图像处理
图像处理技术的原理及实践例子
图像处理技术的原理及实践例子随着计算机科学的快速发展，图像处理技术作为其重要的分支之一也得到了迅猛发展。
图像处理技术是指利用计算机进行对图像的处理、分析和识别。
在图像处理技术中，数字图像的获取、处理和显示是一个完整的过程。
数字图像可以通过机器视觉系统、数字相机和扫描仪等设备获取。
数字图像可以表示成矩阵形式，其中每个像素点代表一个数字。
通过对图像中像素点数值进行处理，可以使图像获得不同的效果。
下面我们就来了解一些图像处理技术的原理及实践例子。
1. 图像锐化处理技术图像锐化处理技术是指在数字图像的处理过程中增强图像的轮廓和细节，使图像更加清晰。
图像锐化处理技术实现的原理主要是通过卷积运算进行的。
卷积运算是将数字图像和一个卷积核进行相乘后相加的数学运算。
卷积核是一个矩阵，卷积运算可以使数字图像的每个像素点与周围的像素点相加后取平均值，从而得到更清晰的图像。
实践例子：滤波器法和锐化滤波器法。
①滤波器法：滤波器法在图像处理中是一种常用的方法。
它的处理过程是利用低通滤波器对图像进行模糊处理，然后再用高通滤波器对图像进行锐化处理，最终得到一张更加清晰的图像。
②锐化滤波器法：锐化滤波器法是一种可以增强图像中各点的细节，并提高其清晰度的图像处理方法。
这种方法通常通过在数字图像中加入高通滤波器，以达到增强图像轮廓和细节的目的。
2. 图像边缘检测图像边缘检测是指在数字图像中有针对性地检测边缘，并对图像进行分割和提取。
常用的边缘检测算法有Canny算法、Sobel算法和Laplacian算法等。
在这些算法中，Sobel算法是应用最广泛的一种。
Sobel算法的原理是通过提取图像中不同方向上的像素点变化量，以实现图像分割和边缘检测的目的。
Sobel算法可以根据不同的方向进行边缘检测，对于在垂直方向上的较长边缘可以采用水平Sobel滤波器，而对于在水平方向上的较长边缘可以采用垂直Sobel滤波器。
实践例子：用Sobel算子实现图像边缘检测。
图像处理的基本知识
2.3 色料三原色
色料三原色由黄色、品色、青色组成。从白色光中去掉色光三原色(RGB)中 的任何一种就会得到一种色料三原色。任两种RGB颜色相重叠部分的颜色即为色料三 原色的组成原色,即色料三原色中的任何一种颜色都是由任意两种色光三原色相加而 成的。由于缺少了色光三原色中的一种基色,因此习惯上又称色料三原色为减色三原 色。
H色度, 取值范围0°-360°； S饱和度, 取值范围0-1/100； I亮度, 取值范围0-1/100；
色相环, 0°-红, 120°-绿, 240°-蓝
图中的色相环描述了色相和饱和度两个参数。色相由角度表示, 它反
映了该彩色最接近什么样的光谱波长。一般假定0°表示的颜色为红色, 120°
的为绿色, 240°的为蓝色。0°到240°的色相覆盖了所有可见光谱的彩色,
第三章 图像处理的基本概念
1 人眼的视觉原理 2 颜色基础 3 图像模型 4 图像数字化 5 灰度直方图 6 图像处理算法形式 7 图像的数据结构及特征
1 人眼的视觉原理
1.1 人眼的构造 1.2 图像的形成 1.3 视觉范围和分辨力 1.4 视觉适应性和对比灵敏度 1.5 亮度感觉 1.6 马赫带效应 1.7
相当准确地预测许多彩色现象，也能满足色度学的基本定律。
2 颜色基础
2.1 色彩的产生 2.2 色光三原色 2.3 色料三原色 2.4
2.1 பைடு நூலகம்彩的产生
一般人眼感受到的光有三种: 直射光、反射光和投射光 直射光: 发光物体产生的光直接刺激人眼产生光感。如日光、照明光、显象管荧 光屏发出的光等。 投射光: 发光物体产生的光照射到透明或半透明物体上，通过物体投射过来的光。 例如，玻璃是透明体，滤色片、电影胶片是半透明体。 反射光: 发光物体所产生的光照射到其他物体上,被其他物体反射而发出的光称为 反射光。 物体之所以呈现出不同的颜色,就是由于物体反射(或透射)了可见光谱中的不同成 分,同时又吸收了其余的成分,从而使人眼产生了不同的彩色感觉。 一般来说,某一物体的颜色是该物体在特定光源照射下所反射(或透射)的
-第2章 图像处理基础
4．JPEG格式的图像文件
文件采用有损编码，编码后与原始图像有很大差别，但不易觉察。 文件格式: 有2种，一种是被广泛使用的JFIF格式，它包含一个常驻的JPEG数据流， 其作用是提供解码所需的数据，而不是要使用外部数据；另一种是把 JPEG图像压缩保存到TIFF格式的文件中，它在保存和读出时，很容易受 外部条件的限制和影响，目前还未得到广泛的应用。 主要特点: （l）JPEG格式图像文件的扩展名是.jpg。 （2）适用广泛，大多数图像类型都可以进行JPEG编码。 （3）对于使用计算机绘制的具有明显边界的图形，图像处理效果不佳。 （4）对于数字化照片和表达自然景观的色彩丰富的图片，具有非常好 的处理效果。 （5）使用JPEG格式的图像文件时，需要解压缩过程。
特点:
（l）TIFF格式图像文件的扩展名是.tif。 （2）支持从单色模式到32bit真彩色模式的所有图像。
（3）不针对某一个特定的操作平台，可用于多种操作平台和应用 软件。 （4）适用多种机型，可相互转换和移植。 （5）数据结构是可变的，文件具有可改写性，使用者可向文件中 写相关信息。 （6）具有多种数据压缩方式，解压缩过程复杂。
80 160 0 B 0 0 240 255 255 255
2.3 图像信号的数字化
数字图像可以由以下三种途径得到： （1）将传统的可见光图像经过数字化处理转换为数字图像，例如 将一幅照片通过扫描仪输入到计算机中，扫描的过程实质上就 是一个数字化的过程。 (2) 应用各种光电转换设备直接得到数字图像，例如卫星上搭载 的推帚式扫描仪和光机扫描仪可以直接获取地表甚至地下物体 的图像并实时存入存储器中。 （3）直接由二维离散数学函数生成数字图像。
（1）均匀量化
均匀量化最简单，最易于实现。把这个灰度动态变化范围均 匀分为k等份。每一层赋予1个固定的码字,其量化过程就是把图像 像素的样本灰度与各层灰度的判决值r0，r1相比较，凡落在相邻2 层之间的像素即赋予该层的值q.
