圖像處理數學

『壹』 數字圖像處理那個方向數學應用較少

編碼壓縮是為了傳輸圖像，或加水印。對圖像不改變。和其他3個不是一類。

圖像轉換是指圖像變換嗎，那就是旋轉，縮放等，沒什麼意思。
只有在真正的項目中，要有很高的速度，對編程很講究。

增強復原是盡量減少噪音，增強需要的信號，即提高信噪比。

圖像分割是將圖像中的不同區域用不同的值標記出來，最簡單的是二值化，
背景為黑，前景為白。

這三個都是屬於「機器視覺」的范圍，都是為了最後的目標識別，圖像理解，缺陷檢測，生產過程監測而服務的。

其他可能的還有，目標跟蹤，文字識別，運動分析，模板匹配，彩色圖像處理等，三維重構，缺陷監測，二維條碼識別等。

說起數學，這些運算的背後都有很深刻的數學意義，例如高斯濾波，拉普拉斯濾波，中值濾波，快速FFT, 但是經過長時間的發展，已經有固定的用法和公式，如果是真正的項目的化，直接用就是了。編程的話，如果要簡單的效果，那麼去書上或網上找就好了，最多稍微改改就能用。如果要求高質量，高速度，高性能，就都要很花功夫，那個都不容易。

寫論文的話，你說的4個中當然 圖像分割最好寫。找一種比較怪的分割方法，再自己改一改，結合結合，就是一種新方法了。比如可以把 神經網 小波 分形 遺傳演算法 模糊邏輯 紋理識別 旋轉不變矩 曲面擬合 什麼的加進去，就夠忽悠人了。論文要注意結果圖要偽造得好，表格要清晰，文筆要流暢，就好了。

不管怎麼說，為了將來找工作，還是要借這個機會好好增強自己的編程能力。
最好找一些演算法自己實現一下，不要什麼都用matlab.

『貳』 數字圖像處理與數學之間的關系

數字圖像其實是一個矩陣，每個點代表一個像素值，各種變換就是對矩陣中元素的換算

『叄』 圖像處理和數字圖像處理的關系是什麼

圖像處理包含在用ccd採集前的各種鏡片對圖像的一些處理。

舉個例子：用光學器件就直接可以獲得圖像的傅里葉頻譜，在做光學實驗時經常是用鏡片處理的圖像，這些都是模擬域的變換，不是數字域的。

經過CCD/CMOS採集後就轉到了數字域，之後的圖像處理就是數字圖像處理啦。計算機行業的都是數字圖像處理；物理上的光學實驗中，使用各種透鏡、棱鏡做的圖像處理那是模擬圖像處理。

1、圖像處理（image processing），用計算機對圖像進行分析，以達到所需結果的技術。又稱影像處理。圖像處理一般指數字圖像處理。

數字圖像是指用工業相機、攝像機、掃描儀等設備經過拍攝得到的一個大的二維數組，該數組的元素稱為像素，其值稱為灰度值。圖像處理技術的一般包括圖像壓縮，增強和復原，匹配、描述和識別3個部分。 常見的系統有康耐視系統、圖智能系統等，目前是正在逐漸興起的技術。

2、數字圖像處理（Digital Image Processing）是通過計算機對圖像進行去除雜訊、增強、復原、分割、提取特徵等處理的方法和技術。

數字圖像處理的產生和迅速發展主要受三個因素的影響：

一是計算機的發展；

二是數學的發展（特別是離散數學理論的創立和完善）；

三是廣泛的農牧業、林業、環境、軍事、工業和醫學等方面的應用需求的增長。

(3)圖像處理數學擴展閱讀

發展概況

數字圖像處理最早出現於20世紀50年代，當時的電子計算機已經發展到一定水平，人們開始利用計算機來處理圖形和圖像信息。數字圖像處理作為一門學科大約形成於20世紀60年代初期。早期的圖像處理的目的是改善圖像的質量，它以人為對象，以改善人的視覺效果為目的。

圖像處理中，輸入的是質量低的圖像，輸出的是改善質量後的圖像，常用的圖像處理方法有圖像增強、復原、編碼、壓縮等。首次獲得實際成功應用的是美國噴氣推進實驗室（JPL）。

他們對航天探測器徘徊者7號在1964年發回的幾千張月球照片使用了圖像處理技術，如幾何校正、灰度變換、去除雜訊等方法進行處理，並考慮了太陽位置和月球環境的影響，由計算機成功地繪制出月球表面地圖，獲得了巨大的成功。

隨後又對探測飛船發回的近十萬張照片進行更為復雜的圖像處理，以致獲得了月球的地形圖、彩色圖及全景鑲嵌圖，獲得了非凡的成果，為人類登月創舉奠定了堅實的基礎，也推動了數字圖像處理這門學科的誕生。

在以後的宇航空間技術，如對火星、土星等星球的探測研究中，數字圖像處理技術都發揮了巨大的作用。數字圖像處理取得的另一個巨大成就是在醫學上獲得的成果。

『肆』 數字圖像處理的基本步驟

1、圖像獲取是數字圖像處理的第一步處理。圖像獲取與給出一幅數字形式的圖像一樣簡單。通常，圖像獲取階段包括圖像預處理，譬如圖像縮放。

2、圖像增強是對一幅圖像進行操作，使其結果在特定應用中比原始圖像更適合進行處理。“特定”一詞很重要，因為增強技術建立在面向問題的基礎上，例如，對增強X射線圖像十分有用的方法，對增強電磁波譜中紅外波段獲取的衛星圖像可能就不是好方法。不存在圖像增強方法的通用理論，圖像增強方法多種多樣，特殊情況特殊對待。

