數(shù)字圖像處理(學(xué)習(xí)圖像處理需要哪些)
1.學(xué)習(xí)圖像處理需要哪些基礎(chǔ)知識(shí)
數(shù)字圖像處理的基本概念和圖像變換 圖像增強(qiáng)、圖像恢復(fù)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(shí)別 推薦你看一下武漢大學(xué)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(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行分析，以達(dá)到所需結(jié)果的技術(shù)。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(jī)、攝像機(jī)、掃描儀等設(shè)備經(jīng)過拍攝得到的一個(gè)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(shù)的一般包括圖像壓縮，增強(qiáng)和復(fù)原，匹配、描述和識(shí)別3個(gè)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(shù)。
2.數(shù)字圖像處理需要什么基礎(chǔ)知識(shí)
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(diǎn)的灰度值代表圖像，這些點(diǎn)稱為采樣點(diǎn)。問題：一幅圖像需采樣多少點(diǎn)能達(dá)到不失真？采樣符合采樣定理時(shí)圖像不失真，即：Fs >= 2Fmax.2.量化 模擬圖像經(jīng)過采樣后，在時(shí)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(jí)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(jí)越少，圖像層次欠豐富，灰度分辨率低，會(huì)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(jiǎn)單地在灰度范圍內(nèi)等間隔量化。 非均勻量化是對(duì)像素出現(xiàn)頻度少的部分量化間隔取大，而對(duì)頻度大的量化間隔取小。
一般情況下，對(duì)灰度變化比較平緩的部分用比較多的量化級(jí)，在灰度變化比較劇烈的地方用比較高的分辨率。 一般，當(dāng)限定數(shù)字圖像的大小時(shí)， 為了得到質(zhì)量較好的圖像可采用如下原則： （1） 對(duì)緩變的圖像， 應(yīng)該細(xì)量化， 粗采樣， 以避免假輪廓。
（2） 對(duì)細(xì)節(jié)豐富的圖像， 應(yīng)細(xì)采樣， 粗量化， 以避免模糊（混疊）。
3.圖像處理基礎(chǔ)知識(shí)5個(gè)
數(shù)字圖像處理
DIP(Digital Image Processing)
廣義：與圖像相關(guān)的處理（圖像分析、理解和計(jì)算機(jī)視覺等）
狹義（從輸入和輸出內(nèi)容）：對(duì)圖像進(jìn)行各種加工，以改善圖像的視覺效果或突出目標(biāo)，強(qiáng)調(diào)圖像之間進(jìn)行的變換，是一個(gè)從圖像到圖像的過程
廣義上分為三種類型：低、中、高級(jí)處理
成像原理可以簡(jiǎn)單的概括為電荷耦合器件（CCD）接收光學(xué)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(hào)后貯于存貯器中。數(shù)碼相機(jī)的光學(xué)鏡頭與傳統(tǒng)相機(jī)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(jī)中的感光膠片的位置，其功能是將光信號(hào)轉(zhuǎn)換成電信號(hào)，與電視攝像相同
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4.數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)
數(shù)字圖像處理（Digital Image Processing）
學(xué)習(xí)數(shù)字圖像處理在工程領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用，就所涉及的專業(yè)來說，計(jì)算機(jī)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(xué)習(xí)過程中，兩類學(xué)科有很多交叉的地方，所以這兩類學(xué)科所研究的東西有很多很多相似的地方，甚至研究同一個(gè)東西