图像处理技术综述
图像处理技术综述图像处理技术是应用于计算机视觉、计算机图形学、人工智能等领域的一种技术，用于改善或增强图像的质量、可视性、信息含量或拟合特定需求。
在当今信息技术快速发展的时代，图像处理技术已被越来越广泛地应用于医学、军事、安全监控、遥感、交通、广告等领域。
一、图像处理的基本流程1、获取图像首先需要获得图像，其方式很多。
例如，用专业摄像机或手机或扫描仪捕获图像。
另外，从互联网或其他共享资源中获取的图像也可以作为处理对象。
2、预处理图像在采集到图像数据后，需要对图像进行预处理。
这主要是为了去除噪声和畸变，以便更好地处理图像数据。
一些常见的操作包括滤波、均衡化、归一化和旋转等。
3、分割图像将图像分成若干个区域，通过分析这些区域来获取有用的信息。
分割可以基于颜色、亮度、纹理、图像特征、形状等进行。
4、提取特征提取图像中的特征是使用智能算法和其他技术来描述图像中重要的信息。
这些特征可以是纹理、边缘、角点或其他模式，并且可以用来判断图片是否满足特定要求。
5、抽取结构信息对于一些需要对图像进行量化和分析的应用，可以从图像中提取出具有代表性的结构信息。
应用某些算法，通过获取的特征和结构信息来分析图像。
根据分析的结果，可以识别物体、建立模型、人机交互等等。
图像滤波是一种常用的基本方法，它主要用于去除图像中的噪声。
常见的滤波方法有平均滤波、高斯滤波、中值滤波等。
图像增强技术是指通过算法将低质量的图像improved以获得更高质量的图像，例如提高对比度、清晰度、亮度等。
图像压缩是将数字图像压缩到尽可能小的空间，使其更容易存储和传输。
最常用的压缩方式是JPEG和PNG。
图像分割是将图像分割成不同的部分，每个部分对应相应的特征，这些部分组成面向目标识别和跟踪的区域。
常用而有效的算法包括K均值聚类、分水岭算法等。
特征提取是将图像中的信息抽象化作为特定可识别模式。
从图像中提取特征通常需要使用泛函分析和模式识别技术。
6、目标识别目标识别即在图像中找到和辨识特定目标，它应用于许多领域，例如医疗图像识别、移动机器人、军事目标等重要领域。
图像处理及其应用
图像处理及其应用图像处理是一种以数字图像为对象，利用计算机技术和算法进行各种计算、操作及分析的技术。
在当今的数字时代，图像处理已经成为了应用广泛的技术，并且在许多领域得到了广泛的应用。
一、图像处理的基础图像处理的基础是数字图像，它是由光、色和空间组成的信息体，通过光电转换得到。
数字图像一般由像素组成，每个像素具有一定的色彩和亮度。
在图像处理中，首先需要把图像转换成数字信号，然后利用计算机处理，得到需要的结果。
二、图像处理的技术在图像处理中，常用的技术包括图像采集、图像增强、图像复原、图像压缩、图像分割和图像识别等。
其中图像增强是图像处理的基础技术之一，它可以使得原始图像更加清晰、亮度更加均匀、对比度更加明显，以及去除一些干扰因素。
图像分割是指将图像分成若干互不重叠的区域，每个区域具有明确的意义和结构，这一技术在医学、机器视觉和图像识别等领域得到广泛应用。
三、图像处理的应用图像处理的应用主要包括医学影像、数字摄影、视觉检测、安全监控和机器人视觉等。
在医学影像中，图像处理可以帮助医生更好地诊断和治疗疾病。
在数字摄影中，图像处理可以让人们更好地捕捉美丽的瞬间。
在视觉检测中，图像处理可以有效地提高检测的准确性和效率。
在安全监控中，图像处理可以帮助人们更好地保护自己的财产和安全。
在机器人视觉中，图像处理可以增强机器人的感知和控制能力，使其更好地完成任务。
四、图像处理的未来随着科技的不断发展，图像处理技术也在不断地进步和变革。
未来的图像处理将趋于更加智能化、自动化和可持续化，可以预见的是，图像处理将会在更多的应用场景中得到广泛的应用，其应用领域也会越来越广泛。
同时，图像处理也需要更深层次的研究和创新，以满足不同领域的需求。
总之，图像处理技术是一个不断发展、不断创新的领域。
通过不断地研究和应用，图像处理技术将在未来的数字时代中发挥更加重要的作用，为人们带来更加美好的生活和更加便捷的服务。
图像处理
（1）正交变换可保证变换前后信号的能量保持不变；
（2）正交变换具有减少原始信号中各分量的相关性及将信号的能量集中到少数系数上的功能。
3） 对图像数据进行变换、编码和压缩，便于图像的高效存储和传输。
数字图像处理系统的架构
图像处理技术研究的内容
图像增强图像变换图像恢复图像压缩编码
图像特征提取图像分割
图像的基本运算
图像的基本运算包括图像的（像素）点运算、图像直方图运算处理、图像的代数运算、图像的集合运算等。
图像变换
是简化图像处理过程和提高图像处理效果的基本技术，最典型的图像变换主要有傅里叶变换、离散余弦变换和小波变换等。
频率域图像增强正是基于这种机理，通过对图像的傅立叶频谱进行低通滤波(使低频通过，使高频衰减)来虑除噪声，通过对图像的傅立叶频谱进行高通滤波(使高频通过，使低频衰减)突出图像中的边缘和轮廓。
频率域图像增强的步骤为：
（1）用(-1)(x+y)乘以输入图像，进行中心变换；
（2）对步骤（1）的计算结果图像(-1)(x+y)f(x,y)进行二维傅立叶变换，即求F(u,v)；
（3）某些只能在频率域处理的特定应用需求，比如在频率域进行图像特征提取、数据压缩、纹理分析、水印嵌入等。快速离散傅里叶变换的实现思路
在数字图像处理中，当M×N图像阵列的M和N较大时，直接利用离散傅里叶变换的定义式进行计算由于计算量非常大，以至于在实际中是无法实现的。快速离散傅里叶变换算法的出现，才使得傅里叶变换用于实际的图像处理成为可能。
（3）把最末两个具有最小概率值的信源符号的概率值合并相加得到新的概率值。
（4）给最末两个具有最小概率值的信源符号的上面的信源符号编码“0”，给下面的信源符号编码“1”。
计算机图形图像处理的关键技术
计算机图形图像处理的关键技术计算机图形图像处理是指利用计算机技术对图形和图像进行处理、分析和修改的一种技术。
它包括图形和图像的获取、存储、传输、处理和显示等一系列过程，并且涵盖了图形学、图像处理、计算机视觉和人机交互等多个学科。
计算机图形图像处理的关键技术有许多，下面将重点介绍几项代表性的技术：1. 图像获取：图像获取是指通过摄影、扫描、传感器等方式将现实世界中的图像转换为数字形式。
在图像获取过程中，关键技术包括光学设计、成像传感器、图像采集卡等。
2. 图像增强：图像增强是指通过一系列的算法和处理手段，提高图像的质量、增强图像的细节和对比度等。
常用的图像增强技术包括直方图均衡化、滤波、锐化、去噪等。
3. 图像压缩：图像压缩是指将图像的数据表示方式从原始形式转换为较小的表示形式，以便存储、传输和显示。
常见的图像压缩技术有无损压缩和有损压缩，其中有损压缩可以在一定程度上降低图像质量以减少文件大小。
4. 特征提取：特征提取是指从图像中提取有用的特征信息，用于图像分类、目标检测、图像识别等任务。
常用的特征提取方法包括边缘检测、角点检测、纹理特征提取等。
5. 图像分割：图像分割是将图像分成若干个区域或目标的过程，以便进一步分析和处理。
常用的图像分割技术有阈值分割、区域生长、边缘检测等。
6. 三维重建：三维重建是指从二维图像中恢复出三维场景的形状和结构信息。
常见的三维重建方法包括立体视觉、结构光、时序影像等。
7. 虚拟现实：虚拟现实是一种基于计算机图形图像处理技术的交互式仿真技术，使用户可以在虚拟的环境中进行实时交互。
虚拟现实技术包括虚拟环境建模、虚拟现实交互设备、虚拟场景渲染等。
计算机图形图像处理的关键技术涉及到图像获取、图像增强、图像压缩、特征提取、图像分割、三维重建和虚拟现实等多个方面，这些技术的不断发展和创新，使得计算机图形图像处理在多个领域具有广泛的应用前景。
图像处理的名词解释
