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圖像處理原理簡介

瀏覽次數:3082 發布日期:2011-4-29  來源:機器視覺商城
    所謂“圖像”泛指所有實際存在含有某種消息的信號,如含有人、事、物等的照片,而紅外線攝影所獲得的信號,則表示某些物體的溫度分布。所謂圖像處理就是為了某種目的對圖像的強度(灰度值)分布視為一連串整數值的集合,經由不斷的運算執行某些特定的加工和分析。
 
    圖像處理涵蓋的范圍十分很廣泛,但是,所采用的基本原理和方法是一致的。整體說來,圖像處理這門科學所研究的主要內容包括了圖像數的模數轉化(A/D Image Transform)、圖像的增強與復原(Image Enhancement and Restoration)、圖像編碼與壓縮(Image Encoding and Compression)、圖像切割(Image Segmentation)、圖像的表示和描述(Image Representation and Description)、圖像特征匹配(Image Feature Matching)等。
 
    圖像切割:就是將圖像中之標的物析出的處理過程。圖像切割是圖像分析過程中最重要的步驟之一,一般所采用的方法主要是邊緣檢測(Edge Detection)及臨界值法(Thresholding)。
 
    圖像特征匹配:首先來了解一下特征匹配法中的“征”。舉例來說,若要描述一個人,首先要說明他的特征。在外表方面,例如身高、體重等;在心理方面,例如和善的、好勝的、沉默的等;在事業方面,例如職業、收入等。
 
    所謂匹配(Matching)或者說是“比對”,即將物體的特征與預存在計算機中之原型(Proto types)或樣版(Template)的特征加以比較,若相似度(Similarity)或非相似度(Dissimilarity)小于或大于某預設的門檻值(Threshold),則稱兩者匹配成功。匹配較傾向屬于圖形辨認(Pattern Recognition)范圍,原因在于其中含有“分類”(Classification)或“辨認"(Repetition)意味。
 
    特征匹配的常用方法有許多種:如最近鄰居法(Nearest Neighbor Method)、二元決策樹法(The Binary Decision Tree Method)、屬于動態規畫法(Dynamic Programming)的DP匹配法等。
 
    特征匹配目的在于,使具有相同或類似待征的物體產生關聯,以便于辨認或分類。圖像處理在交通方面的應用體現在,用特征匹配法來區分不同的交通工具。舉例而言,若圖像中某物體長度4公尺,寬2公尺,形狀呈矩形(以上皆為特征),該物體極可能被分類為小汽車;若為長10公尺,寬2.5公尺的矩形,則可被分類為大型車(巴士、大貨車)。
發布者:陜西維視數字圖像科技有限公司
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