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数字图像处理——第一章绪论
阅读量:727 次
发布时间:2019-03-21

本文共 1792 字,大约阅读时间需要 5 分钟。

数字信号处理是计算机科学中的一个重要领域,涉及对各种电磁波段的信号进行处理与分析。本节将深入探讨数字信号处理的基本概念、各电磁波段的应用、基础组成以及基本步骤等内容。

1. 数字信号处理基本概念

1.1 数字图像的简介

数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像可以看作由二维函数f(x, y)描述的离散幅值,每一个点代表图像的灰度或强度。

1.2 灰度的定义

灰度(Gray Scale)是指从白到黑的过渡色,常用于正文图像,而彩色图像则使用红、绿、蓝(RGB)三色通道进行表示。灰度的范围通常是[0, 255],表示0度(完全黑)到255度(完全白)。

1.3 数字图像的定义

在一幅数字图像中,每个像素的值由二维数组f(x, y)给出,这个值表示该像素的颜色深度或强度。图像处理技术可以通过对这些值进行计算和变换,来改善图像质量或提取有用信息。


2. 数字信号处理各电磁波段应用介绍

电磁波可以按照其波长和能量将分为不同的波段,每个波段都有其独特的应用场景。以下是几种常见的电磁波段及其应用:

  • 伽马射线(Gamma Rays):常用于核医学和天文学中的X射线成像。
  • X射线(X-rays):广泛应用于医学诊断(如血管照相术和计算机轴向断层)、工业检测和天文学研究。
  • 紫外波段( Ultraviolet Rays):用于平板印刷术、工业检测、荧光显微镜技术等。
  • 可见光及红外波段(Visible and Infrared Rays):常用于光显微镜、遥感、工业检测和法律实施等领域。
  • 微波波段(Microwave):用于雷达、无线电波段成像等领域。
  • 红外波段(Infrared Rays):在医学(如骨.getDefault()成像)、天文学和遥感中有重要应用。

3. 数字信号处理基础组成

数字信号处理系统通常包括以下几个关键部分:

  • 感知设备:用于获取图像信息的物理设备(如相机、传感器)以及数字化器(如片幅传感器、AD转换器)。
  • 处理设备:包括硬件和软件,如算术逻辑单元(ALU)、处理器、Matlab和Python等开发工具。
  • 输出设备:如显示器,用于显示处理后的图像结果。

  • 4. 数字信号处理基本步骤

    数字图像处理通常包括以下几个基本步骤:

  • 图像获取:获取原始图像数据,常常包括图像预处理(如图像缩放)。
  • 图像增强:通过对图像进行处理,使其更适于特定应用。增强技术需结合实际需求,例如医学图像增强与卫星图像红外波段处理有不同的方法。
  • 图像复原:通过数学模型或概率方法恢复受损或模糊的图像。
  • 彩色图像处理:涉及彩色模型(如RGB)、图像分割、特征提取等内容。
  • 小波(Wavelet)表示:用于图像数据压缩和分辨率调整。
  • 形态学处理:提取图像的形状和空间信息,常用于边缘检测和图像分割。
  • 图像分割:将图像划分为组成部分或目标,自动分割是其中最具挑战性的一环。
  • 图像描述与特征提取:通过特征选择提取图像的有用信息,以便目标识别或分类。
  • 目标识别:基于提取的特征,对图像中的目标进行识别并赋予标签。

  • 5. 图像读写基本代码的学习

    以下是学习使用OpenCV进行图像读写的基础代码示例:

    import cv2# 读取图片img = cv2.imread('pic/xx.jpg')  # 0表示灰度图像,1表示彩色图像# 保存图片cv2.imwrite('test/xx.jpg', img)# 显示图片cv2.imshow('xx', img)cv2.waitKey(0)  # 按任意键关闭cv2.destroyAllWindows()

    灰度图读写示例:

    # 读取灰度图像img = cv2.imread('pic/gray.jpg', 0)# 显示灰度图像cv2.imshow()cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

    随机生成灰度图像:

    import numpy as np# 生成一个2x4的随机灰度图像A = np.random.randint(0, 256, (2, 4), dtype=np.uint8)print(A)  # 输出生成的灰度图像数组

    通过这些内容的学习与实践,你可以逐步掌握数字信号处理的基础知识和技能。

    转载地址:http://movgz.baihongyu.com/

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