数字图像处理如何分级管理(数字图像处理工作流程)

数码技巧02

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图像分析有哪些技术?

图像分析一般利用数学模型并结合图像处理的技术来分析底层特征和上层结构,从而提取具有一定智能性的信息。图像分析更侧重点在于研究图像的内容,包括但不局限于使用图像处理的各种技术,它更倾向于对图像内容的分析、解释和识别。图像分析的主要过程为:输入、分割、识别、解释。

①传感器输入:把实际物景转换为适合计算机处理的表达形式,对于三维物景也是把它转换成二维平面图像进行处理和分析(见图像表示)。

②分割:从物景图像中分解出物体和它的组成部分(见图像分割)。组成部分又由图像基元构成。把物景分解成这样一种分级构造,需要应用关于物景中对象的知识。一般可以把分割看成是一个决策过程,它的算法可分为像点技术和区域技术两类。像点技术是用阈值方法对各个像点进行分类,例如通过像点灰度和阈值的比较求出文字图像中的笔划。区域技术是利用纹理、局部地区灰度对比度等特征检出边界、线条、区域等,并用区域生长、合并、分解等技术求出图像的各个组成成分。此外,为了进一步考察图像整体在分割中的作用,还研究出松弛技术等方法。

③识别:对图像中分割出来的物体给以相应的名称,如自然物景中的道路、桥梁、建筑物或工业自动装配线上的各种机器零件等。一般可以根据形状和灰度信息用决策理论和结构方法进行分类,也可以构造一系列已知物体的图像模型,把要识别的对象与各个图像模型进行匹配和比较。

④解释:用启发式方法或人机交互技术结合识别方法建立物景的分级构造,说明物景中有些什么物体,物体之间存在什么关系。在三维物景的情况下,可以利用物景的各种已知信息和物景中各个对象相互间的制约关系的知识。例如,从二维图像中的灰度阴影、纹理变化、表面轮廓线形状等推断出三维物景的表面走向;也可根据测距资料,或从几个不同角度的二维图像进行景深的计算,得出三维物景的描述和解释。

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