Другие методы цифровой обработки изображений
Изображение в цифровой форме обычно представляет собой набор чисел, характеризующих яркость того или иного элементарного участка изображения (пиксела). В цветных изображениях каждому пикселу соответсвтует несколько чисел – по количеству каналов цветности.
В таком виде качественное изображение требует большой даже по современным меркам объем данных для хранения. По этой причине подавляющее большинство изображений в цифровом виде храниться в сжатом виде.
Выделяют два принципиально разных класса алгоритмов сжатия изображений – сжатие без потерь и сжатие с потерями.
При сжатии без потерь набор чисел, представляющий изображение, преобразуется в меньший объем так, чтобы при декомпрессии сформировался в точности такой же набор чисел. Сжатие с потерями допускает, что набор чисел после декомпрессии может отличаться от исходного набора, однако алгоритмы строят так, чтобы это отличие было мало заметно человеческому глазу.
Сжатие с потерями позволяет достичь намного более высокой степени компрессии, чем сжатие без потерь.
Некоторые изображения удобнее хранить не в виде пикселов, а в векторном виде, когда элементы изображения описываются в виде линий, фигур и текста на плоскости. В частности, чертежи, диаграммы, географические карты удобнее представлять именно в таком формате.
Существуют алгоритмы, позволяющие по изображению, представленному в виде пикселей (такое изображение еще называют растровым) построить его векторное представление. Такая операция называется векторизацией. Поскольку между растровым и векторным представлением не существует прямой связи, алгоритмы обычно имеют множество настроек для получения приемлемого результата.
В последнее время благодаря развитию компьютерных наук и возросшим вычислительным мощностям компьютеров набирает популярность автоматическая индексация изображений. Индексация позволяет выделить в изображении отдельные признаки (изображенные объекты, их цвет, сцену, и т.п.). Индексация необходима, например, при поиске среди большого количества изображений (например, найти все фотографии, на которых изображены облака), при выделении фрагментов видеоряда, на которых встречается определенный человек и т.п.
-
Yandex.RTB R-A-252273-3
- Основные понятия курса. Оптическая и неоптическая голография
- Что такое изображение
- Методы восстановления изображений
- Методы реконструкции изображений
- Другие методы цифровой обработки изображений
- Оптическая голография. Регистрация интерференционной картины.
- Оптическая схема получения голограммы.
- Неоптическая голография
- Математический аппарат решения задач восстановления и реконструкции изображений
- Дельта-функция
- Свойства дельта-функции
- Преобразование Фурье. Теорема о свёртке
- Линейные системы. Импульсный отклик линейной системы
- Прямые и обратные задачи. Уравнение Фредгольма
- Решение уравнения типа свёртки. Частотная характеристика
- Корректность решения обратной задачи. Существования решения
- Единственность решения на примере уравнения типа свертки
- Устойчивость решения
- Регуляризация решени обратных задач
- Регуляризация решения. Метод регуляризации Тихонова
- Регуляризация решения уравнения типа свертки
- Фильтр Тихонова. Невязка
- Оптимальный фильтр Винера
- Управляемая линейная фильтрация. Фильтр Бэйкуса-Гильберта
- Гомоморфная фильтрация
- Метод неопределенных коэффициентов
- Пример решения обратной задачи
- Коррекция искажений, вызванных равномерным прямолинейным движением объекта
- Коррекция искажений, вызванных равномерным прямолинейным движением объекта. Учет граничных условий
- Разрешающая способность систем формирования изображений
- Понятие о разрешающей способности
- Теоретическая оценка разрешающей способности на примере анализатора спектра
- Представление Релея для монохроматических волн
- Представление Релея для немонохроматических волн
- Двойной физический смысл пространственной частоты
- Частотная характеристика свободного пространства
- Угловой спектр сферической волны
- Импульсный отклик свободного пространства
- Восстановление радиоголографических изображений
- Алгоритм восстановления изображений в частотной области
- Восстановление изображений в приближении Френеля
- Азимутальное разрешение радиоголографической системы
- Синтез апертуры сканированием одной антенной
- Синтез апертуры сканирования двумя антеннами
- Синтез радиоголограмм динамических объектов
- Разрешающая способность в радиальном направлении
- Многочастотная голография
- Основы томографии
- Прохождение плоскопараллельного пучка через среду с поглощением
- Преобразование Радона
- Преобразование Радона точечного объекта
- Теорема о центральном сечении
- Обратное преобразование Радона
- Алгоритм обратного проецирования
- Вычисление обратного преобразования Радона
- Итерационные алгоритмы решения обратных задач
- Понятие об итерационных алгоритмах решения обратных задач
- Итерационные алгоритмы с ограничениями
- Итерационное уравнение
- Ряд Неймана
- Итерационный оператор для уравнения типа свертки