1樓:匿名使用者
影象處理演算法大多
復是比較複雜制
的,需要較
bai好的晶片支援。首先du你需要確定以下三zhi個問題:
1、嵌入的dao監控相機的配置如何,是否可以執行復雜的演算法?
2、你嵌入的影象處理是要完成哪些操作,影象處理演算法的說法太籠統了?
3、演算法是要自己寫還是他人提供的開發包,如果是他人提供的開發包是否支援快速處理?畢竟你要應用到監控相機中的話,對處理速度的要求還是蠻高的。
可以考慮是不是可以做一些外接裝置。之前我在廈門圖睿資訊公司就有做過一些這方面的移植工作,把身份證影象處理和身份證識別的軟體內嵌到dsp或嵌入式系統中。
在影象處理中有哪些演算法?
2樓:天天天藍
1、影象變換:
由於影象陣列很大,直接在空間域中進行處理,涉及計算量很大。採用各種影象變換的方法,如傅立葉變換、沃爾什變換、離散餘弦變換等間接處理技術,將空間域的處理轉換為變換域處理,可減少計算量,獲得更有效的處理。它在影象處理中也有著廣泛而有效的應用。
2、影象編碼壓縮:
影象編碼壓縮技術可減少描述影象的資料量,以便節省影象傳輸、處理時間和減少所佔用的儲存器容量。
壓縮可以在不失真的前提下獲得,也可以在允許的失真條件下進行。
編碼是壓縮技術中最重要的方法,它在影象處理技術中是發展最早且比較成熟的技術。
3、影象增強和復原:
影象增強和復原的目的是為了提高影象的質量,如去除噪聲,提高影象的清晰度等。
影象增強不考慮影象降質的原因,突出影象中所感興趣的部分。如強化影象高頻分量,可使影象中物體輪廓清晰,細節明顯;如強化低頻分量可減少影象中噪聲影響。
4、影象分割:
影象分割是數字影象處理中的關鍵技術之一。
影象分割是將影象中有意義的特徵部分提取出來,其有意義的特徵有影象中的邊緣、區域等,這是進一步進行影象識別、分析和理解的基礎。
5、影象描述:
影象描述是影象識別和理解的必要前提。
一般影象的描述方法採用二維形狀描述,它有邊界描述和區域描述兩類方法。對於特殊的紋理影象可採用二維紋理特徵描述。
6、影象分類:
影象分類屬於模式識別的範疇,其主要內容是影象經過某些預處理(增強、復原、壓縮)後,進行影象分割和特徵提取,從而進行判決分類。
影象分類常採用經典的模式識別方法,有統計模式分類和句法模式分類。
3樓:匿名使用者
影象處理的演算法很多,涉及的
範圍很廣,如果你感興趣可以買一本岡薩雷斯的《數字影象處理》來看看。我是影象演算法工程師,我們工程領域用的比較多的影象演算法有影象去噪,影象增強,影象色域轉換,影象去壞點,影象復原,影象縮放,影象壓縮,另外近幾年也特別流行做一些多幀影象合成方面的演算法。
4樓:匿名使用者
影象處理基本演算法操作從處理物件的多少可以有如下劃分:
一)點運算:處理點單元資訊的運算
二)群運算:處理群單元 (若干個相鄰點的集合)的運算1.二值化操作
影象二值化是影象處理中十分常見且重要的操作,它是將灰度影象轉換為二值影象或灰度影象的過程。二值化操作有很多種,例如一般二值化、翻轉二值化、截斷二值化、置零二值化、置零翻轉二值化。
2.直方圖處理
直方圖是影象處理中另一重要處理過程,它反映影象中不同畫素值的統計資訊。從這句話我們可以瞭解到直方圖資訊僅反映灰度統計資訊,與畫素具體位置沒有關係。這一重要特性在許多識別類演算法中直方圖處理起到關鍵作用。
3.模板卷積運算
模板運算是影象處理中使用頻率相當高的一種運算,很多操作可以歸結為模板運算,例如平滑處理,濾波處理以及邊緣特徵提取處理等。這裡需要說明的是模板運算所使用的模板通常說來就是nxn的矩陣(n一般為奇數如3,5,7,...),如果這個矩陣是對稱矩陣那麼這個模板也稱為卷積模板,如果不對稱則是一般的運算模板。
我們通常使用的模板一般都是卷積模板。如邊緣提取中的sobel運算元模板。
在影象處理中有哪些演算法
1 影象變換 由於影象陣列很大，直接在空間域中進行處理，涉及計算量很大。採用各種影象變換的方法，如傅立葉變換 沃爾什變換 離散餘弦變換等間接處理技術，將空間域的處理轉換為變換域處理，可減少計算量，獲得更有效的處理。它在影象處理中也有著廣泛而有效的應用。2 影象編碼壓縮 影象編碼壓縮技術可減少描述影象...
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