图像处理的名词解释图像处理是指利用计算机技术对图像进行获取、处理和分析的过程。
随着科学技术的发展和计算机图像处理技术的日益成熟，图像处理已经被广泛应用于各个领域，包括医学影像、视频处理、图像识别等。
本文将从图像获取、图像处理和图像分析三个方面，对图像处理进行相关名词解释。
一、图像获取图像获取是指通过各种图像采集设备，如数码相机、扫描仪等，将现实世界中的光信号转换为数字信号的过程。
在图像获取过程中，需要考虑到图像的分辨率、噪声和动态范围等因素。
分辨率是指图像中可以分辨出的最小细节的能力。
它与图像的尺寸以及图像采集设备的成像质量有关。
较高的分辨率能够提供更多的细节信息，但也需要更大的存储空间。
噪声是指图像中不希望存在的随机、干扰性信号。
它来源于图像的采集过程，包括传感器噪声、电磁辐射干扰等。
降低噪声可以提高图像质量和可信度。
动态范围是指图像中可以表示的亮度级别的范围。
较宽的动态范围可以提供更多的灰度级别，使得图像更加真实、细腻。
在某些特殊场景下，需要通过多次曝光等技术手段来扩展图像的动态范围。
二、图像处理图像处理是指对获取到的图像进行各种操作，以改善图像质量、增强图像信息、实现特定功能的过程。
常见的图像处理操作包括增强、滤波、变换等。
增强操作是指通过调整图像的亮度、对比度、饱和度等，使图像更加清晰、真实。
常见的增强方法有直方图均衡化、对比度拉伸、未锐化掩蔽等。
滤波操作是指对图像进行空间域或频域上的滤波，以去除噪声、平滑图像或者提取特定的图像特征。
常见的滤波方法有均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
变换操作是指将图像在数学上进行变换，以获得新的图像表示或者提取感兴趣的图像特征。
常见的变换方法有傅里叶变换、小波变换、边缘检测等。
三、图像分析图像分析是指对处理后的图像进行解释、理解和认知的过程。
通过图像分析，可以从图像中提取出有用的信息，进行目标检测、目标跟踪、图像识别等。
目标检测是指在图像中自动或半自动地检测和定位感兴趣的目标。
数字图像处理技术
数字图像处理技术数字图像处理技术是一种利用计算机对图像进行处理和分析的技术。
随着计算机技术和图像采集设备的不断发展，数字图像处理技术已经广泛应用于影像处理、医学图像分析、机器视觉、模式识别等领域。
本文将重点介绍数字图像处理技术的基本原理、常见的图像处理方法和应用领域。
一、数字图像处理技术的基本原理数字图像处理是在计算机中对图像进行数值计算和变换的过程。
图像是由像素组成的二维数组，每个像素包含了图像中某一点的亮度或颜色信息。
数字图像处理技术主要包括如下几个基本步骤：1. 图像采集：利用摄像机、扫描仪等设备将实际场景或纸质图像转换成数字图像。
2. 图像预处理：对采集到的图像进行预处理，包括图像增强、去噪、几何校正等操作，以提高图像质量。
3. 图像变换：通过一系列的数值计算和变换，改变图像的亮度、对比度、颜色等特征，以满足特定的需求。
4. 图像分析：对图像进行特征提取、目标检测、模式识别等操作，以获取图像中的各种信息。
5. 图像展示：将处理后的图像显示在计算机屏幕上或输出到打印机、投影仪等设备上，以便人们观看和分析。
二、常见的图像处理方法1. 图像增强：通过调整图像的亮度、对比度、颜色等参数，使图像更清晰、更鲜艳。
2. 图像滤波：利用滤波器对图像进行低通滤波、高通滤波、中值滤波等操作，以去除噪声、平滑图像或增强边缘。
3. 图像分割：将图像分成若干个区域，以便更好地分析和识别图像中的目标。
4. 特征提取：从图像中提取出与目标相关的特征，如纹理特征、形状特征、颜色特征等。
5. 目标检测：利用机器学习、模式识别等方法，从图像中检测和识别出目标，如人脸、车辆等。
三、数字图像处理技术的应用领域数字图像处理技术在很多领域都有广泛的应用，以下列举几个主要的应用领域：1. 影像处理：数字图像处理技术可以应用于电影特效、动画制作、数字摄影等领域，提高影像的质量和逼真度。
2. 医学图像分析：数字图像处理技术可以应用于医学影像的分析、诊断和治疗，如CT扫描、核磁共振等。
计算机图像处理的相关技术
计算机图像处理的相关技术计算机图像处理技术是指利用计算机对图像进行处理、分析、识别的技术。
这种技术已经广泛应用于计算机视觉、医学影像、图形图像识别、遥感、数字化文物保护等领域。
本文将介绍计算机图像处理的相关技术。
1. 图像获取图像获取是图像处理的第一步，它的质量直接影响到后续处理的效果。
常用的图像获取设备有数码相机、测量相机、扫描仪、医学影像设备等。
对于不同的设备，获取的图像格式也不同。
数码相机和测量相机通常是RGB格式的数字图像；扫描仪可以获取黑白或彩色的数字图像；医学影像设备可以获取CT、MRI等不同类型的影像。
2. 图像预处理图像预处理是指在进行图像处理之前对图像进行预处理，以消除噪声、增强图像质量、提高后续处理的效果。
常见的图像预处理方法有平滑滤波、边缘检测、直方图均衡化等。
3. 图像增强图像增强是指通过各种方法改善图像的亮度、对比度、清晰度等，以使图像更加易于分析和理解。
常见的图像增强方法包括灰度变换、直方图均衡化、空域滤波、频域滤波等。
4. 图像分割图像分割是指将一幅图像分割为若干个不同的区域，每个区域内具有相同或类似的特征。
图像分割是图像处理的核心部分，它为后续的图像分析和理解提供了基础。
常用的图像分割方法有阈值分割、基于边缘的分割、基于区域的分割等。
5. 物体检测与跟踪物体检测与跟踪是指在图像或视频中自动检测和跟踪感兴趣的物体。
物体检测与跟踪是计算机视觉领域的热门研究方向，它在智能交通、无人机、智能监控等领域有广泛的应用。
常见的物体检测与跟踪方法有基于形态学的检测、基于特征的检测、神经网络检测等。
6. 图像识别与分类图像识别与分类是指根据图像的特征对图像进行分类或识别。
图像识别与分类在人脸识别、指纹识别、车牌识别等领域都有广泛的应用。
常见的图像识别与分类方法有模板匹配方法、神经网络方法、统计方法等。
7. 图像重建图像重建是指从一组不完整或扭曲的图像中恢复一幅完整、清晰的图像。
图像重建在医学影像、航空遥感等领域有着重要的应用。
图像处理方案
图像处理方案图像处理是一项在计算机视觉和计算机图形学领域非常重要的技术。
通过对图像进行处理和分析，可以实现许多有趣和实用的应用，如图像识别、人脸识别、图像增强等。
本文将介绍一种图像处理方案，包括图像预处理、特征提取和图像识别等步骤。
图像预处理图像预处理是图像处理流程中的第一步，主要目的是对原始图像进行清洗和优化，以便后续处理步骤能够更好地进行。
常见的图像预处理操作有：1.图像去噪：通过应用噪声滤波器（如高斯滤波器或中值滤波器）去除图像中的噪声，提高图像的质量。
2.图像增强：利用直方图均衡化或灰度拉伸等技术来提高图像的对比度和亮度。
3.图像缩放：将图像的尺寸缩小或放大，以适应不同的应用场景。
4.色彩空间转换：将图像的色彩空间由RGB转换为HSV、Lab等，以便更好地进行后续处理。
特征提取特征提取是图像处理的核心步骤，旨在从图像中提取出有意义的特征，为后续的图像识别或分类任务提供输入。
在特征提取过程中，常用的方法有：1.边缘检测：通过运行Sobel、Canny等边缘检测算法，提取图像中的边缘信息。
2.角点检测：利用Harris角点检测算法或FAST角点检测算法，寻找图像中的关键角点。
3.尺度不变特征变换（SIFT）：通过对图像进行多尺度的高斯滤波和差分运算，提取图像中的关键点和局部描述子。
4.主成分分析（PCA）：将图像转换为低维特征空间，去除冗余信息，保留最具代表性的特征。
图像识别图像识别是图像处理的最终目标，通过使用分类和识别算法，将输入的图像与已有的图像库进行比较，找出与之最匹配的图像。
