數字圖像增強演算法

A. 數字圖像處理的基本演算法及要解決的主要問題

圖像處理，是對圖像進行分析、加工、和處理，使其滿足視覺、心理以及其他要求的技術。圖像處理是信號處理在圖像域上的一個應用。目前大多數的圖像是以數字形式存儲，因而圖像處理很多情況下指數字圖像處理。此外，基於光學理論的處理方法依然佔有重要的地位。

圖像處理是信號處理的子類，另外與計算機科學、人工智慧等領域也有密切的關系。

傳統的一維信號處理的方法和概念很多仍然可以直接應用在圖像處理上，比如降噪、量化等。然而，圖像屬於二維信號，和一維信號相比，它有自己特殊的一面，處理的方式和角度也有所不同。
目錄
[隱藏]

* 1 解決方案
* 2 常用的信號處理技術
o 2.1 從一維信號處理擴展來的技術和概念
o 2.2 專用於二維（或更高維）的技術和概念
* 3 典型問題
* 4 應用
* 5 相關相近領域
* 6 參見

[編輯] 解決方案

幾十年前，圖像處理大多數由光學設備在模擬模式下進行。由於這些光學方法本身所具有的並行特性，至今他們仍然在很多應用領域佔有核心地位，例如 全息攝影。但是由於計算機速度的大幅度提高，這些技術正在迅速的被數字圖像處理方法所替代。

從通常意義上講，數字圖像處理技術更加普適、可靠和准確。比起模擬方法，它們也更容易實現。專用的硬體被用於數字圖像處理，例如，基於流水線的計算機體系結構在這方面取得了巨大的商業成功。今天，硬體解決方案被廣泛的用於視頻處理系統，但商業化的圖像處理任務基本上仍以軟體形式實現，運行在通用個人電腦上。

[編輯] 常用的信號處理技術

大多數用於一維信號處理的概念都有其在二維圖像信號領域的延伸，它們中的一部分在二維情形下變得十分復雜。同時圖像處理也具有自身一些新的概念，例如，連通性、旋轉不變性，等等。這些概念僅對二維或更高維的情況下才有非平凡的意義。

圖像處理中常用到快速傅立葉變換，因為它可以減小數據處理量和處理時間。

[編輯] 從一維信號處理擴展來的技術和概念

* 解析度(Image resolution|Resolution)
* 動態范圍(Dynamic range)
* 帶寬(Bandwidth)
* 濾波器設計(Filter (signal processing)|Filtering)
* 微分運算元(Differential operators)
* 邊緣檢測(Edge detection)
* Domain molation
* 降噪(Noise rection)

[編輯] 專用於二維（或更高維）的技術和概念

* 連通性(Connectedness|Connectivity)
* 旋轉不變性(Rotational invariance)

[編輯] 典型問題

* 幾何變換（geometric transformations）：包括放大、縮小、旋轉等。
* 顏色處理（color）：顏色空間的轉化、亮度以及對比度的調節、顏色修正等。
* 圖像合成（image composite）：多個圖像的加、減、組合、拼接。
* 降噪（image denoising）：研究各種針對二維圖像的去噪濾波器或者信號處理技術。
* 邊緣檢測（edge detection）：進行邊緣或者其他局部特徵提取。
* 分割（image segmentation）：依據不同標准，把二維圖像分割成不同區域。
* 圖像製作（image editing）：和計算機圖形學有一定交叉。
* 圖像配准（image registration）：比較或集成不同條件下獲取的圖像。
* 圖像增強（image enhancement）：
* 圖像數字水印（image watermarking）：研究圖像域的數據隱藏、加密、或認證。
* 圖像壓縮（image compression）：研究圖像壓縮。

[編輯] 應用

* 攝影及印刷 (Photography and printing)
* 衛星圖像處理 (Satellite image processing)
* 醫學圖像處理 (Medical image processing)
* 面孔識別, 特徵識別 (Face detection, feature detection, face identification)
* 顯微圖像處理 (Microscope image processing)
* 汽車障礙識別 (Car barrier detection)

[編輯] 相關相近領域

* 分類（Classification）
* 特徵提取（Feature extraction）
* 模式識別（Pattern recognition）
* 投影（Projection）
* 多尺度信號分析（Multi-scale signal analysis）
* 離散餘弦變換（The Discrete Cosine Transform）

