Обработка изображений

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 22 Ноября 2013 в 20:57, реферат

Краткое описание

Обработка изображений — любая форма обработки информации, для которой входные данные представлены изображением, например, фотографиями или видеокадрами. Обработка изображений может осуществляться как для получения изображения на выходе (например, подготовка к полиграфическому тиражированию, к телетрансляции и т. д.), так и для получения другой информации (например, распознание текста, подсчёт числа и типа клеток в поле микроскопа и т. д.). Кроме статичных двухмерных изображений, обрабатывать требуется также изображения, изменяющиеся со временем, например видео.

Содержание

• 1 История
• 2 Основные методы обработки сигналов
• 3 Обработка изображений для воспроизведения
o 3.1 Типичные задачи
• 4 Обработка изображений в прикладных и научных целях
o 4.1 Типичные задачи
• 5 См. также
• 6 Литература
• 7 Ссылки

Прикрепленные файлы: 1 файл

Обработка изображений.docx

— 22.48 Кб (Скачать документ)

Обработка изображений — любая форма обработки информации, для которой входные данные представлены изображением, например, фотографиями или видеокадрами. Обработка изображений может осуществляться как для получения изображения на выходе (например, подготовка к полиграфическому тиражированию, к телетрансляции и т. д.), так и для получения другой информации (например, распознание текста, подсчёт числа и типа клеток в поле микроскопа и т. д.). Кроме статичных двухмерных изображений, обрабатывать требуется также изображения, изменяющиеся со временем, например видео.

Содержание  

[убрать] 

  • 1 История
  • 2 Основные методы обработки сигналов
  • 3 Обработка изображений для воспроизведения
    • 3.1 Типичные задачи
  • 4 Обработка изображений в прикладных и научных целях
    • 4.1 Типичные задачи
  • 5 См. также
  • 6 Литература
  • 7 Ссылки

История[править | править исходный текст]


Ещё в середине XX века обработка изображений была по большей части аналоговой и выполнялась оптическими устройствами. Подобные оптические методы до сих пор важны, в таких областях как, например, голография. Тем не менее, с резким ростом производительности компьютеров, эти методы всё в большей мере вытеснялись методами цифровой обработки изображений. Методы цифровой обработки изображений обычно являются более точными, надёжными, гибкими и простыми в реализации, нежели аналоговые методы. В цифровой обработке изображений широко применяется специализированное оборудование, такое как процессоры с конвейерной обработкой инструкций и многопроцессорные системы. В особенной мере это касается систем обработки видео. Обработка изображений выполняется также с помощью программных средств компьютерной математики, например, MATLAB, Mathcad, Maple, Mathematica и др. Для этого в них используются как базовые средства, так и пакеты расширения Image Processing.

Основные методы обработки сигналов[править | править исходный текст]


Большинство методов обработки  одномерных сигналов (например, медианный фильтр) применимы и к двухмерным сигналам, которыми являются изображения. Некоторые из этих одномерных методов значительно усложняются с переходом к двухмерному сигналу. Обработка изображений вносит сюда несколько новых понятий, таких как связность и ротационная инвариантность, которые имеют смысл только для двухмерных сигналов. В обработке сигналов широко используются преобразование Фурье, а также вейвлет-преобразование и фильтр Габора. Обработку изображений разделяют на обработку в пространственной области (преобразование яркости, гамма коррекция и т. д.) и частотной (преобразование Фурье, и т. д.). Преобразование Фурье дискретной функции (изображения) пространственных координат является периодическим по пространственным частотам с периодом 2pi.

Обработка изображений для воспроизведения[править | править исходный текст]


Основная статья: Редактирование изображений

Типичные задачи[править | править исходный текст]

  • Геометрические преобразования, такие как вращение и масштабирование.
  • Цветовая коррекция: изменение яркости и контраста, квантование цвета, преобразование в другое цветовое пространство.
  • Сравнение двух и более изображений. Как частный случай — нахождение корреляции между изображением и образцом, например, в детекторе банкнот.
  • Комбинирование изображений различными способами.
  • Интерполяция и сглаживание.
  • Разделение изображения на области (сегментация изображений).
  • Редактирование и ретуширование.
  • Расширение динамического диапазона путём комбинирования изображений с разной экспозицией (HDR).
  • Компенсация потери резкости, например, путём нерезкого маскирования.

Обработка изображений в прикладных и научных целях[править | править исходный текст]


Типичные задачи[править | править исходный текст]

  • Распознавание текста
  • Обработка спутниковых снимков
  • Машинное зрение
  • Обработка данных для выделения различных характеристик
  • Обработка изображений в медицине
  • Идентификация личности (по лицу, радужке, дактилоскопическим данным)
  • Автоматическое управление автомобилями
  • Определение формы интересующего нас объекта
  • Определение перемещения объекта
  • Наложение фильтров

Информация о работе Обработка изображений