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数字图像处理技术是我在深入学习研究的方向之一。本科期间跟随导师做基于AndroidOpenCV的病虫识别app#xff0c;因此入门#xff0c;我也对该部分知识有进一步探索的欲望#xff0c;但更多的是因该脚踏实地一步步记录#xff0c;一步步成长。
本篇从数字图…Introduction:
数字图像处理技术是我在深入学习研究的方向之一。本科期间跟随导师做基于AndroidOpenCV的病虫识别app因此入门我也对该部分知识有进一步探索的欲望但更多的是因该脚踏实地一步步记录一步步成长。
本篇从数字图像处理的定义—区分—学习指南介绍。
一、定义
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。 [1]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。 [2]
二、区分数字图像技术 vs 数字信号处理
过往文章中提到过数字信号处理的学习我也特地为此开设专栏进行学习的记录。 1.数字图像技术
主要关注的是对图像的处理和操作。我们日常看到的照片、视频、甚至是一些动画都是数字图像技术的应用。通过数字图像技术我们可以对图像进行各种处理比如调整图像的亮度、对比度去除图像中的噪声甚至可以将图像中的某个物体识别出来。这些处理过程通常涉及到图像的数字化、图像增强、图像恢复、图像分割等多个步骤。
简而言之数字图像技术就是让计算机能够“看懂”并处理图像的技术。
2.数字信号处理
数字信号处理则更偏向于对数字信号的分析、变换和处理。这里的“信号”可以是声音、电磁波等各种形式的模拟信号经过数字化后得到的。数字信号处理的主要任务是将这些信号转换为数字形式然后在计算机上进行处理和分析。比如我们可以通过数字信号处理来分析一个音频文件的频率特性或者对一个无线信号进行解调以获取其中的信息。数字信号处理的应用领域非常广泛包括通信、音频处理、雷达、生物医学工程等。
从两者的区别来看数字图像技术更专注于对图像的处理和分析而数字信号处理则更偏向于对数字信号的处理和分析。虽然它们都涉及到数字计算和处理但处理的对象和数据类型有所不同。对于我们来说理解这两者的区别更有助于我们选择学习方向和掌握相关技能。这也是我开设该专栏的原因之一。
三、数字技术图像学习指南
一基础理论学习
数学基础掌握线性代数、概率论、微积分等基础知识以便理解和应用图像处理中的数学原理。图像基础理解像素的概念知道数字图像是由二维元素像素组成的。掌握图像的采样和量化原理了解如何将连续的感知数据转化为数字形式。
二专项技术学习
图像预处理学习去噪、图像增强、边缘检测等预处理方法为后续处理做准备。特征提取掌握提取图像特征如颜色、纹理、形状等的方法用于图像分类和识别。图像分割学习如何将图像分割成不同的部分便于进行更精细的处理。图像压缩理解图像压缩的原理和方法以便在存储和传输时减少数据量。深度学习在图像处理中的应用了解卷积神经网络CNN等深度学习模型在图像分类、目标检测等任务中的应用。
三实践应用
编程技能学习使用Python结合OpenCV库或MATLAB进行图像处理编程。项目实践参与或自行设计图像处理项目如人脸识别、车牌识别等。
四深入学习
特定领域根据兴趣选择深入学习某个特定领域的图像处理技术如医学图像处理、遥感图像处理等。参考经典教材参考《数字图像处理》Rafael C. Gonzalez和Richard E. Woods合著等经典教材进行深入学习。 数字图像处理专栏系类文章目录