B. 數字圖像處理的發展趨勢

數字圖像處理（digital image processing）是用計算機對圖像信息進行處理的一門技術，使利用計算機對圖像進行各種處理的技術和方法。
20世紀20年代，圖像處理首次得到應用。20世紀60年代中期，隨電子計算機的發展得到普遍應用。60年代末，圖像處理技術不斷完善，逐漸成為一個新興的學科。利用數字圖像處理主要是為了修改圖形，改善圖像質量，或是從圖像中提起有效信息，還有利用數字圖像處理可以對圖像進行體積壓縮，便於傳輸和保存。數字圖像處理主要研究以下內容：傅立葉變換、小波變換等各種圖像變換；對圖像進行編碼和壓縮；採用各種方法對圖像進行復原和增強；對圖像進行分割、描述和識別等。隨著技術的發展，數字圖像處理主要應用於通訊技術、宇宙探索遙感技術和生物工程等領域。
數字圖像處理因易於實現非線性處理，處理程序和處理參數可變，故是一項通用性強，精度高，處理方法靈活，信息保存、傳送可靠的圖像處理技術。主要用於圖像變換、量測、模式識別、模擬以及圖像產生。廣泛應用在遙感、宇宙觀測、影像醫學、通信、刑偵及多種工業領域。
遙感影像數字圖像處理的內容主要有：①圖像恢復。即校正在成像、記錄、傳輸或回放過程中引入的數據錯誤、雜訊與畸變。包括輻射校正、幾何校正等；②數據壓縮。以改進傳輸、存儲和處理數據效率；③影像增強。突出數據的某些特徵，以提高影像目視質量。包括彩色增強、反差增強、邊緣增強、密度分割、比值運算、去模糊等；④信息提取。從經過增強處理的影像中提取有用的遙感信息。包括採用各種統計分析、集群分析、頻譜分析等自動識別與分類。通常利用專用數字圖像處理系統來實現，且依據目的不同採用不同演算法和技術。
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數字圖像處理概述
數字圖像處理發展概況
數字圖像處理（Digital Image Processing）又稱為計算機圖像處理，它是指將圖像信號轉換成數字信號並利用計算機對其進行處理的過程。數字圖像處理最早出現於20世紀50年代，當時的電子計算機已經發展到一定水平，人們開始利用計算機來處理圖形和圖像信息。數字圖像處理作為一門學科大約形成於20世紀60年代初期。早期的圖像處理的目的是改善圖像的質量，它以人為對象，以改善人的視覺效果為目的。圖像處理中，輸入的是質量低的圖像，輸出的是改善質量後的圖像，常用的圖像處理方法有圖像增強、復原、編碼、壓縮等。首次獲得實際成功應用的是美國噴氣推進實驗室（JPL）。他們對航天探測器徘徊者7號在1964年發回的幾千張月球照片使用了圖像處理技術，如幾何校正、灰度變換、去除雜訊等方法進行處理，並考慮了太陽位置和月球環境的影響，由計算機成功地繪制出月球表面地圖，獲得了巨大的成功。隨後又對探測飛船發回的近十萬張照片進行更為復雜的圖像處理，以致獲得了月球的地形圖、彩色圖及全景鑲嵌圖，獲得了非凡的成果，為人類登月創舉奠定了堅實的基礎，也推動了數字圖像處理這門學科的誕生。在以後的宇航空間技術，如對火星、土星等星球的探測研究中，數字圖像處理技術都發揮了巨大的作用。數字圖像處理取得的另一個巨大成就是在醫學上獲得的成果。1972年英國EMI公司工程師Housfield發明了用於頭顱診斷的X射線計算機斷層攝影裝置，也就是我們通常所說的CT（Computer Tomograph）。CT的基本方法是根據人的頭部截面的投影，經計算機處理來重建截面圖像，稱為圖像重建。1975年EMI公司又成功研製出全身用的CT裝置，獲得了人體各個部位鮮明清晰的斷層圖像。1979年，這項無損傷診斷技術獲得了諾貝爾獎，說明它對人類作出了劃時代的貢獻。與此同時，圖像處理技術在許多應用領域受到廣泛重視並取得了重大的開拓性成就，屬於這些領域的有航空航天、生物醫學工程、工業檢測、機器人視覺、公安司法、軍事制導、文化藝術等，使圖像處理成為一門引人注目、前景遠大的新型學科。隨著圖像處理技術的深入發展，從70年代中期開始，隨著計算機技術和人工智慧、思維科學研究的迅速發展，數字圖像處理向更高、更深層次發展。人們已開始研究如何用計算機系統解釋圖像，實現類似人類視覺系統理解外部世界，這被稱為圖像理解或計算機視覺。很多國家，特別是發達國家投入更多的人力、物力到這項研究，取得了不少重要的研究成果。其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的視覺計算理論，這個理論成為計算機視覺領域其後十多年的主導思想。圖像理解雖然在理論方法研究上已取得不小的進展，但它本身是一個比較難的研究領域，存在不少困難，因人類本身對自己的視覺過程還了解甚少，因此計算機視覺是一個有待人們進一步探索的新領域。
數字圖像處理主要研究的內容
數字圖像處理主要研究的內容有以下幾個方面： 1) 圖像變換由於圖像陣列很大，直接在空間域中進行處理，涉及計算量很大。因此，往往採用各種圖像變換的方法，如傅立葉變換、沃爾什變換、離散餘弦變換等間接處理技術，將空間域的處理轉換為變換域處理，不僅可減少計算量，而且可獲得更有效的處理（如傅立葉變換可在頻域中進行數字濾波處理）。目前新興研究的小波變換在時域和頻域中都具有良好的局部化特性，它在圖像處理中也有著廣泛而有效的應用。 2) 圖像編碼壓縮圖像編碼壓縮技術可減少描述圖像的數據量（即比特數），以便節省圖像傳輸、處理時間和減少所佔用的存儲器容量。壓縮可以在不失真的前提下獲得，也可以在允許的失真條件下進行。編碼是壓縮技術中最重要的方法，它在圖像處理技術中是發展最早且比較成熟的技術。 3) 圖像增強和復原圖像增強和復原的目的是為了提高圖像的質量，如去除雜訊，提高圖像的清晰度等。圖像增強不考慮圖像降質的原因，突出圖像中所感興趣的部分。如強化圖像高頻分量，可使圖像中物體輪廓清晰，細節明顯；如強化低頻分量可減少圖像中雜訊影響。圖像復原要求對圖像降質的原因有一定的了解，一般講應根據降質過程建立"降質模型"，再採用某種濾波方法，恢復或重建原來的圖像。 4) 圖像分割圖像分割是數字圖像處理中的關鍵技術之一。圖像分割是將圖像中有意義的特徵部分提取出來，其有意義的特徵有圖像中的邊緣、區域等，這是進一步進行圖像識別、分析和理解的基礎。雖然目前已研究出不少邊緣提取、區域分割的方法，但還沒有一種普遍適用於各種圖像的有效方法。因此，對圖像分割的研究還在不斷深入之中，是目前圖像處理中研究的熱點之一。 5) 圖像描述圖像描述是圖像識別和理解的必要前提。作為最簡單的二值圖像可採用其幾何特性描述物體的特性，一般圖像的描述方法採用二維形狀描述，它有邊界描述和區域描述兩類方法。對於特殊的紋理圖像可採用二維紋理特徵描述。隨著圖像處理研究的深入發展，已經開始進行三維物體描述的研究，提出了體積描述、表面描述、廣義圓柱體描述等方法。 6) 圖像分類（識別）圖像分類（識別）屬於模式識別的范疇，其主要內容是圖像經過某些預處理（增強、復原、壓縮）後，進行圖像分割和特徵提取，從而進行判決分類。圖像分類常採用經典的模式識別方法，有統計模式分類和句法（結構）模式分類，近年來新發展起來的模糊模式識別和人工神經網路模式分類在圖像識別中也越來越受到重視。
數字圖像處理的基本特點
