Métodos comunes de procesamiento de imágenes digitales
Los métodos comúnmente utilizados para el procesamiento digital incluyen: transformación de imágenes, codificación y compresión de imágenes, mejora y restauración de imágenes y segmentación de imágenes.
1. Transformación de imágenes:
Dado que la matriz de imágenes es relativamente grande, si el procesamiento de imágenes se realiza directamente en el dominio espacial, la cantidad de cálculo involucrada será relativamente grande. Por lo tanto, generalmente utilizamos varios métodos de transformación de imágenes, como la transformada de Walsh, la transformada de Fourier, la transformada de coseno discreto y otras técnicas de procesamiento indirecto, para transformar el procesamiento del dominio espacial en procesamiento de dominio de transformación, lo que no solo reduce la cantidad de cálculo, sino que también obtiene Más procesamiento eficiente (por ejemplo, la transformada de Fourier puede realizar filtrado digital en el dominio de la frecuencia).
2. Codificación y compresión de imágenes:
La tecnología de codificación y compresión de imágenes puede reducir la cantidad de datos que describen imágenes, ahorrando así tiempo de transmisión y procesamiento de imágenes y reduciendo la capacidad de memoria ocupada. La compresión de codificación de imágenes se puede lograr sin distorsión y también se puede iniciar con la distorsión permitida. La codificación es el método más importante en la tecnología de compresión y es la tecnología más temprana y relativamente madura en la tecnología de procesamiento de imágenes.
3. Mejora y restauración de imágenes:
El propósito de la mejora y restauración de imágenes es mejorar la calidad de la imagen, como eliminar el ruido y mejorar la claridad de la imagen. La mejora de la imagen no considera los motivos de la degradación de la imagen y resalta las partes interesantes de la imagen. Por ejemplo, fortalecer los componentes de alta frecuencia de la imagen puede hacer que los contornos del objeto en la imagen sean claros y los detalles obvios; fortalecer los componentes de baja frecuencia puede reducir el impacto del ruido en la imagen.
La restauración de imágenes requiere una cierta comprensión de las causas de la degradación de la imagen. En términos generales, se debe establecer un "modelo de degradación" basado en el proceso de degradación y luego se debe utilizar un determinado método de filtrado para restaurar o reconstruir. la imagen original.
4. Segmentación de imágenes:
La segmentación de imágenes es una de las tecnologías clave en el procesamiento de imágenes digitales. La segmentación de imágenes consiste en extraer características significativas de la imagen. Las características significativas incluyen bordes, áreas, etc. en la imagen. Esta es la base para un mayor reconocimiento, análisis y comprensión de la imagen. Aunque se han desarrollado muchos métodos de extracción de bordes y segmentación de regiones, no existe ningún método eficaz que sea universalmente aplicable a varias imágenes.
Descripción general del procesamiento de imágenes digitales
En pocas palabras, una imagen puede considerarse como una función bidimensional f(x,y), x,y representa la posición y la El valor de la función representa el valor de gris o la intensidad de la imagen en la ubicación. Cuando x, y, f son todos valores discretos, llamamos a la imagen imagen digital, lo que significa que el valor de gris está compuesto por un número limitado y cada valor de gris tiene su posición y amplitud específicas. El procesamiento de imágenes digitales significa que utilizamos computadoras para procesar estas imágenes digitales.
No hay consenso sobre dónde termina exactamente el procesamiento de imágenes o dónde comienzan otros campos relacionados (como el análisis de imágenes o la visión por computadora). El alcance del procesamiento de imágenes digitales a veces se define mediante la especificación de que tanto la entrada como la salida son imágenes. Esta es una determinación artificial, pero en realidad no es exacta. Por ejemplo, según esta definición, incluso encontrar el promedio de una imagen (el resultado es un número) no puede considerarse como el alcance del procesamiento de imágenes.
El objetivo de la visión por computadora es utilizar computadoras para simular la visión humana, incluida la comprensión y la adopción de medidas basadas en información. El campo del análisis de imágenes se encuentra entre el procesamiento de imágenes y la visión por computadora.
No existe un límite claro en el continuo que va del procesamiento de imágenes a la visión por computadora. Un enfoque útil es considerar tres tipos típicos de procesamiento computacional en este continuo, a saber, procesamiento de bajo nivel, intermedio y de alto nivel. El procesamiento de bajo nivel implica algunas operaciones básicas, como reducción de ruido de la imagen, mejora del contraste, nitidez de la imagen, etc. La entrada y la salida del procesamiento de bajo nivel son características de la imagen.
El procesamiento intermedio implica un rango más amplio, como segmentar imágenes (separar diferentes áreas u objetivos de la imagen) y luego clasificar diferentes objetivos. El procesamiento intermedio utiliza imágenes como entrada, pero la salida es Se extraen diferentes características. de estas imágenes, como la información del contorno de la imagen y la identificación de cada objeto. El procesamiento avanzado de imágenes implica "comprender" el contenido de la imagen y formar algunas funciones cognitivas.
En este libro, el alcance del procesamiento de imágenes digitales se define como el procesamiento de imágenes de entrada y salida, incluido el procesamiento de extracción de características de las imágenes y la identificación de varios objetivos en la imagen.