Обработка изображений
Обработка изображений — любая форма обработки информации, для которой входные данные представлены изображением, например, фотографиями или видеокадрами. Обработка изображений может осуществляться как для получения изображения на выходе (например, подготовка к полиграфическому тиражированию, к телетрансляции и т. д.), так и для получения другой информации (например, распознание текста, подсчёт числа и типа клеток в поле микроскопа и т. д.). Кроме статичных двухмерных изображений, обрабатывать требуется также изображения, изменяющиеся со временем, например, видео.
История
Ещё в середине XX века обработка изображений была по большей части аналоговой и выполнялась оптическими устройствами. Подобные оптические методы до сих пор важны, в таких областях как, например, голография. Тем не менее, с резким ростом производительности компьютеров, эти методы всё в большей мере вытеснялись методами цифровой обработки изображений. Методы цифровой обработки изображений обычно являются более точными, надёжными, гибкими и простыми в реализации, нежели аналоговые методы. В цифровой обработке изображений широко применяется специализированное оборудование, такое как процессоры с конвейерной обработкой инструкций и многопроцессорные системы. В особенной мере это касается систем обработки видео. Обработка изображений выполняется также с помощью программных средств компьютерной математики, например, MATLAB, Mathcad, Maple, Mathematica и др. Для этого в них используются как базовые средства, так и пакеты расширения Image Processing.
Большинство методов обработки одномерных сигналов (например, медианный фильтр) применимо и к двухмерным сигналам, которыми являются изображения. Некоторые из этих одномерных методов значительно усложняются с переходом к двухмерному сигналу. Обработка изображений вносит сюда несколько новых понятий, таких как связность и , которые имеют смысл только для двухмерных сигналов. В обработке сигналов широко используются преобразование Фурье, а также вейвлет-преобразование и фильтр Габора. Обработку изображений разделяют на обработку в пространственной области (преобразование яркости, гамма коррекция и т. д.) и частотной (преобразование Фурье, и т. д.). Преобразование Фурье дискретной функции (изображения) пространственных координат является периодическим по пространственным частотам с периодом 2pi.
Обработка изображений для воспроизведения
Типичные задачи
- Геометрические преобразования, такие как вращение и масштабирование.
- Цветовая коррекция: изменение яркости и контраста, квантование цвета, преобразование в другое цветовое пространство.
- Сравнение двух и более изображений. Как частный случай — нахождение корреляции между изображением и образцом, например, в детекторе банкнот.
- Комбинирование изображений различными способами.
- Интерполяция и сглаживание.
- Разделение изображения на области (сегментация изображений), например, для упрощения передачи каналами связи.
- Редактирование и ретуширование.
- Расширение динамического диапазона путём комбинирования изображений с разной экспозицией (HDR).
- Компенсация потери резкости, например, путём нерезкого маскирования.
Обработка изображений в прикладных и научных целях
Типичные задачи
- Распознавание текста
- Обработка спутниковых снимков
- Машинное зрение
- Обработка данных для выделения различных характеристик
- Обработка изображений в медицине
- Идентификация личности (по лицу, радужке, дактилоскопическим данным)
- Автоматическое управление автомобилями
- Определение формы интересующего нас объекта
- Определение перемещения объекта
- Наложение фильтров
- Обработка изображений в целях охраны (камеры видеонаблюдения)
См. также
- Редактирование изображений
- Алгоритм сбалансированного порогового отсечения гистограммы
Примечания
- Слюсар, В.И. Методы передачи изображений сверхвысокой четкости. Первая миля. Last mile. – 2019, №2. 46—61. (2019). Дата обращения: 8 мая 2019. Архивировано 8 мая 2019 года.