常见的图像识别方法包括：1.人脸识别：通过比较人脸图像的特征点和人脸模板，识别出图像中的人脸，并进行身份验证或比对。
2.物体识别：通过比较物体的形状、纹理等特征，识别图像中的物体，并进行分类或检测。
3.文字识别：通过识别图像中的文字，将其转换为可编辑和可搜索的文本。
4.指纹识别：通过比对指纹图像的纹线和纹型等特征，进行指纹的识别和认证。
图像处理的基本原理与方法
图像处理的基本原理与方法图像处理是指使用计算机对图像进行编辑和修饰的过程。
其中，PhotoShop软件作为一款功能强大的图像处理工具，被广泛应用于各个领域。
了解图像处理的基本原理和方法，可以帮助我们更好地使用PhotoShop软件进行图像编辑和修饰。
一、图像处理的基本原理1. 像素：图像由一个个像素组成，每个像素表示一个图像的单元。
每个像素包含RGB（红、绿、蓝）三种颜色通道的数值，通过这些数值的组合可以表示出不同的颜色。
2. 分辨率：图像的分辨率表示单位长度内的像素数量。
分辨率越高，图像越清晰。
在PhotoShop软件中，可以通过调整图像大小来改变分辨率。
3. 色彩空间：不同的设备对颜色的表示方式不同，而色彩空间用于描述颜色的范围和变化。
在PhotoShop软件中，常用的色彩空间包括RGB、CMYK等。
4. 图像滤波：图像滤波是图像处理的重要手段之一。
通过应用不同的滤波器，可以实现图像的平滑、锐化等效果。
在PhotoShop软件中，可以使用滤镜来实现各种滤波效果。
二、图像处理的基本方法1. 调整亮度和对比度：在PhotoShop软件中，可以通过调整曲线和级别来改变图像的亮度和对比度。
曲线调整允许用户自定义调整图像中不同亮度级别的像素，而级别调整则可以通过调整输入和输出范围来控制亮度和对比度的变化。
2. 色彩平衡：色彩平衡用于调整图像中不同颜色通道的平衡程度，以达到需要的颜色效果。
在PhotoShop软件中，可以通过色阶调节来实现对图像的色彩平衡调整。
3. 图像修复：PhotoShop软件提供了各种修复工具，用于去除图像中的噪点、划痕、污渍等不良因素。
其中，修复画笔工具、克隆图章工具和修补工具是常用的图像修复工具。
4. 选择和剪裁：选择和剪裁是图像处理中常用的操作之一。
在PhotoShop软件中，可以使用各种选择工具选择图像中需要处理的区域，然后使用剪裁工具进行裁剪。
此外，还可以使用磁性工具和快速选择工具等辅助工具进行更精确的选择。
图像处理方法
图像处理方法图像处理是指对图像进行各种操作和加工的技术，以改善图像的质量、增强图像的特征和提取图像的有用信息。
图像处理方法可以应用于各个领域，如医学影像、无人驾驶、安全监控等。
本文将介绍几种常见的图像处理方法及其应用领域。
一、图像滤波图像滤波是一种常见的图像处理方法，它通过对图像的像素进行加权平均或其他处理方式，来降低图像中的噪声或以达到其他目的。
滤波可以分为线性滤波和非线性滤波两种。
1.线性滤波线性滤波是一种基于线性系统理论的滤波方法，常用的线性滤波器包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
其中，均值滤波器用于平滑图像、去除噪声；中值滤波器适用于去除椒盐噪声；高斯滤波器在平滑图像的同时能够保持边缘细节。
2.非线性滤波非线性滤波是一种基于非线性系统理论的滤波方法，常用的非线性滤波器包括中值滤波、双边滤波等。
其中，双边滤波器在平滑图像的同时能够保持边缘细节，适用于去除噪声的同时保持图像细节。
图像滤波方法广泛应用于图像增强、去噪、图像复原等领域，对提高图像质量具有重要作用。
二、图像分割图像分割是将图像划分为若干个子区域，使得每个子区域内的像素具有相似的特征，而不同子区域的像素特征不同。
图像分割常用于目标检测、图像识别、医学影像分析等领域。
常见的图像分割方法包括阈值分割、边缘分割、区域生长等。
阈值分割是一种基于灰度值的分割方法，将图像中的像素根据其灰度值与设定的阈值进行分类。
边缘分割是通过检测图像的边缘来进行分割，常用的边缘检测方法包括Canny算子、Sobel算子等。
区域生长是一种通过像素的相似性来进行分割的方法，常用的区域生长算法有基于阈值的区域生长、基于特征的区域生长等。
图像分割方法能够提取出感兴趣的目标区域，为后续的图像分析和处理提供基础。
三、图像特征提取图像特征提取是指从图像中提取出具有代表性的特征，以便于进行图像分类、目标检测和图像匹配等操作。
常用的图像特征提取方法包括颜色特征、纹理特征和形状特征等。
智能图像处理
智能图像处理智能图像处理是人工智能技术在图像领域的应用，通过计算机算法对图像进行分析和处理，实现图像的智能化处理和应用。
该技术在各个行业和领域都有广泛的应用，包括医疗、安防、交通、娱乐等。
一、智能图像处理在医疗领域的应用在医疗领域，智能图像处理可以帮助医生快速、准确地诊断疾病。
例如，在肺部CT扫描中，智能图像处理技术可以自动识别和标记肺部病变，辅助医生找到患者患病的位置和程度。
另外，在眼科领域，智能图像处理技术可以通过扫描眼底图像来诊断和监测疾病，减轻医生的负担。
二、智能图像处理在安防领域的应用在安防领域，智能图像处理技术可以应用于视频监控系统中，实现智能监控和预警。
通过对监控视频进行实时分析，智能图像处理可以识别和跟踪可疑行为、异常事件，及时报警并采取措施。
同时，智能图像处理技术还可以识别人脸、车牌等重要信息，辅助警方进行犯罪侦查和取证工作。
三、智能图像处理在交通领域的应用在交通领域，智能图像处理技术可以应用于交通管理和智能交通系统中。
通过对交通监控摄像头拍摄的交通流量、车辆行驶状态等图像进行处理和分析，智能图像处理可以实现交通信号的智能优化、交通事故的预警和预防，以及违规车辆的自动识别和处罚。
四、智能图像处理在娱乐领域的应用在娱乐领域，智能图像处理技术可以为用户提供更加沉浸式的娱乐体验。
例如，在游戏领域，智能图像处理技术可以实现虚拟现实和增强现实的应用，让玩家身临其境地参与游戏。
另外，在影视领域，智能图像处理技术可以实现特效的合成和修复，提高电影和电视剧的质量。
结语：智能图像处理是人工智能技术在图像领域的应用，其在医疗、安防、交通、娱乐等领域都有广泛的应用前景。
随着人工智能技术的不断发展和深入应用，智能图像处理将会进一步提升图像处理的效率和准确性，为各行各业带来更多的便利和创新。
如何进行图像处理优化
如何进行图像处理优化图像处理是一项重要的技术，它将数字图像进行分析和处理，使得图像更加清晰、自然。
在如今数字化时代，图像处理在各个领域中都有广泛的应用，如医学影像、遥感图像、计算机视觉等。
而如何进行图像处理优化，成为了技术人员关注的焦点。
本文将从几个方面来探讨如何进行图像处理优化。
一、优化算法选择在进行图像处理时，选择合适的算法非常重要。
不同的图像处理任务可能需要不同的算法，如去噪、增强和边缘检测等。
对于具体任务而言，经典的算法如高斯模糊、拉普拉斯算子等都是可选的方法。
然而，随着深度学习的发展，卷积神经网络（CNN）等神经网络模型也能够优秀地解决一些图像处理问题。
因此，正确选择适合的算法对于图像处理优化至关重要。
二、参数调节与微调在进行图像处理时，许多算法都有一些自定义的参数。
通过调节这些参数，可以更好地适应不同的图像处理需求。
例如，对于一幅被噪声污染的图像，我们可以通过调整去噪算法的降噪强度和平滑程度来达到最佳的去噪效果。
另外，一些算法还可以通过微调工作来进一步提高算法的性能。
例如，卷积神经网络可以通过调整网络层数和卷积核大小来提高图像分类和边缘检测的准确度。
因此，参数调节与微调是进行图像处理优化的重要手段。
三、数据预处理在进行图像处理之前，数据预处理是非常关键的一步。
数据预处理可以使得原始数据在进行后续处理时更好地适应要求，提高算法的效果。
