2007年最新120Hz、平板电视数字图像处理核心方案分析-数字图像处理ppt

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数字图像处理ppt课件

数字图像处理ppt课件

基于特征分类的辨认
总结词
通过提取图像中的特征,利用分类器对特征 进行分类,从而辨认图像的类别。
详细描写
基于特征分类的图像辨认方法是一种常用的 图像辨认方法。它通过提取图像中的特征, 如边缘、角点、纹理等,利用分类器如支持 向量机、神经网络等对特征进行分类,从而 辨认图像的类别。这种方法能够有效地提取 图像中的本质特征,并具有较强的鲁棒性,
纹理特征提取
灰度共生矩阵
通过分析图像中像素灰度值的空间依赖关系,形成共生矩阵,并从中提取出统 计特征,如对照度、能量和相关性等。该方法适用于描写图像的粗糙程度和方 向性。
小波变换
将图像分解成不同频率和方向的小波分量,通过分析小波系数的统计特性来提 取纹理特征。该方法能够有效地表示图像的细节信息和全局结构。
但特征提取和分类器的设计是关键。
基于深度学习的辨认
总结词
利用深度学习算法自动提取图像特征, 并进行分类辨认。
VS
详细描写
基于深度学习的图像辨认方法是目前研究 的热点。它利用深度学习算法如卷积神经 网络(CNN)等自动提取图像的特征, 并进行分类辨认。这种方法能够有效地从 原始图像中提取复杂的特征,并具有较高 的辨认准确率。但需要大量的标注数据进 行训练,且计算复杂度较高。
04
CATALOGUE
特征提取
颜色特征提取
颜色直方图
通过统计图像中不同颜色像素的数量 ,形成颜色直方图作为图像的颜色特 征。该方法简单、有效,适用于不同 光照和视角变化的场景。
颜色矩
利用图像颜色的散布信息,通过计算 一阶矩(均值)、二阶矩(方差)和 三阶矩(偏度)来表示颜色特征。该 方法对颜色突变和噪声不敏锐。
图像辨认
基于模板匹配的辨认

第7章图像编码1 数字图像处理与分析基础 国防科技大学

第7章图像编码1    数字图像处理与分析基础 国防科技大学

3、过渡编码技术


充分利用人类视觉特性的“多分辨率编码” 方法,如子带编码、金字塔形编码和基于 小波变换的编码。 这类方法原理上仍属于线性处理,属于 “波形”编码,可归入经典编码方法,但 它们又紧密结合人类视觉系统的特性,因 此可以被看作是“第一代”编码技术向 “第二代”编码技术过渡的桥梁。
数字图像处理与分析基础
数字图像处理与分析基础
4、第三代编码技术

在第三代编码方案中主要提出了基于运 动模型(VR)的编码概念,主要针对 提高电视会议、可视电话等的图像效果。
数字图像处理与分析基础
PCM 预测 编码 编码 算法
固定 固定 离散余弦变换
自适应 自适应 KL变换 斜变换
沃尔什 哈达马 小波变换
Harr变换
变换编 码
7.2 图像压缩的基本原理

1、压缩的根据:图像数据量>>信息量
I(信息量),D(数据量), du(冗余量)
I=D-du,
保留意义完全的信息,支持查询与检索。
冗余(redundancy)信息和不相干(irrelevancy)的信息。
数字图像处理与分析基础
压缩率
用n1表示一幅图像原来的数据量,n2表示压缩后 的数据量, 压缩率 Cr 定义为:
2 6 2 2.8
数字图像处理与分析基础
2、像素间冗余
像素的灰度级和颜色之间具 有相关性,随机场模型 (1)空间冗余:规则物体和规 则背景的表面物理特性具有相 关性。 (2)时间冗余:序列图像
空间冗余
时间冗余
数字图像处理与分析基础
(3)结构冗余:纹理结构 (4)知识冗余:人脸的固定结构。
空间冗余、时间冗余又称统计冗余,将图像信 号作为概率信号时的统计特性。

数字图像处理 武大 PPT课件

数字图像处理  武大  PPT课件

第8页/共81页
第一种输出形式
g(x,y)=grad(x,y)
(4.3-7)
此法的缺点是增强的图像仅显示灰度变化比较徒的边缘轮廓,而灰度变化比
较平缓或均匀的区域则呈黑色。
第二种输出形式
会破坏式原中g来T(灰是x度一, 变y个)化非比负较的平g阈缓r值a的。fd背适((x景x当,,选yy取)),,T其g,r可它 a使d明(x显,的y边) 缘轮T廓得到突出,又不
图像平滑通过积分过程使得图像边缘模糊,图像锐化则通过微分而使图像边 缘突出、清晰。
4.3.1 梯度锐化法
图像锐化法最常用的是梯度法。 对于图像f(x,y),在(x,y)处的梯度定义为
梯度是一个矢量,其大小和方向为
g ra d( x,
y)
f f
' x
' y
f f
( x, y) x
(x, y)
H(u,v)
D(u, v)-D1 D0 D1
D0 D(u, v) D1
(4.4 4)
和振它铃的效性 应能。介于理0想低通滤波器和D指数(u滤, v波)器之D间1,滤波的图像有一定的模糊
第18页/共81页
4.4.2 频率域锐化
图像的边缘、细节主要位于高频部分,而图像的模糊是由于高频成分比较 弱产生的。频率域锐化就是为了消除模糊,突出边缘。因此采用高通滤波器让 高频成分通过,使低频成分削弱,再经逆傅立叶变换得到边缘锐化的图像。常 用的高通滤波器有:
第24页/共81页
3.频率域伪彩色增强 频率域伪彩色增强的方法是:
把黑白图像经傅立叶变换到频率域,在频率域内用三个不同传递特性的滤波器 分离成三个独立分量;
然后对它们进行逆傅立叶变换,便得到三幅代表不同频率分量的单色图像,接 着对这三幅图像作进一步的处理(如直方图均衡化)

