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圖像壓縮意義

發布時間:2023-02-09 07:47:38

❶ 數字圖像處理的意義

圖像處理主要和模式識別及圖像理解系統的研究相聯系,如文字識別、醫學圖像處理、遙感圖像的處理等。 (1)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。

❷ 矢量圖形與點陣圖 壓縮後變大、變小、不變的題目搞不懂

一、概念
1.點陣圖,也稱點陣圖,屬於圖像。它由像素點陣組成。缺點是文件容量較大,旋轉、縮放易失真。
2.失量圖,屬於圖形。它是由數學矢量公式定義出來的圖像。這種圖形文件佔用空間較小,放大不會失真。與解析度無關。
3.解析度:解析度的表示方式就是所有經線和緯線交叉點的數目。像素數越多,其解析度就越高,因此,解析度通常是以像素數來計量的,如:640×480,其像素數為307200。
4.圖像的位解析度:又稱位深,或「顏色深度」,是用來衡量每個像素儲存信息的位數。這種解析度決定可以標記為多少種色彩等級的可能性。一般常見的有8位、16位、24位或32位色彩。所謂「位」,實際上是指「2」的平方次數,8位即是2的八次方,也就是8個2相乘,等於256。所以,一幅8位色彩深度的圖像,所能表現的色彩等級是256級。
5.壓縮圖片,只是通過一種演算法減少圖片得存儲數據,即所佔物理空間的規模。不會減少圖像的精度,即像素數。壓縮的目的是為了減少存儲空間。是一種圖像處理的演算法,簡單地說就是軟體將圖片中相鄰的、數據一樣的像素點做一個集合描述(數量,分布輪廓,彩色數值),這個描述文件的數據量很小,跟隨這個文件一起存儲、傳輸;當需要將圖像打開時,軟體再根據這個描述數據將被壓縮的像素還原展開。常用的JPG/GIF/TIFF等都是壓縮格式。
6.壓縮比,就是被壓縮的像素數占原始數據的比例。
7.直接調整像素,當然可以壓縮圖片數據量,但同時降低了圖像精度,而且這種降低是不可恢復的損失。
二、例題分析
1.如果不經過壓縮處理而直接存儲一幅600*300(24位真彩色)的圖像,需要的存儲空間約等於(540KB)
解:600*300*24/8=540000B≈540KB
2.某圖片解析度為1024*768 ,32位真彩,其文件大小是(3MB)
解:1024*768*32/8=3145728B≈3072KB≈3MB(兩題做完,發現這個「位」的意思沒?)
3.一幅彩色靜態圖像(RGB),設解析度為256*512,每一種顏色用8bit表示,則該彩色靜態圖像的數據量為(256*512*3*8=3145728bit=393216B=384KB)
(1個位元組=8位,即1B=8bit,其他的換算單位一般都是1024)
解:a.橫向解析度×縱向解析度=格子的總數
b.每格的描述數量=顏色數×顏色表示位數,RGB表示三原色
c.格子的總數×每格的描述數量=總數據位數
4.一部佔用約137GB存儲空間的電影,經一系列壓縮技術壓縮後,成為一個約700MB的文件,這種技術的壓縮比約為(200:1)
解:137*1024/700=200.41143,所以壓縮比例約為200:1(考試的時候,沒有計算器,你就大概估算下700MB≈0.7GB,137/0.7≈195。當然,這種題目出得很沒意義,一般這樣大的電影,137GB, 一定是高清了,是DV流都是沒壓縮過,再說200:1這個技術也太牛了...)
5.一幅點陣圖圖像的容量大小為0.8MB,經過壓縮後變為40.96KB,則圖像壓縮前的容量是壓縮後的(20)倍
解:0.8*1024/40.46=20(注意單位換算即可)
6.一張照片的大小是850KB,某種數碼相機存儲容量為128MB,該數碼相機能拍攝這種格式照片的最多張數大約是(154)
解:128/(850/1024)≈154

❸ gif縮放和壓縮一樣嗎

不一樣,gif縮放是動圖縮放工具,支持gif的動圖或者圖片來放大或者縮小尺寸,一種方法是使用圖像處理軟體對gif進行處理。這些軟體通常具有自動壓縮圖像的功能。例如,SOOGIF 和 GIMP 中都包含這樣的功能。推薦使用SOOGIF在線工具來幫助壓縮gif圖像。這些工具還包括視頻轉gif 和 多圖合成gif,gif編輯,gif縮放等等主要gif處理功能。gif無損壓縮不會減少圖像質量,只會減少文件大小。這意味著你可以對文件進行無損壓縮而不會影響圖像質量。

