数字图像处理算法综述

数字图像处理算法综述

1执行效率和灵活度图形图像处理时间比普通算法容易，因此有必要提高处理效率。因此，为了描述算法，选择合适的语言是必要的。本文选择VisualC++,其主要优势在于以下三个方面:(1)执行效率高。C++的执行代码经过编译后生成的是汇编语言,它可以直接在处理器上运行,因此它的执行效率较高。(2)较高的灵活度。指针是C++的一种特殊的数据类型,能够获取和直接操纵地址,实现动态存储分配内存。掌握指针就能更有效地使用内存空间,C++中指针的使用,很大幅度上提高了编程的灵活度。(3)提高了内存使用效率。对于图形图像数据的处理而言,大量信息的图像数据处理需要占用较大的内存,而计算机内存是有限的。在相对有限的内存空间,必须更有效率的使用才能比较好地完成数据处理运算。由于C++语言支持对内存的直接分配和释放,提高了内存的使用效率,也大大提高了图像处理效率。2图像的采集过程就计算机系统而言,图像是以栅格结构的画面存储形式。而栅格结构将图像划分为分布均匀的栅格,每个栅格为一个像素。显式地记录每个像素的光度值(亮度/彩色);而像素的坐标值却是规则地隐含的,其位置按规则排列。在Windows环境下,最重要的图像就是位图(Bitmap),即位映像(BitMap)。图像从色度学理论观念来讲,颜色可以由红(Red)、绿(Green)、蓝(Blue)3种基本颜色按不同的比例组合而成,即RGB三原色。采用基于位置的坐标表示如下:其中f表示空间坐标为(x,y,z)位置点的颜色,如果只考虑平面的情况,平面图像函数的描述为:数字图像要在计算机中进行处理,首先需要通过图像采集。图像采集的过程就是将连续的图像函数转换为离散的数据集合的过程。数字图像采用采样点的值组成的矩阵表示,每个采样点称为一个像素(Pixel)。在计算机中,数字图像的矩阵采用二维数组表示,在Windows系统中,最常用的图像格式是位图格式(*bmp)。3图像处理方法计算机中的图像处理,指采用一系列的指定算法,以改变图像的像素,达到特定的要求。基本上图像处理的方法主要分两种:点处理和区域处理。点处理是不改变图像内的空间关系处理方面,其相对比较简单,例如:点处理有灰度直方图均衡;区域处理算法则是一般针对灰度图像而进行的,常见的区域处理算法例如:卷积法、中值滤波法和Sobel边缘检测法等。(1)卷积系数的定义卷积法使用的权是用一个矩阵来表示,矩阵的大小是奇数,而且与使用的区域的大小一致,这种权矩阵称为卷积核。卷积核中的各个元素称为卷积系数,所有的卷积核的行、列都是奇数。大多数采用3×3矩阵,基本上在图像处理中卷积的使用还是比较频繁的。由此也引申出很多的图像处理算法。从一般意义来说,卷积可以认为是加权求和的过程。(2)高频图像的滤波高通滤波能有效增加图像的高频空间频率成分,阻挡低频空间频率成分。对于高频成分来说,低频被削弱了。而在需要突出图像的高频成分时,可对图像进行高通滤波。高通滤波主要是通过卷积来实现的,在这个过程中使用的卷积核叫做高通滤波器。高通滤波器的基本特征为:卷积核的行和列为奇数,通常是3;所有的卷积系数都是正数;卷积系数以中心点为中心对称分布;中心周围的卷积系数一般是负数或者0;卷积系数之和大于0。在高通滤波器中,卷积核中心的卷积系数最大,在处理中起着关键的作用。(3)图像高频部分低通滤波法就是保留图像空间频率的低频成分,减少图像的高频成分。低通滤波能降低图像中的视觉噪声,同时去掉凸显中的高频部分,这样就使得图像中本来不明显的低频成分就更加容易识别了。低通滤波主要通过卷积实现,低通滤波的频率截至点由卷积核的大小及卷积系数决定。用于低通滤波的卷积核叫做低通滤波器,低通滤波器有如下的特征:卷积核的行和列为奇数,通常是3;所有的卷积系数都是正数;卷积系数以中心点为中心对称分布;距中心较远的卷积系数的值较小或者保持不变。(4)图像边缘增强边缘检测或边缘增强是为了让图像的轮廓更加突出的图像处理方法。在对图像进行特征提取之前,一般都需要先进行边缘化检测,然后再进行二值化处理。边缘增强突出了图像的边缘,边缘以外的图像区域通常将被削弱或者完全去掉。所有的边缘增强方法都削弱了图像的低频部分,处理后图像的亮度保持不变,像素值变化缓慢的区域变黑,而像素变化剧烈的区域就非常明显了。边缘增强也可以采用卷积来实现。常用的边缘增强方法有梯度方向边缘增强、平移和差分边缘增强、Laplace边缘增强、Sobel边缘检测等。边缘增强是一种重要的区域处理。(5)图像模糊与卷积图像模糊与图像增强的效果是相反的,主要方法是通过算法除去高频的噪声,使图像色彩更协调,图像更艳丽。图像模糊主要是通过把图像中不重要的背景部分模糊,以突出图像中未被模糊的部分。图像模糊也可以采用卷积来实现,此时该卷积核具有如下特征:卷积核的大小为5;每个卷积系数都是1;所有卷积系数之和为25。其实,用卷积核卷积的结果就是对区域中全部的像素值做平均值,效果是减少了图像的细节而达到增加模糊的作用。(6)数字图像处理c+中值滤波是一种区域处理法,其主要原理是把区域内的值按照大小排序,并将排序后的中间像素值赋值给中心像素,这样就能有效地清除随机噪声,得到比较好的图像视觉效果。在现实应用领域,数字图像处理的实际用途是广泛的。VisualC++在图像处理中的功能是非常强大的,