Digital Image Processing

获取有关数字图像处理的所有详细信息

✴ 数字图像处理是使用计算机算法对数字图像进行图像处理。作为数字信号处理的一个子类或领域，数字图像处理比模拟图像处理具有许多优点。它允许对输入数据应用更广泛的算法，并可以避免处理过程中噪声和信号失真的积累等问题。由于图像是在二维（也许更多）上定义的，因此数字图像处理可以以多维系统的形式建模。✴

► 此应用程序为您提供了广泛使用的方法和程序的知识，用于解释数字图像以进行图像增强和恢复以及对图像执行操作，例如（模糊、缩放、锐化、边缘检测等）。它还侧重于理解人类视觉如何运作。人眼如何可视化这么多东西，大脑如何解释这些图像？该应用程序还涵盖了信号和系统的一些重要概念，例如（采样、量化、卷积、频域分析等）。✦

【此应用程序涵盖的主题如下所列】

⇢ 数字图像处理介绍

⇢ 信号与系统介绍

⇢ 摄影史

⇢ 尺寸概念

⇢ 相机上的图像形成

⇢ 相机机制

⇢ 像素的概念

⇢ 透视变换

⇢ 每像素位数的概念

⇢ 图像类型

⇢ 颜色代码转换

⇢ 灰度到 RGB 转换

⇢ 抽样概念

⇢ 像素分辨率

⇢ 缩放概念

⇢ 缩放方法

⇢ 空间分辨率

⇢ 每英寸像素数、点数和线数

⇢ 灰度分辨率

⇢ 量化概念

⇢ ISO 偏好曲线

⇢ 抖动的概念

⇢ 直方图介绍

⇢ 亮度和对比度

⇢ 图像转换

⇢ 直方图滑动

⇢ 直方图拉伸

⇢ 概率介绍

⇢ 直方图均衡化

⇢ 灰度变换

⇢ 卷积的概念

⇢ 面具的概念

⇢ 模糊的概念

⇢ 边缘检测的概念

⇢ Prewitt 操作员

⇢ Sobel 算子

⇢ 罗宾逊罗盘面罩

⇢ Krisch 指南针面具

⇢ 拉普拉斯算子

⇢ 频域介绍

⇢ 傅里叶级数和变换

⇢ 卷积定理

⇢ 高通与低通滤波器

⇢ 色彩空间介绍

⇢ JPEG 压缩简介

⇢ 光学字符识别

⇢ 计算机视觉和计算机图形学

图像形成

⇢ 相机内部 – 灵敏度

⇢ 数字图像形成

⇢ 灵敏度和色彩

⇢ 理想化抽样

⇢ 量化到 P 级

⇢ (R,G,B) 全彩色图像的参数化

⇢ 图像作为矩阵

⇢ 处理简单 – 转置

⇢ 简单处理 – 裁剪

⇢ 积分处理

⇢ 计算点处理图像的直方图

⇢ 分段线性，“连续”点函数

⇢ 更多范围拉伸/压缩

⇢ 动态范围、可见性和对比度增强

⇢ 关于图像分割的简要说明

⇢ 直方图均衡化

计算均值和方差

⇢ 离散幅度随机变量

⇢ 直方图作为概率质量函数

⇢ 直方图均衡化

⇢ 直方图匹配 – 规范

⇢ 量化

⇢ 量化伪像 - 虚假轮廓

⇢ 设计好的量化器

⇢ 压扩

⇢ 设计给定阈值的复制水平

⇢ MSQE 最优 Lloyd-Max 量化器

⇢ 系统

⇢ 线性移不变 (LSI) 系统

⇢ 卷积

⇢ LSI 系统和卷积

⇢ 二维序列的傅立叶变换

⇢ 实数复杂部分和对称性

⇢ 移位和调制

⇢ Delta 函数

⇢ 傅立叶变换类型

⇢ 采样和混叠

⇢ 采样序列的傅立叶变换

⇢ 别名