¿Cuáles son los métodos de procesamiento y análisis de imágenes digitales?
1) Debido a la gran variedad de imágenes, la transformación de imágenes se procesa directamente en el dominio espacial, lo que requiere una gran cantidad de cálculos. Por lo tanto, a menudo se utilizan varios métodos de transformación de imágenes, como la transformada de Fourier, la transformada de Walsh, la transformada de coseno discreto y otras técnicas de procesamiento indirecto, para convertir el procesamiento del dominio espacial en procesamiento del dominio de transformación. Esto no solo puede reducir la complejidad computacional, sino también obtener más. procesamiento eficiente (por ejemplo, la transformada de Fourier puede realizar filtrado digital en el dominio de la frecuencia). La transformada wavelet recientemente desarrollada tiene buenas propiedades de localización tanto en el dominio del tiempo como en el dominio de la frecuencia, y también se ha utilizado amplia y eficazmente en el procesamiento de imágenes.
2) Codificación y compresión de imágenes La tecnología de codificación y compresión de imágenes puede reducir la cantidad de datos que describen imágenes (es decir, el número de bits), ahorrando así tiempo de transmisión y procesamiento de imágenes y reduciendo la capacidad de memoria ocupada. La compresión se puede lograr sin distorsión o con distorsión permitida. La codificación es el método más importante en la tecnología de compresión y es la tecnología más antigua y 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, mejorar la claridad de la imagen, etc. La mejora de la imagen no considera las causas de la degradación de la imagen, pero resalta las partes interesantes de la imagen. Si mejora los componentes de alta frecuencia de la imagen, puede hacer que los contornos de los objetos en la imagen sean claros y los detalles obvios; por ejemplo, mejorar 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 utiliza algún 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 una imagen. Sus características significativas incluyen bordes y áreas en la imagen, que 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 pueda ser universalmente aplicable a todo tipo de imágenes. Por lo tanto, la investigación sobre la segmentación de imágenes aún es profunda y es uno de los puntos calientes en el procesamiento de imágenes.
5) La descripción de la imagen es un requisito previo necesario para el reconocimiento y comprensión de la imagen. Como la imagen binaria más simple, sus características geométricas se pueden usar para describir las características de los objetos, mientras que los métodos generales de descripción de imágenes usan descripciones de formas bidimensionales, y existen dos métodos: descripción de límites y descripción de área. Se pueden utilizar características de textura bidimensionales para describir imágenes de texturas especiales. Con el profundo desarrollo de la investigación sobre el procesamiento de imágenes, se ha estudiado la descripción de objetos tridimensionales y se han propuesto métodos como la descripción de volumen, la descripción de superficies y la descripción cilíndrica generalizada.
6) Clasificación (reconocimiento) de imágenes La clasificación (reconocimiento) de imágenes pertenece a la categoría de reconocimiento de patrones. Su contenido principal es segmentar y extraer características de las imágenes después de cierto preprocesamiento (mejora, restauración, compresión). para realizar la clasificación en la toma de decisiones. Los métodos clásicos de reconocimiento de patrones se utilizan comúnmente para la clasificación de imágenes, incluida la clasificación de patrones estadísticos y la clasificación de patrones sintácticos (estructurales). En los últimos años, el reconocimiento de patrones difusos y la clasificación de patrones de redes neuronales artificiales recientemente desarrollados han recibido cada vez más atención en el reconocimiento de imágenes.