[七年级上册历史的一些问题求解决！]炎帝战蚩尤时间：距今约（ 4600 ）年，（ 黄河 ）流域 炎黄联盟——（ 华夏 ）——汉族. 尧舜禹禅让：约（ 公元前2400年-2100 ）年，（ 夏启 ）建立夏朝，这是中国历史上第一个王朝，标志原始社会结束了，（ 封...+阅读

图像处理，是对图像进行分析、加工、和处理，使其满足视觉、心理以及其他要求的技术。图像处理是信号处理在图像域上的一个应用。目前大多数的图像是以数字形式存储，因而图像处理很多情况下指数字图像处理。此外，基于光学理论的处理方法依然占有重要的地位。 图像处理是信号处理的子类，另外与计算机科学、人工智能等领域也有密切的关系。 传统的一维信号处理的方法和概念很多仍然可以直接应用在图像处理上，比如降噪、量化等。然而，图像属于二维信号，和一维信号相比，它有自己特殊的一面，处理的方式和角度也有所不同。 目录 [隐藏] * 1 解决方案 * 2 常用的信号处理技术 o 2.1 从一维信号处理扩展来的技术和概念 o 2.2 专用于二维（或更高维）的技术和概念 * 3 典型问题 * 4 应用 * 5 相关相近领域 * 6 参见 [编辑] 解决方案 几十年前，图像处理大多数由光学设备在模拟模式下进行。

由于这些光学方法本身所具有的并行特性，至今他们仍然在很多应用领域占有核心地位，例如 全息摄影。但是由于计算机速度的大幅度提高，这些技术正在迅速的被数字图像处理方法所替代。 从通常意义上讲，数字图像处理技术更加普适、可靠和准确。比起模拟方法，它们也更容易实现。专用的硬件被用于数字图像处理，例如，基于流水线的计算机体系结构在这方面取得了巨大的商业成功。今天，硬件解决方案被广泛的用于视频处理系统，但商业化的图像处理任务基本上仍以软件形式实现，运行在通用个人电脑上。 [编辑] 常用的信号处理技术 大多数用于一维信号处理的概念都有其在二维图像信号领域的延伸，它们中的一部分在二维情形下变得十分复杂。同时图像处理也具有自身一些新的概念，例如，连通性、旋转不变性，等等。

这些概念仅对二维或更高维的情况下才有非平凡的意义。 图像处理中常用到快速傅立叶变换，因为它可以减小数据处理量和处理时间。 [编辑] 从一维信号处理扩展来的技术和概念 * 分辨率（Image resolution|Resolution） * 动态范围（Dynamic range） * 带宽（Bandwidth） * 滤波器设计（Filter (signal processing)|Filtering） * 微分算子（Differential operators） * 边缘检测（Edge detection） * Domain modulation * 降噪（Noise reduction） [编辑] 专用于二维（或更高维）的技术和概念 * 连通性（Connectedness|Connectivity） * 旋转不变性（Rotational invariance） [编辑] 典型问题 * 几何变换（geometric transformations）：包括放大、缩小、旋转等。 * 颜色处理（color）：颜色空间的转化、亮度以及对比度的调节、颜色修正等。 * 图像合成（image composite）：多个图像的加、减、组合、拼接。

* 降噪（image denoising）：研究各种针对二维图像的去噪滤波器或者信号处理技术。 * 边缘检测（edge detection）：进行边缘或者其他局部特征提取。 * 分割（image segmentation）：依据不同标准，把二维图像分割成不同区域。 * 图像制作（image editing）：和计算机图形学有一定交叉。 * 图像配准（image registration）：比较或集成不同条件下获取的图像。 * 图像增强（image enhancement）： * 图像数字水印（image watermarking）：研究图像域的数据隐藏、加密、或认证。 * 图像压缩（image compression）：研究图像压缩。 [编辑] 应用 * 摄影及印刷 （Photography and printing） * 卫星图像处理 （Satellite image processing） * 医学图像处理 （Medical image processing） * 面孔识别， 特征识别 （Face detection, feature detection, face identification） * 显微图像处理 （Microscope image processing） * 汽车障碍识别 （Car barrier detection） [编辑] 相关相近领域 * 分类（Classification） * 特征提取（Feature extraction） * 模式识别（Pattern recognition） * 投影（Projection） * 多尺度信号分析（Multi-scale signal analysis） * 离散余弦变换（The Discrete Cosine Transform）

现今的图像压缩算法有哪些

浅谈图像压缩算法 余科亮 本文仅讨论静止图像的压缩基本算法，图像压缩的目的在于以较少的数据来 表示图像以节约存储费用，或者传输时间和费用。 JPEG压缩算法可以用失真的压缩方式来处理图像，但失真的程度却是肉眼所 无法辩认的。这也就是为什么JPEG会有如此满意的压缩比例的原因。 下面主要讨论，JPEG基本压缩法。 一.JPEG压缩过程 JPEG压缩分四个步骤实现： 1.颜色模式转换及采样； 2.DCT变换； 3.量化； 4.编码。 二.1.颜色模式转换及采样 RGB色彩系统是我们最常用的表示颜色的方式。JPEG采用的是YCbCr色彩系统。 想要用JPEG基本压缩法处理全彩色图像，得先把RGB颜色模式图像数据，转换为 YCbCr颜色模式的数据。Y代表亮度，Cb和Cr则代表色度、饱和度。通过下列计算 公式可完成数据转换。