（1）目前，數字圖像處理的信息大多是二維信息，處理信息量很大。如一幅256×256低解析度黑白圖像，要求約64kbit的數據量；對高解析度彩色512×512圖像，則要求768kbit數據量；如果要處理30幀/秒的電視圖像序列，則每秒要求500kbit～22.5Mbit數據量。因此對計算機的計算速度、存儲容量等要求較高。（2）數字圖像處理佔用的頻帶較寬。與語言信息相比，佔用的頻帶要大幾個數量級。如電視圖像的帶寬約5.6MHz，而語音帶寬僅為4kHz左右。所以在成像、傳輸、存儲、處理、顯示等各個環節的實現上，技術難度較大，成本亦高，這就對頻帶壓縮技術提出了更高的要求。（3）數字圖像中各個像素是不獨立的，其相關性大。在圖像畫面上，經常有很多像素有相同或接近的灰度。就電視畫面而言，同一行中相鄰兩個像素或相鄰兩行間的像素，其相關系數可達0.9以上，而相鄰兩幀之間的相關性比幀內相關性一般說還要大些。因此，圖像處理中信息壓縮的潛力很大。（4）由於圖像是三維景物的二維投影，一幅圖象本身不具備復現三維景物的全部幾何信息的能力，很顯然三維景物背後部分信息在二維圖像畫面上是反映不出來的。因此，要分析和理解三維景物必須作合適的假定或附加新的測量，例如雙目圖像或多視點圖像。在理解三維景物時需要知識導引，這也是人工智慧中正在致力解決的知識工程問題。（5）數字圖像處理後的圖像一般是給人觀察和評價的，因此受人的因素影響較大。由於人的視覺系統很復雜，受環境條件、視覺性能、人的情緒愛好以及知識狀況影響很大，作為圖像質量的評價還有待進一步深入的研究。另一方面，計算機視覺是模仿人的視覺，人的感知機理必然影響著計算機視覺的研究。例如，什麼是感知的初始基元，基元是如何組成的，局部與全局感知的關系，優先敏感的結構、屬性和時間特徵等，這些都是心理學和神經心理學正在著力研究的課題。
數字圖像處理的優點
1. 再現性好數字圖像處理與模擬圖像處理的根本不同在於，它不會因圖像的存儲、傳輸或復制等一系列變換操作而導致圖像質量的退化。只要圖像在數字化時准確地表現了原稿，則數字圖像處理過程始終能保持圖像的再現。 2．處理精度高按目前的技術，幾乎可將一幅模擬圖像數字化為任意大小的二維數組，這主要取決於圖像數字化設備的能力。現代掃描儀可以把每個像素的灰度等級量化為16位甚至更高，這意味著圖像的數字化精度可以達到滿足任一應用需求。對計算機而言，不論數組大小，也不論每個像素的位數多少，其處理程序幾乎是一樣的。換言之，從原理上講不論圖像的精度有多高，處理總是能實現的，只要在處理時改變程序中的數組參數就可以了。回想一下圖像的模擬處理，為了要把處理精度提高一個數量級，就要大幅度地改進處理裝置，這在經濟上是極不合算的。 3．適用面寬圖像可以來自多種信息源，它們可以是可見光圖像，也可以是不可見的波譜圖像（例如X射線圖像、射線圖像、超聲波圖像或紅外圖像等）。從圖像反映的客觀實體尺度看，可以小到電子顯微鏡圖像，大到航空照片、遙感圖像甚至天文望遠鏡圖像。這些來自不同信息源的圖像只要被變換為數字編碼形式後，均是用二維數組表示的灰度圖像（彩色圖像也是由灰度圖像組合成的，例如RGB圖像由紅、綠、藍三個灰度圖像組合而成）組合而成，因而均可用計算機來處理。即只要針對不同的圖像信息源，採取相應的圖像信息採集措施，圖像的數字處理方法適用於任何一種圖像。 4．靈活性高圖像處理大體上可分為圖像的像質改善、圖像分析和圖像重建三大部分，每一部分均包含豐富的內容。由於圖像的光學處理從原理上講只能進行線性運算，這極大地限制了光學圖像處理能實現的目標。而數字圖像處理不僅能完成線性運算，而且能實現非線性處理，即凡是可以用數學公式或邏輯關系來表達的一切運算均可用數字圖像處理實現。
數字圖像處理的應用
圖像是人類獲取和交換信息的主要來源，因此，圖像處理的應用領域必然涉及到人類生活和工作的方方面面。隨著人類活動范圍的不斷擴大，圖像處理的應用領域也將隨之不斷擴大。 1）航天和航空技術方面的應用數字圖像處理技術在航天和航空技術方面的應用，除了上面介紹的JPL對月球、火星照片的處理之外，另一方面的應用是在飛機遙感和衛星遙感技術中。許多國家每天派出很多偵察飛機對地球上有興趣的地區進行大量的空中攝影。對由此得來的照片進行處理分析，以前需要僱用幾千人，而現在改用配備有高級計算機的圖像處理系統來判讀分析，既節省人力，又加快了速度，還可以從照片中提取人工所不能發現的大量有用情報。從60年代末以來，美國及一些國際組織發射了資源遙感衛星（如LANDSAT系列）和天空實驗室（如SKYLAB），由於成像條件受飛行器位置、姿態、環境條件等影響，圖像質量總不是很高。因此，以如此昂貴的代價進行簡單直觀的判讀來獲取圖像是不合算的，而必須採用數字圖像處理技術。如LANDSAT系列陸地衛星，採用多波段掃描器（MSS），在900km高空對地球每一個地區以18天為一周期進行掃描成像，其圖像解析度大致相當於地面上十幾米或100米左右（如1983年發射的LANDSAT-4，解析度為30m）。這些圖像在空中先處理（數字化，編碼）成數字信號存入磁帶中，在衛星經過地面站上空時，再高速傳送下來，然後由處理中心分析判讀。這些圖像無論是在成像、存儲、傳輸過程中，還是在判讀分析中，都必須採用很多數字圖像處理方法。現在世界各國都在利用陸地衛星所獲取的圖像進行資源調查（如森林調查、海洋泥沙和漁業調查、水資源調查等），災害檢測（如病蟲害檢測、水火檢測、環境污染檢測等），資源勘察（如石油勘查、礦產量探測、大型工程地理位置勘探分析等），農業規劃（如土壤營養、水份和農作物生長、產量的估算等），城市規劃（如地質結構、水源及環境分析等）。我國也陸續開展了以上諸方面的一些實際應用，並獲得了良好的效果。在氣象預報和對太空其它星球研究方面，數字圖像處理技術也發揮了相當大的作用。 2）生物醫學工程方面的應用數字圖像處理在生物醫學工程方面的應用十分廣泛，而且很有成效。除了上面介紹的CT技術之外，還有一類是對醫用顯微圖像的處理分析，如紅細胞、白細胞分類，染色體分析，癌細胞識別等。此外，在X光肺部圖像增晰、超聲波圖像處理、心電圖分析、立體定向放射治療等醫學診斷方面都廣泛地應用圖像處理技術。 3）通信工程方面的應用當前通信的主要發展方向是聲音、文字、圖像和數據結合的多媒體通信。具體地講是將電話、電視和計算機以三網合一的方式在數字通信網上傳輸。其中以圖像通信最為復雜和困難，因圖像的數據量十分巨大，如傳送彩色電視信號的速率達100Mbit/s以上。要將這樣高速率的數據實時傳送出去，必須採用編碼技術來壓縮信息的比特量。在一定意義上講，編碼壓縮是這些技術成敗的關鍵。除了已應用較廣泛的熵編碼、DPCM編碼、變換編碼外，目前國內外正在大力開發研究新的編碼方法，如分行編碼、自適應網路編碼、小波變換圖像壓縮編碼等。 4）工業和工程方面的應用在工業和工程領域中圖像處理技術有著廣泛的應用，如自動裝配線中檢測零件的質量、並對零件進行分類，印刷電路板疵病檢查，彈性力學照片的應力分析，流體力學圖片的阻力和升力分析，郵政信件的自動分揀，在一些有毒、放射性環境內識別工件及物體的形狀和排列狀態，先進的設計和製造技術中採用工業視覺等等。其中值得一提的是研製具備視覺、聽覺和觸覺功能的智能機器人，將會給工農業生產帶來新的激勵，目前已在工業生產中的噴漆、焊接、裝配中得到有效的利用。 5）軍事公安方面的應用在軍事方面圖像處理和識別主要用於導彈的精確末制導，各種偵察照片的判讀，具有圖像傳輸、存儲和顯示的軍事自動化指揮系統，飛機、坦克和軍艦模擬訓練系統等；公安業務圖片的判讀分析，指紋識別，人臉鑒別，不完整圖片的復原，以及交通監控、事故分析等。目前已投入運行的高速公路不停車自動收費系統中的車輛和車牌的自動識別都是圖像處理技術成功應用的例子。 6）文化藝術方面的應用目前這類應用有電視畫面的數字編輯，動畫的製作，電子圖像游戲，紡織工藝品設計，服裝設計與製作，發型設計，文物資料照片的復制和修復，運動員動作分析和評分等等，現在已逐漸形成一門新的藝術--計算機美術。