数字图像处理名词解释

数字图像处理名词解释

•名词解释(每小题5分,本题共20分)数字图像数字图像是指由被称作像素的小块区域组成的二维矩阵。

将物理图像行列划分后,每个小块区域称为像素(PiXeI)O 数字图像处理指用数字计算机及其它有关数字技术,对图像施加某种运算和处理,从而达到某种预想目的的技术.8-连通的定义-对于具有值V的像素P和q ,如果q在集合N&p)中,则称这两个像素是8-连通的。

灰度直方图是指反映•幅图像各灰度级像元出现的频率。

灰度自方图是灰度级的函数,描述的是图像中该灰度级的像素个数。

即:横坐标农示灰度级,纵坐标衣示图像中该灰度级出现的个数。

性质:直方图是•幅图像中各像素灰度值出现次数(或频数)的统计结果,它只反映该图像中不同灰度值出现的次数(或频数),而未反映某•灰度值像素所在位置。

也就是说,它只包含了该图像中某•灰度值的像素出现的概率,而丢失了其所在位置的信息。

用途:用于判断图像量化是否恰当直方图给出了•个简单可见的指示,用来判断•幅图象是否合理的利用了全部被允许的灰度级范圉。

•般•幅图应该利用全部或几乎全部可能的灰度级,否则等于增加了量化间隔。

丢失的信息将不能恢复。

数字图像通常有两种表示形式:位图,矢量图位图和矢量图的比较:1、点位图由像素构成,矢量图由对象构成点位图的基本构图单位是像素,像素包含了色彩信息。

包含不同色彩信息的像素的矩阵组合构成了千变万化的图像。

矢量图形指由代数方程定义的线条或曲线构成的图形。

如:农示-个圆形,矢量图像保存了• 个画圆的命令、圆心的坐标、半径的长度等等。

欲显示该圆,矢量绘图软件则根据圆的坐标、半径等信息,经过方程式计算,将圆“画”在屏幕上。

矢量图像由许多矢量图形元素构成, 这些图形元素称为“对象”。

2、点位图面向像素绘画,矢量图面向对象“构画”两种图像的构成方式不同,其绘画力式也存在差别。

点位图是通过改变像素的色彩实现绘画和画面的修改。

点位图软件捉供了模拟手绘习惯的工具实现绘画。

数字图象处理任明武

数字图象处理任明武
按图像显时的颜色可分为彩色图像,灰度图像和黑白图像。 它们所表述的信息量逐渐减小。我们习惯上说的黑白电视或黑白照 片,实质上是灰度图像。从彩色图像转化为灰度图像的过程称为灰 度化,从灰度图像转化为黑白图像的过程称为二值化,从灰度图像 转化为彩色图像的过程称为伪彩化。
按图像中每个象素存储时所用的比特数可称为 x比特图像。 比如习惯上称的真彩色图像的每个象素包含(red,green,blue)3个分量, 每个分量均用8个比特,因此又可称作24比特图像。二值图像常称作 1比特图像。(这是跟存储相关的,比如压缩,1bpp,24bpp等)
1.2.2 硬件组成 (图象获取设备)
基于计算机的图像处理系统的硬件一般包括图像输入设备、图像 输出设备(打印机)、计算机和显示器。我们主要讲图像数设备。
2002, Ver1.0
任明武,南京理工大学计算机系
9
图象获取也就是图象的数字化过程,即将图象采集到计算机中的 过程,主要涉及成像及模数转换(A/D Converter)技术,曾经是很昂 贵的,一直是挡在普通用户面前的难以逾越的主要障碍之一,随着计 算机与微电子特别是固体成像设备(电荷耦合设备CCD(ChargeCoupled Devices) )的快速发展,使得图象获取设备的成本显著降低,因而越 来越普及,不久的将来将成为高档微机的内置设备。
温度稳定器 热电
使用铁红坐标系显示温度的伪彩色图象
温度分辨率 在30度时<0.1度
空间分辨率 1.0rmad
启动时间 <=7s
工作环境温度 -20度~60度
存储温度 -40--70度
图象显示 白热/黑热
帧频 50帧/s
电源 5--10VDC
重量 1.2kg
一种数码相机

数字图像处理系统毕业设计论文

数字图像处理系统毕业设计论文

毕业设计说明书基于ARM的嵌入式数字图像处理系统设计学生姓名:张占龙学号: 0905034314学院:信息与通信工程学院专业:测控技术与仪器指导教师:张志杰2013年 6月摘要简述了数字图像处理的应用以及一些基本原理。

