Respuesta: El procesamiento de imágenes digitales (Procesamiento de imágenes digitales) es un método y una tecnología que utiliza computadoras para eliminar ruido, mejorar, restaurar, segmentar y extraer características de las imágenes.
Los principales contenidos del procesamiento de imágenes digitales incluyen:
1. Transformación de imágenes: dado que la matriz de imágenes es muy grande, se procesa directamente en el dominio espacial, lo que implica una gran cantidad. de cálculo. Por lo tanto, a menudo se utilizan varios métodos de transformación de imágenes, como la transformada de Fourier, la transformada de Walsh, la transformada de coseno discreto y otras técnicas de procesamiento indirecto, para convertir el procesamiento del dominio espacial en procesamiento del dominio de transformación, que no solo puede reducir la cantidad de cálculo, sino también obtener Resultados más efectivos (como la transformada de Fourier puede realizar filtrado digital en el dominio de la frecuencia). La transformada wavelet actualmente emergente tiene buenas propiedades de localización tanto en el dominio del tiempo como en el dominio de la frecuencia, y también tiene aplicaciones extensas y efectivas en el procesamiento de imágenes.
2. Codificación y compresión de imágenes: la tecnología de codificación y compresión de imágenes puede reducir la cantidad de datos (es decir, la cantidad de bits) utilizados para describir imágenes, a fin de ahorrar tiempo de transmisión y procesamiento de imágenes y reducir. la capacidad de memoria ocupada. La compresión se puede lograr sin distorsión o con distorsión permitida. La codificación es el método más importante en la tecnología de compresión y es la tecnología más temprana y relativamente madura en la tecnología de procesamiento de imágenes.
3. Mejora y restauración de imágenes: El propósito de la mejora y restauración de imágenes es mejorar la calidad de la imagen, como eliminar el ruido y mejorar la claridad de la imagen. La mejora de la imagen no considera los motivos de la degradación de la imagen y resalta las partes interesantes de la imagen. Por ejemplo, fortalecer los componentes de alta frecuencia de la imagen puede aclarar los contornos del objeto en la imagen y hacer que los detalles sean obvios; fortalecer los componentes de baja frecuencia puede reducir el impacto del ruido en la imagen. La restauración de imágenes requiere una cierta comprensión de las causas de la degradación de la imagen. En términos generales, se debe establecer un "modelo de degradación" basado en el proceso de degradación y luego se debe utilizar un determinado método de filtrado para restaurar o reconstruir la imagen original.
4. Segmentación de imágenes: La segmentación de imágenes es una de las tecnologías clave en el procesamiento de imágenes digitales. La segmentación de imágenes consiste en extraer características significativas de la imagen. Las características significativas incluyen bordes, áreas, etc. en la imagen. Esta es la base para un mayor reconocimiento, análisis y comprensión de la imagen. Aunque se han desarrollado muchos métodos de extracción de bordes y segmentación de regiones, no existe ningún método eficaz que sea universalmente aplicable a diversas imágenes. Por lo tanto, la investigación sobre la segmentación de imágenes aún es profunda y es uno de los puntos de investigación actuales en el procesamiento de imágenes.
5. Descripción de la imagen: La descripción de la imagen es un requisito previo necesario para el reconocimiento y la comprensión de la imagen. Como la imagen binaria más simple, sus características geométricas se pueden usar para describir las características del objeto. El método de descripción de imagen general utiliza descripción de forma bidimensional, que tiene dos tipos de métodos: descripción de límites y descripción de área. Para imágenes de texturas especiales, se puede utilizar una descripción de características de textura bidimensional. Con el profundo desarrollo de la investigación sobre el procesamiento de imágenes, se inició la investigación sobre la descripción de objetos tridimensionales y se propusieron métodos como la descripción de volumen, la descripción de superficies y la descripción generalizada de cilindros.
6. Clasificación de imágenes (reconocimiento): La clasificación de imágenes (reconocimiento) pertenece a la categoría de reconocimiento de patrones. Su contenido principal es la segmentación de imágenes y las características después de algún preprocesamiento (mejora, restauración, compresión) de la imagen. Extracción para clasificación de decisiones. La clasificación de imágenes a menudo utiliza métodos clásicos de reconocimiento de patrones, incluida la clasificación de patrones estadísticos y la clasificación de patrones sintácticos (estructurales). En los últimos años, el reconocimiento de patrones difusos y la clasificación de patrones de redes neuronales artificiales recientemente desarrollados también han recibido cada vez más atención en el reconocimiento de imágenes.