3、圖像復原也是改進圖像外觀的處理領域。與圖像增強不同，圖像增強是主觀的，而圖像復原是客觀的;復原技術傾向於以圖像退化的數學或概率模型為基礎。而增強以什麼是好的增強效果這種主觀偏愛為基礎。

4、彩色圖像處理,第6章涵蓋許多彩色模型和數字域彩色處理的基本概念。彩色也是圖像中提取感興趣區域的基礎。

5、小波是以不同解析度來描述圖像的基礎。本書中為圖像數據壓縮和金字塔表示使用了小波，此時圖像被成功地細分為較小的區域。

6、壓縮指的是減少圖像存儲量或降低圖像帶寬的處理。互聯網是以大量的圖片內容為特徵的，例如，jpg文件擴展名用於jpeg的圖像壓縮標准。jpeg格式的圖像可以用最少的磁碟空間得到較好的圖像質量。

7、形態學處理涉及提取圖像成分的工具，這些成分在表示和描述形狀方面很有用。這一章的內容將從輸出圖像處理到輸出圖像屬性處理的轉換開始。

8、分割過程將一幅圖像劃分為其組成部分或目標。通常，自動分割是數字圖像處理中最困難的任務之一。成功地把目標逐一分割出來是一個艱難的分割過程。通常，分割越准確，識別越成功。

9、表示與描述，選擇一種表示僅是把原始數據轉換為適合計算機進行後續處理的形式的一部分。為描述數據以使感興趣的特徵更加明顯，必須確定一種方法。描述又稱為特徵選擇，它涉及提取特徵，可得到某些感興趣的定量信息，或是區分一組目標與其他目標的基礎。

10、目標識別，是基於目標的描述給該目標賦予標志(如“車輛”)的過程。

關於數字圖像處理的基本步驟，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對頁面排版、網站設計、圖形處理等有濃厚的興趣，希望這篇文章可以對您有所幫助。如果您還想了解更多關於平面設計的素材及技巧等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

『伍』 數字圖像處理技術需要哪些數學知識

主要就是線性代數知識。
更進一步了解些：矩陣論、張量計算、代數幾何等方面的知識。
實際上，處理每一幅圖像都是當作一個矩陣來進行計算的。

『陸』 數字圖像處理 mathlab

《MATLAB從入門到精通》 先看這一本，了解matlab的基本用法。
《電子*國外教材---數字圖像處理（MATLAB版）》 再學習這一本

但是後一本我大學學習的時候是全英的，不知道有沒有中文版。

matlab主要用在數學方面，工程式控制制方面，神經網路方面等
在處理圖像的能力上不怎麼樣，為什麼你要用matlab來處理圖像？

『柒』 數字圖像處理 數學基礎

數字圖像處理(Digital Image Processing)

學習數字圖像處理在工程領域被廣泛應用，就所涉及的專業來說，計算機類和通信電子類有數字圖像處理的具體專業的研究方向，由於在專業學習過程中，兩類學科有很多交叉的地方，所以這兩類學科所研究的東西有很多很多相似的地方，甚至研究同一個東西
對於數字圖像處理的數學基礎先修課程，具體參考國內工科院校的計算機，通信，電子專業的本科所開設的課程

就數字圖像處理的研究熱點和發展方向來說，對數學基礎課程的要求更高了，建議加強概率論與數理統計，線性代數，矩陣論，隨機過程的學習。

除此之外，根據你的學習要求，必須注重對信號與系統，通信原理，DSP(數字信號處理)，計算機圖形學，人工智慧，模式識別，神經網路……等專業基礎課的學習。

要想學好數字圖像處理，數學基礎課可基本的專業基礎課是必要的先修課程。這些非常重要的。

『捌』 圖像處理中的數學表達

看不到圖

貌似是映射法則之類的，忘得差不多了

『玖』 什麼是數字圖像處理

圖像處理就是將圖像轉化為一個數字矩陣存放在計算機中，並採用一定的演算法對其進行處理。圖像處理的基礎是數學，最主要任務就是各種演算法的設計和實現。目前，圖像處理技術已經在很多方面有著廣泛的應用。如通訊技術、遙感技術、生物醫學、工業生產、計算機科學等等。根據應用領域的不同要求，可以將圖像處理技術劃分為許多分支，其中比較重要的分支有：①圖像數字化：通過采樣和量化將模擬圖像變成便於計算機處理的數字形式。③圖像的增強和復原：主要目的是增強圖像中的有用信息，削弱干擾和雜訊，使圖像清晰或將轉化為更適合分析的形式。③圖像編碼：在滿足一定的保真條件下，對圖像進行編碼處理，達到壓縮圖像信息量，簡化圖像的目的。以便於存儲和傳輸。④圖像重建：主要是利用採集的數據來重建出圖像。圖像重建的主要演算法有代數法、傅立葉反投影法和使用廣泛的卷積反投影法等。⑤模式識別：識別是圖像處理的主要目的。如：指紋鑒別、人臉識別等是模式識別的內容。當今的模式識別方法通常有三種：統計識別法、句法結構模式識別法和模糊識別法。⑥計算機圖形學：用計算機將實際上不存在的，只是概念上所表示的物體進行圖像處理和顯現出來。