❹ 圖像壓縮比如何計算

壓縮比=壓縮前所佔空間大小/實際所佔空間大小
圖像數據量=圖像的總像素*圖像位深度/8(Byte)
圖像的總像素=水平方向像素*垂直方向像素數
eg:有張jpeg格式的圖像,其實際佔用空間為160KB,該圖像的壓縮比
圖像信息
解析度 1024*512
寬度 1024像素
高度 512像素
水平解析度 96dpi
垂直解析度 96 dpi
位深度 24
壓縮前所佔空間大小=1024*512*24/8=1536KB
壓縮比=1536/160=9.6
9.6:1

❺ 圖像壓縮編碼論文

數字圖像壓縮技術的研究及進展

摘要:數字圖像壓縮技術對於數字圖像信息在網路上實現快速傳輸和實時處理具有重要的意義。本文介紹了當前幾種最為重要的圖像壓縮演算法:JPEG、JPEG2000、分形圖像壓縮和小波變換圖像壓縮,總結了它們的優缺點及發展前景。然後簡介了任意形狀可視對象編碼演算法的研究現狀,並指出此演算法是一種產生高壓縮比的圖像壓縮演算法。關鍵詞:JPEG;JPEG2000;分形圖像壓縮;小波變換;任意形狀可視對象編碼一 引 言 隨著多媒體技術和通訊技術的不斷發展,多媒體娛樂、信息高速公路等不斷對信息數據的存儲和傳輸提出了更高的要求,也給現有的有限帶寬以嚴峻的考驗,特別是具有龐大數據量的數字圖像通信,更難以傳輸和存儲,極大地制約了圖像通信的發展,因此圖像壓縮技術受到了越來越多的關注。圖像壓縮的目的就是把原來較大的圖像用盡量少的位元組表示和傳輸,並且要求復原圖像有較好的質量。利用圖像壓縮,可以減輕圖像存儲和傳輸的負擔,使圖像在網路上實現快速傳輸和實時處理。 圖像壓縮編碼技術可以追溯到1948年提出的電視信號數字化,到今天已經有50多年的歷史了[1]。在此期間出現了很多種圖像壓縮編碼方法,特別是到了80年代後期以後,由於小波變換理論,分形理論,人工神經網路理論,視覺模擬理論的建立,圖像壓縮技術得到了前所未有的發展,其中分形圖像壓縮和小波圖像壓縮是當前研究的熱點。本文對當前最為廣泛使用的圖像壓縮演算法進行綜述,討論了它們的優缺點以及發展前景。二 JPEG壓縮 負責開發靜止圖像壓縮標準的「聯合圖片專家組」(Joint Photographic Expert Group,簡稱JPEG),於1989年1月形成了基於自適應DCT的JPEG技術規范的第一個草案,其後多次修改,至1991年形成ISO10918國際標准草案,並在一年後成為國際標准,簡稱JPEG標准。1.JPEG壓縮原理及特點 JPEG演算法中首先對圖像進行分塊處理,一般分成互不重疊的 大小的塊,再對每一塊進行二維離散餘弦變換(DCT)。變換後的系數基本不相關,且系數矩陣的能量集中在低頻區,根據量化表進行量化,量化的結果保留了低頻部分的系數,去掉了高頻部分的系數。量化後的系數按zigzag掃描重新組織,然後進行哈夫曼編碼。JPEG的特點優點:(1)形成了國際標准;(2)具有中端和高端比特率上的良好圖像質量。缺點:(1)由於對圖像進行分塊,在高壓縮比時產生嚴重的方塊效應;(2)系數進行量化,是有損壓縮;(3)壓縮比不高,小於50。 JPEG壓縮圖像出現方塊效應的原因是:一般情況下圖像信號是高度非平穩的,很難用Gauss過程來刻畫,並且圖像中的一些突變結構例如邊緣信息遠比圖像平穩性重要,用餘弦基作圖像信號的非線性逼近其結果不是最優的。2. JPEG壓縮的研究狀況及其前景 針對JPEG在高壓縮比情況下,產生方塊效應,解壓圖像較差,近年來提出了不少改進方法,最有效的是下面的兩種方法:(1)DCT零樹編碼 DCT零樹編碼把 DCT塊中的系數組成log2N個子帶,然後用零樹編碼方案進行編碼。在相同壓縮比的情況下,其PSNR的值比 EZW高。但在高壓縮比的情況下,方塊效應仍是DCT零樹編碼的致命弱點。(2)層式DCT零樹編碼 此演算法對圖像作 的DCT變換,將低頻 塊集中起來,做 反DCT變換;對新得到的圖像做相同變換,如此下去,直到滿足要求為止。然後對層式DCT變換及零樹排列過的系數進行零樹編碼。 JPEG壓縮的一個最大問題就是在高壓縮比時產生嚴重的方塊效應,因此在今後的研究中,應重點解決 DCT變換產生的方塊效應,同時考慮與人眼視覺特性相結合進行壓縮。