使用S3C2440处理器芯片,linux内核来构建一个简易的嵌入式图像处理系统。

该系统使用u-boot作为启动引导程序来引导linux内核以及加载跟文件系统,其中linux内核与跟文件系统均采用菜单配置方式来进行相应配置。

应用界面使用QT制作,系统主要实现了一些简单的图像处理功能,比如灰度话、增强、边缘检测等。

整个程序是基于C++编写的,因此有些图像变换的算法可能并不是最优化的,但基本可以满足要求。

在此基础上还会对系统进行不断地完善。

关键词:linnux 嵌入式图像处理边缘检测AbstractThis paper expounds the application of digital image processing and some basic principles. The use of S3C2440 processor chip, the Linux kernel to construct a simple embedded image processing system. The system uses u-boot as the bootloader to boot the Linux kernel and loaded with file system, Linux kernel and file system are used to menu configuration to make corresponding configuration. The application interface is made using QT, system is mainly to achieve some simple image processing functions, such as gray, enhancement, edge detection. The whole procedure is prepared based on the C++, so some image transform algorithm may not be optimal, but it can meet the basic requirements. On this basis, but also on the system constantly improve.Keywords:linux embedded system image processing edge detection目录第一章绪论 (1)1.1 数字图像处理概述 (1)1.2 数字图像处理现状分析 (5)1.3 本文章节简介 (8)第二章图像处理理论 (8)2.1 图像信息的基本知识 (8)2.1.1 视觉研究与图像处理的关系 (8)2.1.2 图像数字化 (10)2.1.3 图像的噪声分析 (10)2.1.4 图像质量评价 (11)2.1.5 彩色图像基本知识 (11)2.2 图像变换 (13)2.2.1 离散傅里叶变换 (13)2.2.2 离散沃尔什-哈达玛变换(DWT-DHT) (20)2.2.3 离散余弦变换(DCT) (21)2.2.4 离散图像变换的一般表达式 (23)2.3 图像压缩编码 (24)2.3.1 图像编码的基本概念 (24)2.4 图像增强和复原 (24)2.4.1 灰度变换 (24)2.4.2 图像的同态增晰 (26)2.4.3 图像的锐化 (27)2.5 图像分割 (27)2.5.1 简单边缘检测算子 (27)2.6 图像描述和图像识别 (28)第三章需求分析 (28)3.1 系统需求分析 (28)3.2 可行性分析 (28)3.3 系统功能分析 (29)第四章概要设计 (29)4.1 图像采集 (30)4.2 图像存储 (31)4.3 图像处理(image processing) (31)4.4 图像显示 (32)4.5 网络通讯 (32)第五章详细设计 (32)5.1 Linux嵌入式系统的构建 (33)5.1.1 启动引导程序的移植 (33)5.1.2 Linux内核移植 (33)5.1.3 根文件系统的移植 (34)5.2 图像处理功能的实现 (34)5.2.1 彩色图像的灰度化 (34)5.2.2 灰度图的直方图均衡化增强 (35)5.2.3 图像二值化 (35)5.2.4 边缘检测 (36)第六章调试与维护 (36)附录 A (37)参考文献 (43)致谢 (44)第一章绪论1.1 数字图像处理概述数字图像处理(Digital Image Processing)又称为计算机图像处理,它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。

数字图像处理毕业设计

数字图像处理毕业设计

安徽建筑大学毕业设计(论文)毕业设计 (论文)专业电子信息工程班级学生姓名学号课题数字图像处理方法研究与实现——基于VC++的图像增强实现指导教师摘要图像在传送和转换时会造成图像的某些降质,所以有必要对降质的图像进行改善处理。

