圖像處理第一章概述(存儲(chǔ)版)
【正文】 法的基礎(chǔ)，如金字塔和四叉樹(shù)（pyramids and quadtrees）結(jié)構(gòu)。圖象的每行表示成一個(gè)子表，它的第一個(gè)元素為行號(hào)，然后是兩個(gè)縱坐標(biāo)構(gòu)成的項(xiàng)，第一個(gè)為行程的開(kāi)始的縱坐標(biāo)（列號(hào)），第二個(gè)為行程的結(jié)束的縱坐標(biāo)。 金字塔（pyramids） 圖象的Mpyramid金字塔結(jié)構(gòu)是一個(gè)圖象序列{ML, ML1, ..., M0} ，其中ML 是具有原圖象分辨率的圖象，即原圖象本身，然后依次降低一倍分辨率得到該圖象序列。如下圖所示。 參考文獻(xiàn)Milan Sonka, Chapter 3, Data Structures in Image Analysis （..\..\download_IPCVPR\DIP of Milan Sonka\）。 四叉樹(shù)（Quadtrees） 四叉樹(shù)是對(duì)Tpyramids的改進(jìn)，除葉子結(jié)點(diǎn)外每個(gè)結(jié)點(diǎn)有4個(gè)子結(jié)點(diǎn)(西北NW: northwestern, 東北NE: northeastern, 西南SW: southwestern, 西南SE: southeastern).與Tpyramids一樣，在每個(gè)層次圖象被分解4個(gè)象限，但無(wú)須保留所有的葉結(jié)點(diǎn)。例如，使用關(guān)系結(jié)構(gòu)描述自然場(chǎng)景的示意圖（物體及其關(guān)系屬性表）如下：分層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)將圖象描述成若干不同粒度的層次，使算法可以根據(jù)需要將處理控制在較小的數(shù)據(jù)量上；只有必要時(shí)，處理才會(huì)在最細(xì)的數(shù)據(jù)分辨率上進(jìn)行。例如 ，傳真機(jī)就使用這種方式。 象素層圖象：由原始數(shù)據(jù)組成，是象素亮度的整數(shù)矩陣； 分割圖象：圖象被分割為可能屬于同一物體的區(qū)域； 幾何表示：2D和3D 形狀信息； 關(guān)系模型： 數(shù)據(jù)更高層次的抽象，使使用數(shù)據(jù)更為有效。數(shù)字圖象處理通常作為模式識(shí)別或計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)的預(yù)處理部分，用于圖象采集、變換、特征提取等前期工作，如圖象增強(qiáng)、幾何矯正、邊緣提取、輪廓跟蹤等；而模式識(shí)別則重點(diǎn)在于抽取有效特征，分類和識(shí)別物體，如指紋識(shí)別、簽字驗(yàn)證等；計(jì)算機(jī)視覺(jué)的核心任務(wù)是景物理解，追求人工的視覺(jué)功能，如立體信息的獲取，運(yùn)動(dòng)分析等。本課程只講述基本原理和一般方法，不涉及具體領(lǐng)域中的特殊方法，如醫(yī)學(xué)圖象處理已經(jīng)成為一個(gè)專門的研究領(lǐng)域，有許多特殊的處理方法。通常，三元組的每個(gè)數(shù)值也是在0到255之間，0表示相應(yīng)的基色在該象素中沒(méi)有，而255則代表相應(yīng)的基色在該象素中取得最大值，這種情況下每個(gè)象素可用三個(gè)字節(jié)來(lái)表示。 Prentice H
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