数字图像处理的主要方法数字图像处理的主要研究内容有

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1、图像变换：由于图像数组非常大，直接在空间域进行处理，计算量很大。因此，往往采用各种图像变换方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域处理转化为变换域处理，不仅可以减少计算量，还可以获得更有效的处理(如傅立叶变换可以在频域进行数字滤波处理) 。目前，新发展起来的小波变换在时域和频域都具有良好的局部化特性，在图像处理中有着广泛而有效的应用。
2、图像编码和压缩：图像编码和压缩技术可以减少描述图像的数据量(即比特数)，从而节省图像传输和处理时间，减少占用的内存容量。压缩可以实现无失真，也可以在允许的失真条件下进行。编码是压缩技术中最重要的方法，是图像处理技术中发展最早、最成熟的技术。
【数字图像处理的主要方法数字图像处理的主要研究内容有】3、图像增强和恢复：图像增强和恢复的目的是提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度。图像增强不考虑图像退化的原因，突出图像中感兴趣的部分。如果加强图像的高频成分，可以使图像中物体的轮廓清晰，细节明显；例如，增强低频分量可以减少图像中噪声的影响。图像复原需要对图像退化的原因有一定的了解。一般来说，应该根据退化过程建立一个“退化模型”，然后采用某种滤波方法来恢复或重建原始图像。
4、图像分割：图像分割是数字图像处理的关键技术之一。图像分割就是提取图像中有意义的特征，如图像的边缘区域，这是进一步图像识别、分析和理解的基础。虽然目前已经研究了很多边缘提取和区域分割的方法，但是还没有一种有效的方法可以普遍适用于各种图像。因此，对图像分割的研究还在不断深入，是图像处理的热点之一。
5、图像描述：图像描述是图像识别和理解的必要前提。作为最简单的二值图像，其几何特征可以用来描述物体的特征。图像描述一般采用二维形状描述，包括边界描述和区域描述。特殊的纹理图像可以用二维纹理特征来描述。随着图像处理研究的深入发展，开始了对三维物体描述的研究，提出了体描述、面描述和广义柱面描述等方法。
6、图像分类(识别):图像分类(识别)属于模式识别的范畴。其主要内容是经过一些预处理(增强、恢复和压缩)，进行图像分割和特征提取，从而做出决策分类。经典模式识别方法常用于图像分类，包括统计模式分类和句法(结构)模式分类。近年来，新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中越来越受到重视。
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