其中的一种方法是不考虑图像质量降低的原因,只将图像中感兴趣的特征有选择的突出,从而衰减次要信息。

这种方法能够提高图像的可读性,改善后的图像不一定逼近原始图像,但能够突出目标的轮廓、衰减各种噪声、将黑白图像转换成色彩图形等。

这类方法通常称为图像增强技术。

图像增强技术通常有两种方法:空间域法和频率域法。

空间域法主要是在空间域中对图像像素灰度值直接进行运算处理。

本文围绕空间域法,对数字图像的增强处理进行了研究,着重介绍其中的直方图、直方图均衡化及图像平滑处理中的邻域平均和中值滤波。

并利用VC++实现上述方法对图像的处理。

关键词:图像增强;直方图;图像平滑;邻域平均;中值滤波AbstractThe image in the transmission and conversion cases will cause some blurred image, so,it is necessary for the image to have an improved treatment. One way is to not consider the reasons for degradation of image quality, the characteristics of the image selected outstanding, thereby attenuating less important information. This method can improve the readability of the image, the image after improvement is not necessarily approximate to the original image, such as highlighting the outline of the target, the attenuation of noise, the black and white images into color graphics. This kind of method is usually called the image enhancement technology.Image enhancement technology usually has two kinds of methods: spatial domain and frequency domain method. The spatial domain method is direct computation of pixel gray values in the spatial domain. This paper focuses on the spatial domain method, enhancement of digital image processing are studied, emphatically introduces the histogram equalization and histogram of image smoothing, neighborhood averaging and median filtering. And VC++ is used to realize the method for image processing.Keywords:Image Enhancement; Histogram; Image smooth; Neighborhood averaging; Median filtering目录摘要 (II)Abstract (III)1 绪论 (1)1.1课题背景 (1)1.2 图像增强的研究及发展现状 (2)1.3 论文组织结构 (3)2 图像增强的基本理论 (4)2.1 数字图像的基本理论 (4)2.1.1数字图像的表示 (4)2.1.2图像的灰度 (4)2.1.3灰度直方图 (4)2.2 数字图像增强概述 (4)2.3 图像增强概述 (6)2.3.1图像增强的定义 (6)2.3.2常用的图像增强方法 (6)2.4 图像增强流程图 (8)2.5本章小结 (8)3 图像增强方法与原理 (9)3.1 直方图变换 (9)3.1.1直方图修正基础 (9)3.1.2直方图均衡化 (10)3.2 图像平滑 (11)3.2.1图像平滑 (11)3.2.2邻域平均 (11)3.2.3中值滤波 (12)3.4本章小结 (12)4 VC++6.0以及图像增强的实现 (13)4.1 VC++6.0简介 (13)4.1.1 VC++6.0 简介 (13)4.1.2开发环境 (13)4.1.3 图片应用程序的创建 (14)4.2图像增强实现方法 (14)4.2.1灰度修正的实现 (14)4.2.2邻域平均的实现 (18)4.2.3中值滤波的实现 (19)4.3本章小结 (21)5总结与展望 (22)5.1总结 (22)5.2展望 (22)参考文献 (23)致谢 (24)附录 (25)部分程序代码 (25)1.读入图片 (25)2.绘制直方图 (25)3.灰度直方图 (26)4.直方图均衡化 (27)安徽建筑大学毕业设计(论文)数字图像处理方法研究与实现——基于VC++的图像增强实现电子与信息工程学院电子信息工程 10电子1班胡水清 10205010107指导老师宋杨1 绪论数字图像处理是用计算机对图像信息进行处理的一门技术,使利用计算机对图像进行各种处理的技术和方法。

数字图像处理(清华大学出版社)

数字图像处理(清华大学出版社)

& 采样:将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样。

** 图像的每个像素只能是黑或白,没有中间的过渡,故又称为二值图像。

二值图像的像素值为0或1& 数字化方式可分为均匀采样、量化和非均匀采样、量化所谓“均匀”,指的是采样、量化为等间隔方式。

图像数字化一般采用均匀采样和均匀量化方式& 灰度直方图反映的是一幅图像中各灰度级像素出现的频率。

以灰度级为横坐标,纵坐标为灰度级的频率,绘制频率同灰度级的关系图就是灰度直方图。

它是图像的一个重要特征,反映了图像灰度分布的情况。

下图是一幅图像的灰度直方图。

频率的计算式为···直方图的性质:①灰度直方图只能反映图像的灰度分布情况,而不能反映图像像素的位置,即丢失了像素的位置信息②一幅图像对应唯一的灰度直方图,反之不成立。