對(duì)于數(shù)字圖像處理的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)先修課程，具體參考國(guó)內(nèi)工科院校的計(jì)算機(jī)，通信，電子專業(yè)的本科所開設(shè)的課程
就數(shù)字圖像處理的研究熱點(diǎn)和發(fā)展方向來說，對(duì)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)課程的要求更高了，建議加強(qiáng)概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)，線性代數(shù)，矩陣論，隨機(jī)過程的學(xué)習(xí)。
除此之外，根據(jù)你的學(xué)習(xí)要求，必須注重對(duì)信號(hào)與系統(tǒng)，通信原理，DSP（數(shù)字信號(hào)處理），計(jì)算機(jī)圖形學(xué)，人工智能，模式識(shí)別，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)……等專業(yè)基礎(chǔ)課的學(xué)習(xí)。
要想學(xué)好數(shù)字圖像處理，數(shù)學(xué)基礎(chǔ)課可基本的專業(yè)基礎(chǔ)課是必要的先修課程。這些非常重要的。
這樣可以么？
5.數(shù)字圖像處理的基本步驟
1、圖像獲取是數(shù)字圖像處理的第一步處理。圖像獲取與給出一幅數(shù)字形式的圖像一樣簡(jiǎn)單。通常，圖像獲取階段包括圖像預(yù)處理，譬如圖像縮放。
2、圖像增強(qiáng)是對(duì)一幅圖像進(jìn)行操作，使其結(jié)果在特定應(yīng)用中比原始圖像更適合進(jìn)行處理。“特定”一詞很重要，因?yàn)樵鰪?qiáng)技術(shù)建立在面向問題的基礎(chǔ)上，例如，對(duì)增強(qiáng)X射線圖像十分有用的方法，對(duì)增強(qiáng)電磁波譜中紅外波段獲取的衛(wèi)星圖像可能就不是好方法。不存在圖像增強(qiáng)方法的通用理論，圖像增強(qiáng)方法多種多樣，特殊情況特殊對(duì)待。
3、圖像復(fù)原也是改進(jìn)圖像外觀的處理領(lǐng)域。與圖像增強(qiáng)不同，圖像增強(qiáng)是主觀的，而圖像復(fù)原是客觀的；復(fù)原技術(shù)傾向于以圖像退化的數(shù)學(xué)或概率模型為基礎(chǔ)。而增強(qiáng)以什么是好的增強(qiáng)效果這種主觀偏愛為基礎(chǔ)。
4、彩色圖像處理，第6章涵蓋許多彩色模型和數(shù)字域彩色處理的基本概念。彩色也是圖像中提取感興趣區(qū)域的基礎(chǔ)。
5、小波是以不同分辨率來描述圖像的基礎(chǔ)。本書中為圖像數(shù)據(jù)壓縮和金字塔表示使用了小波，此時(shí)圖像被成功地細(xì)分為較小的區(qū)域。
6、壓縮指的是減少圖像存儲(chǔ)量或降低圖像帶寬的處理。互聯(lián)網(wǎng)是以大量的圖片內(nèi)容為特征的，例如，jpg文件擴(kuò)展名用于jpeg的圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)。jpeg格式的圖像可以用最少的磁盤空間得到較好的圖像質(zhì)量。
7、形態(tài)學(xué)處理涉及提取圖像成分的工具，這些成分在表示和描述形狀方面很有用。這一章的內(nèi)容將從輸出圖像處理到輸出圖像屬性處理的轉(zhuǎn)換開始。
8、分割過程將一幅圖像劃分為其組成部分或目標(biāo)。通常，自動(dòng)分割是數(shù)字圖像處理中最困難的任務(wù)之一。成功地把目標(biāo)逐一分割出來是一個(gè)艱難的分割過程。通常，分割越準(zhǔn)確，識(shí)別越成功。
9、表示與描述，選擇一種表示僅是把原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合計(jì)算機(jī)進(jìn)行后續(xù)處理的形式的一部分。為描述數(shù)據(jù)以使感興趣的特征更加明顯，必須確定一種方法。描述又稱為特征選擇，它涉及提取特征，可得到某些感興趣的定量信息，或是區(qū)分一組目標(biāo)與其他目標(biāo)的基礎(chǔ)。
10、目標(biāo)識(shí)別，是基于目標(biāo)的描述給該目標(biāo)賦予標(biāo)志（如“車輛”）的過程。
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6.數(shù)字圖像處理的主要內(nèi)容有哪些
