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python

数字图像处理与Python实现笔记

發(fā)布時間:2024/10/8 python 40 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 数字图像处理与Python实现笔记 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

數(shù)字圖像處理與Python實現(xiàn)筆記

  • 摘要
  • 緒論
  • 1 數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)知識
  • 2 彩色圖像處理初步
  • 3 空間濾波
  • 4 頻域濾波
  • 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

  • 簡要介紹數(shù)字圖像處理涉及的一些基本概念、基本運算、基本類型,以及如何通過Python對數(shù)字圖像進行讀取和簡單操作。
  • 以彩色圖像為例對數(shù)字圖像處理的基本操作進行介紹,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,彩色圖像處理簡單操作。
  • 瞄準(zhǔn)在空間域中對圖像進行增強,介紹空間濾波的機理、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。
  • 從頻域角度入手對圖像處理及增強方法展開介紹。因為頻域濾波所需的數(shù)學(xué)知識較多,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,最后介紹圖像頻域濾波中出現(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、點特征的提取方法。本章內(nèi)容是目前機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)串講全章知識點。
  • 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)動力量,將深刻地改變?nèi)祟惿鐣睢?/p>

    • 促進人工智能和實體經(jīng)濟的深度融合,構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動、人機協(xié)同、跨界融合、共創(chuàng)分享的智能經(jīng)濟形態(tài),更是推動質(zhì)量變革、效率變革、動力變革的重要途經(jīng)。

    • 進年來,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算才能完成的人工智能運算,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)為機器帶來感知能力,而人工智能則通過計算算力為機器帶來了決策能力,正如感知和大腦對自然生命進化所起到的必然性作用。

    1 數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)知識

    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 頻域濾波

    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实现笔记的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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