C. 數字圖像壓縮編碼有什麼最新的演算法或改進的演算法

以下是幾種格式的專業解釋：

HDTV

一，HDTV的概念

要解釋HDTV，我們首先要了解DTV。DTV是一種數字電視技術，是目前傳統模擬電視技術的接班人。所謂的數字電視，是指從演播室到發射、傳輸、接收過程中的所有環節都是使用數字電視信號，或對該系統所有的信號傳播都是通過由二進制數字所構成的數字流來 完成的。數字信號的傳播速率為每秒19.39兆位元組，如此大的數據流傳輸速度保證了數字電視的高清晰度，克服了模擬電視的先天不足。同時，由於數字電視可以允許幾種制式信號的同時存在，因此每個數字頻道下又可分為若干個子頻道，能夠滿足以後頻道不斷增多的 需求。HDTV是DTV標准中最高的一種，即High Definision TV，故而稱為HDTV。

二，HDTV中要求音、視頻信號達到哪些標准？

HDTV規定了視頻必須至少具備720線非交錯式（720p，即常說的逐行）或1080線交錯式隔行（1080i，即常說的隔行）掃描（DVD標准為 480線），屏幕縱橫比為16:9。音頻輸出為5.1聲道(杜比數字格式)，同時能兼容接收其它較低格式的 信號並進行數字化處理重放。

HDTV有三種顯示格式，分別是：720P（1280×720P，非交錯式），1080 i（1920×1080i，交錯式），1080P（1920×1080i，非交錯式），其中網路上流傳的以720P和1080 i最為常見，而在微軟WMV-HD站點上1080P的樣片相對較多。

三，如何收看HDTV節目？

目前有兩種方式可欣賞到HDTV節目。一種是在電視上實時收看HDTV，需要滿足兩個條件，首先是電視可接收到HDTV信號，這需要額外添加相關的硬體，其次是電視符合HDTV標准，主要是指電視的解析度和接收埠而言。
另一種是在電腦上通過軟體播放。目前我國只有極少部分地區可接收到HDTV數字信號，而且HDTV電視的價格仍高高在上，不是普通消費者所能承受的。因此，在網路中找尋HDTC源，下載後在個人電腦上播放，成了大多數HDTV迷們的一個嘗鮮方法。

四，哪些是可用於電腦播放的HDTV文件？

網路中流傳的HDTV主要以兩類文件的方式存在，一類是經過MPEG-2標准壓縮，以.tp和.ts為後綴的視頻流文件，一類是經過WMV-HD （Windows Media Video High Definition）標准壓縮過的.wmv文件，還有少數文件後綴為.avi或.mpg，其性質與.wmv是完全一樣的。

HDTV文件都比較大，即使是經過重新編碼過後的.wmv文件也非同小可。以一部普通電影的時間長度來計算，.wmv文件將會有4G以上，而同樣時間長度的.tp和.ts文件能達到8G以上，有的甚至達到20多G。因此，除了通過文件後綴名，還可以通過文 件大小來判斷是否為HDTV文件。

五，如何在個人電腦上播放HDTV節目？

對於.wmv文件，只要系統安裝了Windows Media Player 9 或更高版本，就可以正常播放，一些播放軟體的最新版本已經開始支持WMV-HD，如WINDVD6等，也可以直接使用這些軟體播放HDTV。有些HDTV文件在壓縮過程中採用了其它標準的編碼格式，就需要安裝對應的解碼器，遇到Windows Media Player 9不能正常播放時，可以再安裝ffdshow，它帶有各種最常用的解碼器。

播放以.tp和.ts為後綴的視頻流文件要稍微麻煩一點，因為文件中分別包含有AC3音頻信息和MPEG-2視頻信息。好在現下有已經不少專門播放.tp 和.ts文件的軟體問世了，Moonlight-Elecard MPEG Player 就是其中一款比較常見的支持HDTV播放的軟體，目前最新的版本為2.x。安裝完後，也可以運行其它播放軟體來調用Moonlight- Elecard MPEG Player的解碼器進行播放。

六，如何鑒別HDTV的顯示格式？

目前我們無法僅從文件名稱、大小上來判定一個HDTV文件的顯示格式是720P還是1080i，或是1080P，但是有不少軟體可以在播放時顯示影片的圖像信息，如WINDVD、zplay等，在軟體的控制面板中選擇對應的選項就可以看到詳細的信息。

七，為什麼我只能看到圖像，卻聽不到聲音？

這是因為未安裝AC3音頻解碼器，導致HDTV文件中的音頻信息不能被正確識別的原因。解決的方法是下載並安裝對應的音頻解碼器，常用的有 AC3Filter，這些音、視頻解碼器只需安裝一次即可，播放HDTV文件時系統會自動調用，而不必每次播 放的時候都打開其控制界面。

八，為什麼我播放HDTV時會出現丟幀現象？

在家用電腦上播放HDTV，對其硬體配置要求較高，主要是與CPU、顯存、內存緊緊相關，如果這三樣中有一樣性能過低，就會產生一些播放問題。播放 HDTV時會出現丟幀現象是顯存容量不夠造成的，尤其是在播放1080 i格式HDTV的時候，1920×1080的像素量，需要足夠大的顯存才能滿足其數據吞吐，因此顯存至少需要64M以上，建議128M。由於是2D顯示，所以對顯卡核心的運算能力要求反而不是很高。

九，為什麼我播放HDTV時會經常出現畫面和語音停頓的現象？

一些採用了WMV-HD重新編碼的HDTV文件，因為有著較高的壓縮率，在播放時就需要非常高的CPU運算能力來進行實時解碼，一般來說P4 2.0G/AMD 2000 以上及同級別的CPU可達到這個要求。同時，由於HDTV的數據流較大，需要足夠的內存來支持，推薦在256M以上。如果你的電腦滿足不了這樣的配置，就可能會在播放過程中產生畫面與語音不同步、畫面經常停頓、爆音等現象。嚴重的話甚至無法順利觀看。如果 這種現象不太嚴重，則可以通過優化系統和一些小技巧來改善。

十，如何優化系統以保證順利地播放HDTV？

除非你的電腦硬體配置的確很強，否則就很可能需要對系統進行一些優化，以便可以順利地播放HDTV。首先是在播放HDTV前關閉所有沒有用的後台程序或進程，盡量增加系統的空閑資源為播放HDTV服務；其次是選擇一款佔用系統資源較低的軟體來播放HDTV 。Windows Media Player、WINDVD等軟體佔用系統資源較多，在硬體配置本就不高的系統上會影響HDTV的播放效果，這時可以選擇使用BSPlayer。 BSPlayer是一款免費軟體，最大的特點就是佔用系統資源很小，尤其在播放HDTV文件時，與其它幾個資源佔用大戶相比效果更為明顯。另外，運行播放軟體後立即打開任務管理器（僅在Windows 2000/XP中有效），將播放軟體的進程級別設置為最高，這樣也可以為HDTV的播放調用更多的系統資源。除此之外，安裝更高版本的 DirectX，也能更好地支持HDTV的播放。

