Función de procesamiento de imágenes
El papel del procesamiento de imágenes: mejorar la calidad de las imágenes mediante la mejora o restauración de la imagen.
Procesador de imágenes se refiere a un procesador especial adecuado para el procesamiento de imágenes (cálculo matricial), como conversión y síntesis. Se refiere a transformar una imagen existente en forma natural en una forma digital adecuada para el procesamiento por computadora mediante el proceso de muestreo y cuantificación, incluida la visualización de histogramas de imagen, imágenes en escala de grises, etc. La restauración de imagen se refiere a mejorar la calidad de la imagen a través de la imagen. mejora o restauración de calidad.
Incluyendo la eliminación de ruido, la corrección de la distorsión de gran angular de las fotografías digitales, la mejora del contraste de la imagen, la eliminación de ojos rojos, etc. La síntesis de imágenes se refiere al proceso de fusionar varias imágenes para cambiar el contenido de la imagen. La síntesis generalmente requiere La principal importancia de la síntesis de imágenes es cambiar el fondo recortando imágenes o combinar directamente varias imágenes. Por ejemplo, varios modos de fusión son métodos de síntesis de imágenes.
Métodos comunes de procesamiento de imágenes
1. Transformación de imágenes: dado que la matriz de imágenes es muy grande, procesarla directamente en el dominio espacial implica una gran cantidad de cálculo. Por lo tanto, a menudo se utilizan varios métodos de transformación de imágenes, como la transformada de Fourier, la transformada de Walsh, la transformada de coseno discreto y otras técnicas de procesamiento indirecto, para convertir el procesamiento del dominio espacial en procesamiento del dominio de transformación, que no solo puede reducir la cantidad de cálculo, sino también obtener procesamiento más efectivo.
2. Codificación y compresión de imágenes: la tecnología de codificación y compresión de imágenes puede reducir la cantidad de datos (es decir, la cantidad de bits) utilizados para describir imágenes, a fin de ahorrar tiempo de transmisión y procesamiento de imágenes y reducir. la capacidad de memoria ocupada.
3. Mejora y restauración de imágenes: El propósito de la mejora y restauración de imágenes es mejorar la calidad de la imagen, como eliminar el ruido y mejorar la claridad de la imagen. La mejora de la imagen no considera los motivos de la degradación de la imagen y resalta las partes interesantes de la imagen.
4. Segmentación de imágenes: La segmentación de imágenes es una de las tecnologías clave en el procesamiento de imágenes digitales. La segmentación de imágenes consiste en extraer características significativas de la imagen. Las características significativas incluyen bordes, áreas, etc. en la imagen. Esta es la base para un mayor reconocimiento, análisis y comprensión de la imagen.
5. Descripción de la imagen: La descripción de la imagen es un requisito previo necesario para el reconocimiento y la comprensión de la imagen. Como imagen binaria más simple, sus características geométricas se pueden utilizar para describir las características del objeto. El método de descripción de imagen general utiliza descripción de forma bidimensional, que tiene dos tipos de métodos: descripción de límites y descripción de área. Para imágenes de texturas especiales, se puede utilizar una descripción de características de textura bidimensional.
6. Clasificación de imágenes (reconocimiento): La clasificación de imágenes (reconocimiento) pertenece a la categoría de reconocimiento de patrones. Su contenido principal es la segmentación de imágenes y las características después de algún preprocesamiento (mejora, restauración, compresión) de la imagen. Extracción para clasificación de decisiones.