이미지 처리 알고리즘이란 무엇인가요?

영상처리의 기본 알고리즘 연산은 처리 대상 수에 따라 다음과 같은 범주로 나눌 수 있다.

1) 포인트 연산: 포인트 단위 정보를 처리하는 연산

>

2) 그룹 작업: 처리 그룹 단위(여러 인접 지점의 모음) 작업

1. 이진화 작업

이미지 이진화는 매우 일반적이고 중요한 작업입니다. 이미지 처리는 회색조 이미지를 이진 이미지 또는 회색조 이미지로 변환하는 프로세스입니다. 일반 이진화, 플립 이진화, 절단 이진화, 제로 세트 이진화, 제로 세트 플립 이진화 등 다양한 종류의 이진화 연산이 있습니다.

2. 히스토그램 처리

히스토그램은 이미지 처리의 또 다른 중요한 프로세스로, 이미지 내 다양한 ​​픽셀 값의 통계 정보를 반영합니다. 이 문장에서 우리는 히스토그램 정보가 회색조 통계 정보만을 반영할 뿐 픽셀의 특정 위치와는 아무런 관련이 없음을 이해할 수 있습니다. 이 중요한 기능은 많은 인식 알고리즘의 히스토그램 처리에서 중요한 역할을 합니다.

3. 템플릿 컨볼루션 작업

템플릿 작업은 이미지 처리에서 매우 자주 사용되는 작업입니다. 스무딩, 필터링, Edge 특징 추출 처리 등 많은 작업이 템플릿 작업에 기인할 수 있습니다. , 등. 여기서 설명해야 할 것은 템플릿 연산에 사용되는 템플릿은 대개 NXN 행렬이라는 점이다(N은 일반적으로 3, 5, 7,...과 같은 홀수이다). 이 템플릿은 컨볼루션 템플릿이라고도 합니다. 비대칭인 경우 일반 작업 템플릿입니다. 우리가 일반적으로 사용하는 템플릿은 일반적으로 컨볼루션 템플릿입니다. 가장자리 추출의 Sobel 연산자 템플릿과 같은 것입니다.