Литература
- Потапов А. А., Пахомов А. А., Никитин С. А., Гуляев Ю. В., Новейшие методы обработки изображений. — M.: Физматлит, 2008. — 496 с. ISBN 978-5-9221-0841-6
- К. Айсманн, У. Палмер, Ретуширование и обработка изображений в Photoshop, 3-е издание. M: Вильямс, 2008. — 560 с. ISBN 978-5-8459-1078-3
- Степаненко О. С., Сканеры и сканирование. Краткое руководство. — M.: Диалектика, 2005. — 288 с. ISBN 5-8459-0617-2
- Д. В. Иванов, А. А. Хропов, Е. П. Кузьмин, А. С. Карпов, В. С. Лемпицкий, Алгоритмические основы растровой графики, 2007. Учебное пособие.
- Дьяконов В. П., MATLAB 6.5 SP1/7/7 SP1/ Работа с изображениями и видеопотоками. — M.: СОЛОН-Пресс, 2010. — 400 с. ISBN 5-98003-205-2
- Гонсалес Р., Вудс Р., Цифровая обработка изображений. — М.: Техносфера, 2005, 2006. — 1072 с. ISBN 5-94836-028-8
- Слюсар В. И. Методы передачи изображений сверхвысокой четкости. //Первая миля. Last mile. — 2019, № 2. — С. 46 — 61. [1]
Ссылки
- Ident Smart Studio (экспертная система предметно-независимого распознавания образов)
Википедия, чтение, книга, библиотека, поиск, нажмите, истории, книги, статьи, wikipedia, учить, информация, история, скачать, скачать бесплатно, mp3, видео, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, картинка, музыка, песня, фильм, игра, игры, мобильный, телефон, Android, iOS, apple, мобильный телефон, Samsung, iphone, xiomi, xiaomi, redmi, honor, oppo, nokia, sonya, mi, ПК, web, Сеть, компьютер, Информация о Обработка изображений, Что такое Обработка изображений? Что означает Обработка изображений?
Obrabotka izobrazhenij lyubaya forma obrabotki informacii dlya kotoroj vhodnye dannye predstavleny izobrazheniem naprimer fotografiyami ili videokadrami Obrabotka izobrazhenij mozhet osushestvlyatsya kak dlya polucheniya izobrazheniya na vyhode naprimer podgotovka k poligraficheskomu tirazhirovaniyu k teletranslyacii i t d tak i dlya polucheniya drugoj informacii naprimer raspoznanie teksta podschyot chisla i tipa kletok v pole mikroskopa i t d Krome statichnyh dvuhmernyh izobrazhenij obrabatyvat trebuetsya takzhe izobrazheniya izmenyayushiesya so vremenem naprimer video IstoriyaEshyo v seredine XX veka obrabotka izobrazhenij byla po bolshej chasti analogovoj i vypolnyalas opticheskimi ustrojstvami Podobnye opticheskie metody do sih por vazhny v takih oblastyah kak naprimer golografiya Tem ne menee s rezkim rostom proizvoditelnosti kompyuterov eti metody vsyo v bolshej mere vytesnyalis metodami cifrovoj obrabotki izobrazhenij Metody cifrovoj obrabotki izobrazhenij obychno yavlyayutsya bolee tochnymi nadyozhnymi gibkimi i prostymi v realizacii nezheli analogovye metody V cifrovoj obrabotke izobrazhenij shiroko primenyaetsya specializirovannoe oborudovanie takoe kak processory s konvejernoj obrabotkoj instrukcij i mnogoprocessornye sistemy V osobennoj mere eto kasaetsya sistem obrabotki video Obrabotka izobrazhenij vypolnyaetsya takzhe s pomoshyu programmnyh sredstv kompyuternoj matematiki naprimer MATLAB Mathcad Maple Mathematica i dr Dlya etogo v nih ispolzuyutsya kak bazovye sredstva tak i pakety rasshireniya Image Processing Bolshinstvo metodov obrabotki odnomernyh signalov naprimer mediannyj filtr primenimo i k dvuhmernym signalam kotorymi