对于图像处理而言，数据预处理可以包括图像的灰度化、缩放、裁剪以及增加对比度等操作。
通过这些操作，可以使得图像处理算法更有效地应用于图像数据，提高图像处理结果的质量。
四、并行化处理在今天的计算机系统中，多核处理器和图形处理器（GPU）的出现使得并行化处理成为了一种有效的手段。
通过将图像处理算法进行并行化处理，可以实现更快的处理速度和更好的效果。
很多图像处理算法都可以通过并行化来提升性能，例如基于GPU的卷积运算和矩阵运算。
因此，利用并行化处理技术，可以进一步优化图像处理的效率和效果。
图像处理基本知识图像处理的方法
图像处理基本知识图像处理的方法图像处理又称为影像处理，是用计算机对图像进行达到所需结果的技术。
那么你对图像处理了解多少呢?以下是由店铺整理关于图像处理基本知识的内容，希望大家喜欢!图像处理的介绍所谓数字图像处理就是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为。
实质上是一段能够被计算机还原显示和输出为一幅图像的数字码。
21世纪是一个充满信息的时代，图像作为人类感知世界的视觉基础，是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。
数字图像处理即用计算机对图像进行处理，其发展历史并不长。
数字图像处理技术源于20世纪20年代，当时通过海底电缆从英国伦敦到美国纽约传输了一幅照片，采用了数字压缩技术。
首先数字图像处理技术可以帮助人们更客观、准确地认识世界，人的视觉系统可以帮助人类从外界获取3/4以上的信息，而图像、图形又是所有视觉信息的载体，尽管人眼的鉴别力很高，可以识别上千种颜色，但很多情况下，图像对于人眼来说是模糊的甚至是不可见的，通过图象增强技术，可以使模糊甚至不可见的图像变得清晰明亮。
另一方面，通过数字图像处理中的模式识别技术，可以将人眼无法识别的图像进行分类处理。
通过计算机模式识别技术可以快速准确地检索、匹配和识别出各种东西。
数字图像处理技术已经广泛深入地应用于国计民生休戚相关的各个领域。
在计算机中，按照颜色和灰度的多少可以将图像分为二值图像、灰度图像、索引图像和真彩色RGB图像四种基本类型。
大多数图像处理软件都支持这四种类型的图像。
中国物联网校企联盟认为图像处理将会是物联网产业发展的重要支柱之一，它的具体应用是指纹识别技术。
二值图像一幅二值图像的二维矩阵仅由0、1两个值构成，“0”代表黑色，“1”代白色。
由于每一像素(矩阵中每一元素)取值仅有0、1两种可能，所以计算机中二值图像的数据类型通常为1个二进制位。
二值图像通常用于文字、线条图的扫描识别(OCR)和掩膜图像的存储。
灰度图像灰度图像矩阵元素的取值范围通常为[0，255]。
图像处理的基础知识
医学影像分割
利用图像分割技术，将医学图像中的 感兴趣区域与背景或其他组织进行分 离，为后续分析和诊断提供基础。
遥感影像处理案例分析
遥感影像预处理
对遥感影像进行辐射定标、 大气校正等预处理，消除 成像过程中的误差和干扰。
遥感影像分类
利用分类算法对遥感影像 中的地物进行分类和识别， 提取感兴趣的地物信息。
图像压缩编码标准简介（JPEG、MPEG等）
JPEG标准
采用DCT变换和哈夫曼编码等技术，适用于静态图像的压缩编码。
MPEG标准
针对动态图像压缩编码的标准，采用运动补偿、DCT变换和变长 编码等技术。
其他标准
如H.264、AV1等，采用更先进的压缩编码技术，提高压缩效率 和图像质量。
无损压缩与有损压缩比较
常见频率域滤波方法
低通滤波、高通滤波、带通滤 波等。
应用场景
适用于图像去噪、边缘增强、 特征提取等任务。
对比度拉伸与压缩技术
01
02
03
04
对比度拉伸原理
通过扩展图像中感兴趣区域的 灰度级范围来增强图像对比度
。
对比度压缩原理
通过减小图像中灰度级的范围 来压缩图像对比度。
实现方法
线性拉伸与压缩、分段线性拉 伸与压缩、非线性拉伸与压缩
空间域滤波方法介绍
80%
空间域滤波原理
直接在图像空间进行像素操作， 通过模板卷积实现图像滤波。
100%
常见空间域滤波方法
均值滤波、中值滤波、高斯滤波 等。
80%
应用场景
适用于去除噪声、平滑图像等任 务。
频率域滤波方法探讨
频率域滤波原理
将图像从空间域转换到频率域 ，在频率域进行滤波操作后再 转换回空间域。
第3章_数字图像处理技术
居中。 在不太严格的场合，明度也可以看作是亮度。如果由明 而暗，制作一系列代表不同等级亮度(称为灰阶)的灰色方 块，则某个有色方块的亮度，可以在同一白光照射下， 忽略其色彩与饱和度属性，依靠视觉比较，找出亮暗感 觉相近的灰色方块，而以该灰色方块的亮度为其亮度
9
3.2 数字图像的基本概念
1. 图像的基本属性
图像的像素数目（Pixel
dimensions），是指位图图像 的宽度和高度方向上含有的像素数目。 一幅图像在显示器上的显示效果由像素数目和显示器的 设定共同决定。 (1)图像分辨率（Image resolution）指组成一幅图像的 像素密度的度量方法，通常使用单位打印长度上的图像 像素的数目多少，即用每英寸多少点(dot per inch，dpi) 表示。对同样大小的一幅图，如果组成该图的图像像素 数目越多，则说明图像的分辨率越高，看起来就越逼真。 相反，图像显得越粗糙。在同样大小的面积上，图像的 分辨率越高，则组成图像的像素点越多，像素点越小， 图像的清晰度越高。(图象清晰度、图象分解力) 10
矢量图主要用于工程图、白描图、卡通漫画、图例和三
维建模等。 矢量文件中的图形元素称为对象。每个对象都是一个自 成一体的实体，它具有颜色、形状、轮廓、大小和屏幕 位置等属性。在维持它原有清晰度和弯曲度的同时，多 次移动和改变它的属性，而不会影响图例中的其它对象。 例如：一个圆可以表示成圆心在(x1,y1)，半径为r的图形； 一个矩形可以通过指定左上角坐标(x1,y1)和右下角坐标 (x2,y2)的四边形来表示。 基于矢量的绘图同分辨率无关。存盘后文件的大小与图 形中元素的个数和每个元素的复杂程度成正比 19
29
《计算机图形图像处理(PS)》课程标准
《计算机图形图像处理（PS）》课程标准一、课程名称计算机图形图像处理二、适用专业计算机平面设计双精准建设专业三、课程性质与任务（一）课程性质《计算机图形图像处理（PS）》课程是平面设计专业的专业基础核心课程之一，是进行电商设计、平面设计、电商摄影和界面设计等工作的必修课程。
（二）课程任务本课程的主要任务是使学生了解和熟练操作Photoshop图像处理软件。
目的是让学生理解图像色彩原理、图像处理的知识和技术，学会使用各种工具和滤镜。
本课程在《信息技术》后开设，为后续的专业核心课程奠定基础。
四、课程设计（一）设计思路本课程是以中职计算机平面设计双精准建设专业学生就业为导向，融合面向工作过程的项目教学、任务驱动教学、案例教学方法的精神实质，在行业专家的指导下，对计算机平面设计双精准建设专业所涵盖的职业群进行任务和职业能力分析，以各专业方向应共同具有的岗位职业能力为依据，根据学生的认知特点，确定本课程的工作任务内容。
按岗位任务的递进关系和流程关系确定各个任务和模块之间的关系，以项目任务模块为单元来展开课程内容。
以学生在从业上岗过程中遇到的问题为项目任务，并依据项目任务组织教学活动，在图形图像处理过程中培养学生的职业能力，满足学生就业和职业发展需要。
（二）参考学时与学分参考学时：72学分：4五、课程目标（一）专业知识目标1.理解图层的概念和功能作用；2.理解选区、通道、蒙版的概念及应用特点，理解三者之间的关系；3.理解路径的概念、路径工具特点；4.理解滤镜的功能和应用特点；5.熟知图像文件类型、色彩模式的特点及应用；6.熟知图像处理工具、命令的功能和作用；7.熟知图像色彩调整及图像模式的使用。
