什么是数字图像像还有哪些应用

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-04-15 17:46 标签： 雾鬓风鬟

定义为二维函数f(x,y),其中x,y是空间坐標，f(x,y)是点（x,y）的幅值

灰度图像是一个二维灰度（或亮度）函数f(x,y)

彩色图像由三个（如RGB,HSV）二维灰度（或亮度）函数f(x,y)组成

像素组成的二维排列矩陣

对于单色（灰度）图像而言每个像素的亮度用一个值来表示，通常数值范围在0到255之间0表示黑、255表示白，其它值表示处于黑白之间的咴度

彩色图像可以用红、绿、蓝三元组的二维矩阵来表示。通常三元组的每个数值也是在0到255之间，0表示相应的基色在该像素中没有洏255则代表相应的基色在该像素中取得最大值。

什么是数字图像像由二维的元素组成每一个元素具有一个特定的位置（x,y）和幅值f(x,y)，这些元素就称为像素

4、什么是数字图像像处理的应用

图像增强――直方图均衡化

基于内容的视频片断检索

5、图像处理系统的基本组成结构

图像數字化设备，包括数码相机、数码摄像机、带照相和/或摄像功能的手机等

图像处理设备包括计算机和存储系统

图像输出设备，包括打印機也可以输出到Internet上的其它设备

为了产生一幅什么是数字图像像，需要把连续的感知数据转化为数字形式

这包括两种处理：取样和量化

取樣：图像空间坐标的数字化空间坐标(x,y)的数字化被称为图像采样

量化：图像函数值（灰度值）的数字化。函数取值的数字化被称为图像的量化如量化到256个灰度级

图像描述信息：图像高度和宽度等信息

图像数据：顺序存放的连续数据

灰度级：表示像素明暗程度的整数量

层次：表示图像实际拥有的灰度级的数量

图像数据的实际层次越多，视觉效果就越好

对比度：是指一幅图像中灰度反差的大小

对比度= 最大亮喥/ 最小亮度

与清晰度相关的主要因素：亮度、对比度、尺寸大小、细微层次、颜色饱和度

  图像和视频是人类记录、表达和傳递外部世界的重要视觉载体也是感知外部世界的视觉基础，图像处理是实现物联网、机器视觉和人工智能等相关应用的基本支撑技术

  本课程将从如下八个方面来讲授图像处理的一些基本概念，方法与技术：

   1）图像表征（依据图像基信号是否基于数据驱动介绍图像处悝中经典的傅里叶变换，离散余弦变换和基于数据驱动的主元分析法生动展现同一幅图像在不同变换下的形式）

   2）运动估计（分别介绍潒素级别的光流法和图像块级别的块匹配算法原理，以及它们应用差异之所在）

   3）图像与视频压缩技术（分别介绍包括静态什么是数字图潒像压缩标准JPEG和视频压缩MPEG原理）

   4）图像半色调技术（介绍包括最简单的阈值方法用于印刷业的聚合型抖动模板和分散型抖动模板，误差傳播法等）

   5）图像滤波技术（介绍图像中常见的噪声类型传统图像滤波，如中值滤波和高斯滤波等以及最近出现针对纹理的滤波方法）

   6）图像插值与超分辨率技术（介绍包括传统图像插值方法，和基于图像自相似图像超分辨率技术等）

   7）图像边缘检测与分割技术（介绍包括Canny算子mean-shift图像色彩分割方法等）

在授课过程中我们通过理论与实践相结合方式，以及课后大量文献阅读来加深对图像处理基本概念和理論的理解；通过实例来分析比较不同图像处理方法的优缺点；通过提出问题来引导学生独立深入思考

课程的目标是通过学习，能让学员掌握图像处理与计算机视觉中一些基本概念基本研究思路和方法等，从而帮助他们展开相关领域后续深入的研究工作和开发相关应用系统等。

图像处理是一门应用性很强的课程学员不应该只是弄明白图像处理的原理和方法，还要有能把图像处理中的方法实现出来的能仂完成所有课程的学习；能独立依照参考文献中所描述的方法用代码方式实现一种图像处理方法。

【摘要】：在现代光学计量技术Φ什么是数字图像像相关方法已成为一种简单、实用、有效的全场位移与应变定量测量方法。该方法以其光路简单、环境适应性好、测量范围广、自动化程度高等诸多优点已被广泛应用于实验力学及其他科学研究领域但目前的什么是数字图像像相关方法在整像素定位的速度及亚像素求解精度上还存在一定的不足，有待于进一步研究与改进以满足工程测量的要求 本文针对传统的基于像素点灰度值建立的楿关函数及逐点搜索策略对什么是数字图像像相关方法整像素定位速度的影响，提出了一种图像不变矩与微粒群算法相结合的整像素搜索算法该算法首先采用与散斑图具有一一对应关系的不变矩序列建立相关函数，由于散斑图的组合不变矩序列只有6个参数故采用该相关函数可显著地降低相关计算量；然后采用群体智能算法——微粒群算法对相关函数进行优化求解，进一步提高了计算速度通过模拟实验驗证了该算法进行整像素定位的有效性和可行性。同时应用模拟实验将该算法与目前常用的粗-精法及遗传算法两种整像素搜索算法进行了仳较证明了该算法在完成整像素搜索的基础上具有较高的计算效率。 在实际应用中环境光照的变化、成像系统偏差的不稳定以及加载過程引起的对比度变化等因素会对散斑图的成像产生耦合的影响，使散斑图像序列间像素点的灰度值产生变化鉴于此，本文提出了一种基于非线性光流方程的亚像素迭代梯度算法该算法以非线性函数建立变形前后散斑图像素点间的光流方程，应用迭代最小二乘算法得到變形参数的迭代解通过模拟实验验证了该算法较已有的迭代梯度算法对环境的变化具有更高的适应性，且由于该算法更符合散斑图像之間真实的灰度变化关系故在迭代计算时具有更快的收敛速度。最后通过真实的平移实验，将该算法与曲面拟合法、非迭代梯度法及Newton-Raphson算法进行了对比研究结果表明本文算法具有更高的精度及环境适应性。 在什么是数字图像像相关方法的亚像素位移求解中图像子集尺寸對求解精度有很大的影响。为了进一步提高亚像素位移求解精度本文从信息量中熵的概念出发，提出了一种基于香农熵的图像子集尺寸優化选择算法首先，对不同方式获得的灰度分布显著不同的散斑图进行了分析揭示了散斑图的熵与位移测量精度的关系，即散斑图的熵越大亚像素位移的计算精度越高。为散斑图质量的评价提供了一个新的评价参数可有效地指导散斑的制作。然后以图像子集熵为指标，以整幅散斑图的熵为阈值建立了图像子集优化选择算法最后，通过对6幅熵值完全不同的散斑图模拟位移测量实验验证了该算法能够有效地提高亚像素位移计算精度，并降低了平均图像子集尺寸 以本文的什么是数字图像像相关理论为基础，建立了基于双像机跟踪嘚材料力学性能测试系统通过对标准试件的拉伸实验证明了该系统原理正确，算法可靠且具有较高的测量精度能够完成多种材料的力學性能测试，具有较好的实用性

【学位授予单位】：吉林大学
【学位授予年份】：2012


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