数字图像处理基础

2024年8月29日 | 阅读 10 分钟

引言

数字图像处理（DIP）是一门研究和技术，涉及数字图像的修改、分析和增强。在当今日益视觉化的环境中，数字图像处理已成为从摄影和娱乐到医学和科学研究等各种应用的关键组成部分。通过本入门介绍，您将对数字图像处理的基本概念和过程有一个扎实的理解。

图像采集

过程的第一步是使用相机、扫描仪或传感器等成像设备采集或捕获数字图像。

通过将模拟图像转换为像素网格，创建其数字表示。

预处理

获得的图像经过预处理，以准备进一步的分析和改进。

预处理例程通常包括

降噪：消除由干扰或传感器噪声引起的像素值中不需要的变化。

对比度增强：调整亮度和对比度以使物体更明显。校正因镜头或相机视角引起的失真。

图像增强

图像增强技术被用来提高图像的视觉质量。

各种增强包括

直方图均衡化：调整图像的直方图以增加对比度。

通过锐化来增强边缘和细节。

滤波：使用滤波器来突出或隐藏图像的某些方面。

图像复原

当图像被损坏或损坏时，会进行图像复原以恢复或增强它。技术包括去除在图像采集过程中添加的噪声、伪影或模糊。

图像压缩

为了有效存储和传输，图像会被压缩以减小其大小。无损压缩不会损失质量，而有损压缩质量损失极小。

图像分割

图像分割根据颜色、强度或纹理等预定标准将图像分割成有用的区域或对象。它对于计算机视觉任务（如物体跟踪和识别）至关重要。

特征提取

特征提取过程涉及定位和测量图像中的重要特征或模式。

提取的特征可用于后续分析，如识别物体、纹理或形状。

图像变换

图像变换包括改变图像的表示形式或域，以便进行特定的分析。

技术包括傅里叶变换、小波变换或几何变换（如旋转和缩放）。

图像分析

物体识别和分类、图像配准和测量只是图像分析领域中的几个任务。在图像分析中，计算机视觉算法经常扮演重要角色。

显示和可视化

最终处理过的图像或图像分析的结果可以以适合特定应用程序的格式显示，或为人类解释而可视化。

显示地图、图形或带有不同颜色注释的图像是可视化策略之一。
数字图像处理中的这些过程通常是不同的，它们在给定应用程序中的使用方式将取决于其特定的目标和规范。
图像处理经常使用复杂的算法和机器学习方法来完成更困难和专业的任务。

三个主要步骤

图像采集：在此初步步骤中，使用相机、扫描仪或传感器等各种采集设备或仪器导入或捕获数字图像。主要目标是以数字格式获取图像，为进一步处理做好准备。

图像分析和操作：这一关键阶段涉及对采集到的图像应用各种分析和操作，以获取可用信息或提高其质量。此阶段的任务包括降噪、对比度校正、滤波、分割、特征提取和变换。具体过程取决于目标和预期用途。

输出：图像分析和操作的结果在最后一个阶段呈现，称为输出。

此输出可以有多种格式

已修改的图像：经过改进、修复或以各种方式修改的图像将被显示或保存以供将来使用。

报告：根据图像分析结果，可能生成报告或分析摘要，具体取决于应用程序。该报告可以包含来自图像的数值测量、统计信息或其他相关数据。

这三个过程构成了数字图像处理的基本工作流程，能够提取有用数据或提高图像质量，适用于从卫星图像分析到医学诊断的各种应用。

什么是图像？

图像是物体、情况或现象的视觉表示或描绘。在数字图像处理和计算机视觉中，图像通常被称为由离散的图片元素组成的二维数组或网格，有时称为“像素”。每个像素代表图像中视觉数据的一小部分，并具有颜色、亮度、网格位置等特定属性。

数字图像的基本质量包括

像素网格：图像由行和列的像素组成。每个像素都是一个数据点，包含有关图像在特定位置外观的详细信息。

分辨率：图像的水平和垂直像素数量称为分辨率。分辨率较高的图像具有更高的清晰度，可以捕捉更精细的视觉细节。

颜色：图像可以是灰度的（黑白）、不同深浅的灰色，或彩色的，具有多个颜色信息通道（如 RGB，即红、绿、蓝）。彩色图像通过组合不同的颜色通道来表示各种颜色。

亮度：灰度照片中的像素亮度描述了给定像素的明暗程度。8 位图像通常范围从 0（黑色）到 255（白色），中间的值表示不同深浅的灰色。

像素位置：由于像素的位置编码了空间信息，因此可以在图像中识别物体、形状和结构。

格式：数字照片以数字格式的数字数组形式存储，因此计算机和软件可以对其进行处理和分析。

相机、扫描仪和传感器是可采集图像的成像技术示例。
它们用于各种目的，包括摄影、娱乐、遥感和计算机视觉。
在图像处理、计算机视觉和机器学习等领域，算法用于提取相关信息或提高图像的视觉质量，数字图像的解释和分析至关重要。

