在数字图像处理中,空域处理和变换域处理有何区别

2020-11-24 20:54:56 字数 5254 阅读 6540

1楼:张扬的风采呀

图像的变换很多,如傅里叶变换,余弦变换,小波变换,曲波变换等等。图像在不同的变换域中通常有不同的表现形式,根据不同的应用人们选择不同的变换。之所以要对图像作变换,是因为与空域相比,在变换域中更方便处理某些问题。

如图像经小波变换之后,通常除少数系数外,大部分系数为零或接近于零,这就非常适合对图像做压缩编码,而在空域中就很难做到了。

2楼:桑西华夕顺

空域是指图像平面本身,空域滤波这类方法直接对图像的像素进行处理。频域滤波是变换域滤波的一种,它是指将图像进行变换后(频域是指经过傅里叶变换之后),在变换域中对图像的变换系数进行处理(滤波),处理完毕后再进行逆变换,获得滤波后的图像。

目前使用最多的变换方法是傅里叶变换和小波变换。

什么是数字图像的变换域处理方法 数字图像处理

3楼:匿名用户

数字图像处理

(digital image processing)又称为计算机图像处理,它是指将图像信号转换成数字信号并利用数字图像处理计算机对其进行处理的过程。

数字图像处理(digital image processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响:一是计算机的发展;二是数学的发展(特别是离散数学理论的创立和完善);三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。

数字图像处理的问题 什么是空域滤波 什么是频域滤波 区域的概念是什么

4楼:匿名用户

空域滤波是指图像平面本身,这类方法直接对图像的像素进行处理。

频域滤波是变换域滤波的一种,它是指将图像进行变换后(频域是指经过傅里叶变换之后),在变换域中对图像的变换系数进行处理(滤波),处理完毕后再进行逆变换,获得滤波后的图像。

5楼:first百

空域是指图像平面本身,空域滤波这类方法直接对图像的像素进行处理。频域滤波是变换域滤波的一种,它是指将图像进行变换后(频域是指经过傅里叶变换之后),在变换域中对图像的变换系数进行处理(滤波),处理完毕后再进行逆变换,获得滤波后的图像。

目前使用最多的变换方法是傅里叶变换和小波变换。

数字图像处理的问题什么是空域滤波什么是频域滤波区域的概念是什么

6楼:尉永修邸淑

空域是指图像平面本身,空域滤波这类方法直接对图像的像素进行处理。频域滤波是变换域滤波的一种,它是指将图像进行变换后(频域是指经过傅里叶变换之后),在变换域中对图像的变换系数进行处理(滤波),处理完毕后再进行逆变换,获得滤波后的图像。

目前使用最多的变换方法是傅里叶变换和小波变换。

图像处理和数字图像处理的关系是什么?

7楼:9点说史

图像处理包含在用ccd采集前的各种镜片对图像的一些处理。

举个例子:用光学器件就直接可以获得图像的傅里叶频谱,在做光学实验时经常是用镜片处理的图像,这些都是模拟域的变换,不是数字域的。

经过ccd/cmos采集后就转到了数字域,之后的图像处理就是数字图像处理啦。计算机行业的都是数字图像处理;物理上的光学实验中,使用各种透镜、棱镜做的图像处理那是模拟图像处理。

1、图像处理(image processing),用计算机对图像进行分析,以达到所需结果的技术。又称影像处理。图像处理一般指数字图像处理。

数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组,该数组的元素称为像素,其值称为灰度值。图像处理技术的一般包括图像压缩,增强和复原,匹配、描述和识别3个部分。 常见的系统有康耐视系统、图智能系统等,目前是正在逐渐兴起的技术。

2、数字图像处理(digital image processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。

数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响:

一是计算机的发展;

二是数学的发展(特别是离散数学理论的创立和完善);

三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。

扩展资料

发展概况

数字图像处理最早出现于20世纪50年代,当时的电子计算机已经发展到一定水平,人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量,它以人为对象,以改善人的视觉效果为目的。

图像处理中,输入的是质量低的图像,输出的是改善质量后的图像,常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室(jpl)。

他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球**使用了图像处理技术,如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理,并考虑了太阳位置和月球环境的影响,由计算机成功地绘制出月球表面地图,获得了巨大的成功。