十一，還有什麼其它的技巧？

如果你的PC可以流利地播放HDTV，那麼你唯一會感到遺憾的，可能就是抱怨顯示器太小和音箱太不夠勁了。音箱的問題沒有好的方法可以解決，必竟PC音箱和家庭影院的音箱兩者是不可同比的，然而我們可以通過調高顯示器的解析度來提高畫面的清晰度和細節感。 現在主流的顯示器為17寸純平CRT（因為改變標准解析度只會給LCD帶來負面影響，因此這種方法只針對普通的CRT顯示器），中低檔的17寸顯示器很難達到1600×1200以上的解析度，即使達到了其水平掃描率也在60Hz以下，但是請不要忘了，電視 信號的水平掃描率也就是在這個水平上。720P的水平掃描率為60Hz，1080i則有50Hz和60Hz兩種，分別為我國和美國地區的標准。也就是說，即使你在顯示器水平掃描率為60Hz的狀態下全屏觀看HDTV或DVD等其它視頻，你是感覺不到晃眼的 ，這主要是由於人眼對於動態和靜態物體的感應不同造成的。因此你可以在觀看HDTV的時候，放心地將顯示器水平掃描率設為60Hz，進而將解析度調高，平時使用再調回標准解析度即可。

存放HDTV文件的硬碟分區必須轉換為NTFS格式，因為一部HDTV電影通常是幾個4.3GB的視頻文件組成（為了方便刻錄在DVD上面），而FAT32是無法管理2GB以上的文件的，因此務必轉換分區格式。

H.264

JVT（Joint Video Team，視頻聯合工作組）於2001年12月在泰國Pattaya成立。它由ITU-T和ISO兩個國際標准化組織的有關視頻編碼的專家聯合組成。JVT的工作目標是制定一個新的視頻編碼標准，以實現視頻的高壓縮比、高圖像質量、良好的網路適應性等目標。目前JVT的工作已被ITU-T接納，新的視頻壓縮編碼標准稱為H.264標准，該標准也被ISO接納，稱為AVC（Advanced Video Coding）標准，是MPEG-4的第10部分。
H.264標准可分為三檔：
基本檔次（其簡單版本，應用面廣）；
主要檔次（採用了多項提高圖像質量和增加壓縮比的技術措施，可用於SDTV、HDTV和DVD等）；
擴展檔次（可用於各種網路的視頻流傳輸）。
H.264不僅比H.263和MPEG-4節約了50％的碼率，而且對網路傳輸具有更好的支持功能。它引入了面向IP包的編碼機制，有利於網路中的分組傳輸，支持網路中視頻的流媒體傳輸。H.264具有較強的抗誤碼特性，可適應丟包率高、干擾嚴重的無線信道中的視頻傳輸。H.264支持不同網路資源下的分級編碼傳輸，從而獲得平穩的圖像質量。H.264能適應於不同網路中的視頻傳輸，網路親和性好。

