數(shù)字圖像處理與Python實(shí)現(xiàn)筆記

• 摘要
• 緒論
• 1 數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)知識(shí)
• 2 彩色圖像處理初步
• 3 空間濾波
• 4 頻域?yàn)V波
• 5 圖像特征提取
• 6 圖像壓縮
• 7 圖像小波變換與多分辨率
• 參考資料

摘要

簡(jiǎn)要介紹數(shù)字圖像處理涉及的一些基本概念、基本運(yùn)算、基本類型，以及如何通過Python對(duì)數(shù)字圖像進(jìn)行讀取和簡(jiǎn)單操作。

以彩色圖像為例對(duì)數(shù)字圖像處理的基本操作進(jìn)行介紹，熟悉數(shù)字圖像處理的基本過程，主要包括顏色空間的基本概念、偽彩色圖像處理操作，彩色圖像處理簡(jiǎn)單操作。

瞄準(zhǔn)在空間域中對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)，介紹空間濾波的機(jī)理、基本概念以及使用的基本技術(shù)。本章內(nèi)容包括空間濾波基本概念、基于空間濾波的圖像平滑處理、基于空間濾波的銳化操作以及混合空間增強(qiáng)。

從頻域角度入手對(duì)圖像處理及增強(qiáng)方法展開介紹。因?yàn)轭l域?yàn)V波所需的數(shù)學(xué)知識(shí)較多，所以本章采取由淺入深的策略，首先介紹一維傅里葉變換，其次介紹二維傅里葉變換和快速傅里葉變換，最后介紹圖像頻域?yàn)V波中出現(xiàn)的各種技術(shù)，其大體可分為低通濾波和高通濾波兩大類。

從全局特征提取和局部特征提取兩方面入手，分別介紹顏色特征、紋理特征、形狀特征、邊緣特征、點(diǎn)特征的提取方法。本章內(nèi)容是目前機(jī)器視覺和圖像處理領(lǐng)域的學(xué)者關(guān)注較多的內(nèi)容，通過穿插較多的實(shí)例，幫助讀者理解圖像特征提取的基本技術(shù)。

瞄準(zhǔn)如何減少圖像傳輸及存儲(chǔ)數(shù)據(jù)大小，介紹主要使用的壓縮技術(shù)，包括有損壓縮和無損壓縮等，并使用JPEG壓縮技術(shù)串講全章知識(shí)點(diǎn)。

介紹圖像的小波域表示及多分辨率表示。

緒論

• 人工智能是引領(lǐng)未來發(fā)展的戰(zhàn)略性技術(shù)，是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動(dòng)力量，將深刻地改變?nèi)祟惿鐣?huì)生活。

• 促進(jìn)人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合，構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、人機(jī)協(xié)同、跨界融合、共創(chuàng)分享的智能經(jīng)濟(jì)形態(tài)，更是推動(dòng)質(zhì)量變革、效率變革、動(dòng)力變革的重要途經(jīng)。

• 進(jìn)年來，我國人工智能新技術(shù)、新產(chǎn)品、新業(yè)態(tài)持續(xù)涌現(xiàn)，與農(nóng)業(yè)、制造業(yè)、服務(wù)業(yè)等行業(yè)的融合步伐明顯加快，在技術(shù)創(chuàng)新、應(yīng)用推廣、產(chǎn)業(yè)發(fā)展等方面成效初顯。

• 人工智能技術(shù)并不是一個(gè)新生事物，它在最近幾年引起全球性關(guān)注并得到飛速發(fā)展的主要原因，在于它的三個(gè)基本要素（算法、數(shù)據(jù)、算力）的迅猛發(fā)展，其中又以數(shù)據(jù)和算力的發(fā)展尤為重要。

• 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的蓬勃發(fā)展使得數(shù)據(jù)累計(jì)的難度越來越低，而芯片算力的不斷提升，使得過去只能通過云計(jì)算才能完成的人工智能運(yùn)算，現(xiàn)在可以下沉到最普通的設(shè)備上完成。

• 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為機(jī)器帶來感知能力，而人工智能則通過計(jì)算算力為機(jī)器帶來了決策能力，正如感知和大腦對(duì)自然生命進(jìn)化所起到的必然性作用。

1 數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)知識(shí)

https://hulin.blog.csdn.net/article/details/107570020

2 彩色圖像處理初步

https://hulin.blog.csdn.net/article/details/107578369

3 空間濾波

https://hulin.blog.csdn.net/article/details/107589248

4 頻域?yàn)V波

https://hulin.blog.csdn.net/article/details/107609844

5 圖像特征提取

https://hulin.blog.csdn.net/article/details/107639032

6 圖像壓縮

https://hulin.blog.csdn.net/article/details/107693170

7 圖像小波變換與多分辨率

https://hulin.blog.csdn.net/article/details/107709431

參考資料

岳亞偉《數(shù)字圖像處理與Python實(shí)現(xiàn)》人民郵電出版社

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的数字图像处理与Python实现笔记的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯(cuò)，歡迎將生活随笔推薦給好友。