当前课程知识点:现代图像分析 > 第一章 绪论 > 1.1 图像及图像的基本概念 > 1.1.1 图像处理基本概念学习视频
同学们好,今天 我们给大家介绍现代图像分析
现代图像分析这门课程是通信工程类
与电子信息工程类学生的一门专业基础课
课程共分为九章 三大部分
第一部分是现代图像分析基础
包括绪论、图像处理基础、图像变换这三章
第二部分重点介绍图像处理的基本方法和技术
包括图像增强、图像恢复和重建图像、压缩编码三章
第三部分讲述数字图像分析的基本原理和技术
包括图像分割、图像描述和图像识别三章
好,我们首先给大家介绍 第一章绪论部分
第一章绪论部分我们将从以下几个方面给大家讲解
首先 我们要介绍图像和图像处理的基本概念
图像处理的起源、图像处理的步骤和方法
图像处理系统的组成
以及数字图像处理的主要应用领域
那么既然我们要给大家介绍图像处理
什么是图像呢?
图像是图和像的有机结合
所谓的图就是物体透射或者反射光的一种分布
它是客观存在的
而像是人的视觉系统对接收在大脑中
形成的图的印象或认识,它是人的感觉
而图像呢 是图和像的有机结合
它既反映了物体的客观存在
又体现了人的心理因素
它是客观对象的一种可视表示
它包含了被描述对象的有关信息
人们在日常生活中经常会遇见图像
比如红外图像、雷达图像、医学图像、照片等等
这些都是图像最直接的例子
那么图像是人最主要的信息源
根据统计人类从外界获取的信息中
有75%都来自于视觉
也就是以图像的形式获取的
人们常常所说的百闻不如一见 一目了然
都说明了这样一个事实
那么根据图像空间坐标和幅度的连续性
图像可以分为数字图像和连续图像或者叫模拟图像
那么模拟图像呢
就是空间坐标和幅度上都是连续变化的图像
而数字图像就是指空间坐标和幅度
都是用离散的数字表示的图像
那么图像处理呢
就是对图像信息进行加工处理和分析
通过这些处理 满足人的视觉和心理需要
或者是满足一些实际应用或者某种目的要求
那图像处理呢,重点是强调图像之间进行了相互变换
通过这些变换达到改善人的视觉效果
为自动识别打基础或者是实现图像的压缩编码
这样三个目的
因为图像分为模拟图像和数字图像
所以图像处理也分为模拟图像处理
和数字图像处理两大类
所谓的模拟图像处理 也叫光学图像处理
它是利用光学透镜,或光学照相的方法
对模拟图像进行处理
这类方法具有实施性强、速度快
处理的信息量大、分辨率高等优点
但是它处理的精度较低,灵活度比较差
并且很难有判断的功能
那么从上世纪60年代起
随着计算机技术的发展和广泛应用
数字图像处理就诞生了
并且 得到了迅速的发展
数字图像处理具有精度高
处理的内容丰富 方法简单易变 灵活度高这样一些优点
但是,由于它的处理速度受到计算机和数字器件的限制
所以 它的处理速度是相对来讲会比较慢
那么,因为光学处理速度快而计算机处理灵活度高
所以,人们就将这两种方法结合起来
形成了第三类方法,就是光电结合处理
所谓光电结合处理
就是用光学的方法完成运算量巨大的处理
比如说进行频谱变换等等
而用计算机对光学处理的结果进行分析判别等处理
这种方法是前两种方法的有机结合
它集成了二者的优点
所以,光电结合处理也是今后图像处理的一个发展方向
好今天,我们的内容就介绍到这里
谢谢大家 再见
-1.1 图像及图像的基本概念
--1.1.2 图像及图像的基本概念作业
-1.2 数字图像处理的起源
--1.2.2 数字图像处理的起源作业
-1.3 数字图像处理的步骤和方法
--1.3.2 数字图像处理步骤和方法作业
-1.4 数字图像处理系统的组成
--1.4.2 数字图像处理系统的组成作业
-1.5 数字图像处理主要应用领域
--1.5.2 数字图像处理主要应用领域作业
-2.1 色度学基础
--2.1.3 色度学基础作业
-2.2 人的视觉特性
--2.2.1 人的视觉特性作业
-2.3 图像数字化
--2.3.2 图像数字化作业
-2.4 数字图像特点
--2.4.2 数字图像特点作业
-3.1 图像变换的基本概念
--3.1.2 图像变换的基本概念作业
-3.2 图像的几何变换
--3.2.2 图像的几何变换作业
-3.3 图像的离散傅立叶变换
--3.3.2 图像的离散傅立叶变换作业
-3.4 图像变换的一般表示形式
--3.4.2 图像变换的一般表示形式作业
-3.5 图像的离散余弦变换
--3.5.2 图像的离散余弦变换作业
-3.6 图像离散沃尔什-哈达玛变换
--3.6.2 图像离散沃尔什-哈达玛变换作业
-3.7 K-L变换
--3.7.2 K-L变换作业
-4.1 图像的对比度增强
--4.1.2 图像的对比度增强作业
-4.2 直方图修正
--4.2.3 直方图修正作业
-4.3 图像平滑
--4.3.4 图像平滑作业
-4.4 同态滤波
--4.4.2 同态滤波作业
-4.5 图像锐化
--4.5.2 图像锐化作业
-4.6 图像的彩色增强
--4.6.2 图像的彩色增强作业
-5.1 退化模型及常见退化模型
--5.1.2 退化模型及常见退化模型作业
-5.2 图像的无约束恢复
--5.2.2 图像的无约束恢复作业
-5.3 图像有约束最小二乘恢复
--5.3.2 图像有约束最小二乘恢复作业
-6.1 概述
--6.1.1 概述作业
-6.2 图像编码基本理论
--6.2.2 图像编码基本理论作业
-6.3 无损编码理论
--6.3.2 无损编码理论作业
-6.4 霍夫曼编码
--6.4.2 霍夫曼编码作业
-6.5 算数编码
--6.5.2 算数编码作业
-6.6 预测编码
--6.6.2 预测编码作业
-6.7 正交变换编码
--6.7.2 正交变换编码作业
-7.1 图像分割的定义及依据
--7.1.2 图像分割的定义及依据作业
-7.2 边缘点检测
--7.2.2 边缘点检测作业
-7.3 边缘线跟踪
--7.3.3 边缘线跟踪作业
-7.4 门限化分割
--7.4.2 门限化分割作业
-7.5 区域分割法
--7.5.2 区域分割法作业
-7.6 聚类分割法
--7.6.3 聚类分割法作业
-8.1 像素间的基本关系
--8.1.2 像素间的基本关系作业
-8.2 目标物的边界描述
--8.2.2 目标物的边界描述作业
-8.3 目标物的区域描述
--8.3.2 目标物的区域描述作业
-8.4 图像的几何特征
--8.4.2 图像的几何特征作业
-8.5 特征描述子
--8.5.4 特征描述子作业
-9.1 图像匹配
--9.1.2 图像匹配作业
-9.2 图像分类
--9.2.2 图像分类作业
-9.3 图像识别
--9.3.2 图像识别作业
-9.4 模式识别分类专题
--9.4.4 模式识别分类专题作业
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--期末测试