H.261是最早出現的視頻編碼建議，目的是規范ISDN網上的會議電視和可視電話應用中的視頻編碼技術。它採用的演算法結合了可減少時間冗餘的幀間預測和可減少空間冗餘的DCT變換的混合編碼方法。和ISDN信道相匹配，其輸出碼率是p×64kbit/s。p取值較小時，只能傳清晰度不太高的圖像，適合於面對面的電視電話；p取值較大時（如 p＞6），可以傳輸清晰度較好的會議電視圖像。H.263 建議的是低碼率圖像壓縮標准，在技術上是H.261的改進和擴充，支持碼率小於64kbit/s的應用。但實質上H.263以及後來的H.263 和H.263 已發展成支持全碼率應用的建議，從它支持眾多的圖像格式這一點就可看出，如Sub-QCIF、QCIF、CIF、4CIF甚至16CIF等格式。
MPEG-1標準的碼率為1.2Mbit/s左右，可提供30幀CIF（352×288）質量的圖像，是為CD-ROM光碟的視頻存儲和播放所制定的。MPEG-l標准視頻編碼部分的基本演算法與H.261/H.263相似，也採用運動補償的幀間預測、二維DCT、VLC遊程編碼等措施。此外還引入了幀內幀（I）、預測幀（P）、雙向預測幀（B）和直流幀（D）等概念，進一步提高了編碼效率。在MPEG-1的基礎上，MPEG-2標准在提高圖像解析度、兼容數字電視等方面做了一些改進，例如它的運動矢量的精度為半像素；在編碼運算中（如運動估計和DCT）區分「幀」和「場」；引入了編碼的可分級性技術，如空間可分級性、時間可分級性和信噪比可分級性等。近年推出的MPEG-4標准引入了基於視聽對象（AVO：Audio-Visual Object）的編碼，大大提高了視頻通信的交互能力和編碼效率。 MPEG-4中還採用了一些新的技術，如形狀編碼、自適應DCT、任意形狀視頻對象編碼等。但是MPEG-4的基本視頻編碼器還是屬於和H.263相似的一類混合編碼器。
總之，H.261建議是視頻編碼的經典之作，H.263是其發展，並將逐步在實際上取而代之，主要應用於通信方面，但H.263眾多的選項往往令使用者無所適從。MPEG系列標准從針對存儲媒體的應用發展到適應傳輸媒體的應用，其核心視頻編碼的基本框架是和H.261一致的，其中引人注目的MPEG-4的「基於對象的編碼」部分由於尚有技術障礙，目前還難以普遍應用。因此，在此基礎上發展起來的新的視頻編碼建議H.264克服了兩者的弱點，在混合編碼的框架下引入了新的編碼方式，提高了編碼效率，面向實際應用。同時，它是兩大國際標准化組織的共同制定的，其應用前景應是不言而喻的。
JVT的H.264
H.264是ITU-T的VCEG（視頻編碼專家組）和ISO/IEC的MPEG（活動圖像編碼專家組）的聯合視頻組（JVT：joint video team）開發的一個新的數字視頻編碼標准，它既是ITU-T的H.264，又是ISO/IEC的MPEG-4的第10 部分。1998年1月份開始草案徵集，1999年9月，完成第一個草案，2001年5月制定了其測試模式TML-8，2002年6月的 JVT第5次會議通過了H.264的FCD板。2003年3月正式發布。
H.264和以前的標准一樣，也是DPCM加變換編碼的混合編碼模式。但它採用「回歸基本」的簡潔設計，不用眾多的選項，獲得比H.263 好得多的壓縮性能；加強了對各種信道的適應能力，採用「網路友好」的結構和語法，有利於對誤碼和丟包的處理；應用目標范圍較寬，以滿足不同速率、不同解析度以及不同傳輸（存儲）場合的需求；它的基本系統是開放的，使用無需版權。
在技術上，H.264標准中有多個閃光之處，如統一的VLC符號編碼，高精度、多模式的位移估計，基於4×4塊的整數變換、分層的編碼語法等。這些措施使得H.264演算法具有很的高編碼效率，在相同的重建圖像質量下，能夠比H.263節約50％左右的碼率。H.264的碼流結構網路適應性強，增加了差錯恢復能力，能夠很好地適應IP和無線網路的應用。
H.264的技術亮點
（1） 分層設計
H.264的演算法在概念上可以分為兩層：視頻編碼層（VCL：Video Coding Layer）負責高效的視頻內容表示，網路提取層（NAL：Network Abstraction Layer）負責以網路所要求的恰當的方式對數據進行打包和傳送。在VCL和NAL之間定義了一個基於分組方式的介面，打包和相應的信令屬於NAL的一部分。這樣，高編碼效率和網路友好性的任務分別由VCL和NAL來完成。
VCL層包括基於塊的運動補償混合編碼和一些新特性。與前面的視頻編碼標准一樣，H.264沒有把前處理和後處理等功能包括在草案中，這樣可以增加標準的靈活性。
NAL負責使用下層網路的分段格式來封裝數據，包括組幀、邏輯信道的信令、定時信息的利用或序列結束信號等。例如，NAL支持視頻在電路交換信道上的傳輸格式，支持視頻在Internet上利用RTP/UDP/IP傳輸的格式。NAL包括自己的頭部信息、段結構信息和實際載荷信息，即上層的VCL數據。（如果採用數據分割技術，數據可能由幾個部分組成）。
（2） 高精度、多模式運動估計
H.264支持1/4或1/8像素精度的運動矢量。在1/4像素精度時可使用6抽頭濾波器來減少高頻雜訊，對於1/8像素精度的運動矢量，可使用更為復雜的8抽頭的濾波器。在進行運動估計時，編碼器還可選擇「增強」內插濾波器來提高預測的效果。
在H.264的運動預測中，一個宏塊（MB）可以按圖2被分為不同的子塊，形成7種不同模式的塊尺寸。這種多模式的靈活和細致的劃分，更切合圖像中實際運動物體的形狀，大大提高了運動估計的精確程度。在這種方式下，在每個宏塊中可以包含有1、2、4、8或16個運動矢量。
在H.264中，允許編碼器使用多於一幀的先前幀用於運動估計，這就是所謂的多幀參考技術。例如2幀或3幀剛剛編碼好的參考幀，編碼器將選擇對每個目標宏塊能給出更好的預測幀，並為每一宏塊指示是哪一幀被用於預測。
（3） 4×4塊的整數變換
H.264與先前的標准相似，對殘差採用基於塊的變換編碼，但變換是整數操作而不是實數運算，其過程和DCT基本相似。這種方法的優點在於：在編碼器中和解碼器中允許精度相同的變換和反變換，便於使用簡單的定點運算方式。也就是說，這里沒有「反變換誤差」。變換的單位是4×4塊，而不是以往常用的8×8塊。由於用於變換塊的尺寸縮小，運動物體的劃分更精確，這樣，不但變換計算量比較小，而且在運動物體邊緣處的銜接誤差也大為減小。為了使小尺寸塊的變換方式對圖像中較大面積的平滑區域不產生塊之間的灰度差異，可對幀內宏塊亮度數據的16個4×4塊的DC系數（每個小塊一個，共16個）進行第二次4×4塊的變換，對色度數據的4個4×4塊的DC系數（每個小塊一個，共4個）進行2×2塊的變換。
H.264為了提高碼率控制的能力，量化步長的變化的幅度控制在12.5%左右，而不是以不變的增幅變化。變換系數幅度的歸一化被放在反量化過程中處理以減少計算的復雜性。為了強調彩色的逼真性，對色度系數採用了較小量化步長。
（4） 統一的VLC
H.264中熵編碼有兩種方法，一種是對所有的待編碼的符號採用統一的VLC（UVLC ：Universal VLC），另一種是採用內容自適應的二進制算術編碼（CABAC：Context-Adaptive Binary Arithmetic Coding）。CABAC是可選項，其編碼性能比UVLC稍好，但計算復雜度也高。UVLC使用一個長度無限的碼字集，設計結構非常有規則，用相同的碼表可以對不同的對象進行編碼。這種方法很容易產生一個碼字，而解碼器也很容易地識別碼字的前綴，UVLC在發生比特錯誤時能快速獲得重同步。
圖3顯示了碼字的語法。這里，x0，x1，x2，…是INFO比特，並且為0或1。圖4列出了前9種碼字。如：第4號碼字包含INFO01，這一碼字的設計是為快速再同步而經過優化的，以防止誤碼。
（5） 幀內預測
在先前的H.26x系列和MPEG-x系列標准中，都是採用的幀間預測的方式。在H.264中，當編碼Intra圖像時可用幀內預測。對於每個4×4塊（除了邊緣塊特別處置以外），每個像素都可用17個最接近的先前已編碼的像素的不同加權和（有的權值可為0）來預測，即此像素所在塊的左上角的17個像素。顯然，這種幀內預測不是在時間上，而是在空間域上進行的預測編碼演算法，可以除去相鄰塊之間的空間冗餘度，取得更為有效的壓縮。
如圖4所示，4×4方塊中a、b、...、p為16 個待預測的像素點，而A、B、...、P是已編碼的像素。如m點的值可以由（J＋2K＋L＋2）/ 4 式來預測，也可以由（A B C D I J K L）/ 8 式來預測，等等。按照所選取的預測參考的點不同，亮度共有9類不同的模式，但色度的幀內預測只有1類模式。
（6） 面向IP和無線環境
H.264 草案中包含了用於差錯消除的工具，便於壓縮視頻在誤碼、丟包多發環境中傳輸，如移動信道或IP信道中傳輸的健壯性。
為了抵禦傳輸差錯，H.264視頻流中的時間同步可以通過採用幀內圖像刷新來完成，空間同步由條結構編碼（slice structured coding）來支持。同時為了便於誤碼以後的再同步，在一幅圖像的視頻數據中還提供了一定的重同步點。另外，幀內宏塊刷新和多參考宏塊允許編碼器在決定宏塊模式的時候不僅可以考慮編碼效率，還可以考慮傳輸信道的特性。
除了利用量化步長的改變來適應信道碼率外，在H.264中，還常利用數據分割的方法來應對信道碼率的變化。從總體上說，數據分割的概念就是在編碼器中生成具有不同優先順序的視頻數據以支持網路中的服務質量QoS。例如採用基於語法的數據分割（syntax-based data partitioning）方法，將每幀數據的按其重要性分為幾部分，這樣允許在緩沖區溢出時丟棄不太重要的信息。還可以採用類似的時間數據分割（temporal data partitioning）方法，通過在P幀和B幀中使用多個參考幀來完成。
在無線通信的應用中，我們可以通過改變每一幀的量化精度或空間/時間解析度來支持無線信道的大比特率變化。可是，在多播的情況下，要求編碼器對變化的各種比特率進行響應是不可能的。因此，不同於MPEG-4中採用的精細分級編碼FGS（Fine Granular Scalability）的方法（效率比較低），H.264採用流切換的SP幀來代替分級編碼。
H.264的性能測試
TML-8為H.264的測試模式，用它來對H.264的視頻編碼效率進行比較和測試。測試結果所提供的PSNR已清楚地表明，相對於MPEG-4（ASP：Advanced Simple Profile）和H.263 （HLP：High Latency Profile）的性能，H.264的結果具有明顯的優越性，如圖5所示。
H.264的PSNR比MPEG-4（ASP）和H.263 （HLP）明顯要好，在6種速率的對比測試中，H.264的PSNR比MPEG-4（ASP）平均要高2dB，比H.263（HLP）平均要高3dB。6個測試速率及其相關的條件分別為：32 kbit/s速率、10f/s幀率和QCIF格式；64 kbit/s速率、15f/s幀率和QCIF格式；128kbit/s速率、15f/s幀率和CIF格式；256kbit/s速率、15f/s幀率和QCIF格式；512 kbit/s速率、30f/s幀率和CIF格式；1024 kbit/s速率、30f/s幀率和CIF格式。
實現難度
對每個考慮實際應用的工程師而言，在關注H.264的優越性能的同時必然會衡量其實現難度。從總體上說，H.264性能的改進是以增加復雜性為代價而獲得的。目前全球也只有中國杭州海康威視數字技術有限公司在安防領域實現了H.264的實際應用，這一次我們走到了世界的前端！