（二）专业技能目标1.能使用Photoshop图像处理软件；2.能使用Photoshop进行数码照片处理、色彩修饰；3.能使用Photoshop绘制VI标志、图形等图像作品；4.能使用Photoshop制作图形特效、纹理图案等；5.能使用Photoshop完成广告版式、手机和网页界面的设计制作；6.能使用Photoshop制作图文混排的广告招贴、海报等平面设计作品；7.能使用Photoshop制作背景、按钮、标题等网页元素。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
PRQ STM i l l i v o l t sSecondsCopyright © 2002 S. K. MitraExamples of Typical Signals1Frame 3Frame 5Frame VideoAdvantages of DSP Advantages of DSP• Ease of new function development– Easy to develop and implement adaptive filters, programmable filters and complementary filters – Illustrates flexibility of digital techniquesAdvantages of DSP Advantages of DSP• Multiplexing– Same equipment can be shared between several signals, with obvious financial advantages for each functionAdvantages of DSP Advantages of DSP• Total single chip implementation using VLSI technology • No loading effect• Modularity– Uses standard digital circuits for implementation91Copyright © 2002 S. K. Mitra92Copyright © 2002 S. K. Mitra93Copyright © 2002 S. K. MitraLimitations of DSP Limitations of DSP• Lesser ReliabilityLimitations of DSP Limitations of DSP• Limited Frequency Range of Operation– Frequency range technologically limited to values corresponding to maximum computing capacities that can be developed and exploitedDSP Application Examples DSP Application Examples– Digital systems are active devices, and thus use more power and are less reliable – Some compensation is obtained from the facility for automatic supervision and monitoring of digital systems• Additional Complexity in the Processing of Analog Signals– A/D and D/A converters must be introduced adding complexity to overall system• • • • • •96Cellular Phone Discrete Multitone Transmission Digital Camera Digital Sound Synthesis Signal Coding & Compression Signal EnhancementCopyright © 2002 S. K. Mitra94Copyright © 2002 S. K. Mitra95Copyright © 2002 S. K. MitraCellular Phone Block Diagram Cellular Phone Block DiagramReceiver ReceiverCellular Phone Baseband System on a ChipDiscrete Multitone Discrete Multitone Transmission (DMT) Transmission (DMT)Audio Audio Interface InterfaceRF RF Interface InterfaceSynthesizer SynthesizerPower Power Amp AmpDSP Core DSP CoreS/W S/W Op Amps Op Amps Switches Switches ARM RISC ARM RISC Core Core S/W S/W Touch Screen Touch Screen Regulators RegulatorsModulator ModulatorDriver Driver• 100-200 MHz DSP + MCU • ASIC Logic • Dense Memory • Analog98RF SECTIONUser Display User Display Keyboard Keyboard SIM Card SIM CardASIC BackplaneSpeaker SpeakerMic Mic• Core technology in the implementation of the asymmetric digital subscriber line (ADSL) and very-high-rate digital subscriber line (VDSL) • Closely related to: Orthogonal frequencydivision multiplexing (OFDM)SINGLE CHIP DIGITAL BASEBAND97Courtesy : Texas InstrumentsCopyright © 2002 S. K. MitraCourtesy : Texas InstrumentsCopyright © 2002 S. K. Mitra99Copyright © 2002 S. K. MitraADSL ADSL• A local transmission system designed to simultaneously support three services on a single twisted-wire pair:ADSL• Band-allocations for an FDM-based ADSL systemTransmit powerLow bit - rate upstream bandPOTS Guard band bandADSL ADSL• Asymmetry in the frequency band allocation:– to bring movies, television, video catalogs, remote CD-ROMs, corporate LANs, and the Internet