转图像处理与识别学习小结

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1、转图像处理与识别学习小结图像处理与识别学习小结数字图像处理是对图像进行分析、加工、和处理，使其满足视觉、心理以及其他要求的技术。图像处理是信号处理在图像域上的一个应用。目前大多数的图像是以数字形式存储，因而图像处理很多情况下指数字图像处理。此外，基于光学理论的处理方法依然占有重要的地位。数字图像处理是信号处理的子类，另外与计算机科学、人工智能等领域也有密切的关系。传统的一维信号处理的方法和概念很多仍然可以直接应用在图像处理上，比如降噪、量化等。然而，图像属于二维信号，和一维信号相比，它有自己特殊的一面，处理的方式和角

2、度也有所不同。大多数用于一维信号处理的概念都有其在二维图像信号领域的延伸，它们中的一部分在二维情形下变得十分复杂。同时图像处理也具有自身一些新的概念，例如，连通性、旋转不变性，等等。这些概念仅对二维或更高维的情况下才有非平凡的意义。图像处理中常用到快速傅立叶变换，因为它可以减小数据处理量和处理时间。数字图像处理应用在以下方面：摄影及印刷(Photographyandprinting)卫星图像处理(Satelliteimageprocessing)医学图像处理(Medicalimageprocessing)面孔识别,特

3、征识别(Facedetection,featuredetection,faceidentification)显微图像处理(Microscopeimageprocessing)汽车障碍识别(Carbarrierdetection)数字图像基础图像的基本概念、图像取样和量化、数字图像表示、空间和灰度级分辨率、图像纹理、像素间的一些基本关系(相邻像素、邻接性、连通性、区域和边界、距离度量)、线性和非线性变换。线性变换：如果变换函数是线性的或是分段线性，这种变换就是线性变换。以线性函数加大图像的对比度的效果是使整幅图像的质量

4、改善。以分段线性函数加大图像中某个(或某几个)亮度区间的对比度的效果是使局部亮度区间的质量得到改善。非线性变换：当变换函数是非线性时，即为非线性变换。常用的有指数变换和对数变换。RGB(redgreenblue)：红绿蓝三基色CMYK(Cyan-Magenta-Yellow-blackinK)：青色-品红-黄色-黑色HSI(Hue-Saturation-Intensity)：色调-饱和度-强度DDB(device-dependentbitmap)：设备相关位图DIB(device-independentbitmap)

5、：设备无关位图CVBS(CompositeVideoBroadcastSignal)：复合电视广播信号YUV(亦称YCrCb)是被欧洲电视系统所采用的一种颜色编码方法(属于PAL制)。数字图像存储与显示图像格式在计算机中，有两种类型的图：矢量图(vectorgraphics)和位映象图(bitmappedgraphics)。矢量图是用数学方法描述的一系列点、线、弧和其他几何形状，如图(a)所示。因此存放这种图使用的格式称为矢量图格式，存储的数据主要是绘制图形的数学描述；位映象图(bitmappedgraphics)也

6、称光栅图(rastergraphics)，这种图就像电视图像一样，由象点组成的，如图(b)，因此存放这种图使用的格式称为位映象图格式，经常简称为位图格式，存储的数据是描述像素的数值。矢量图与位映象图目前包括bmp格式、gif格式、jpeg格式、jpeg2000格式、tiff格式、psd格式、Png格式、swf格式、svg格式、pcx格式、dxf格式、wmf格式、emf格式、LIC格式、eps格式、TGA格式。目前比较出名的图像处理库有很多，比如LEADTOOLS、OPENCV，LEADTOOLS这个是功能非常强大的图

7、像多媒体库，但是这个是收费注册的。OpenCV是一个跨平台的中、高层API构成，目前包括300多个C函数。它不依赖与其它的外部库，尽管也可以使用某些外部库。OpenCV对非商业用途和商业用途都是免费(FREE)的。开源的图像库也有不少，比如：ImageStone、GIMP、CxImage等，虽然它们的功能没有LEADTOOLS强大，但是一般的图像处理是可以应付的。具体的功能介绍参考：OpenCV源代码及文档下载：SOURCEFORGE.NET数字图像增强图像增强的目的在于改善图像的显示质量，以利于信息的提取和识别。从

8、方法上说，则是设法摒弃一些认为不必要或干扰的信息，而将所需要的信息得以突出出来，以利于分析判读或作进一步的处理。以下介绍几种较为简单的遥感数字图像增强处理方法。A空间域增强处理空间域是指图像平面所在的二维空间，空间域图像增强是指在图像平面上应用某种数学模型，通过改变图像像元灰度值达到增强效果，这种增强并不改变像元的位置。空域增强包括空域变换增强