이미지 처리 기능

이미지 처리의 역할: 이미지 향상 또는 복원을 통해 사진의 품질을 향상시킵니다.

이미지 프로세서란 변환, 합성 등의 이미지 처리(행렬 계산)에 적합한 특수 프로세서를 말한다. 자연 형태로 존재하는 영상을 그림 히스토그램, 회색조 영상 등의 표시 등 샘플링과 정량화 과정을 거쳐 컴퓨터 처리에 적합한 디지털 형태로 변환하는 것을 말합니다. 그림 복원은 영상을 통해 그림의 질을 향상시키는 것을 말합니다. 향상 또는 품질.

노이즈 제거, 디지털 사진의 광각 왜곡 보정, 사진 대비 개선, 적목 현상 제거 등을 포함합니다. 사진 합성은 사진의 내용을 변경하기 위해 여러 장의 사진을 병합하는 과정을 말합니다. 합성은 일반적으로 사진 합성의 주요 의미는 사진을 잘라내어 배경을 변경하거나 여러 사진을 직접 결합하는 것입니다. 예를 들어 다양한 융합 모드는 모두 사진 합성 방법입니다.

일반적인 이미지 처리 방법

1. 이미지 변환: 이미지 배열이 매우 크기 때문에 공간 영역에서 직접 처리하려면 많은 양의 계산이 필요합니다. 따라서 공간 영역 처리를 변환 영역 처리로 변환하기 위해 푸리에 변환, 월시 변환, 이산 코사인 변환 및 기타 간접 처리 기술과 같은 다양한 이미지 변환 방법이 자주 사용됩니다. 이는 계산량을 줄일 수 있을 뿐만 아니라 더 효과적인 결과를 얻을 수 있습니다.

2. 이미지 코딩 및 압축: 이미지 코딩 및 압축 기술은 이미지를 설명하는 데 사용되는 데이터의 양(즉, 비트 수)을 줄여 이미지 전송 및 처리 시간을 절약하고 점유된 메모리 용량.

3. 이미지 개선 및 복원: 이미지 개선 및 복원의 목적은 노이즈 제거, 이미지 선명도 향상 등 이미지 품질을 향상시키는 것입니다. 이미지 향상은 이미지 품질 저하의 원인을 고려하지 않고 이미지의 흥미로운 부분을 강조합니다.

4. 이미지 분할: 이미지 분할은 디지털 이미지 처리의 핵심 기술 중 하나입니다. 이미지 분할은 이미지에서 의미 있는 특징을 추출하는 것입니다. 의미 있는 특징에는 이미지의 가장자리, 영역 등이 포함됩니다. 이는 추가 이미지 인식, 분석 및 이해의 기초입니다.

5. 이미지 설명: 이미지 설명은 이미지 인식과 이해를 위해 꼭 필요한 전제조건입니다. 가장 간단한 이진영상으로 그 기하학적 특징을 이용하여 물체의 특성을 기술할 수 있다. 일반적인 영상묘사방법은 2차원 형상묘사를 사용하는데, 경계묘사법과 면적묘사의 두 가지 방법이 있다. 특수 텍스처 이미지의 경우 2차원 텍스처 특징 설명을 사용할 수 있습니다.

6. 이미지 분류(인식): 이미지 분류(인식)는 패턴 인식의 범주에 속하며, 주요 내용은 이미지의 일부 전처리(강화, 복원, 압축) 후의 이미지 분할 및 특징입니다. 의사결정 분류를 위한 추출.