图像处理技术有哪些?

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2023-07-11 · 百度认证:北京瑞评互动科技官方账号
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1、图像变换:

由于图像阵列比较大,如果直接在空间域中进行图像处理,这样涉及的计算量会比较大。因此,我们一般采用各种图像变换的方法,如沃尔什变换、傅立叶变换、离散余弦变换等一些间接处理技术,将空间域的处理转变为变换域处理,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)。

2、图像编码压缩:

图像编码压缩技术能够减少描述图像的数据量,从而可以节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。图像编码压缩能够在不失真的基础上获得,同时也可以在允许的失真条件下开始。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,突出图像中所感兴趣的部分。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,这是进一步进行图像识别、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。

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