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DigitalImageProcessing(3rdE-RafaelC.Gonza.pdf
上传者:
han_feng_qin
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上传时间:2024/11/18 17:16:43
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文件大小:19.14MB
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文件类型:PDF
digital
image
processing
1MGWlEgME1
DigitalImageProcessing(3rdE-RafaelC.Gonza.pdf
数字图像处理是研究如何通过计算机技术处理和分析图像的学科,主要应用于图像增强、恢复、分割、特征提取和识别等任务。
数字图像处理的第三版由RafaelC.Gonzalez和RichardE.Woods编写,二人来自田纳西大学和MedDataInteractive公司。
这本书对数字图像处理领域进行了全面的介绍,涵盖了数字图像处理的历史背景、基本概念、技术和算法。
冈萨雷斯的这本书被认为是该领域的重要参考资料。
数字图像处理可以应用于医疗成像、遥感、安全监控、图像压缩、机器视觉等多个领域。
例如,在医疗成像中,数字图像处理可以帮助医生更清晰地观察患者身体组织的结构,从而提高诊断的准确性;
在遥感领域,通过处理和分析遥感图像可以获取地球表面的信息,用于天气预报、地理信息系统的建立等。
数字图像处理涉及的算法和工具主要包括图像的采集、处理、分析和理解等步骤。
图像采集是使用摄像头、扫描仪等设备将图像转换为计算机可以处理的数据形式;
图像处理通常包括图像的预处理(如去噪、对比度增强)、图像变换(如傅里叶变换、小波变换)和图像恢复等;
图像分析主要涉及到图像分割、特征提取、模式识别等内容;
图像理解则试图使计算机能够解释图像内容,达到类似于人类理解图像的水平。
数字图像处理的起源可以追溯到20世纪50年代末60年代初,当时人们开始使用计算机技术对图像进行处理。
早期的数字图像处理主要用于空间探索、卫星图像处理等领域,随着计算机技术的发展和图像处理理论的完善,数字图像处理逐渐扩展到生物医学、工业、安全等其他领域。
数字图像处理的一个重要分支是数字视频处理,其关注如何处理连续的图像序列,以实现视频压缩、视频增强、运动分析等功能。
视频处理技术在高清电视、网络视频、电影后期制作等行业有着广泛的应用。
数字图像处理是一个不断发展的领域,随着人工智能技术的发展,基于深度学习的图像处理技术成为当前的研究热点。
深度学习模型,尤其是卷积神经网络(CNN)在图像识别、分类、目标检测和图像分割等方面显示出了巨大的潜力。
总结来说,数字图像处理是通过计算机技术来处理图像数据,使之更适合人眼或机器分析的一门技术。
随着技术的进步和应用的拓展,它在多个行业中发挥着越来越重要的作用。
冈萨雷斯的《数字图像处理》作为该领域的经典教材,为学习和研究这一领域的专业人士提供了宝贵的资源和参考。
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