數(shù)字圖像處理(學習圖像處理需要哪些)
1.學習圖像處理需要哪些基礎知識
數(shù)字圖像處理的基本概念和圖像變換 圖像增強、圖像恢復與重建、圖像編碼與壓縮 圖像分割、二值圖像處理與形狀分析、紋理分析、模板匹配與模式識別 推薦你看一下武漢大學出版社的賈永紅老師的《數(shù)字圖像處理》 里面把圖像處理的基本內容都講到了 另外你自己可以了解一下常用的圖像處理軟件。
圖像處理（image processing），用計算機對圖像進行分析，以達到所需結果的技術。又稱影像處理。圖像處理一般指數(shù)字圖像處理。數(shù)字圖像是指用工業(yè)相機、攝像機、掃描儀等設備經過拍攝得到的一個大的二維數(shù)組，該數(shù)組的元素稱為像素，其值稱為灰度值。圖像處理技術的一般包括圖像壓縮，增強和復原，匹配、描述和識別3個部分。 常見的系統(tǒng)有康耐視系統(tǒng)、圖智能系統(tǒng)等，目前是正在逐漸興起的技術。
2.數(shù)字圖像處理需要什么基礎知識
1.采樣 圖像在空間上的離散化稱為采樣。
也就是用空間上部分點的灰度值代表圖像，這些點稱為采樣點。問題：一幅圖像需采樣多少點能達到不失真？采樣符合采樣定理時圖像不失真，即：Fs >= 2Fmax.2.量化 模擬圖像經過采樣后，在時間和空間上離散化為像素。
但采樣所得的像素值（即灰度值）仍是連續(xù)量。 把采樣后所得的各像素的灰度值從模擬量到離散量的轉換稱為圖像灰度的量化。
量化等級越多，所得圖像層次越豐富，灰度分辨率高，圖像質量好，但數(shù)據(jù)量大； 量化等級越少，圖像層次欠豐富，灰度分辨率低，會出現(xiàn)假輪廓現(xiàn)象，圖像質量變差，但數(shù)據(jù)量小。 量化可分為均勻量化和非均勻量化。
均勻量化是簡單地在灰度范圍內等間隔量化。 非均勻量化是對像素出現(xiàn)頻度少的部分量化間隔取大，而對頻度大的量化間隔取小。
一般情況下，對灰度變化比較平緩的部分用比較多的量化級，在灰度變化比較劇烈的地方用比較高的分辨率。 一般，當限定數(shù)字圖像的大小時， 為了得到質量較好的圖像可采用如下原則： （1） 對緩變的圖像， 應該細量化， 粗采樣， 以避免假輪廓。
（2） 對細節(jié)豐富的圖像， 應細采樣， 粗量化， 以避免模糊（混疊）。
3.圖像處理基礎知識5個
數(shù)字圖像處理
DIP(Digital Image Processing)
廣義：與圖像相關的處理（圖像分析、理解和計算機視覺等）
狹義（從輸入和輸出內容）：對圖像進行各種加工，以改善圖像的視覺效果或突出目標，強調圖像之間進行的變換，是一個從圖像到圖像的過程
廣義上分為三種類型：低、中、高級處理
成像原理可以簡單的概括為電荷耦合器件（CCD）接收光學鏡頭傳遞來的影像，經 模/數(shù)轉換器（A/D）轉換成數(shù)字信號后貯于存貯器中。數(shù)碼相機的光學鏡頭與傳統(tǒng)相機相同，將影像聚到感光器件上，即（光）電荷耦合器件（CCD） 。C CD替代了傳統(tǒng)相機中的感光膠片的位置，其功能是將光信號轉換成電信號，與電視攝像相同
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4.數(shù)字圖像處理基礎
數(shù)字圖像處理（Digital Image Processing）