不同的图像可对应相同的直方图。

③一幅图像分成多个区域,多个区域的直方图之和即为原图像的直方图。

**均值滤波器:在图像上,对待处理的像素给定一个模板,该模板包括了其周围的邻近像素。

将模板中的全体像素的均值来替代原来的像素值的方法。

** 中值滤波器:⏹对于椒盐噪声,中值滤波效果比均值滤波效果好。

⏹对于高斯噪声,均值滤波效果比均值滤波效果好。

⏹对比度:通俗地讲,就是亮暗的对比程度。

对比度通常表现了图像画质的清晰程度** 直方图均衡化方法的基本思想是,对在图像中像素个数多的灰度级进行展宽,而对像素个数少的灰度级进行缩减。

从而达到清晰图像的目的。

⏹图像锐化的目的是加强图像中景物的细节边缘和轮廓。

锐化的作用是使灰度反差增强。

单方向的一阶锐化是指对某个特定方向上的边缘信息进行增强⏹因为数字图像信号是二维的数字信号,所以必须采用二维傅立叶变换才能够实现对图像的频域变换。

⏹往往许多问题在频域中讨论时,有其非常方便分析的一面⏹首先,提出的变换必须是有好处的,换句话说,可以解决时域中解决不了的问题。

因为数字图像信号是二维的数字信号,所以必须采用二维傅立叶变换才能够实现对图像的频域变换。

数字图像处理的应用

数字图像处理的应用

数字图像处理的应用引言数字图像处理是一种通过对数字图像进行一系列操作和处理来改变图像的外观或提取有用信息的技术。

随着计算机技术的进步,数字图像处理在很多领域中得到了广泛的应用。

医学图像处理医学图像处理是数字图像处理的一个重要应用领域。

通过对医学图像的处理和分析,可以帮助医生进行疾病的诊断和治疗。

例如,通过对CT扫描图像进行分割和重建,可以获取人体内部组织的三维结构信息。

另外,医学图像处理还可以应用于肿瘤检测、病变识别、器官配准等方面。

印刷图像处理数字图像处理在印刷行业中也有着重要的应用。

通过对印刷图像的处理,可以提高图像的质量和清晰度,使得印刷品更加美观。

例如,可以通过去除图像中的噪声、调整图像的亮度和对比度来改善图像的质量。

此外,数字图像处理还可以用于自动化印刷检测和识别技术。

安全监控图像处理数字图像处理在安全监控领域中也起着重要的作用。

通过对监控图像的处理和分析,可以实现对安全隐患的监测和预警。

例如,可以通过人脸识别技术对监控图像中的人物进行识别和跟踪。

此外,还可以通过图像处理技术对图像中的异常行为进行检测和分析。

遥感图像处理遥感图像处理是数字图像处理的一个重要领域。

通过对遥感图像的处理,可以获取地表覆盖的信息,并进行环境监测和资源调查。

例如,可以通过遥感图像进行土地利用和地形分析,以及植被分类和水体检测等。

艺术图像处理数字图像处理在艺术领域中也有着广泛的应用。

通过对艺术图像的处理,可以创造出各种视觉效果和艺术效果。

例如,可以通过滤镜和特效对图像进行处理,使得图像具有独特的艺术风格和表达方式。

此外,数字图像处理还可以应用于虚拟现实、增强现实等艺术形式。

结论数字图像处理在医学、印刷、安全监控、遥感和艺术等领域中都有着广泛的应用。

随着技术的不断发展,数字图像处理将在更多领域中发挥重要作用,并为我们的生活带来更多便利和创新。

因此,深入理解和研究数字图像处理技术对于我们来说非常重要。

LCOS高清晰度背投电视中的图像处理系统

LCOS高清晰度背投电视中的图像处理系统

LCOS高清晰度背投电视中的图像处理系统巢洪斌江西鸿源数显科技有限公司二零零五年四月关键词:背投电视高清晰度数字电视数字显示图像处理LCOS 像素寻址V-T曲线摘要:本文介绍了LCOS显示技术的基本原理以及LCOS背投式高清晰度数字电视中信号处理系统的整体结构,并着重介绍了图像信号从输入、数字化、彩色解码、图像变换和合成处理直至LCOS显示输出的全过程。

一、前言LCOS技术是当前数字显示技术大潮中令人瞩目的新技术,它具有功耗低、分辨率高、成本低、重量轻等诸多优点。

特别应指出的是,该显示技术未被一个或多个跨国公司所垄断,为我国具有自主知识产权的大屏幕高清晰数字电视的发展提供了一个重要契机。

由于LCOS 显示技术本身的特点,它特别适用于高分辨率、大屏幕显示应用领域,是未来高清晰度数字电视系统中理想的显示技术,因而具有广阔的发展前景。

为了适应高清晰度电视信号这一潮流,在这里介绍的图像处理系统完全支持由ITU-R BT.709定义的高清晰度分量视频信号输入。

DVI-D数字图像输入接口不仅可以作为计算机图像输入接口,它已成为高清晰度数字视频信号输入接口的一个事实标准,采用数字图像的回扫时间片传送数字音频和其它非视听信息的协议也已完成。

应着重指出的是,该图像处理系统采用数字技术来支持传统的模拟电视信号,极大地提高了传统电视信号的显示输出质量。

本文以视频和计算机图像信号的转换过程为线索,详细介绍了LCOS高清晰度背投电视图像处理和显示系统的实现方案。

二、电子系统的整体结构LCOS背投电视是一台采用数字显示技术的电视机,一方面在显示方式和功能上与传统的CRT电视有本质的不同;另一方面,作为电视广播信号的接收机,必须从消费者的实际需要和目前电视广播依然是以传统的模拟信号为主这一客观事实出发,完全支持目前的电视信号制式。

因此,LCOS背投电视首先将接收到的模拟电视信号数字化,再采用先进的数字处理手段对数字视频信号进行处理,最后将数字图像信号发送给LCOS显示驱动电路,以驱动LCOS显示单元,显示出高质量的图像。

频率域图像处理

频率域图像处理
利用神经网络算法,根据提取的 频谱特征进行分类,实现图像识 别。
基于频谱的图像识别算法
基于频谱的特征匹配算法
基于频谱的聚类算法
通过将待识别图像的频谱与已知频谱 库进行匹配,实现图像识别。
通过将待识别图像的频谱特征进行聚 类分析,实现图像识别。
基于频谱的分类算法
通过将待识别图像的频谱特征输入到 分类器中进行分类,实现图像识别。
在频率域中,图像的频 率特征可以被提取和操 作,从而实现图像增强 、噪声去除、特征提取 等任务。
傅立叶变换通过将图像 表示为一系列不同频率 的正弦和余弦函数的和 ,将图像的时域信息转 换为频域信息。
在频域中,可以使用各 种滤波器对图像进行滤 波处理,以实现图像的 平滑、锐化、边缘检测 等效果。
频谱分析
04
频率域图像压缩
离散余弦变换(DCT)
总结词
离散余弦变换是一种将图像从空间域转换到频率域的算法,广泛应用于图像压缩 领域。
详细描述
通过将图像的像素值进行余弦函数变换,将图像数据从空间域转换到频率域。在 频率域中,图像的能量主要集中在少数几个变换系数上,这些系数代表了图像的 主要特征。通过去除低频系数并量化高频系数,可以实现图像的压缩。
滤波器设计
滤波器是频率域图像处理中的重要工 具,它可以用于提取或抑制图像中的 特定频率分量。
滤波器的设计可以通过傅立叶变换和 频谱分析等方法来实现,常用的滤波 器包括低通滤波器、高通滤波器、带 通滤波器和陷波滤波器等。
滤波器设计是频率域图像处理中的一 个关键步骤,需要根据具体的应用需 求和图像特征来设计合适的滤波器。
小波变换
总结词
小波变换是一种时间和频率的局部化分析方法,用于图像压缩领域。
详细描述