數(shù)字圖像處理主要研究的內(nèi)容有以下幾個(gè)方面： 1） 圖像變換由于圖像陣列很大，直接在空間域中進(jìn)行處理，涉及計(jì)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(shù)，將空間域的處理轉(zhuǎn)換為變換域處理，不僅可減少計(jì)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(jìn)行數(shù)字濾波處理）。目前新興研究的小波變換在時(shí)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(yīng)用。
2） 圖像編碼壓縮圖像編碼壓縮技術(shù)可減少描述圖像的數(shù)據(jù)量（即比特?cái)?shù)），以便節(jié)省圖像傳輸、處理時(shí)間和減少所占用的存儲(chǔ)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(jìn)行。
編碼是壓縮技術(shù)中最重要的方法，它在圖像處理技術(shù)中是發(fā)展最早且比較成熟的技術(shù)。 3） 圖像增強(qiáng)和復(fù)原圖像增強(qiáng)和復(fù)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(qiáng)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(qiáng)化圖像高頻分量，可使圖像中物體輪廓清晰，細(xì)節(jié)明顯；如強(qiáng)化低頻分量可減少圖像中噪聲影響。
圖像復(fù)原要求對(duì)圖像降質(zhì)的原因有一定的了解，一般講應(yīng)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(fù)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(guān)鍵技術(shù)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(jìn)一步進(jìn)行圖像識(shí)別、分析和理解的基礎(chǔ)。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(duì)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(diǎn)之一。 5） 圖像描述是圖像識(shí)別和理解的必要前提。
作為最簡(jiǎn)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(duì)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(jìn)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(shí)別）圖像分類（識(shí)別）屬于模式識(shí)別的范疇，其主要內(nèi)容是圖像經(jīng)過某些預(yù)處理（增強(qiáng)、復(fù)原、壓縮）后，進(jìn)行圖像分割和特征提取，從而進(jìn)行判決分類。
圖像分類常采用經(jīng)典的模式識(shí)別方法，有統(tǒng)計(jì)模式分類和句法（結(jié)構(gòu)）模式分類，近年來新發(fā)展起來的模糊模式識(shí)別和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式分類在圖像識(shí)別中也越來越受到重視。
7.數(shù)字圖像處理包括哪些內(nèi)容
數(shù)字圖像處理的主要研究?jī)?nèi)容有哪些？并簡(jiǎn)要說明。
主要研究?jī)?nèi)容有：圖像增強(qiáng)、圖像編碼、圖像復(fù)原、圖像分割、圖像分類和圖像重建。 圖像增強(qiáng)用于改善圖像視覺質(zhì)量；圖像復(fù)原是盡可能地恢復(fù)圖像本來面目；圖像編碼是在保證圖像質(zhì)量的前提下壓縮數(shù)據(jù)，使圖像便于存儲(chǔ)和傳輸；圖像分割就是把圖像按其灰度或集合特性分割成區(qū)域的過程；圖像分類是在將圖像經(jīng)過某些預(yù)處理（壓縮、增強(qiáng)和復(fù)原）后，再將圖像中有用物體的特征進(jìn)行分割，特征提取，進(jìn)而進(jìn)行分類；圖像重建是指從數(shù)據(jù)到圖像的。
處理，即輸入的是某種數(shù)據(jù)，而經(jīng)過處理后得到的結(jié)果是圖像。
8.數(shù)字圖像處理 數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
數(shù)字圖像處理（Digital Image Processing）
