图像处理经典图片图像处理经典图

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本文目录一览：

1、为什么lena的那张图会成为数字图像处理的标准图?
2、为什么Lena的那张图会成为数字图像处理的标准图?
3、图像处理的回眸女郎Lenna是何方神圣?
4、图像处理之_傅立叶变换
5、如何用图像处理软件制作广告图片
6、OpenCV图像处理(十五)傅里叶频谱图的一点理解

为什么lena的那张图会成为数字图像处理的标准图?

Lena图片成为数字图像处理的标准图，主要有以下几个原因：历史偶然性：1973年，美国南加州大学的William K. Pratt博士在寻找合适的图像进行图像压缩研究时，偶然发现了Lena的图片，并将其用作研究样例，这一偶然的选择奠定了Lena图在数字图像处理领域的地位。

Lena的那张图会成为数字图像处理的标准图，主要原因有以下几点：起源与选择：Lena图起源于1972年，最初作为Playboy杂志插页中的肖像出现。它被William K. Pratt博士偶然选中，用作其图像处理研究中的关键样本。独特美感与细节分辨率：Lena图像具有独特的美感，同时包含了极高的细节分辨率。

Lena图像之所以在学术界和工业界广泛使用，原因不仅在于其赏心悦目的外观，还因为它具备了“测试标准”所需的所有条件。图片中的细节、平滑区域、阴影与纹理，使得它在验证各种图像处理算法时，能够展现出优异的效果。此外，Lena图像描绘的是一位美女，这一因素也使得图像处理研究者们更倾向于选择这张图片。

Lena的图片是数字图像处理领域的标志性图像。该图片的起源可以追溯到1972年，当时被用作研究中的关键样本。 Lena图像因其独特的美感和极高的细节分辨率，成为了图像处理和压缩算法研究中的标准测试图像。

自那时起，Lena图像因其独特的美感和极高的细节分辨率，成为了图像处理和压缩算法研究中的标准测试图像。它的广泛应用，从早期的IS&T会议到现代的数字技术领域，无一不在验证着算法的性能和效果。在1973年，Pratt博士的选择为这张照片赋予了科学使命，使其在学术界流传开来。

David C. Munson. 在“A Note on Lena” 中给出了两条理由：首先，Lenna图像包含了各种细节、平滑区域、阴影和纹理，这些对测试各种图像处理算法很有用。它是一副很好的测试图像！第二，Lena图像里是一个很迷人的女子。所以不必奇怪图像处理领域里的人（大部分为男性）被一副迷人的图像吸引。

图像处理经典图片图像处理经典图

为什么Lena的那张图会成为数字图像处理的标准图?

图像处理的回眸女郎Lenna是何方神圣?

在计算机视觉的道路上，我遇到了两个重要的人物，一个是高中生物课上的蛋白质女王，另一个便是回眸女郎Lenna。在面对图像处理时，我曾以为使用二次元图片是出于个人的偏爱，直到今天，我想要深入了解Lenna，这位在我计算机视觉之旅中不可或缺的女人，究竟是何方神圣。Lenna，这个名字是由讲课时的教授提及的。

在计算机视觉的启蒙阶段，我曾误以为Lenna只是一张被广泛使用的二次元图片，但深入思考后，我意识到她其实是一张全身图，只是我未曾察觉。她的存在，是一次富有深意的选择，那是在南加州大学信号与图像处理研究所SIPI的实验室里，一位教授与研究生在寻找理想测试图像时，偶然发现的。

图像处理之_傅立叶变换

将一幅图像从其空间域（spatial domain）转换为频域（frequency domain）。图像处理用到的主要是离散傅立叶变换（Discrete Fourier Transform），下文中简称DFT。如上图所示，左边是原始图像（左白右黑），中间是DFT变换，右侧为变换后生成的频谱图（幅度相位共同决定了图中点亮度）。

傅立叶变换在图像处理中的作用主要包括以下几个方面：图象压缩：傅立叶变换能够将图像从空间域转换到频率域，使得图像中的高频成分和低频成分得以分离。通过去除或降低高频成分，可以在保证图像质量基本不变的前提下，实现图像的压缩。这种压缩方法广泛应用于JPEG等图像压缩标准中。

傅里叶逆变换，是傅里叶变换的逆操作，将频谱图像转换为原始图像的过程。通过傅里叶变换将转换为频谱图，并对高频（边界）和低频（细节）部分进行处理，接着需要通过傅里叶逆变换恢复为原始效果图。频域上对图像的处理会反映在逆变换图像上，从而更好地进行图像处理。