學習數(shù)字圖像處理在工程領域被廣泛應用，就所涉及的專業(yè)來說，計算機類和通信電子類有數(shù)字圖像處理的具體專業(yè)的研究方向，由于在專業(yè)學習過程中，兩類學科有很多交叉的地方，所以這兩類學科所研究的東西有很多很多相似的地方，甚至研究同一個東西
對于數(shù)字圖像處理的數(shù)學基礎先修課程，具體參考國內工科院校的計算機，通信，電子專業(yè)的本科所開設的課程
就數(shù)字圖像處理的研究熱點和發(fā)展方向來說，對數(shù)學基礎課程的要求更高了，建議加強概率論與數(shù)理統(tǒng)計，線性代數(shù)，矩陣論，隨機過程的學習。
除此之外，根據(jù)你的學習要求，必須注重對信號與系統(tǒng)，通信原理，DSP（數(shù)字信號處理），計算機圖形學，人工智能，模式識別，神經網(wǎng)絡……等專業(yè)基礎課的學習。
要想學好數(shù)字圖像處理，數(shù)學基礎課可基本的專業(yè)基礎課是必要的先修課程。這些非常重要的。
這樣可以么？
5.數(shù)字圖像處理的基本步驟
1、圖像獲取是數(shù)字圖像處理的第一步處理。圖像獲取與給出一幅數(shù)字形式的圖像一樣簡單。通常，圖像獲取階段包括圖像預處理，譬如圖像縮放。
2、圖像增強是對一幅圖像進行操作，使其結果在特定應用中比原始圖像更適合進行處理?！疤囟ā币辉~很重要，因為增強技術建立在面向問題的基礎上，例如，對增強X射線圖像十分有用的方法，對增強電磁波譜中紅外波段獲取的衛(wèi)星圖像可能就不是好方法。不存在圖像增強方法的通用理論，圖像增強方法多種多樣，特殊情況特殊對待。
3、圖像復原也是改進圖像外觀的處理領域。與圖像增強不同，圖像增強是主觀的，而圖像復原是客觀的；復原技術傾向于以圖像退化的數(shù)學或概率模型為基礎。而增強以什么是好的增強效果這種主觀偏愛為基礎。
4、彩色圖像處理，第6章涵蓋許多彩色模型和數(shù)字域彩色處理的基本概念。彩色也是圖像中提取感興趣區(qū)域的基礎。
5、小波是以不同分辨率來描述圖像的基礎。本書中為圖像數(shù)據(jù)壓縮和金字塔表示使用了小波，此時圖像被成功地細分為較小的區(qū)域。
6、壓縮指的是減少圖像存儲量或降低圖像帶寬的處理?；ヂ?lián)網(wǎng)是以大量的圖片內容為特征的，例如，jpg文件擴展名用于jpeg的圖像壓縮標準。jpeg格式的圖像可以用最少的磁盤空間得到較好的圖像質量。
7、形態(tài)學處理涉及提取圖像成分的工具，這些成分在表示和描述形狀方面很有用。這一章的內容將從輸出圖像處理到輸出圖像屬性處理的轉換開始。
8、分割過程將一幅圖像劃分為其組成部分或目標。通常，自動分割是數(shù)字圖像處理中最困難的任務之一。成功地把目標逐一分割出來是一個艱難的分割過程。通常，分割越準確，識別越成功。
9、表示與描述，選擇一種表示僅是把原始數(shù)據(jù)轉換為適合計算機進行后續(xù)處理的形式的一部分。為描述數(shù)據(jù)以使感興趣的特征更加明顯，必須確定一種方法。描述又稱為特征選擇，它涉及提取特征，可得到某些感興趣的定量信息，或是區(qū)分一組目標與其他目標的基礎。
10、目標識別，是基于目標的描述給該目標賦予標志（如“車輛”）的過程。
