📅  最后修改于: 2021-01-08 05:10:55             🧑  作者: Mango
信号处理是电气工程和数学领域的一门学科,处理模拟和数字信号的分析和处理,并处理信号的存储,滤波和其他操作。这些信号包括传输信号,声音或语音信号,图像信号和其他信号等
在所有这些信号中,用于处理信号类型的字段是在图像处理中完成的,其中输入是图像,而输出也是图像。顾名思义,它处理图像处理。
它可以进一步分为模拟图像处理和数字图像处理。
模拟图像处理是对模拟信号进行的。它包括对二维模拟信号的处理。在这种类型的处理中,通过电手段通过改变电信号来操纵图像。常见的例子包括电视图像。
随着时间的流逝,数字图像处理已超过模拟图像处理,这是由于其应用范围更广。
数字图像处理涉及开发对数字图像执行操作的数字系统。
图像不过是二维信号。它由数学函数f(x,y)定义,其中x和y是水平和垂直两个坐标。
任意点的f(x,y)值给出了图像该点的像素值。
上图是您现在在计算机屏幕上查看的数字图像的示例。但是实际上,该图像不过是二维数组,其范围在0到255之间。
128 | 30 | 123 |
232 | 123 | 321 |
123 | 77 | 89 |
80 | 255 | 255 |
每个数字在任何时候都代表函数f(x,y)的值。在这种情况下,值128、230、123分别表示单个像素值。图片的尺寸实际上就是这个二维数组的尺寸。
如果图像是二维阵列,那么它与信号有什么关系?为了了解这一点,我们需要首先了解什么是信号?
在物理世界中,可以将通过时间在空间上或任何更高维度上可测量的任何数量视为信号。信号是一种数学函数,它传达一些信息。
信号可以是一维或二维或更高维的信号。一维信号是随时间测量的信号。常见的例子是语音信号。
二维信号是在其他一些物理量上测得的信号。二维信号的示例是数字图像。在下一个教程中,我们将详细介绍如何形成和解释一维或二维信号以及更高的信号。
由于在两个观察者之间的物理世界中传达信息或广播消息的任何事物都是信号。包括语音或(人声)或图像作为信号。自从我们讲话时,我们的声音就转换为声波/信号,并根据与之交谈的时间而改变。不仅如此,而且数码相机的工作方式(例如从数码相机获取图像时)都涉及将信号从系统的一部分传输到另一部分。
由于从相机捕获图像是一个物理过程。阳光被用作能源。传感器阵列用于图像的采集。因此,当阳光照射到物体上时,传感器会感应到该物体反射的光量,并通过感应到的数据量生成连续的电压信号。为了创建数字图像,我们需要将此数据转换为数字形式。这涉及采样和量化。 (它们将在后面讨论)。采样和量化的结果导致二维数组或数字矩阵,这些数字或数组不过是数字图像。
机器视觉或计算机视觉用于开发系统,其中输入是图像,输出是某些信息。例如:开发一个扫描人脸并打开任何类型的锁的系统。这个系统看起来像这样。
计算机图形学处理对象模型中图像的形成,然后由某些设备捕获图像。例如:对象渲染。从对象模型生成图像。这样的系统看起来像这样。
人工智能或多或少是将人类智能纳入机器的研究。人工智能在图像处理中有许多应用。例如:开发计算机辅助诊断系统,帮助医生解释X射线,MRI等图像,然后突出显示要由医生检查的明显部分。
信号处理是一个保护伞,而图像处理则位于其中。物体在物理世界(3d世界)中反射的光量穿过相机的镜头,并变成2d信号,因此导致图像形成。然后使用信号处理方法将该图像数字化,然后在数字图像处理中操纵此数字图像。