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图像处理
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图像处理是信号处理的子类,另外与计算机科学、[[人工智能]]等领域也有密切的关系。 传统的一维信号处理的方法和 [[ 概念 ]] 很多仍然可以直接应用在图像处理上,比如降噪、量化等 <ref>[https://www.docin.com/p-1439237271.html 数字图像处理的基本步骤 ],豆丁网</ref> 。然而,图像属于二维信号,和一维信号相比,它有自己特殊的一面,处理的方式和角度也有所不同。
==解决方案==
===影像强化=== 几十年前,图像处理大多数由光学设备在模拟模式下进行。由于这些光学方法本身所具有的并行特性,至今他们仍然在很多应用领域占有核心地位,例如全息摄 影 。但是由于计算机[[速度]]的大幅度提高,这些技术正在迅速的被[[数字图像]]处理方法所替代。 从通常意义上讲,数字图 像 强 处理技术更加普适、可靠和准确。比起模拟方法,它们也更容易实现。专用的硬件被用于数字图像处理,例如,基于流水线的计算机体系结构在这方面获取了巨大的[[商业]]成功。今天,硬件解决方案被广泛的用于[[视频]]处理系统,但商业 化的图像处理任务基本上仍以软件形式实现,运行在通用个人电脑上。 ===常用的信号处理技术=== 大多数用于一维信号处理的概念都有其在二维图像信号领域的延伸,它们之中的一部分在二维情形下变得十分复杂。 同时[[图像]]处理自身也具有一些新的概念, 例如,连通性、旋转不变性,等等。这些概念仅对二维或更高维的情况下才有非平凡的意义。
==视频=====<center> 从通常意义上讲,数字 图像处理 技术更加普适、可靠和准确。比起模拟方法,它们也更容易实现。专用的硬件被用于数字图像处理,例如,基于流水线的计算机体系结构在这方面获取了巨大的商业成功。今天,硬件解决方案被广泛的用于 相关 视频 处理系统,但商业化的 </center>===<center>MATLAB 图像处理 任务基本上仍以软件形式 实 现,运行在通用个人电脑上。例</center><center>{{#iDisplay:d0153hw26aj|560|390|qq}}</center>
[[Category:312 图像处理中常用到快速傅立叶变换,因为它可以减小数据处理量和处理时间。電腦科學]]