随后又对探测飞船发回的近十万张**进行更为复杂的图像处理,以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图,获得了非凡的成果,为人类登月创举奠定了坚实的基础,也推动了数字图像处理这门学科的诞生。

在以后的宇航空间技术,如对火星、土星等星球的探测研究中,数字图像处理技术都发挥了巨大的作用。数字图像处理取得的另一个巨大成就是在医学上获得的成果。

在数字图像处理中,空间域也可以通过傅里叶变换转到频率域。对于这一点不太理解,频域不是和时域是一对吗 15

8楼:匿名用户

时域描述信号随时间变化 频域描述信号随频率变化 是从不同角度研究信号

9楼:匿名用户

我的看法是,空间域是图像坐标那种,时域是跟时间相关。一维的时候是信号处理是频域和时域,二维就有坐标了,多了空间域。

数字图像处理

10楼:超级単子

答:数字图像处理(digital image processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。

数字图像处理的主要内容包括:

1、图像变换:由于图像阵列很大,直接在空间域中进行处理,涉及计算量很大。因此,往往采用各种图像变换的方法,如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术,将空间域的处理转换为变换域处理,不仅可减少计算量,而且可获得更有效的处理(如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理)。

目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性,它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。

2、图像编码压缩:图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量(即比特数),以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。压缩可以在不失真的前提下获得,也可以在允许的失真条件下进行。

编码是压缩技术中最重要的方法,它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。

3、图像增强和复原:图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量,如去除噪声,提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因,突出图像中所感兴趣的部分。

如强化图像高频分量,可使图像中物体轮廓清晰,细节明显;如强化低频分量可减少图像中噪声影响。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解,一般讲应根据降质过程建立“降质模型”,再采用某种滤波方法,恢复或重建原来的图像。

4、图像分割:图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来,其有意义的特征有图像中的边缘、区域等,这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。

虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法,但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。因此,对图像分割的研究还在不断深入之中,是目前图像处理中研究的热点之一。

5、图像描述:图像描述是图像识别和理解的必要前提。作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性,一般图像的描述方法采用二维形状描述,它有边界描述和区域描述两类方法。

对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。随着图像处理研究的深入发展,已经开始进行三维物体描述的研究,提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。

6、图像分类(识别):图像分类(识别)属于模式识别的范畴,其主要内容是图像经过某些预处理(增强、复原、压缩)后,进行图像分割和特征提取,从而进行判决分类。图像分类常采用经典的模式识别方法,有统计模式分类和句法(结构)模式分类,近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。

数字图像处理主要包括哪些技术??

11楼:考涵煦貊珺

数字图像处理主要研究的内容有以下几个方面:

1)图像变换由于图像阵列很大,直接在空间域中进行处理,涉及计算量很大.因此,往往采用各种图像变换的方法,如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术,将空间域的处理转换为变换域处理,不仅可减少计算量,而且可获得更有效的处理(如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理).目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性,它在图像处理中也有着广泛而有效的应用.

2)图像编码压缩图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量(即比特数),以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量.压缩可以在不失真的前提下获得,也可以在允许的失真条件下进行.编码是压缩技术中最重要的方法,它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术.

3)图像增强和复原图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量,如去除噪声,提高图像的清晰度等.图像增强不考虑图像降质的原因,突出图像中所感兴趣的部分.如强化图像高频分量,可使图像中物体轮廓清晰,细节明显;如强化低频分量可减少图像中噪声影响.

图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解,一般讲应根据降质过程建立"降质模型",再采用某种滤波方法,恢复或重建原来的图像.

4)图像分割图像分割是数字图像处理中的关键技术之一.图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来,其有意义的特征有图像中的边缘、区域等,这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础.虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法,但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法.

因此,对图像分割的研究还在不断深入之中,是目前图像处理中研究的热点之一.

5)图像描述是图像识别和理解的必要前提.作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性,一般图像的描述方法采用二维形状描述,它有边界描述和区域描述两类方法.对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述.

随着图像处理研究的深入发展,已经开始进行三维物体描述的研究,提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法.

6)图像分类(识别)图像分类(识别)属于模式识别的范畴,其主要内容是图像经过某些预处理(增强、复原、压缩)后,进行图像分割和特征提取,从而进行判决分类.图像分类常采用经典的模式识别方法,有统计模式分类和句法(结构)模式分类,近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视.