into homes and small businesses– Data transmission downstream (toward the subscriber) at bit rates of upto 9 Mb/s – Data transmission upstream (away from the subscriber) at bit rates of upto 1 Mb/s – Plain old telephone service (POTS)High bit - rate down -stream bandFrequency100Copyright © 2002 S. K. Mitra101Copyright © 2002 S. K. Mitra102Copyright © 2002 S. K. MitraVDSL VDSLDiscrete Multitone Discrete Multitone Transmission Transmission• Applications: • Advantages in using DMT for ADSL and VDSL– The ability to maximize the transmitted bit rate – Adaptivity to changing line conditions – Reduced sensitivity to line conditionsOFDM OFDM– Wireless communications - an effective technique to combat multipath fading – Digital audio broadcasting• Optical network emanating from twisted pair provides data rates of 13 to 26 Mb/s downstream and 2 to 3 Mb/s upstream over short distances less than about 1 km • Allows the delivery of digital TV, super-fast Web surfing and file transfer, and virtual offices at home• Uses a fixed number of bits per subchannel while DMT uses loading for bit allocation103Copyright © 2002 S. K. Mitra104Copyright © 2002 S. K. Mitra105Copyright © 2002 S. K. MitraOFDM OFDM• Basic differences with DMT architecture– –Digital Camera Digital Camera• CMOS Imaging SensorDigital Camera Digital Camera• Image Processing Algorithms– Signal constellation encoder does not include a loading algorithm for bit allocation – In the transmitter, an upconverter included after the D/A converter to translate the transmitted frequency – In the receiver, a downconverter included before the A/D converter to undo the frequency translation106 Copyright © 2002 S. K. Mitra 107– –Increasingly being used in digital cameras Single chip integration of sensor and other image processing algorithms needed to generate final image Can be manufactured at low cost Less expensive cameras use single sensor with individual pixels in the sensor covered with either a red, a green, or a blue optical filterCopyright © 2002 S. K. Mitra 108– – – – – –Bad pixel detection and masking Color interpolation Color balancing Contrast enhancement False color detection and masking Image and video compressionCopyright © 2002 S. K. MitraDigital Camera Digital Camera• Bad Pixel Detection and MaskingDigital Camera Digital Camera• Color Interpolation and BalancingDigital Sound Synthesis Digital Sound Synthesis• Four methods for the synthesis of musical sound:– – – – Wavetable Synthesis Spectral Synthesis Nonlinear Synthesis Synthesis by Physical Modeling109Copyright © 2002 S. K. Mitra110Copyright © 2002 S. K. Mitra111Copyright © 2002 S. K. MitraDigital Sound Synthesis Digital Sound Synthesis• Wavetable SynthesisDigital Sound Synthesis Digital Sound Synthesis• Spectral SynthesisDigital Sound Synthesis Digital Sound Synthesis• Nonlinear Synthesis- Frequency modulation method: Timedependent phase terms in the sinusoidal basis functions - An inexpensive method frequently used in synthesizers and in sound cards for PC - Example: Variation modulation index complex algorithm (Pulsar)114 Copyright © 2002 S. K. Mitra- Recorded or synthesized musical events stored in internal memory and played back on demand - Playback tools consists of various techniques for sound variation during reproduction