關于數(shù)字圖像處理的基本步驟，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對頁面排版、網(wǎng)站設計、圖形處理等有濃厚的興趣，希望這篇文章可以對您有所幫助。如果您還想了解更多關于平面設計的素材及技巧等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。
6.數(shù)字圖像處理的主要內容有哪些
數(shù)字圖像處理主要研究的內容有以下幾個方面： 1） 圖像變換由于圖像陣列很大，直接在空間域中進行處理，涉及計算量很大。
因此，往往采用各種圖像變換的方法，如傅立葉變換、沃爾什變換、離散余弦變換等間接處理技術，將空間域的處理轉換為變換域處理，不僅可減少計算量，而且可獲得更有效的處理（如傅立葉變換可在頻域中進行數(shù)字濾波處理）。目前新興研究的小波變換在時域和頻域中都具有良好的局部化特性，它在圖像處理中也有著廣泛而有效的應用。
2） 圖像編碼壓縮圖像編碼壓縮技術可減少描述圖像的數(shù)據(jù)量（即比特數(shù)），以便節(jié)省圖像傳輸、處理時間和減少所占用的存儲器容量。壓縮可以在不失真的前提下獲得，也可以在允許的失真條件下進行。
編碼是壓縮技術中最重要的方法，它在圖像處理技術中是發(fā)展最早且比較成熟的技術。 3） 圖像增強和復原圖像增強和復原的目的是為了提高圖像的質量，如去除噪聲，提高圖像的清晰度等。
圖像增強不考慮圖像降質的原因，突出圖像中所感興趣的部分。如強化圖像高頻分量，可使圖像中物體輪廓清晰，細節(jié)明顯；如強化低頻分量可減少圖像中噪聲影響。
圖像復原要求對圖像降質的原因有一定的了解，一般講應根據(jù)降質過程建立"降質模型"，再采用某種濾波方法，恢復或重建原來的圖像。 4） 圖像分割圖像分割是數(shù)字圖像處理中的關鍵技術之一。
圖像分割是將圖像中有意義的特征部分提取出來，其有意義的特征有圖像中的邊緣、區(qū)域等，這是進一步進行圖像識別、分析和理解的基礎。雖然目前已研究出不少邊緣提取、區(qū)域分割的方法，但還沒有一種普遍適用于各種圖像的有效方法。
因此，對圖像分割的研究還在不斷深入之中，是目前圖像處理中研究的熱點之一。 5） 圖像描述是圖像識別和理解的必要前提。
作為最簡單的二值圖像可采用其幾何特性描述物體的特性，一般圖像的描述方法采用二維形狀描述，它有邊界描述和區(qū)域描述兩類方法。對于特殊的紋理圖像可采用二維紋理特征描述。
隨著圖像處理研究的深入發(fā)展，已經開始進行三維物體描述的研究，提出了體積描述、表面描述、廣義圓柱體描述等方法。 6） 圖像分類（識別）圖像分類（識別）屬于模式識別的范疇，其主要內容是圖像經過某些預處理（增強、復原、壓縮）后，進行圖像分割和特征提取，從而進行判決分類。
圖像分類常采用經典的模式識別方法，有統(tǒng)計模式分類和句法（結構）模式分類，近年來新發(fā)展起來的模糊模式識別和人工神經網(wǎng)絡模式分類在圖像識別中也越來越受到重視。
7.數(shù)字圖像處理包括哪些內容
數(shù)字圖像處理的主要研究內容有哪些？并簡要說明。
主要研究內容有：圖像增強、圖像編碼、圖像復原、圖像分割、圖像分類和圖像重建。 圖像增強用于改善圖像視覺質量；圖像復原是盡可能地恢復圖像本來面目；圖像編碼是在保證圖像質量的前提下壓縮數(shù)據(jù)，使圖像便于存儲和傳輸；圖像分割就是把圖像按其灰度或集合特性分割成區(qū)域的過程；圖像分類是在將圖像經過某些預處理（壓縮、增強和復原）后，再將圖像中有用物體的特征進行分割，特征提取，進而進行分類；圖像重建是指從數(shù)據(jù)到圖像的。