数字图像处理分析IPAPPT课件

数字图像处理分析IPAPPT课件
• 分解级数的多少取第决33页于/共要55页被分析的数据和用户的需
小波包分解树
小波分解树表示只对信号的低频分量进行 连续分解。如果不仅对信号的低频分量连续 进行分解,而且对高频分量也进行连续分解, 这样不仅可得到许多分辨率较低的低频分量, 而且也可得到许多分辨率较低的高频分量。 这样分解得到的树叫做小波包分解树(二叉 树)。
Raຫໍສະໝຸດ a -缩放因子 ґ -时间平移 注意:在CWT中,scale和position是连续变化的
第21页/共55页
CWT的变换过程
1. 把小波ψ(t)和原始信号f(t)的开始部分进行比 较
2. 计算系数c 。该系数表示该部分信号与小波的 近似程度。系数 c 的值越高表示信号与小波越 相似,因此系数c 可以反映这种波形的相关程 度
x0 y0
1
MN
M 1 N 1 x0 y0
f
( x,
y)
l j
,m,n
(
x,
y)
l {1, 2, 3}
f (x, y)
1 MN m
W ( j0 , m, n) j0 ,m,n ( x, y)
n
1
3
MN l 1 j j0 m
Wl
(
j,
m,
n)
l j ,m,n
( x,
y)
n
j0是任意开始尺度,通常取j0 0,且选择
第17页/共55页
部分小波波形
第18页/共55页
小波基函数
将小波母函数(t)进行伸缩和平移,
令伸缩因子(称尺度因子)为a,平移因子为,则:
a(, t
)
a
1
2
(
t
a
),

图像超分辨率重建算法的综述

图像超分辨率重建算法的综述

图像超分辨率重建算法的综述图像超分辨率重建算法是一类比较新的技术,它能够将低分辨率图像转化为高分辨率图像,使得图像的细节展现更为清晰,分辨率更高。

超分辨率重建算法在计算机视觉、图像处理等领域有着广泛的应用。

本文将对超分辨率重建算法进行综述,包括算法的原理、应用场景、评估指标、常见算法等等。

一、算法原理超分辨率重建算法的原理是基于对于低分辨率图像的补偿和对于高分辨率图像的估计。

补偿可以通过从高分辨率图像产生若干个低分辨率图像,然后根据这些低分辨率图像来推测高分辨率图像的方式得到。

而对于高分辨率图像的估计则是基于图像本身具有的一些高维度特征信息,比如纹理、边缘等等来实现的。

其中,最近邻插值、双三次插值、双线性插值等算法都属于传统的插值算法,而基于学习的超分辨率算法则结合了图像处理和机器学习等技术,是超分辨率技术目前的主流算法。

二、应用场景超分辨率重建算法在实际应用中有很广泛的应用场景,例如在摄影、医学图像处理、视频编码、远程监控等领域都有着重要的作用。

1.摄影在拍摄过程中,由于拍摄距离或者相机带宽等原因导致图像分辨率不高,这时候使用超分辨率重建就可以将原本的低分辨率图像转化为高分辨率图像,让细节展现更为鲜明。

2.医学图像处理在医学图像的处理中,超分辨率重建技术可以用于放大小尺寸图像,以此更好地展示出不同组织之间的界面。

3.视频编码超分辨率重建技术可以用于视频编码中对低分辨率帧进行重建,减少编码的带宽需求和传输时间,同时提高画面质量。

4.远程监控在远程监控领域,超分辨率重建技术也有着广泛的应用。

例如,可以对长时间进行的视频进行重建提高图像质量,或者对远程拍摄的对象放大细节等等。

三、评估指标超分辨率重建算法的评估指标通常包括PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)和SSIM(Structural Similarity Index Measure)等。

PSNR是图像重建算法中常用的评估指标,它可以衡量图像的峰值信噪比,一般越高代表重建的质量越好,但是PSNR并不能完全反映图像的质量,还需要结合SSIM等指标一起评估。

2007年最新120Hz、平板电视数字图像处理核心方案分析

2007年最新120Hz、平板电视数字图像处理核心方案分析

2007年最新120Hz、平板电视数字图像处理核心方案分析赵兴涛
【期刊名称】《卫星电视与宽带多媒体》
【年(卷),期】2008(000)005
【摘要】2007年,无论对液晶阵营还是等离子阵营、国产品牌还是合资品牌以及平板电视数字核心提供商,都是非常不平凡的一年。

等离子阵营依托全高清技术的突破重新展开与液晶阵营的对决,一向擅长价格战的国产品牌在国庆黄金周销售大战中全面败于合资品牌,对这些平板电视的"台前"大战消费者可能有亲身感受,然而深藏幕后、不为常
【总页数】5页(P45-49)
【作者】赵兴涛
【作者单位】
【正文语种】中文
【中图分类】TN949.1
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2007年最新120Hz、平板电视数字图像处理核心方案分析|数字图像处理ppt20__年,无论对液晶阵营还是等离子阵营、国产品牌还是合资品牌以及平板电视数字核心提供商,都是非常不平凡的一年。