为了深入理解图像处理中的二维傅里叶变换，我们首先从一维傅里叶变换出发。一维傅里叶变换将信号f(t)分解为一系列不同频率的正弦波，每个正弦波的幅度和相位由公式决定。类比到二维傅里叶变换，其实质是对二维图形f(x，y)进行分解。

二维傅立叶变换作用：在图像处理和压缩中，如JPEG等，DCT发挥着关键作用。通过DCT变换，可以将图像从空间域转换到频率域，从而更有效地进行图像压缩和特征提取。原理：DCT变换通常针对图像的小块进行，如4x4或8x8像素块。通过定义DCT变换矩阵，对图像小块进行矩阵乘法运算，得到频率域的表示。

傅里叶变换是将图像从空间域转换到频域的基本方法，它将二维函数表示为基信号的线性组合。此变换类似于向量在空间直角坐标系中的表示，基信号在这里是生成函数空间的正交函数系。在连续时间傅里叶变换基础上，离散傅里叶变换（DFT）用于离散时间信号，它将图像信号从空间域转换到频域。

如何用图像处理软件制作广告图片

1、打开Photoshop软件，并导入您要制作效果的文件以及广告图片。保持按住Ctrl键，将广告图片拖拽至您的文件中，使其成为一个新的图层。选中广告图层，使用Ctrl+T快捷键进入自由变换模式，按住Alt键的同时调整图像的每个角，直至达到理想的角度和位置。变换后的效果应如图所示。

2、制作户外广告通常使用Adobe Photoshop（PS）软件，它适用于室内外设计的各个方面。首先，需要纠正一个误解：户外广告是通过喷绘而不是传统印刷制作的，因此不会涉及到胶片（即菲林）的环节，也就不区分CMYK和RGB模式。因为广告远观效果为主，所以使用哪种颜色模式都不会影响最终效果。

3、制作广告宣传图片的软件选择 Adobe Photoshop Adobe Photoshop是业界公认的最强大的图像处理软件之一。它提供了丰富的工具和功能，可以对图片进行修饰、调整颜色、添加文字和特效等。无论是简单的广告宣传图片还是复杂的平面设计，Adobe Photoshop都能满足您的需求。

4、Photoshop Photoshop是一款功能强大的图像处理软件，广泛应用于广告设计领域。它提供了丰富的图像编辑和处理工具，如滤镜、调整色彩、修复瑕疵等，可以帮助广告设计师制作出各种精美的图片效果。Photoshop还支持图层管理，使得设计师可以在一个文件中处理多个图像元素，并轻松地进行合成和调整。

OpenCV图像处理(十五)傅里叶频谱图的一点理解

1、傅里叶变换之后，频谱图有几个特点：① 中心点是原图整幅图像的平均灰度，频率为0，从图像中心向外，频率增高。即中心对应低频，外围对应高频。②如果原图中有明显的横纹（竖纹），那么频谱图中就会有鲜明的竖线（横线）。通过控制傅里叶频谱中某些点，再观察变换回原图的状态，就能有一个比较好的理解了。

2、傅里叶变换可以应用于图像处理中，经过对图像进行变换得到其频谱图。从谱频图里频率高低来表征图像中灰度变化剧烈程度。图像中的边缘信号和噪声信号往往是高频信号，而图像变化频繁的图像轮廓及背景等信号往往是低频信号。这时可以有针对性的对图像进行相关操作，例如图像除噪、图像增强和锐化等。

3、将一幅图像从其空间域（spatial domain）转换为频域（frequency domain）。图像处理用到的主要是离散傅立叶变换（Discrete Fourier Transform），下文中简称DFT。如上图所示，左边是原始图像（左白右黑），中间是DFT变换，右侧为变换后生成的频谱图（幅度相位共同决定了图中点亮度）。

4、傅里叶变换同时将图像中所有频率进行编码：一个只包含一个频率f1的信号在频谱上横坐标f为f1的点处绘制一个单峰值，峰值高度等于对应的振幅amplitude，或者正弦曲线信号的高度。如下图所示。

5、具体而言，拉普拉斯滤波器在频率域中的表现类似于一个零点位于图像频谱中心的高通滤波器。当对图像进行傅里叶变换后，滤波器将对高频成分进行增强，同时减弱或过滤掉低频成分。这样，经过拉普拉斯滤波处理后的图像将显示出更为清晰的边缘和细节，从而达到锐化效果。

6、反卷积的基本原理就是把图像转换到频率域，通过估算图像的核函数，在频率域对图像点乘计算之后，重新获取图像信息，转回为空间域。