图像有各种形式和格式，每种都为特定用途而创建。

以下是一些常见的图像类型

灰度图像

灰度照片只能看到不同深浅的灰色，不同的亮度级别通常由不同的像素值表示。
在 8 位图像中，每个像素的亮度通常由单个值表示，该值通常范围从 0（黑色）到 255（白色）。
当不需要颜色信息时，灰度照片经常被使用，例如在医学成像和文档扫描中。

彩色图像

彩色照片使用红色、绿色和蓝色（RGB）以及其他颜色通道来呈现各种颜色。
由于每个像素都包含来自颜色通道的值的组合，因此可以显示不同的颜色。
许多视觉应用都严重依赖彩色图像，包括摄影、电影、计算机图形学等。

二值图像

二值图像只有两种颜色——通常是黑色和白色（0 和 1），分别代表前景和背景。
这些图像用于需要区分重要对象和背景的情况，例如在图像分割期间。

彩色索引图像

索引颜色图像使用颜色查找表（调色板）为图像的像素值分配有限数量的颜色。
在图形设计以及内存或带宽受限的情况下，这些图像经常被使用。

真彩色图像

真彩色图像实现了高保真度的颜色表示，通常每像素使用 24 位或更多位（每个 RGB 颜色通道 8 位）。
它们在需要准确颜色表示的应用程序（如数码摄影和图形设计）中提供多种色调。

多光谱图像

多光谱照片显示多个波长带或光谱通道。
这些照片用于地质学、农业和遥感，以检查物体或景观的特定特征。

高光谱图像

高光谱照片通常有数百个波段，捕捉多个离散、相邻光谱波段的信息。
在遥感和地质学等领域，它们被用于详细分析材料、植被和环境因素。

卫星图像

地球观测卫星拍摄各种物体的图像，用于分析土地利用、监测环境和预测天气。

医学图像

医疗专业人员使用医学成像进行诊断、治疗规划和研究，包括 X 射线、CT 扫描和 MRI 扫描。

DEM，或数字高程模型

DEM 通常用于地理信息系统（GIS）和地理空间分析，它反映了地球表面的地形和高程。

图像作为矩阵

在数字图像处理中，图像通常表示为整数矩阵或网格。使用这种表示法可以有效地存储、处理和操作视觉数据。图像矩阵的表示如下：

图像网格

图像由称为“像素”的离散图片组件网格组成。一小部分像素代表图像。

像素排列成行和列，形成一个类似于电子表格或矩阵的网格。

矩阵的尺寸

矩阵的宽度和高度与图像的尺寸相匹配。

具有 'W' 像素宽度和 'H' 像素高度的图像可以用 'H x W' 矩阵表示。

像素值

矩阵中的每个元素代表图像中的一个像素。

每个矩阵元素的 قيمة 对应于像素的特征。在灰度照片中，值通常表示亮度或强度；而在彩色图像中，它表示颜色信息（如红、绿、蓝值）。

矩阵元素

每个矩阵元素 (i, j)，其中 'i' 代表行，'j' 代表列，对应于图像中的特定像素。

矩阵元素 (i, j) 中的值代表位于图像坐标 (i, j) 处的像素的特征。

示例

图像矩阵

[  0  10  15 ]
[  5  25  17 ]
[  10   25  55 ]

彩色图像中的每个像素通常由 RGB 颜色通道值的组合表示，形成三维矩阵或张量。

这种基于矩阵的图像表示是许多图像处理方法（包括滤波、变换和分析）的基石，这些方法可以有效地修改和提取视觉输入中的信息。

交叉领域

提供了一种精炼且略显概括的几种领域的视角，但重要的是要记住，在实际应用中，这些领域之间可能存在显著的重叠。

有 4 个块如下

让我们来谈谈每个块

块 1：数字图像处理

该块有效地定义了数字图像处理，其中图像作为输入和输出，在经过任何必要的修改或处理后。数字图像处理主要关注为了各种目的（如提高质量、提取数据或准备图像以进行更深入的研究）来增强或修改照片。

块 2：计算机视觉

此描述准确地描述了计算机视觉，其中图像作为输入，输出通常涉及从图像中提取有用信息或描述。计算机视觉超越了简单的图像处理，试图理解和解释图像的内容。它能够实现诸如物体检测、场景理解和基于图像的决策等任务。

块 3：计算机图形学

本节讨论计算机图形学，其典型输入是描述、代码或模型，而输出通常是视觉内容。计算机图形学专注于创建和渲染视觉内容，例如 2D 和 3D 图像、动画和模拟。它涉及根据数学指令和表示来创建视觉效果。

块 4：人工智能

尽管人工智能（AI）涵盖了广泛的技术，例如机器人、机器学习和自然语言处理，但它也可以涉及描述或代码的交换。在人工智能中，输入可以采取语言、照片、数据或其他类型信息的形式。同时，输出可以根据输入生成描述、预测、建议或操作。人工智能（AI）是一个广泛的主题。它包含几个子领域，包括计算机视觉和自然语言处理，它们可以使用图像处理、计算机图形学和其他方法。

然而，承认这些职业之间频繁的交流和共享方法至关重要。
例如，图像处理技术可能包含在计算机视觉的工作流程中，而计算机图形学可以使用 AI 算法来生成更逼真和动态的内容。
随着技术的发展和跨学科方法的普及，不同领域之间的界限可能会变得越来越模糊。