1080p

1080P是標准層面上的HDTV或者硬體層面上FULL HD的最高標准之一,而FULL HD就是能夠完全顯示1920*1080像素或者說物理解析度達到1920*1080的平板電視機。需要注意的是，FULL HD和先前很多廠家宣傳的1080P並不是同樣的概念。
但是我們走進賣場會發現大多數品牌商家都打著1080P的旗幟對外宣傳,多少對我們的選購產生了阻礙.其實目前市場中的大多數平板電視都不是FULL HD,所謂的1080P只是支持1080P信號的接收並通過計算演變在屏幕上顯示,大多數大屏幕平板電視都為1366*768,等離子中的部分產品更低,要達到FULL HD的概念,就必須屏幕達到1920*1080的物理解析度以及至少30Hz的刷新率.

WAF

We Are Family 的簡稱 [我們是一家人]
WAF是韓國的一個影視製作小組，他們製作的DVDRIP是目前網上除了HDTV之外質量最好的，清晰度和音質都是上乘之作。
WAF的作品有以下特點：
1：嚴格控制每CD的容量，每CD的容量大小一般不超過0.05M（大家見過不少CD1是702M,CD2卻是698M的現象吧）。
2：經過控制的容量，利於刻盤，（有些小組製作的容量經常可以超過702M，一CD盤的容量，這時候超刻技術就受重視了^_^）
3：分割片子時注意場景轉換，極少造成一段場景有分裂感（例如4CD的《特洛伊》和4CD的《黑鷹》）。
4：每個片子壓制的尺寸都以OAR為准，即導演原始版。
5：尺寸統一，幾乎都是800線。（例：WAF20CD DTS版BOB，800*448，見過15CD的HDTVRIP版，居然有兩種尺寸！）我不清楚，一部大片為什麼大家會忍受得了解析度為640甚至以下的版本？
6：有極強的負責任的製作態度，發現有瑕疵的一般都會推出修復版．
7：喜歡WAF的DTS和AC3音頻和高碼率壓縮的視頻．
8：WAF每部片分割成的CD數一般都比別的小組製作的要多，這是為了保證必要的畫質和音質的質量。試想想有個加長版《角鬥士》使用DTS音軌，卻只分割成2CD，每CD有70多分鍾長，不知這樣壓縮出來的片子畫質能好到什麼程度？
所以說，WAF小組出品的DVDRip一般都是網上最清晰的版本。

問題補充:

普通家用電視的解析度是多少？是不是屏幕越大解析度越高？

電視的NTSC標准為720x480 刷新率為60Hz ， PAL為720x576，刷新率為50Hz。 我國電視廣播採用 PAL制。

逐行電視接收隔行信號經過差補後可以達到逐行輸出，同時75Hz刷新率 ，或者隔行輸出，同時100Hz刷新率。

雖然PAL制可達576線，但普通電視的實際可分辨水平線數只有300~500。高清電視理論上可達720P 和1080i，就是說最多逐行720線。所以按理論來說，搞清電視用1024x768的VGA輸入也勉強可以表現出來了，但實際因為聚焦不準，文字顯示比能顯示1024x768的顯示器差很多，畫面顯示則沒什麼問題。

HDTV是不是沒有經過壓縮，最原始的視頻？

網路中流傳的HDTV主要以兩類文件的方式存在，一類是經過MPEG-2標准壓縮，以.tp和.ts為後綴的視頻流文件，一類是經過WMV-HD （Windows Media Video High Definition）標准壓縮過的.wmv文件，還有少數文件後綴為.avi或.mpg，其性質與.wmv是完全一樣的。

H.264等壓縮格式是不是為了方便網上傳播？

在技術上,H.264標准中有多個閃光之處,如統一的VLC符號編碼,高精度、多模式的位移估計,基於4塊的整數變換、分層的編碼語法等。這些措施使得H.264得演算法具有很高的編碼效率,在相同的重建圖像質量下,能夠比H.263節約50%左右的碼率。H.264的碼流結構網路適應性強,增加了差錯恢復能力,能夠很好地適應IP和無線網路的應用。

H.264能以較低的數據速率傳送基於聯網協議（IP）的視頻流,在視頻質量、壓縮效率和數據包恢復丟失等方面,超越了現有的MPEG-2、MPEG-4和H.26x視頻通訊標准,更適合窄帶傳輸。

網上流傳的Rip格式是什麼意思？DVDRip

DVDRip理解:其實就是一種DVD的備份技術。

DVD我們都知道，目前非常優秀的媒體格式，MPEG2編碼的視頻；AC3、DTS的音軌。但是我們也知道DVD載體是DVD光碟，D5一張就有4.7G。顯然，直接將DVD文件進行網路傳送毫無實際價值可言，將這樣的文件打包傳到伺服器上只會佔用伺服器的硬碟和大量的網路帶寬。還沒有多少人的網路帶寬可以讓他毫不動容地去下載一個7、8GB的文件只為了看兩個小時電影，更不要說將它們保存下來，DVD刻錄機這樣的產品目前也不是一般人能擁有的。
這就需要rip了，將DVD的視頻、音頻、字幕剝離出來，再經過壓縮或者其他處理，然後重新合成成多媒體文件。在更小的文件尺寸上達到DVD的是視聽享受。