處理，即輸入的是某種數(shù)據(jù)，而經過處理后得到的結果是圖像。
8.數(shù)字圖像處理 數(shù)學基礎
數(shù)字圖像處理（Digital Image Processing）
學習數(shù)字圖像處理在工程領域被廣泛應用，就所涉及的專業(yè)來說，計算機類和通信電子類有數(shù)字圖像處理的具體專業(yè)的研究方向，由于在專業(yè)學習過程中，兩類學科有很多交叉的地方，所以這兩類學科所研究的東西有很多很多相似的地方，甚至研究同一個東西
對于數(shù)字圖像處理的數(shù)學基礎先修課程，具體參考國內工科院校的計算機，通信，電子專業(yè)的本科所開設的課程
就數(shù)字圖像處理的研究熱點和發(fā)展方向來說，對數(shù)學基礎課程的要求更高了，建議加強概率論與數(shù)理統(tǒng)計，線性代數(shù)，矩陣論，隨機過程的學習。
除此之外，根據(jù)你的學習要求，必須注重對信號與系統(tǒng)，通信原理，DSP（數(shù)字信號處理），計算機圖形學，人工智能，模式識別，神經網(wǎng)絡……等專業(yè)基礎課的學習。
要想學好數(shù)字圖像處理，數(shù)學基礎課可基本的專業(yè)基礎課是必要的先修課程。這些非常重要的。
9.（急）數(shù)字圖像處理主要包含哪八個方面的內容
主要內容有：圖像增強、圖像編碼、圖像復原、圖像分割、圖像分類、圖像重建、圖像信息的輸出和顯示。
圖像增強用于改善圖像視覺質量；圖像復原是盡可能地恢復圖像本來面目；圖像編碼是在保證圖像質量的前提下壓縮數(shù)據(jù)，使圖像便于存儲和傳輸；圖像分割就是把圖像按其灰度或集合特性分割成區(qū)域的過程。
圖像分類是在將圖像經過某些預處理（壓縮、增強和復原）后，再將圖像中有用物體的特征進行分割，特征提取，進而進行分類；圖像重建是指從數(shù)據(jù)到圖像的。處理，即輸入的是某種數(shù)據(jù)，而經過處理后得到的結果是圖像。
擴展資料
發(fā)展概況
數(shù)字圖像處理最早出現(xiàn)于20世紀50年代，當時的電子計算機已經發(fā)展到一定水平，人們開始利用計算機來處理圖形和圖像信息。數(shù)字圖像處理作為一門學科大約形成于20世紀60年代初期。
早期的圖像處理的目的是改善圖像的質量，它以人為對象，以改善人的視覺效果為目的。圖像處理中，輸入的是質量低的圖像，輸出的是改善質量后的圖像，常用的圖像處理方法有圖像增強、復原、編碼、壓縮等。首次獲得實際成功應用的是美國噴氣推進實驗室（JPL）。
他們對航天探測器徘徊者7號在1964年發(fā)回的幾千張月球照片使用了圖像處理技術，如幾何校正、灰度變換、去除噪聲等方法進行處理，并考慮了太陽位置和月球環(huán)境的影響，由計算機成功地繪制出月球表面地圖，獲得了巨大的成功。
隨后又對探測飛船發(fā)回的近十萬張照片進行更為復雜的圖像處理，以致獲得了月球的地形圖、彩色圖及全景鑲嵌圖，獲得了非凡的成果，為人類登月創(chuàng)舉奠定了堅實的基礎，也推動了數(shù)字圖像處理這門學科的誕生。
在以后的宇航空間技術，如對火星、土星等星球的探測研究中，數(shù)字圖像處理技術都發(fā)揮了巨大的作用。數(shù)字圖像處理取得的另一個巨大成就是在醫(yī)學上獲得的成果。
參考資料來源：百度百科-數(shù)字圖像處理
