摘要随着计算机视觉和图像分析的发展,数字图像已经越来越广泛的受到各界的关注。图像处理目前已经广泛的应用于国防、工业、医疗和日常生活等领域。图像处理总的来说可以分为三方面的内容:图像的压缩编码、计算机视觉和图像分析。对于图像的压缩编码,国际标准化组织⒉剂诵乱淮耐枷裱顾醣曜,用来代替压缩标准。虽然在算法的复杂度上要高于传统的编码方法,但是它的高压缩比和感兴趣区域嗦氲忍氐闶荍薹ㄏ啾鹊摹计算机视觉是通过各种成像系统获得外界信息,并利用计算机模拟人脑对信息进行处理计算机的发展和酒某鱿郑M枷翊硖峁┝饲坑辛Φ墓ぞ摺S绕涫蔷哂强大数据计算功能的酒某鱿趾头⒄梗沟猛枷竦那度胧绞凳贝淼靡允迪帧本文针对基于小波变换的图像压缩和边缘检测算法进行了研究。以为辅助工具,对图像处理中的传统边缘检测算法和基于小波变换的边缘检测算法进行了仿真芯片为基础的硬件平台上,实现了图像处理中的基于小波变换的图像边缘检测和压缩编码的操作。根据慕峁固氐愣酝枷竦拇洳捎昧薉传输,对编码过程采用流水线操作等方法,以提高图像处理程序的运行速度。曼曼曼和解释。计算机视觉的基础是图像分析,即对图像内容的分析、理解和识别。图像分析中最常用的方法是对图像进行边缘检测。和对比,并对图像数据进行格式转换以适用于惺荽怼T谝訲镜腄关键词图像处理边缘检测提升小波.
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第绪论数字图像处理二十世纪中期,计算机和通信技术有了巨大的变革。从模拟信号到数字世界的变迁使人们的生活有了翻天覆地的变化,多媒体技术得到了迅速的发展,文字、图像、视频、数字图像处理就是用计算机系统对数字图像进行特定目的的处理。数字图像处理开始于年代,首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室K嵌院教焯讲器徘徊者旁攴⒒氐募盖д旁虑蛘掌褂猛枷翊砑际酰缂负涡U⒒度变换、去除噪声等方法进行处理,并考虑了太阳位置和月球环境的影响,由计算机成功的绘制出月球表面地图。随后又对探索飞船发回的近几十万张照片进行更为复杂的图人类登月创举奠定了坚实的基础】。数字图像处理取得的另一个巨大成就是在医学上获得的。年英国竟程师⒚髁擞糜谕仿锒系腦射线计算机摄像装置,简称像。年,居殖晒Φ难兄瞥鲇糜谌淼腃爸茫竦昧巳颂甯鞲霾课幌拭清晰的断层图像。与此同时,图像处理技术在许多应用领域中受到广泛的重视并取得了重大的开拓性成就,这些领域有航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、军事制导等。这使得图像处理成为俗⒛浚熬霸洞蟮男滦脱Э啤从年代开始,随着计算机技术和人工智能理论的迅速发展,数字图像处理向更高、更深层次发展。人们开始研究如何利用计算机系统解释图像,实现类似人类视觉系统理声音等信息都以数字化的形式来表示。由于数字信号相对于模拟信号在处理操作、存储、重构和传输等方面更稳定更精确,互联网、数字图像、视频、通信等已经成为了人们生活中不可缺少的一部分。像处理,以至可以获得月球的地形图、彩色图以及全景镶嵌图,获得了非凡的成就,为幕痉椒ㄊ歉萑说耐凡拷孛娴耐队埃扑慊砝粗亟ń孛嫱解外部世界,被称为图像理解或计算机视觉【。计算机视觉系统要完成对空间目标的理解和操作,首先要从摄像机获取的二维图像中提取目标的信息特征。边缘特征是图像最基本、应用最为广泛的特征。作为计算机视觉的关键技术之一,图像分割是将图像中的第滦髀
数字图像的压缩编码边缘、区域等有意义的特征部分提取出来,这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。图像的边缘检测就是提取图像边缘特征的基本方法。数字信号相对于模拟信号具有更多的优点,但是,数字化后的各种信号的数据量是相当大的,计算机面临着对一系列数字化后的图像、音频和视频信号的处理。例如,一个每秒钟帧的低分辨率的彩色视频信号,每帧包含了鱿袼氐悖扛霾噬像素,每秒钟的信息则需要高达的存储空间。这样的话,一小时的数字图像视频需要将近目占淅创娲ⅰ6杂诟叻直媛实缡恐『像素,每秒帧的信号来讲,需要的存储空间更是难以想象。与此同时,通信的发展使得信息的交流变得越来越广泛,而制约着信息通信的瓶颈在于有限的带宽和数据量的问题。因此,信号的压缩编码成为人们研究的新课题。为了实现数字图像的存储和传输,图像压缩编码成为解决问题的关键技术之一。图像的压缩编码就是要在保持图像一定质量的情况下尽量降低图像的数据量。经研究发现,数字图像各数据之间存在着相关性,信息存在着大量的冗余。一般情况下,原始图像越有规律,相邻像素之间的相关性就越强,可以压缩的数据就越多。另外,由于人眼是图像信息的接收端,可以利用人眼分辨率和敏感程度的非线性特点提高图像的压缩比。相应的,图像数据压缩的基本方法也有两类:一类是将图像中相同或相似的数据或数据特征归类,使用较少的数据量描述原始数据,以达到减少数据量的目的,这种压缩方法称为无损压缩;第二类方法是利用人眼的视觉特点有针对性地简化
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