學(xué)習(xí)數(shù)字圖像處理在工程領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用，就所涉及的專業(yè)來說，計(jì)算機(jī)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(xué)習(xí)過程中，兩類學(xué)科有很多交叉的地方，所以這兩類學(xué)科所研究的東西有很多很多相似的地方，甚至研究同一個(gè)東西
對(duì)于數(shù)字圖像處理的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)先修課程，具體參考國(guó)內(nèi)工科院校的計(jì)算機(jī)，通信，電子專業(yè)的本科所開設(shè)的課程
就數(shù)字圖像處理的研究熱點(diǎn)和發(fā)展方向來說，對(duì)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)課程的要求更高了，建議加強(qiáng)概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)，線性代數(shù)，矩陣論，隨機(jī)過程的學(xué)習(xí)。
除此之外，根據(jù)你的學(xué)習(xí)要求，必須注重對(duì)信號(hào)與系統(tǒng)，通信原理，DSP（數(shù)字信號(hào)處理），計(jì)算機(jī)圖形學(xué)，人工智能，模式識(shí)別，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)……等專業(yè)基礎(chǔ)課的學(xué)習(xí)。
要想學(xué)好數(shù)字圖像處理，數(shù)學(xué)基礎(chǔ)課可基本的專業(yè)基礎(chǔ)課是必要的先修課程。這些非常重要的。
9.（急）數(shù)字圖像處理主要包含哪八個(gè)方面的內(nèi)容
主要內(nèi)容有：圖像增強(qiáng)、圖像編碼、圖像復(fù)原、圖像分割、圖像分類、圖像重建、圖像信息的輸出和顯示。
圖像增強(qiáng)用于改善圖像視覺質(zhì)量；圖像復(fù)原是盡可能地恢復(fù)圖像本來面目；圖像編碼是在保證圖像質(zhì)量的前提下壓縮數(shù)據(jù)，使圖像便于存儲(chǔ)和傳輸；圖像分割就是把圖像按其灰度或集合特性分割成區(qū)域的過程。
圖像分類是在將圖像經(jīng)過某些預(yù)處理（壓縮、增強(qiáng)和復(fù)原）后，再將圖像中有用物體的特征進(jìn)行分割，特征提取，進(jìn)而進(jìn)行分類；圖像重建是指從數(shù)據(jù)到圖像的。處理，即輸入的是某種數(shù)據(jù)，而經(jīng)過處理后得到的結(jié)果是圖像。
擴(kuò)展資料
發(fā)展概況
數(shù)字圖像處理最早出現(xiàn)于20世紀(jì)50年代，當(dāng)時(shí)的電子計(jì)算機(jī)已經(jīng)發(fā)展到一定水平，人們開始利用計(jì)算機(jī)來處理圖形和圖像信息。數(shù)字圖像處理作為一門學(xué)科大約形成于20世紀(jì)60年代初期。
早期的圖像處理的目的是改善圖像的質(zhì)量，它以人為對(duì)象，以改善人的視覺效果為目的。圖像處理中，輸入的是質(zhì)量低的圖像，輸出的是改善質(zhì)量后的圖像，常用的圖像處理方法有圖像增強(qiáng)、復(fù)原、編碼、壓縮等。首次獲得實(shí)際成功應(yīng)用的是美國(guó)噴氣推進(jìn)實(shí)驗(yàn)室（JPL）。
他們對(duì)航天探測(cè)器徘徊者7號(hào)在1964年發(fā)回的幾千張?jiān)虑蛘掌褂昧藞D像處理技術(shù)，如幾何校正、灰度變換、去除噪聲等方法進(jìn)行處理，并考慮了太陽(yáng)位置和月球環(huán)境的影響，由計(jì)算機(jī)成功地繪制出月球表面地圖，獲得了巨大的成功。
隨后又對(duì)探測(cè)飛船發(fā)回的近十萬(wàn)張照片進(jìn)行更為復(fù)雜的圖像處理，以致獲得了月球的地形圖、彩色圖及全景鑲嵌圖，獲得了非凡的成果，為人類登月創(chuàng)舉奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，也推動(dòng)了數(shù)字圖像處理這門學(xué)科的誕生。
在以后的宇航空間技術(shù)，如對(duì)火星、土星等星球的探測(cè)研究中，數(shù)字圖像處理技術(shù)都發(fā)揮了巨大的作用。數(shù)字圖像處理取得的另一個(gè)巨大成就是在醫(yī)學(xué)上獲得的成果。
參考資料來源：百度百科-數(shù)字圖像處理
