Métodos/Pasos
1. Mejora de la imagen
La mejora de la imagen consiste en mejorar la calidad y claridad de la imagen.
Resalta la información de una determinada parte de la imagen según requisitos específicos, al tiempo que debilita o elimina algunos métodos de procesamiento de información innecesarios. Su objetivo principal es hacer que la imagen procesada sea más adecuada para una determinada aplicación. La corrección de histograma, el suavizado de imágenes, la nitidez de imágenes y el procesamiento del color son métodos actuales de mejora de imágenes.
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2. Restauración de imágenes
El propósito de la restauración y la mejora de la imagen es el mismo, ambos. para mejorar la calidad de la imagen. La diferencia es que la mejora de la imagen consiste en mejorar la calidad de la imagen original, mientras que la restauración de la imagen consiste en restaurar la imagen en la imagen degradada.
Obtenga imágenes lo más originales y realistas posible eliminando o reduciendo el desenfoque, las molestias y el ruido de la imagen. Para restaurar la imagen, primero debemos descubrir la causa de la degradación de la imagen, analizar los factores que causan la degradación, establecer el modelo matemático correspondiente y utilizar métodos adaptativos para restaurar la imagen.
3. Codificación de imágenes
La tecnología de codificación y compresión de imágenes comprime las imágenes garantizando su calidad. Si los datos de la imagen no se comprimen, la velocidad de procesamiento de la computadora se verá afectada. Habrá muchos desajustes que darán lugar a conflictos que no podrán aliviarse. Si la señal de la imagen se comprime, será muy beneficioso para la transmisión y el almacenamiento de la imagen. En las condiciones de las instalaciones de hardware existentes, comprimir la señal de la imagen en sí es una forma de resolver contradicciones y desajustes. El uso de tecnología de compresión puede reducir la cantidad de datos de imágenes, ahorrando así tiempo de transmisión y procesamiento de imágenes y reduciendo la capacidad de memoria ocupada.
4. Reconocimiento de imágenes
El reconocimiento de imágenes pertenece a la categoría de reconocimiento de patrones. Su contenido principal es la segmentación de imágenes y la extracción de características después de cierto preprocesamiento, para tomar decisiones de clasificación. La clasificación de patrones estadísticos y la clasificación de patrones estructurales son métodos de reconocimiento de patrones comúnmente utilizados.
5. Método de segmentación de imágenes
La segmentación de imágenes es una de las tecnologías más críticas en el procesamiento de imágenes. Los métodos de segmentación más utilizados son los métodos de segmentación basados en regiones y los métodos de segmentación basados en bordes. Como sugiere el nombre, el método de segmentación basado en regiones divide la imagen en varias regiones que no se superponen. Hay una cierta similitud en cada región, lo que hace que la similitud dentro de cada región sea mayor que la similitud de características entre regiones. Los métodos de segmentación basados en bordes primero detectan discontinuidades locales en la imagen y luego conectan las partes discontinuas en un límite, que divide la imagen en diferentes regiones.
6. Análisis de imágenes
Utilice el método de segmentación de imágenes para extraer información útil de la imagen para obtener algunos resultados numéricos, estableciendo así una descripción objetiva de la imagen. Esta descripción no sólo puede responder si un objeto específico está presente en la imagen, sino también describir el contenido de la imagen en detalle.
7. Digitalización de imágenes
Mediante el muestreo y la cuantización, las formas naturales de las imágenes se convierten en formas digitales aptas para el procesamiento informático. Una imagen es representada internamente por una computadora como una matriz de números, y cada elemento de la matriz se llama píxel.