等离子阵营依托全高清技术的突破重新展开与液晶阵营的对决,一向擅长价格战的国产品牌在国庆黄金周销售大战中全面败于合资品牌,对这些平板电视的“台前”大战消费者可能有亲身感受,然而深藏幕后、不为常人所知的数字芯片厂商争夺平板电视数字图像处理核心平台的大战更是硝烟弥漫,在平板电视数字图像处理核心市场竞争中,如果说20__年仍是Trident、Genesis和Pixelworks三强称雄的话,20__年市场格局的变化则似乎有些出人意料。

那么20__年平板电视数字图像处理核心的市场竞争呈现怎样的态势呢主流的数字图像处理核心方案又是谁领风骚呢20__年平板电视数字图像处理核心的市场发展现状从20__到20__年,Trident、Genesis、Pixelworks和一直在此消彼长的市场竞争格局中演绎着“三国”鼎立的局面,20__年Trident的SVPCX32、Pixeiworks的PW328以及Genesis的FLl8532数字图像处理核心方案主导着国内及合资品牌平板电视的“核芯”市场,其中Trident的SVPCX32方案市场运作最为成功,在市场占有率上拔得头筹,其低成本的特点为20__开始的国产与合资品牌的价格大战提供了动力之源;Genesis的FLI8532方案推出相对迟缓,市场占有不及Trident而位居第二;可以看出,无论Trident的SVP CX32还是Genesis的FLl8532方案,其共同的特点就是以定位于中低端而取胜。

Pixelworks的PW328虽然定位于高端,性能较为出色,但由于相对Trident、Genesis来说推出最晚,成本贵,而且后期开发和方案设计复杂,调试难度大,导致曲高和寡,市场运作效果欠佳,因此并没有给Pixelworks公司带来良好的回报,反而由此带来的Pixelworks每况愈下的竞争力和日渐萎缩的市场份额,加上Pixelworks在技术上依然坚持在50/60Hz的高清分量信号处理领域的开发路线,20__年没有推出任何120Hz数字图像处理芯片,错过了120Hz技术所带来的巨大商机,因此,在20__年到来的120Hz技术浪潮中,完全失去优势,不得不彻底放弃其在平板电视主控芯片技术的开发业务,全面转向自己更具优势的前投影市场。

相反,由于Trident能更好地把握市场先机,加上其灵活多变的市场策略和领先的单片一体化集成技术,20__年一改传统的注重中低端产品的策略,转向高端的120Hz技术产品上的开发,并进一步巩固了其在市场占有上的绝对优势地位。

其推出的SVP WX 68数字图像处理芯片以其优秀的120Hz倍频下的运动预估与运动补偿(MEMC)算法的插帧技术――“120Hz+MEMC”为国内外液晶电视厂商广泛采用。

MEMC插帧的基本原理是:依据前后帧图像的相关性以及画面场景内容,选取关联点进行动态点对点像素预估(运动预估只在亮度通道内进行),进而合成一幅亮度、对比度和连续性更为精确的智能画面并进行插帧还原。

另外,Trident在推出高端的SVP WX 68之前,还推出了集成HDMI 解码、支持60Hz全高清显示的SVP PX66芯片。

应用于中低端的全高清平板电视,可以说20__年Trident在展现其不为人所知的高端产品优势时,依然兼顾了中、低端产品的布局,如同荤素搭配的一桌美味菜肴,其丰富的产品系列又一次成了市场制胜的法宝。

Genesis在120Hz图像处理核心的开发上,并没有进一步延续其DCDi逐行处理技术上的强势,20__年推出的FLI30336芯片虽然具有了同时支持120Hz倍频条件下的1366×768分辨率显示和60Hz刷新频率下全高清分辨率显示的能力,但由于120Hz倍频条件下的插帧技术为简单的插黑帧方式,虽然消除运动拖尾的效果较好,但是在保持运动图像的连续性和消除运动图像模糊上不具优势,因此无论在技术上还是市场推广上都无法与Trident的SVP WX 68芯片相比,但其在高端的60Hz全高清分辨率的液晶电视上应用更为广泛:另外,Genesis的FL8548H芯片作为一款高性价比的支持双通道逐行处理、定标缩放和具有60Hz全高清分辨率显示输出的新产品,在中端的全高清平板电视产品应用上展现了一定的竞争优势,所以Genesis在20__年的总体表现不及20__年,也在与Trident的竞争中退步明显,整体上处于更加被动的局面。

更令Genesis忧虑的是,20__年,在120Hz技术领域杀出了一批黑马――Micronas,作为优秀的模拟视频解码器供应商的德国Micronas,其视频解码器曾经为国内外早期的CRT和平板电视产品所采用,如今Micronas又掌握了120Hz倍频条件下MEMC插帧算法,而且在实现全高清120Hz MEMC插帧方面技术领先,20__年8月推出的VCT-Pro图像处理器和高精度帧频转换器FRC 94xyM构成了最新的trudFHD 120方案,该方案可以在全高清液晶电视上实现“1080P+120Hz+MEMC”功能。