三 JEPG2000壓縮 JPEG2000是由ISO/IEC JTCISC29標准化小組負責制定的全新靜止圖像壓縮標准。一個最大改進是它採用小波變換代替了餘弦變換。2000年3月的東京會議,確定了彩色靜態圖像的新一代編碼方式—JPEG2000圖像壓縮標準的編碼演算法。1.JPEG2000壓縮原理及特點 JPEG2000編解碼系統的編碼器和解碼器的框圖如圖1所示。編碼過程主要分為以下幾個過程:預處理、核心處理和位流組織。預處理部分包括對圖像分片、直流電平(DC)位移和分量變換。核心處理部分由離散小波變換、量化和熵編碼組成。位流組織部分則包括區域劃分、碼塊、層和包的組織。 JPEG2000格式的圖像壓縮比,可在現在的JPEG基礎上再提高10%~30%,而且壓縮後的圖像顯得更加細膩平滑。對於目前的JPEG標准,在同一個壓縮碼流中不能同時提供有損和無損壓縮,而在JPEG2000系統中,通過選擇參數,能夠對圖像進行有損和無損壓縮。現在網路上的JPEG圖像下載時是按「塊」傳輸的,而JPEG2000格式的圖像支持漸進傳輸,這使用戶不必接收整個圖像的壓縮碼流。由於JPEG2000採用小波技術,可隨機獲取某些感興趣的圖像區域(ROI)的壓縮碼流,對壓縮的圖像數據進行傳輸、濾波等操作。2.JPEG2000壓縮的前景 JPEG2000標准適用於各種圖像的壓縮編碼。其應用領域將包括Internet、傳真、列印、遙感、移動通信、醫療、數字圖書館和電子商務等。JPEG2000圖像壓縮標准將成為21世紀的主流靜態圖像壓縮標准。四 小波變換圖像壓縮1.小波變換圖像壓縮原理小波變換用於圖像編碼的基本思想就是把圖像根據Mallat塔式快速小波變換演算法進行多解析度分解。其具體過程為:首先對圖像進行多級小波分解,然後對每層的小波系數進行量化,再對量化後的系數進行編碼。小波圖像壓縮是當前圖像壓縮的熱點之一,已經形成了基於小波變換的國際壓縮標准,如MPEG-4標准,及如上所述的JPEG2000標准 。2.小波變換圖像壓縮的發展現狀及前景 目前3個最高等級的小波圖像編碼分別是嵌入式小波零樹圖像編碼(EZW),分層樹中分配樣本圖像編碼(SPIHT)和可擴展圖像壓縮編碼(EBCOT)。(1)EZW編碼器 1993年,Shapiro引入了小波「零樹」的概念,通過定義POS、NEG、IZ和ZTR四種符號進行空間小波樹遞歸編碼,有效地剔除了對高頻系數的編碼,極大地提高了小波系數的編碼效率。此演算法採用漸進式量化和嵌入式編碼模式,演算法復雜度低。EZW演算法打破了信息處理領域長期篤信的准則:高效的壓縮編碼器必須通過高復雜度的演算法才能獲得,因此EZW編碼器在數據壓縮史上具有里程碑意義。(2)SPIHT編碼器 由Said和Pearlman提出的分層小波樹集合分割演算法(SPIHT)則利用空間樹分層分割方法,有效地減小了比特面上編碼符號集的規模。同EZW相比,SPIHT演算法構造了兩種不同類型的空間零樹,更好地利用了小波系數的幅值衰減規律。同EZW編碼器一樣,SPIHT編碼器的演算法復雜度低,產生的也是嵌入式比特流,但編碼器的性能較EZW有很大的提高。(3)EBCOT編碼器優化截斷點的嵌入塊編碼方法(EBCOT)首先將小波分解的每個子帶分成一個個相對獨立的碼塊,然後使用優化的分層截斷演算法對這些碼塊進行編碼,產生壓縮碼流,結果圖像的壓縮碼流不僅具有SNR可擴展而且具有解析度可擴展,還可以支持圖像的隨機存儲。比較而言,EBCOT演算法的復雜度較EZW和SPIHT有所提高,其壓縮性能比SPIHT略有提高。
小波圖像壓縮被認為是當前最有發展前途的圖像壓縮演算法之一。小波圖像壓縮的研究集中在對小波系數的編碼問題上。在以後的工作中,應充分考慮人眼視覺特性,進一步提高壓縮比,改善圖像質量。並且考慮將小波變換與其他壓縮方法相結合。例如與分形圖像壓縮相結合是當前的一個研究熱點。
