Niveaux de gris et niveaux de gris de l'image
Si la relation logarithmique entre le blanc et le noir est divisée en plusieurs niveaux, appelés niveaux de gris, le niveau de gris est divisé en 256 niveaux, 0 est noir, le niveau de gris n'est pas de couleur, les composants de couleur RVB sont tous égaux (150, 150, 150) Cela signifie que le niveau de gris est de 150.
La luminosité des différentes positions dans une image est différente, et f(x, y) peut être utilisé pour représenter la luminosité sur (x, y). Puisque la lumière est une forme d'énergie, la luminosité est finie non négative. Dans le traitement d'image, les noms de niveaux de gris et de niveaux de gris sont couramment utilisés, et la luminosité d'un certain point est appelée niveaux de gris ou niveaux de gris.
Lors du traitement d'images à l'intérieur, la valeur de gris minimale est généralement d'environ 0,005 lux et la valeur de gris maximale est d'environ 100 lux.
Niveaux de gris indique le nombre maximal de valeurs de niveaux de gris distinctes dans l'image. Plus le niveau de gris est élevé, plus la plage de luminosité de l'image est grande. L'échelle de gris est parfois confondue avec l'échelle de gris. Niveaux de gris (valeur) indique la valeur de luminosité d'un seul pixel d'une image en niveaux de gris. Plus la valeur est élevée, plus le pixel est lumineux, et vice versa.
Le niveau de gris indique le niveau de luminosité de l'image en niveaux de gris, tel que le premier niveau, le deuxième niveau... le 255ème niveau et ainsi de suite.
profondeur de l'image
La profondeur d'une image fait référence au nombre de bits utilisés pour stocker chaque pixel et est également une mesure de la résolution des couleurs d'une image. Profondeur de l'image Le nombre de couleurs que chaque pixel peut avoir pour une image en couleur, ou déterminer le nombre de niveaux de gris que chaque pixel peut avoir pour une image en niveaux de gris. Il détermine le nombre maximal de couleurs pouvant apparaître dans une image couleur ou le niveau de gris maximal dans une image en niveaux de gris.
Images binaires, images en niveaux de gris et images en couleur
Image binaire :
chaque pixel d'une image binaire n'a que deux valeurs ou états de niveaux de gris possibles, qui peuvent être représentés par des images en noir et blanc, en noir et blanc et monochromes. 0 représente le noir, 1 représente le blanc, on peut aussi dire que 0 représente l'arrière-plan et 1 représente le premier plan.
Les caractéristiques de l'image binaire : l'image binaire de même taille enregistre moins d'informations
Image en niveaux de gris :
une image en niveaux de gris, également appelée image en niveaux de gris, fait référence à une image exprimée en niveaux de gris. Une image en niveaux de gris est une version évoluée d'une image binaire et une version évoluée d'une image couleur. Une image en niveaux de gris ne contient qu'un seul canal d'information, tandis qu'une image couleur contient trois canaux (RVB). Un seul canal peut être compris comme un onde électromagnétique d'une seule longueur d'onde, donc Les images générées par des ondes électromagnétiques à canal unique telles que la télédétection infrarouge et la tomographie à rayons X sont toutes des images en niveaux de gris.
Scénarios d'application : dans les applications pratiques, les images en niveaux de gris existent déjà dans la nature de la collecte et de la transmission, ce qui se traduit par des algorithmes très riches développés à partir d'images en niveaux de gris.
Image couleur :
Une image couleur est également une image RVB, et chaque pixel est représenté par trois canaux. Chaque pixel d'une image couleur est généralement représenté par trois composants de rouge, vert et bleu, et les composants sont compris entre (0,255).
allée
Canal signifie décomposer l'image en un ou plusieurs composants de couleur, peut généralement être divisé en un seul canal, trois canaux et quatre canaux.
- Une représentation monocanal d'un pixel ne nécessite qu'une seule représentation numérique. Un seul canal ne peut représenter que des niveaux de gris et 0 est noir. Une image monocanal signifie que chaque pixel de l'image n'a besoin que d'une seule représentation numérique.
- Trois canaux signifient que l'image est divisée en canaux rouge, vert et bleu. Trois canaux peuvent représenter la couleur, où tous les 0 représentent le noir
- Les quatre canaux signifient que le canal alpha est ajouté sur la base de RVB, ce qui signifie la transparence, et 0 signifie une transparence totale.
stockage d'images
Dans l'ordinateur, une matrice MxN est utilisée pour représenter une image numérique d'une taille de MxN, et la valeur de l'élément de matrice est la valeur du pixel à la position correspondante de l'image. Le stockage des données d'image à trois canaux dans la mémoire est continu et les éléments de chaque canal sont disposés dans l'ordre des lignes et des colonnes de la matrice. Habituellement, l'ordinateur stocke le format d'image à trois canaux en mode RVB et la sortie Le format d'image du dispositif d'acquisition d'images est généralement en mode BGR.
bruit des images
définition
Le bruit d'image peut être compris comme divers facteurs qui empêchent les organes visuels humains ou les capteurs du système de comprendre et d'analyser les informations de source d'image reçues. Généralement, le bruit d'image est un signal aléatoire imprévisible, qui ne peut être reconnu que par la méthode de la probabilité et des statistiques. Le bruit agit sur l'ensemble du processus d'entrée, d'acquisition, de traitement et de sortie du traitement d'image, en particulier le bruit introduit dans le processus d'entrée et d'acquisition d'image, qui affectera l'ensemble du processus de traitement d'image et les résultats de sortie.
source de bruit
Le bruit provient principalement du processus de numérisation de l'acquisition d'images. L'état de fonctionnement du capteur d'image est affecté par divers facteurs, tels que les conditions environnementales, la qualité des éléments du capteur, etc. Lors du processus de transmission d'images, le canal de transmission utilisé est perturbé et une pollution sonore sera également générée. Par exemple, les images transmises sur un réseau sans fil sont susceptibles d'être polluées par du bruit dû à des interférences provenant de la lumière ou d'autres facteurs.
