統(tǒng)，通信原理，DSP（數(shù)字信號處理），計算機圖形學，人工智能，模式識別，神經(jīng)網(wǎng)絡……等專業(yè)基礎課的學習。
要想學好數(shù)字圖像處理，數(shù)學基礎課可基本的專業(yè)基礎課是必要的先修課程。這些非常重要的。
5.數(shù)字圖像處理題 怎么做
1.圖像增強的作用：滿足特定的要求，主要是人眼的主觀視覺感覺
圖像增強的手段：基于點操作的圖像增強（灰度級變換）、基于直方圖的圖像增強（直方圖規(guī)定化）、基
于塊操作的圖像增強（均值濾波等）、基于頻域的濾波（平滑和銳化等）
2.即均值濾波，采用3*3或者5*5的模板，模版中每個像素位置的系數(shù)均為1，然后模板*1/9或者1/25的系數(shù)
即可。其效果是是邊緣或者細節(jié)部分平滑。
3.直方圖中明顯的出現(xiàn)灰度值的分組現(xiàn)象，此時可采取閾值分割的方法。首先估計一個閾值T，然后用T進行
分割，將圖像分為G1、G2兩個部分，然后分別計算兩個部分的灰度值均值u1、u2。然后計算T1=(u1+u2)/2，將T1作為新的閾值進行分割，再計算，多次迭代直至兩次計算T值之差達到事先的要求。
4.不會……
5.將事件出現(xiàn)的概率按照大小排序，寫成一列，最上面的概率值最大。然后從最低下開始，每兩個最小的值
相加產(chǎn)生一個新值，該值也參與一次相加之后的概率值的重新排序，即將該值按照大小插入原先的排序列
中。然后重復最小的兩個值相加的過程。直至最后相加的值為1。然后從“1”這個概率值的位置開始（注
意此位置不參與編碼）進行0/1編碼即可。
6.忘了……綜合題第二題此圖像首先要確定其噪聲成分：選取圖像較為平坦的區(qū)域進行直方圖分析，分析器噪聲成分，比如是高斯型還是瑞利型或者pepper-salt型或者多種的疊加
然后根據(jù)不同的噪聲成分選擇合適的濾波器，比如高斯型選擇均值濾波，pepper-salt型選擇中值濾波等
然后進行圖像對比度拉伸進行圖像的銳化，有必要還可進行偽彩色圖像處理（強度分層或者灰度到彩色變化）