such as pitch shifting, looping, enveloping and filtering - Example: Giga Sampler- Produces sounds from frequency domain models - Signal represented as a superposition of basis functions with time-varying amplitudes - Practical implementation usually consist of a combination of additive synthesis, subtractive synthesis and granular synthesis - Example: Kawaii K500 Demo113112Copyright © 2002 S. K. MitraCopyright © 2002 S. K. MitraDigital Sound Synthesis Digital Sound Synthesis• Physical ModelingSignal Compression Example Signal Compression Example16-bit, sampled at 44.1 kHz rateSignal Coding & Compression Signal Coding & Compression• Original speechAmplitude1 0.5 0 -0.5 -1Data size 330,780 bytes012 Time, sec.3- Models the sound production method - Physical description of the main vibrating structures by partial differential equations - Most methods based on wave equation describing the wave propagation in solids and in air - Examples: (CCRMA, Stanford) • Guitar with nylon strings • Marimba • Tenor saxophone• Concerned with efficient digital representation of audio or visual signal for storage and transmission to provide maximum quality to the listener or viewer• Compressed speech (GSM 6.10)- Sampled at 22.050 kHz, Data size 16,896 bytes• Compressed speech (Lernout & Hauspie CELP 4.8kbit/s)116 Copyright © 2002 S. K. Mitra 117115Copyright © 2002 S. K. MitraSampled at 8 kHz, Data size 2,302 bytesCopyright © 2002 S. K. MitraSignal Compression Example Signal Compression Example• Original music Audio Format: PCM 16.000 kHz, 16 Bit (Data size 66206 bytes) • Compressed music Audio Format: GSM 6.10, 22.05 kHz (Data size 9295 bytes)118Signal Compression Example Signal Compression ExampleSignal Enhancement Signal Enhancement• Purpose: To emphasize specific signal features to provide maximum quality to the listener or viewer • For speech signals, algorithms include removal of background noise or interference • For image or video signals, algorithms include contrast enhancement, sharpening and noise removal120 Copyright © 2002 S. K. MitraOriginal Lena 8 bits per pixel119Compressed Image Average bit rate - 0.5 bits per pixelCopyright © 2002 S. K. MitraCourtesy: Dr. A. SpaniasCopyright © 2002 S. K. MitraSignal Enhancement Example Signal Enhancement Example1 0.5Signal Enhancement Example Signal Enhancement ExampleEKG corrupted with 60 Hz interference EKG after filtering with a notch filterEKG After Noise Removal 150 100 Amplitude 50 0Signal Enhancement Example Signal Enhancement Example• Original image and its contrast enhanced version• Noisy speech signal (10% impulse noise)Amplitude0 -0.5 -10.40.6 0.8 Time, sec.11.2EKG Corrupted With 60 Hz Interference 150 100 Amplitude 50 0 -50 01 0.5 Amplitude• Noise removed speech0 -0.5 -1 05001000 time15002000-50 05001000 time150020001Original122 Copyright © 2002 S. K. Mitra 123EnhancedCopyright © 2002 S. K. Mitra1212 3 Time, sec. Copyright © 2002 S. K. MitraSignal Enhancement Example Signal Enhancement Example• Original image and its contrast enhanced versionSignal Enhancement Example Signal Enhancement Example• Noise corrupted image and its noise-removed version124OriginalEnhancedCopyright © 2002 S. K. Mitra20% pixels corrupted with additive impulse noise125Noise-removed versionCopyright © 2002 S. K. Mitra。