五 分形圖像壓縮 1988年,Barnsley通過實驗證明分形圖像壓縮可以得到比經典圖像編碼技術高幾個數量級的壓縮比。1990年,Barnsley的學生A.E.Jacquin提出局部迭代函數系統理論後,使分形用於圖像壓縮在計算機上自動實現成為可能。1. 分形圖像壓縮的原理 分形壓縮主要利用自相似的特點,通過迭代函數系統(Iterated Function System, IFS)實現。其理論基礎是迭代函數系統定理和拼貼定理。 分形圖像壓縮把原始圖像分割成若干個子圖像,然後每一個子圖像對應一個迭代函數,子圖像以迭代函數存儲,迭代函數越簡單,壓縮比也就越大。同樣解碼時只要調出每一個子圖像對應的迭代函數反復迭代,就可以恢復出原來的子圖像,從而得到原始圖像。2.幾種主要分形圖像編碼技術 隨著分形圖像壓縮技術的發展,越來越多的演算法被提出,基於分形的不同特徵,可以分成以下幾種主要的分形圖像編碼方法。(1)尺碼編碼方法 尺碼編碼方法是基於分形幾何中利用小尺度度量不規則曲線長度的方法,類似於傳統的亞取樣和內插方法,其主要不同之處在於尺度編碼方法中引入了分形的思想,尺度 隨著圖像各個組成部分復雜性的不同而改變。(2)迭代函數系統方法 迭代函數系統方法是目前研究最多、應用最廣泛的一種分形壓縮技術,它是一種人機交互的拼貼技術,它基於自然界圖像中普遍存在的整體和局部自相關的特點,尋找這種自相關映射關系的表達式,即仿射變換,並通過存儲比原圖像數據量小的仿射系數,來達到壓縮的目的。如果尋得的仿射變換簡單而有效,那麼迭代函數系統就可以達到極高的壓縮比。(3)A-E-Jacquin的分形方案 A-E-Jacquin的分形方案是一種全自動的基於塊的分形圖像壓縮方案,它也是一個尋找映射關系的過程,但尋找的對象域是將圖像分割成塊之後的局部與局部的關系。在此方案中還有一部分冗餘度可以去除,而且其解碼圖像中存在著明顯的方塊效應。3.分形圖像壓縮的前景 雖然分形圖像壓縮在圖像壓縮領域還不佔主導地位,但是分形圖像壓縮既考慮局部與局部,又考慮局部與整體的相關性,適合於自相似或自仿射的圖像壓縮,而自然界中存在大量的自相似或自仿射的幾何形狀,因此它的適用范圍很廣。六 其它壓縮演算法 除了以上幾種常用的圖像壓縮方法以外,還有:NNT(數論變換)壓縮、基於神經網路的壓縮方法、Hibert掃描圖像壓縮方法、自適應多相子帶壓縮方法等,在此不作贅述。下面簡單介紹近年來任意形狀紋理編碼的幾種演算法[10]~ [13]。(1)形狀自適應DCT(SA-DCT)演算法 SA-DCT把一個任意形狀可視對象分成 的圖像塊,對每塊進行DCT變換,它實現了一個類似於形狀自適應Gilge DCT[10][11]變換的有效變換,但它比Gilge DCT變換的復雜度要低。可是,SA-DCT也有缺點,它把像素推到與矩形邊框的一個側邊相平齊,因此一些空域相關性可能丟失,這樣再進行列DCT變換,就有較大的失真了[11][14][15]。(2)Egger方法 Egger等人[16][17]提出了一個應用於任意形狀對象的小波變換方案。在此方案中,首先將可視對象的行像素推到與邊界框的右邊界相平齊的位置,然後對每行的有用像素進行小波變換,接下來再進行另一方向的小波變換。此方案,充分利用了小波變換的局域特性。然而這一方案也有它的問題,例如可能引起重要的高頻部分同邊界部分合並,不能保證分布系數彼此之間有正確的相同相位,以及可能引起第二個方向小波分解的不連續等。(3)形狀自適應離散小波變換(SA-DWT) Li等人提出了一種新穎的任意形狀對象編碼,SA-DWT編碼[18]~[22]。這項技術包括SA-DWT和零樹熵編碼的擴展(ZTE),以及嵌入式小波編碼(EZW)。SA-DWT的特點是:經過SA-DWT之後的系數個數,同原任意形狀可視對象的像素個數相同;小波變換的空域相關性、區域屬性以及子帶之間的自相似性,在SA-DWT中都能很好表現出來;對於矩形區域,SA-DWT與傳統的小波變換一樣。SA-DWT編碼技術的實現已經被新的多媒體編碼標准MPEG-4的對於任意形狀靜態紋理的編碼所採用。 在今後的工作中,可以充分地利用人類視覺系統對圖像邊緣部分較敏感的特性,嘗試將圖像中感興趣的對象分割出來,對其邊緣部分、內部紋理部分和對象之外的背景部分按不同的壓縮比進行壓縮,這樣可以使壓縮圖像達到更大的壓縮比,更加便於傳輸。七 總結 圖像壓縮技術研究了幾十年,取得了很大的成績,但還有許多不足,值得我們進一步研究。小波圖像壓縮和分形圖像壓縮是當前研究的熱點,但二者也有各自的缺點,在今後工作中,應與人眼視覺特性相結合。總之,圖像壓縮是一個非常有發展前途的研究領域,這一領域的突破對於我們的信息生活和通信事業的發展具有深遠的影響。