yavlyayutsya izobrazheniya Nekotorye iz etih odnomernyh metodov znachitelno uslozhnyayutsya s perehodom k dvuhmernomu signalu Obrabotka izobrazhenij vnosit syuda neskolko novyh ponyatij takih kak svyaznost i kotorye imeyut smysl tolko dlya dvuhmernyh signalov V obrabotke signalov shiroko ispolzuyutsya preobrazovanie Fure a takzhe vejvlet preobrazovanie i filtr Gabora Obrabotku izobrazhenij razdelyayut na obrabotku v prostranstvennoj oblasti preobrazovanie yarkosti gamma korrekciya i t d i chastotnoj preobrazovanie Fure i t d Preobrazovanie Fure diskretnoj funkcii izobrazheniya prostranstvennyh koordinat yavlyaetsya periodicheskim po prostranstvennym chastotam s periodom 2pi Obrabotka izobrazhenij dlya vosproizvedeniyaOsnovnaya statya Redaktirovanie izobrazhenij Tipichnye zadachi Geometricheskie preobrazovaniya takie kak vrashenie i masshtabirovanie Cvetovaya korrekciya izmenenie yarkosti i kontrasta kvantovanie cveta preobrazovanie v drugoe cvetovoe prostranstvo Sravnenie dvuh i bolee izobrazhenij Kak chastnyj sluchaj nahozhdenie korrelyacii mezhdu izobrazheniem i obrazcom naprimer v detektore banknot Kombinirovanie izobrazhenij razlichnymi sposobami Interpolyaciya i sglazhivanie Razdelenie izobrazheniya na oblasti segmentaciya izobrazhenij naprimer dlya uprosheniya peredachi kanalami svyazi Redaktirovanie i retushirovanie Rasshirenie dinamicheskogo diapazona putyom kombinirovaniya izobrazhenij s raznoj ekspoziciej HDR Kompensaciya poteri rezkosti naprimer putyom nerezkogo maskirovaniya Obrabotka izobrazhenij v prikladnyh i nauchnyh celyahTipichnye zadachi Raspoznavanie teksta Obrabotka sputnikovyh snimkov Mashinnoe zrenie Obrabotka dannyh dlya vydeleniya razlichnyh harakteristik Obrabotka izobrazhenij v medicine Identifikaciya lichnosti po licu raduzhke daktiloskopicheskim dannym Avtomaticheskoe upravlenie avtomobilyami Opredelenie formy interesuyushego nas obekta Opredelenie peremesheniya obekta Nalozhenie filtrov Obrabotka izobrazhenij v celyah ohrany kamery videonablyudeniya Sm takzheRedaktirovanie izobrazhenij Algoritm sbalansirovannogo porogovogo otsecheniya gistogrammyPrimechaniyaSlyusar V I Metody peredachi izobrazhenij sverhvysokoj chetkosti neopr Pervaya milya Last mile 2019 2 46 61 2019 Data obrasheniya 8 maya 2019 Arhivirovano 8 maya 2019 goda LiteraturaPotapov A A Pahomov A A Nikitin S A Gulyaev Yu V Novejshie metody obrabotki izobrazhenij M Fizmatlit 2008 496 s ISBN 978 5 9221 0841 6 K Ajsmann U Palmer Retushirovanie i obrabotka izobrazhenij v Photoshop 3 e izdanie M Vilyams 2008 560 s ISBN 978 5 8459 1078 3 Stepanenko O S Skanery i skanirovanie Kratkoe rukovodstvo M Dialektika 2005 288 s ISBN 5 8459 0617 2 D V Ivanov A A Hropov E P Kuzmin A S Karpov V S Lempickij Algoritmicheskie osnovy rastrovoj grafiki 2007 Uchebnoe posobie Dyakonov V P MATLAB 6 5 SP1 7 7 SP1 Rabota s izobrazheniyami i videopotokami M SOLON Press 2010 400 s ISBN 5 98003 205 2 Gonsales R Vuds R Cifrovaya obrabotka izobrazhenij M Tehnosfera 2005 2006 1072 s ISBN 5 94836 028 8 Slyusar V I Metody peredachi izobrazhenij sverhvysokoj chetkosti Pervaya milya Last mile 2019 2 S 46 61 1 SsylkiIdent Smart Studio ekspertnaya sistema predmetno nezavisimogo raspoznavaniya obrazov