但不足之处是该方案的仍需要两片IC才能实现,与目前倡导的全信号通道的单片一体化图像处理技术相比不仅外围设计复杂,而且成本较高,不具有市场优势,因此仅被少数国外厂商所采用,并没有在国产平板电视得到良好推广,市场化进程并不乐观,但前景依然令人期待,Micronas能否借此来替代Pixelworks跃升为平板电视数字核心供应商的三强之一,我们将拭目以待。

20__年平板电视主要数字图像处理核心方案的技术特点与应用现状20__年,目前国内的长虹、海尔、海信、康佳、创维以及厦华的高端120Hz产品已经全部采用Trident的SVP WX68数字图像处理器,主要包括了针对电影格式播放时的MEMC功能、逐行处理时的MEMC功能和120Hz倍频下MEMC功能等几个不同类型的应用方案。

索尼的BRAVIA X300A、飞利浦新一代高端严品也将使用Trident的这一高端芯片。

如果我们在国产液晶电视的产品技术说明中有“MEMC”功能方面的介绍。

那么可基本判定为该机型采用了Trident的SVP WX 68方案;另外,Trident的中低端方案SVP PX 66在20__年上半年广泛应用于国内平板电视的中低端机型上,例如,康佳20__年上半年上市的BT26系列均采用Trident的SVP PX66芯片方案。

而采用Genesis芯片方案的全高清、120Hz液晶电视一般从产品技术说明上难以辨认,但由于Genesis的FLI30336芯片只能在1366×768分辨率显示条件下实现120Hz 倍频插黑帧技术,因此当我们了解到东芝液晶电视WL68C系列的“极光瞬影”技术所介绍的PAL100Hz(NTSC120Hz)倍频下的插黑帧方式时,就会自然联想到它是不是采用了FLI30336芯片,而实际的情况也确实如此;另外国产的TCL炫律H61的120HZ液晶电视也同样采用了FLI30336芯片;但夏普的GX3系列全高清液晶电视虽然也采用了FLI30336芯片,但并没有120Hz倍频功能,原因是夏普的GX3系列利用了FLI30336芯片同时支持60Hz帧频下的全高清分辨率显示的功能。

东芝20__年推出的C3000C系列全高清液晶电视,也采用了Genesis的芯片方案,那么是否同样采用了Genesis的FLI30336芯片呢答案是否定的,而是采用了Genesis的一款更为经济的、性价比较高的Genesis的Cortez-Plus方案的核心FLI8548H,如图4所示为东芝C3000C系列所采用的Genesis数字图像处理电路板,如图5所示为东芝中国网站上的“Meta Brain Pro”超强数字新头脑和新电路板技术宣传图片。

如果您细心对比的话,两者结构完全相同,这也从另一方面印证了其采用的Genesis的FLI8548H芯片方案的可信度。

另外,我们从东芝对C3000C系列的多项领先技术介绍中分析,可以进一步得到证实FLI8548H的“DCDI、亮色边缘增强、动态色彩管理ACM-II、自适应对比度和颜色增强技术(ACE)和自适应3D降噪技术”分别对应于C3000C系列技术中的“数字斜方向修正系统、自然边缘优化系统、3D色彩管理系统、亮度/对比度动态优化系统和全数字跟踪降噪系统”。

Trident的SVP WX 68针对高端市场,集成了包括对CVBS、Ypbpr、VGA、HDMI在内的所有模拟和数字输入信号的接收处理模块。

最大特点是具有Trident自然动态控制器(TNMC),也就是我们所说的MEMC,通过运动预测和运动补偿而消除电影和视频抖动的技术,是购买飞利浦运动补偿内核来实现的。

具有10bit视频前端AD转换,口第7代10bit 3D色彩解码器、视频格式转换、定标器和画质增强处理器,高达12bit的显示控制输出完全支持10bit全高清显示屏。

WX68支持双路LVDS输出,对最高576P格式的标清输入信号可实现120Hz帧频下的WXGA(1366×768)面板的显示,对所有标清和高清各式信号可实现60Hz帧频下的全高清显示。

Genesis的Cortez Plus方案的FLI8548H是Cortez的升级版,支持全高清显示,前端为10bit A/D采样和处理,内部中端图像处理仍是8bit,其内置HDMI解码功能不支持最新的HDMI1.3。

如图7所示其为功能框图。

FLI8548H内置可以对RGB信号实现135 MHz采样和对色差信号实现150MHz采样的ADC前端处理,ADC前端可提供16通道模拟信号输入(4路CVBS、3路S-Video、2路RGB/YPbPr),支持HDMI/HDCP接收处理,支持双路24bitYUV数字信号输入;集成3D视频解码器和双通道的运动自适应逐行处理(第二代DCDi方向性关联的逐行扫描)、定标缩放,在后端的LVDS驱动输出实现了双路10bitLVDS传输,从而直接配合10bit驱动的面板,实现层次更为细腻、色彩更为丰富的图像显示;可实现视频画中画等多画面操作和显示功能;支持60Hz1920×1080与WUXGA的分辨率输出:画质增强技术包括TrueLifeTM视频增强、亮色边缘增强、动态色彩管理ACM-II、自适应对比度和颜色增强技术(ACE)和自适应3D降噪和MPEG降噪技术。

具有4集成的PWM 输出可用于液晶的背光控制。

另外软件解码V-CHIP/CCD/TELETEXT让图文显示更丰富;具有OSD功能,支持16位真彩位图;内置16bitMCU。

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