D. 數字圖像處理的主要方法

數字圖像處理的工具可分為三大類：

第一類包括各種正交變換和圖像濾波等方法，其共同點是將圖像變換到其它域（如頻域）中進行處理（如濾波）後，再變換到原來的空間（域）中。

第二類方法是直接在空間域中處理圖像，它包括各種統計方法、微分方法及其它數學方法。

第三類是數學形態學運算，它不同於常用的頻域和空域的方法，是建立在積分幾何和隨機集合論的基礎上的運算。

由於被處理圖像的數據量非常大且許多運算在本質上是並行的，所以圖像並行處理結構和圖像並行處理演算法也是圖像處理中的主要研究方向。

(4)數字圖像增強演算法擴展閱讀

1、數字圖像處理包括內容：

圖像數字化；圖像變換；圖像增強；圖像恢復；圖像壓縮編碼；圖像分割；圖像分析與描述；圖像的識別分類。

2、數字圖像處理系統包括部分：

輸入（採集）；存儲；輸出（顯示）；通信；圖像處理與分析。

3、應用

圖像是人類獲取和交換信息的主要來源，因 此，圖像處理的應用領域必然涉及到人類生活和工作的方方面面。隨著人類活動范圍的不斷擴大，圖像處理的應用領域也將隨之不斷擴大。

主要應用於航天和航空、生物醫學工程、通信 工程、工業和工程、軍事公安、文化藝術、機器人視覺、視頻和多媒體系統、科學可視化、電子商務等方面。

E. 數字圖像處理：原理與演算法的內容簡介

《數字圖像處理:原理與演算法》針對圖像處理和演算法兩方面為「零知識」起點的讀者。前12章適用於本科教學，主要內容包括概論、圖像數字化、圖像處理基礎、圖像幾何變換、圖像時頻變換、圖像增強、圖像恢復、圖像分割、圖像特徵與分析、圖像形態學、模式識別和圖像壓縮。最後3章包括分形圖像壓縮、圖像加密和圖像水印，可為本科高年級和研究生教學之用。
《數字圖像處理:原理與演算法》內容新穎並注重培養創新能力，介紹演算法深入淺出並注重實現，其主要演算法都在配套的《數字圖像處理-VisualC#.NET編程與實驗》一書中實現了程序。若結合《數字圖像處理一VisualC#.NET編程與實驗》，各層次讀者可各取所需地學習有關章節。《數字圖像處理:原理與演算法》的所有演算法和公式都經過推導和證明，並經過程序驗證。
《數字圖像處理:原理與演算法》適用於計算機、通信和電子信息、自動控制、生物醫學工程等各理工科相關專業的本科和研究生教學和工程技術人員應用參考。

F. 在數字圖像處理中什麼是圖像平滑什麼是圖像銳化

（圖象平滑）①目的：降低圖像銳度，同時也會去除部分雜訊，處理後導致圖象模糊；②處理方法：鄰域平均法、中值濾波法、多圖象平均法，採用取平均值或中值的方法來模糊雜訊；③圖象邊緣及雜訊頻率都在高頻區，用低通濾波法來去雜訊。
（圖象銳化）①目的：增強圖像輪廓和細節，使圖象清晰，處理後雜訊也會增強；②處理方法：梯度法、拉普拉斯演算法、Robert演算法，採用微分運算求信號變化率，加強高頻分量，使圖象輪廓清晰；③圖象邊緣或線條等細節部分在高頻區，用高通濾波讓高頻分量通過。

G. （急）數字圖像處理主要包含哪八個方面的內容

主要內容有：圖像增強、圖像編碼、圖像復原、圖像分割、圖像分類、圖像重建、圖像信息的輸出和顯示。

圖像增強用於改善圖像視覺質量；圖像復原是盡可能地恢復圖像本來面目；圖像編碼是在保證圖像質量的前提下壓縮數據，使圖像便於存儲和傳輸；圖像分割就是把圖像按其灰度或集合特性分割成區域的過程。

圖像分類是在將圖像經過某些預處理（壓縮、增強和復原）後，再將圖像中有用物體的特徵進行分割，特徵提取，進而進行分類；圖像重建是指從數據到圖像的。處理，即輸入的是某種數據，而經過處理後得到的結果是圖像。

(7)數字圖像增強演算法擴展閱讀

發展概況

數字圖像處理最早出現於20世紀50年代，當時的電子計算機已經發展到一定水平，人們開始利用計算機來處理圖形和圖像信息。數字圖像處理作為一門學科大約形成於20世紀60年代初期。

早期的圖像處理的目的是改善圖像的質量，它以人為對象，以改善人的視覺效果為目的。圖像處理中，輸入的是質量低的圖像，輸出的是改善質量後的圖像，常用的圖像處理方法有圖像增強、復原、編碼、壓縮等。首次獲得實際成功應用的是美國噴氣推進實驗室（JPL）。

他們對航天探測器徘徊者7號在1964年發回的幾千張月球照片使用了圖像處理技術，如幾何校正、灰度變換、去除雜訊等方法進行處理，並考慮了太陽位置和月球環境的影響，由計算機成功地繪制出月球表面地圖，獲得了巨大的成功。

隨後又對探測飛船發回的近十萬張照片進行更為復雜的圖像處理，以致獲得了月球的地形圖、彩色圖及全景鑲嵌圖，獲得了非凡的成果，為人類登月創舉奠定了堅實的基礎，也推動了數字圖像處理這門學科的誕生。

在以後的宇航空間技術，如對火星、土星等星球的探測研究中，數字圖像處理技術都發揮了巨大的作用。數字圖像處理取得的另一個巨大成就是在醫學上獲得的成果。

H. 數字圖像處理拉普拉斯演算法怎麼算

不同的應用領域嘛！ 圖像增強是增強，可以使圖像的邊緣信息更明朗。 比如我用拉普拉斯運算元增強，圖像的紋理細節減弱，邊緣信息增強。 得到結果就是一個邊界圖。 圖像分割是分割，可以分割不同的區域。 比如我用分水嶺演算法可以使不同區域填充，從

I. 卷積增強演算法

遙感圖像上的線性特徵，特別是和地質構造和成礦環境有關的線性體和斷裂構造的增強處理和分析是遙感圖像處理和研究的一個重要方面。對數字圖像而言，線性體信息提取目前主要有梯度閾值法（Xu,1981）、模板卷積法（Coupland,1981）、超曲面擬合法（Chitti-neni,1982）、曲線追蹤和區域生長（Risse,1989;Pavlidis,1990）等，地質遙感線性體信息提取採用模板卷積濾波演算法效果較好，它是一種鄰域處理技術，即通過一定尺寸的模板（矩陣）對原圖像進行卷積運算來實現的。以3×3（像元）的模板為例，即相當於把模板逐次放在每一個像元上，計算模板元素和對應像元亮度值的乘積和，用數學式可表示為

西天山吐拉蘇盆地與火山岩有關的金礦遙感找礦研究

式中：m_i為模板元素值；g_i為相應圖像中各像元的亮度值；f為卷積值，就是濾波後（模板）中心像元的輸出值。

J. 數字圖像處理中圖像增強和圖像分割有什麼聯系有什麼區別

不同的應用領域嘛!
圖像增強是增強,可以使圖像的邊緣信息更明朗.
比如我用拉普拉斯運算元增強,圖像的紋理細節減弱,邊緣信息增強.
得到結果就是一個邊界圖.
圖像分割是分割,可以分割不同的區域.
比如我用分水嶺演算法可以使不同區域填充,從而使圖像不同的地方能分離出來.
非要說聯系?那就是圖像分割之前一般先進行圖像增強,以使效果明顯.