图像处理技术最新进展，图像处理十大经典算法

图像处理使用计算机来分析图像并获得期望的结果。

图像处理分为模拟图像处理和数字图像处理，图像处理一般指数字图像处理。

此处理的大部分取决于软件实现。

其目的是去除干扰和噪声，将原始图像编程为适合计算机特征提取的格式，主要包括图像采样、图像增强、图像恢复、图像编码和压缩、图像分割。

1.图像采集

图像采集是数字图像数据提取的主要方法。数字图像是主要使用数码相机、扫描仪、数码相机和其他设备采样和数字化的图像。它还包括可以转换为数字图像并与文本、图形等一起存储在计算机上的动态图像。电脑屏幕上响起声音。图像提取是将图像转换为适合计算机处理的格式的第一步。

2, 图像增强

在图像的拍摄、采集、传输、复制等过程中，图像质量或多或少地有所下降，数字化图像的视觉效果也不太理想。为了突出图像中有趣的部分，使图像的主要结构更加清晰，需要对图像进行改进，即图像增强。图像增强用于减少图像中的噪声并改变原始图像的亮度、颜色分布、对比度和其他参数。图像增强提高了图像的清晰度和质量，使图像中物体的轮廓更加清晰，细节更加清晰。图像增强没有考虑图像劣化的原因。增强后的图像为后续的图像分析和图像理解奠定了基础。

3, 图像修复

图像修复需要提取更清晰的图像，因为图像采集过程中由于环境噪声、运动、光照强度等原因，图像会变得模糊。图像恢复是一种主要利用滤波将退化图像恢复到原始图像的方法。图像恢复的另一种特殊技术是图像重建，它根据对象横截面的一组投影数据创建图像。

4. 图像编码与压缩

数字图像的一个特点是包含大量的数据，因此需要相当大的存储空间。然而，基于计算机的网络带宽和大量内存不允许处理、存储和传输数据图像。为了在网络环境中快速、轻松地传输图像和视频，必须对图像进行编码和压缩。目前，图像压缩编码已形成国际标准，例如著名的静态图像压缩标准JPEG。该标准主要针对图像分辨率、彩色图像和灰度图像，适用于通过网络发送的数字和彩色照片。由于视频可以被视为不同但密切相关的静态图像的时间序列，因此静态图像压缩标准可以应用于动态视频的单帧图像压缩。图像编码和压缩技术可以减少冗余图像数据量和存储容量，提高图像传输速度，缩短处理时间。

5, 图像分割技术

图像分割是将图像划分为多个具有独特特征的不重叠的子区域。这里的特征包括图像的颜色、形状、灰度、纹理等。图像分割将图像表示为基于目标和背景的先验知识的物理上有意义的连接区域的集合。即在图像中对目标和背景进行标记和定位，然后将目标与背景分离。目前图像分割方法主要包括基于区域特征的分割方法、基于相关性匹配的分割方法和基于边界特征的分割方法。采集图像时，图像受到各种条件的影响，导致图像模糊和噪声干扰，给图像分割带来困难。在真实图像中，需要根据场景情况选择合适的图像分割方法。图像分割为进一步的图像识别、分析和理解奠定了基础。

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