图像处理任务 _生活百科

图像处理任务【图像处理任务】图像处理系统的功能包括：增强、编码、压缩、复原与重构。图像增强系统所执行操作的结果是使人们觉得处理后的图像质量更好。如对比度增强、亮度放缩、边缘锐化等；图像编码是研究图像信息的表达方式，使其更经济与有效，包括量化方法、冗余消除，并使其在传输或存储图像中出现错误时仍具有鲁棒性；图像压缩的目的是减少存储与传输图像的比特数量；图像复原技术是通过去模糊函式去除图像中的模糊部分，还原图像的本真；图像重构是指若干局部图像重构成一幅完整图像的过程。
基本介绍中文名：图像处理任务
外文名：Image processing task
包括：增强、编码、压缩、复原与重构
目的：使人们觉得处理后的图像质量更好
归属学科：数字图像处理
套用：机器视觉
图像处理系统的功能包括：增强、编码、压缩、复原与重构。图像增强图像增强系统所执行操作的结果是使人们觉得处理后的图像质量更好。如对比度增强、亮度放缩、边缘锐化等。图像增强可分成两大类：频率域法和空间域法。前者把图像看成一种二维信号，对其进行基于二维傅立叶变换的信号增强。採用低通滤波（即只让低频信号通过）法，可去掉图中的噪声；採用高通滤波法，则可增强边缘等高频信号，使模糊的图片变得清晰。后者空间域法中具有代表性的算法有局部求平均值法和中值滤波（取局部邻域中的中间像素值）法等，它们可用于去除或减弱噪声。方法：图像增强的方法是通过一定手段对原图像附加一些信息或变换数据，有选择地突出图像中感兴趣的特徵或者抑制(掩盖)图像中某些不需要的特徵，使图像与视觉回响特性相匹配。在图像增强过程中，不分析图像降质的原因，处理后的图像不一定逼近原始图像。图像增强技术根据增强处理过程所在的空间不同，可分为基于空域的算法和基于频域的算法两大类。空域法是对图像中的像素点进行操作，用公式描述如下：g(x,y)=f(x,y)*h(x,y)其中是f(x,y)是原图像；h(x,y)为空间转换函式；g(x,y)表示进行处理后的图像。基于空域的算法处理时直接对图像灰度级做运算，基于频域的算法是在图像的某种变换域内对图像的变换係数值进行某种修正，是一种间接增强的算法。基于空域的算法分为点运算算法和邻域去噪算法。点运算算法即灰度级校正、灰度变换和直方图修正等，目的或使图像成像均匀，或扩大图像动态範围，扩展对比度。邻域增强算法分为图像平滑和锐化两种。平滑一般用于消除图像噪声，但是也容易引起边缘的模糊。常用算法有均值滤波、中值滤波。锐化的目的在于突出物体的边缘轮廓，便于目标识别。常用算法有梯度法、运算元、高通滤波、掩模匹配法、统计差值法等。图像编码编码使研究图像信息的表达方式，使其更经济与有效，这包括量化方法、冗余消除。编码还可能包括研究图像信息的表达方式，使其在传输或存储图像中出现错误时仍具有鲁棒性。图像编码系统的发信端基本上由两部分组成。首先,对经过高精度模-数变换的原始数字图像进行去相关处理，去除信息的冗余度；然后，根据一定的允许失真要求，对去相关后的信号编码即重新码化。一般用线性预测和正交变换进行去相关处理；与之相对应，图像编码方案也分成预测编码和变换域编码两大类。预测编码预测编码利用线性预测逐个对图像信息样本去相关。对某个像素S0来说，它用邻近一些像素亮度的加权和（线性组合）┈作为估值,对S0进行预测。