数字图像处理中图像相乘数字图像处理中图像相乘等于什么

admin 08-22 229阅读 0评论

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把这两幅图片当成两个矩阵相乘就是了，例如第一个像素点的值为：A(0，0)=1*1+0*3+2*2+3*0，也就是a的第一行与b的第一列相对于的数字相乘。

图像其实是像素矩阵，将两幅图的像素矩阵按矩阵相乘的方式计算即可。

数字图像处理在算法上基本可归为两类：一类为点处理，即施行图像变换运算时只输入图像空间上一个像元点的值，逐点处理，直到所有点都处理完毕，如反差增强、比值增强等；另一类为邻域处理，即为了产生一个新像元的输出，需要输入与该像元相邻的若干个像元的数值。这类算法一般用作空间特征的处理，如各种滤波处理。

图像其实是像素矩阵，将两幅图的像素矩阵按矩阵相乘的方式计算即可。

把这两幅图片当成两个矩阵相乘就是了，例如第一个像素点的值为：A(0，0)=1*1+0*3+2*2+3*0，也就是a的第一行与b的第一列相对于的数字相乘。

算术运算涉及两幅图像的加、减、乘或除，如图像相加（平均）可抵消噪声。在天文学领域，图像平均作为一种应用，通过多帧图像求均值降低噪声。图像相减则用于增强图像间的差异，如医学图像中的血管对比。图像相乘/相除也可用于校正阴影和模板。集合运算和逻辑运算则处理图像的集合和二值信息。

加法：对同一场景的多幅图像求平均值或者将一幅图像的内容叠加到另一幅图像上去，实现二次曝光。减法：可以去除一幅图像中的所不需要的加性图像或者检测同一场景的两幅图像之间的变化。

数字图像处理使两幅图像尺寸一致。图像进行运算时需要满足两幅图像的大小一致，故在读入两幅不同大小的图像后运用imresize函数进行图像大小的调整。

设原图像中某个像素的坐标值是(x，y)，f(x，y)表示该像素的某种表征的值。比如设原图为一个灰度图，而f(x，y)可表示为(x，y)处的灰度值。

数字图像处理中的基本数学工具包括对应元素运算和矩阵运算，以及线性运算与非线性运算。图像通常被视作矩阵，处理时逐像素进行。矩阵运算中的对应元素积称为哈达玛积。图像处理方法根据是否满足加性和同质性，分为线性和非线性。

节主要介绍了三种核心运算：空间运算、向量与矩阵运算以及图像变换。首先，空间运算是图像处理的基础，包括单像素运算，如使用变换函数改变像素灰度；邻域运算，通过对邻域像素进行运算生成新像素值；以及几何变换，通过仿射变换如缩放、旋转等调整像素布局。

数字图像处理冈萨雷斯第四版更好。根据查询相关资料信息显示，数字图像处理是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。

如果要用OpenCV最好是有C语言基础，并且具备一定理论知识后就可以了。即使没看过数字图像处理的书也可以用OpenCV的。

图像复原也是改进图像外观的处理领域。与图像增强不同，图像增强是主观的，而图像复原是客观的；复原技术倾向于以图像退化的数学或概率模型为基础。而增强以什么是好的增强效果这种主观偏爱为基础。彩色图像处理，第6章涵盖许多彩色模型和数字域彩色处理的基本概念。彩色也是图像中提取感兴趣区域的基础。

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1、数字图像处理知识点总结第一章导论图像：对客观对象的一种相似性的生动性的描述或写真。图像分类：按可见性（可见图像、不可见图像），按波段数（单波段、多波段、超波段），按空间坐标和亮度的连续性（模拟和数字）。图像处理：对图像进行一系列操作，以到达预期目的的技术。

2、平滑滤波：平滑图像，去除高频分量，使得图像灰度值变化不那么大，同时降低噪声。锐化滤波：去除低频分量，使得图像反差增大，边缘明显。领域平均法可以减少噪声，但图像也模糊了加权平均法不同位置的灰度重要性(权重)不一样，中间的最为重要，旁边的重要性降低。

3、数字图像处理就是二维矩阵的处理，而从二维图像中恢复出三维场景就是计算机视觉的主要任务之一。这里面就涉及到了图像处理所涉及到的三个重要属性：连续性，二维矩阵，随机性。所对应的数学知识是高等数学（微积分），线性代数（矩阵论），概率论和随机过程。

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