Type de bruit :
- Bruit gaussien
- Bruit de Rayleigh
- Bruit gamma et impulsionnel, etc. (le plus courant)
Filtrage du bruit de l'image
Le lissage d'image peut réduire et éliminer efficacement le bruit dans l'image pour améliorer la qualité de l'image et faciliter l'extraction des caractéristiques de l'objet pour l'analyse.
Méthodes de filtrage couramment utilisées pour les images en niveaux de gris :
filtrage linéaire : généralement réalisé en prenant des modèles pour une convolution discrète, cette méthode provoquera un flou de l'image et une perte de détails de l'image tout en lissant les points de bruit impulsionnel.
Filtrage non linéaire (généralement filtrage médian) : le filtrage médian peut filtrer efficacement le bruit impulsionnel, a des caractéristiques de préservation des bords relativement bonnes et est facile à mettre en œuvre, il est donc reconnu comme la méthode la plus efficace.
Le filtrage médian modifie également la valeur de gris des pixels qui ne sont pas pollués par le bruit, rendant l'image floue. Au fur et à mesure que la longueur de la fenêtre du filtre augmente et que la pollution sonore augmente, l'effet du filtre médian s'aggrave considérablement.
Traitement d'image
L'image produira inévitablement du bruit parfois, l'image doit donc être traitée.
Classification du traitement d'image
- Traitement de simulation optique Le
traitement de simulation optique, également connu sous le nom de traitement de l'information optique, peut améliorer la qualité de l'image, la reconnaissance de l'image, la distorsion géométrique de l'image et la correction photométrique, le codage et le stockage de l'information optique, la pseudo-colorisation de l'image, l'affichage de l'image en trois dimensions, le traitement optique des non -signaux optiques, etc. - Traitement analogique électrique Le
traitement analogique électrique convertit les signaux d'intensité lumineuse en signaux électriques, puis utilise des méthodes électroniques pour effectuer l'addition, la soustraction, la multiplication, la division, la segmentation de la concentration, l'amplification du contraste, la synthèse des couleurs et le contraste spectral sur les signaux. Il est souvent utilisé dans Traitement du signal vidéo TV. - Traitement numérique par ordinateur
Le traitement numérique par ordinateur des images est effectué sur un système de traitement d'image numérique centré sur ordinateur comprenant divers dispositifs d'entrée, de sortie et d'affichage. Il convertit des images analogiques continues en images numériques discrètes et utilise des Le programme compilé par le modèle physique et modèle numérique est utilisé pour contrôler et réaliser le traitement de diverses exigences.
Le processus de traitement d'image numérique
- Acquisition d'informations d'image
- Stockage et échange d'informations sur les images
- traitement d'image spécifique
- Sortie et affichage d'image
Méthodes courantes de traitement d'images numériques
Les méthodes couramment utilisées dans le traitement d'image numérique comprennent la transformation d'image, l'amélioration d'image, la segmentation d'image, la description d'image, la classification d'image et la reconstruction d'image.
transformation d'images
Étant donné que le réseau d'images est très large, le traitement directement dans le domaine spatial implique une grande quantité de calculs.Par conséquent, diverses méthodes de transformation d'image sont souvent utilisées pour convertir le traitement du domaine spatial en traitement du domaine de transformation, qui ne peut pas seulement réduire la quantité de calcul, mais aussi un traitement plus efficace peut être obtenu. La technologie de compression de codage d'image peut réduire la quantité de données décrivant une image afin d'économiser la transmission de l'image, le temps de traitement et de réduire la quantité de mémoire occupée.
amélioration d'images
Le but de l'amélioration de l'image est d'améliorer la qualité de l'image. Il met en évidence les parties intéressantes de l'image quelle que soit la cause de la dégradation de l'image.
Pour un système de traitement d'images numériques, le flux de traitement est généralement divisé en trois étapes : 1. Étape de prétraitement d'image 2. Étape d'extraction de caractéristiques 3. Étape d'analyse de reconnaissance
Segmentation des images
La segmentation d'image est l'une des technologies clés du traitement d'image numérique. Elle extrait les caractéristiques significatives de l'image, y compris les bords et les régions de l'image, qui constituent la base d'une analyse et d'une compréhension plus approfondies de la reconnaissance d'image.
description de l'image
La description de l'image est une condition préalable nécessaire à la reconnaissance et à la compréhension de l'image.
Classification des images (reconnaissance)
La classification d'images appartient à la catégorie de la reconnaissance.Le contenu principal consiste à effectuer une segmentation d'image et une extraction de caractéristiques après un prétraitement de l'image, afin d'effectuer un jugement et une classification. La classification des images adopte généralement des méthodes de reconnaissance de formes, y compris la classification statistique des formes et la classification syntaxique des formes.