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❻ 數字圖像壓縮技術

❼ 闡述數字圖像處理在某一個領域的具體應用和意義

應用領域
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
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
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
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
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
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
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。
7)機器人視覺
機器視覺作為智能機器人的重要感覺器官,主要進行三維景物理解和識別,是目前處於研究之中的開放課題。機器視覺主要用於軍事偵察、危險環境的自主機器人,郵政、醫院和家庭服務的智能機器人,裝配線工件識別、定位,太空機器人的自動操作等。
8)視頻和多媒體系統
目前,電視製作系統廣泛使用的圖像處理、變換、合成,多媒體系統中靜止圖像和動態圖像的採集、壓縮、處理、存貯和傳輸等。
9)科學可視化
圖像處理和圖形學緊密結合,形成了科學研究各個領域新型的研究工具。
10)電子商務
在當前呼聲甚高的電子商務中,圖像處理技術也大有可為,如身份認證、產品防偽、水印技術等。 總之,圖像處理技術應用領域相當廣泛,已在國家安全、經濟發展、日常生活中充當越來越重要的角色,對國計民生的作用不可低估。

❽ 請問壓縮文件是起什麼作用緊急!~

1、節省磁碟空間。

2、可以把多個文件壓縮成一個壓縮包,此功能在發送郵件時用出比較大,因為郵件附件多個文件通常要一個個的上傳,把多個文件壓縮成一個壓縮包後就可以完成一次上傳了。

3、可以把一個大文件分解壓縮成多個小壓縮包,此功能在文件拷貝中作用比較大。

(8)圖像壓縮意義擴展閱讀:

壓縮原理以及深層作用

把文件的二進制代碼壓縮,把相鄰的0,1代碼減少,比如有000000,可以把它變成6個0 的寫法60,來減少該文件的空間。

由於計算機處理的信息是以二進制數的形式表示的,因此壓縮軟體就是把二進制信息中相同的字元串以特殊字元標記來達到壓縮的目的。

為了有助於理解文件壓縮,請在腦海里想像一幅藍天白雲的圖片。對於成千上萬單調重復的藍色像點而言,與其一個一個定義「藍、藍、藍……」長長的一串顏色,還不如告訴電腦:「從這個位置開始存儲1117個藍色像點」來得簡潔,而且還能大大節約存儲空間。這是一個非常簡單的圖像壓縮的例子。

❾ 壓縮感知的圖像處理與應用有哪些

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.

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