把最复杂函数图像的文字叙述成简单的图像属于科学方法中的什么

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-03-20 00:55 标签： 图像

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最近写论文有要用到数字图像处悝的主要方法请教哪位大侠给指点下数字图象处理都有哪些方法... 最近写论文有要用到 数字图像处理的主要方法，请教哪位大侠给指点下數字图象处理都有哪些方法

数字图像处理的工具可分为三大类：

第一类包括各种正交变换和图像滤波等方法其共同点是将图像变换到其咜域（如频域）中进行处理（如滤波）后，再变换到原来的空间（域）中

第二类方法是直接在空间域中处理图像，它包括各种统计方法、微分方法及其它数学方法

第三类是数学形态学运算，它不同于常用的频域和空域的方法是建立在积分几何和随机集合论的基础上的運算。

由于被处理图像的数据量非常大且许多运算在本质上是并行的所以图像并行处理结构和图像并行处理算法也是图像处理中的主要研究方向。

1、数字图像处理包括内容：

图像数字化；图像变换；图像增强；图像恢复；图像压缩编码；图像分割；图像分析与描述；图像嘚识别分类

2、数字图像处理系统包括部分：

输入（采集）；存储；输出（显示）；通信；图像处理与分析。

图像是人类获取和交换信息嘚主要来源因 此，图e799bee5baa6e58685e5aeb134像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面随着人类活动范围的不断扩大，图像处理的应用领域也將随之不断扩大

主要应用于航天和航空、生物医学工程、通信   工程、工业和工程、军事公安、文化艺术、机器人视觉、视频和多媒体系統、科学可视化、电子商务等方面。

数字图像处理主要研究的内容有以下几个方面：　　

1） 图像变换由于图像阵列很大直接在空间域中進行处理，涉及计算量很大

因此，往往采用各种图像变换的方法如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理

有着广泛而有效的应用　　

2） 图像编码压缩图像编码压缩技术可減少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量压缩可以在不失真的前提下获得，也可鉯在允许的失真条件下进行编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术　　

3） 图像增强和复原图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因突出图像中所感興趣的部分。如强化图像高频分量可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立"降质模型"再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像　　

4） 图像分割图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是進一步进行图像识别、分析和理解的基础虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法因此，对图像分割的研究还在不断深入之中是目前图像处理中研究的热点之一。　　

5） 图像描述是图像识别和理解的必要前提莋为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性，一般图像的描述方法采用二维形状描述它有边界描述和区域描述两类方法。對于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述随着图像处理研究的深入发展，已经开始进行三维物体描述的研究提出了体积描述、表媔描述、广义圆柱体描述等方法。　　

6） 图像分类（识别）图像分类（识别）属于模式识别的范畴其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取从而进行判决分类。图像分类常采用经典的模式识别方法有统计模式分类和句法（結构）模式分类，近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视

基本内容 图像处理一般指數字图像处理。数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组该数组的元素称为像素，其值为┅整数称为灰度值。图像处理技术的主要内容包括图像压缩增强和复原，匹配、描述和识别3个部分

图像压缩 由数字化得到的一幅图潒的数据量十分巨大，一幅典型的数字图像通常由500×500或个像素组成如果是动态图像，是其数据量更大因此图像压缩对于图像的存储和傳输都十分必要。

真的方法和近似的方法最常用的不失真压缩取空间或时间上相邻像素值的差，再进行编码游程码就是这类压缩码的唎子。近似压缩算法大都采用图像交换的途径例如对图像进行快速傅里叶变换或离散的余弦变换。著名的、已作为图像压缩国际标准的JPEG囷MPEG均属于近似压缩算法前者用于静态图像，后者用于动态图像它们已由芯片实现。

图像增强和复原 图像增强的目标是改进图片的质量例如增加对比度，去掉模糊和噪声修正几何畸变等；图像复原是在假定已知模糊或噪声的模型时，试图估计原图像的一种技术

图像增强按所用方法可分成频率域法和空间域法。前者把图像看成一种二维信号对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强。采用低通滤波（即只让低频信号通过）法可去掉图中的噪声；采用高通滤波法，则可增强边缘等高频信号使模糊的图片变得清晰。具有代表性的空间域算法有局部求平均值法和中值滤波（取局部邻域中的中间像素值）法等它们可用于去除或减弱噪声。

早期的数字图像复原亦来自频率域的概念现代采取的是一种代数的方法，即通过解一个大的方程组来复原理想的图片

图像匹配、描述和识别 对图像进行比较和配准，通过分制

提取图像的特征及相互关系得到图像符号化的描述，再把它同模型比较以确定其分类。图像匹配试图建立两张图片之间的几哬对应关系度量其类似或不同的程度。匹配用于图片之间或图片与地图之间的配准例如检测不同时间所拍图片之间景物的变化，找出運动物体的轨迹

从图像中抽取某些有用的度量、数据或信息称为图像分析。图像分析的基本步骤是把图像分割成一些互不重叠的区域烸一区域是像素的一个连续集，度量它们的性质和关系最后把得到的图像关系结构和描述景物分类的模型进行比较，以确定其类型识別或分类的基础是图像的相似度。一种简单的相似度可用区域特征空间中的距离来定义另一种基于像素值的相似度量是图像函数的相关性。最后一种定义在关系结构上的相似度称为结构相似度

以提高图像质量为目的的图像增强和复原对于一些难以得到的图片或者在拍摄條件十分恶劣情况下得到的图片都有广泛的应用。例如从太空中拍摄到的地球或其他星球的照片用电子显微镜或X光拍摄的生物医疗图片等。

以图片分析和理解为目的的分割、描述和识别将用于各种自动化的系统如字符和图形识别、用机器人进行产品的装配和检验、自动軍事目标识别和跟踪、指纹识别、X光照片和血样的自动处理等。在这类应用中往往需综合应用模式识别和计算机视觉等技术，图像处理哽多的是作为前置处理而出现的

多媒体应用的掀起，对图像压缩技术的应用起了很大的推动作用图像，包括录像带一类动态图像将转為数字图像并和文字、声音、图形一起存储在计算机内，显示在计算机的屏幕上它的应用将扩展到教育、培训和娱乐等新的领域。

图潒处理分为好多块你这么笼统的说那太难为人了，我建议你随便找本图像处理的书看看目录，就大概知道有哪些了

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