Y=0.2990R+0.5870G+0.1140B Cb=-0.1687R-0.3313G+0.5000B+128 Cr=0.5000R-0.4187G-0.0813B+128 人类的眼晴对低频的数据比对高频的数据具有更高的敏感度，事实上，人类 的眼睛对亮度的改变也比对色彩的改变要敏感得多，也就是说Y成份的数据是比较 重要的。既然Cb成份和Cr成份的数据比较相对不重要，就可以只取部分数据来处 理。以增加压缩的比例。JPEG通常有两种采样方式：YUV411和YUV422，它们所代 表的意义是Y、Cb和Cr三个成份的数据取样比例。 2.DCT变换 DCT变换的全称是离散余弦变换（Discrete Cosine Transform），是指将一组 光强数据转换成频率数据，以便得知强度变化的情形。若对高频的数据做些修饰， 再转回原来形式的数据时，显然与原始数据有些差异，但是人类的眼睛却是不容 易辨认出来。 压缩时，将原始图像数据分成8*8数据单元矩阵，例如亮度值的第一个矩阵内 容如下： JPEG将整个亮度矩阵与色度Cb矩阵，饱和度Cr矩阵，视为一个基本单元称作 MCU。

每个MCU所包含的矩阵数量不得超过10个。例如，行和列采样的比例皆为4: 2:2，则每个MCU将包含四个亮度矩阵，一个色度矩阵及一个饱和度矩阵。 当图像数据分成一个8*8矩阵后，还必须将每个数值减去128，然后一一代入 DCT变换公式中，即可达到DCT变换的目的。图像数据值必须减去128，是因为DCT 转换公式所接受的数字范围是在-128到+127之间。 DCT变换公式： x,y代表图像数据矩阵内某个数值的坐标位置 f(x,y)代表图像数据矩阵内的数个数值 u,v代表DCT变换后矩阵内某个数值的坐标位置 F(u,v)代表DCT变换后矩阵内的某个数值 u=0 且 v=0 c(u)c(v)=1/1.414 u>0 或 v>0 c(u)c(v)=1 经过DCT变换后的矩阵数据自然数为频率系数，这些系数以F(0,0)的值最 大，称为DC，其余的63个频率系数则多半是一些接近于0的正负浮点数，一概称 之为AC。

3、量化 图像数据转换为频率系数后，还得接受一项量化程序，才能进入编码阶段。 量化阶段需要两个8*8矩阵数据，一个是专门处理亮度的频率系数，另一个则是 针对色度的频率系数，将频率系数除以量化矩阵的值，取得与商数最近的整数， 即完成量化。 当频率系数经过量化后，将频率系数由浮点数转变为整数，这才便于执行最 后的编码。不过，经过量化阶段后，所有数据只保留整数近似值，也就再度损失 了一些数据内容，JPEG提供的量化表如下： 4、编码 Huffman编码无专利权问题，成为JPEG最常用的编码方式，Huffman编码通常 是以完整的MCU来进行的。 编码时，每个矩阵数据的DC值与63个AC值，将分别使用不同的Huffman编码 表，而亮度与色度也需要不同的Huffman编码表，所以一共需要四个编码表，才 能顺利地完成JPEG编码工作。

DC编码 DC是彩采用差值脉冲编码调制的差值编码法，也就是在同一个图像分量中取 得每个DC值与前一个DC值的差值来编码。DC采用差值脉冲编码的主要原因是由于 在连续色调的图像中，其差值多半比原值小，对差值进行编码所需的位数，会比 对原值进行编码所需的位数少许多。例如差值为5，它的二进制表示值为101，如 果差值为-5，则先改为正整数5，再将其二进制转换成1的补数即可。所谓1的补 数，就是将每个Bit若值为0，便改成1;Bit为1，则变成0。差值5应保留的位数 为3，下表即列出差值所应保留的Bit数与差值内容的对照。 在差值前端另外加入一些差值的霍夫曼码值，例如亮度差值为5(101)的位 数为3，则霍夫曼码值应该是100，两者连接在一起即为100101。下列两份表格分 别是亮度和色度DC差值的编码表。

根据这两份表格内容，即可为DC差值加上霍夫 曼码值，完成DC的编码工作。 AC编码 AC编码方式与DC略有不同，在AC编码之前，首先得将63个AC值按Zig-zag排 序，即按照下图箭头所指示的顺序串联起来。 63个AC值排列好的，将AC系数转换成中间符号，中间符号表示为RRRR/SSSS, RRRR是指第非零的AC之前，其值为0的AC个数，SSSS是指AC值所需的位数，AC系 数的范围与SSSS的对应关系与DC差值Bits数与差值内容对照表相似。 如果连续为0的AC个数大于15，则用15/0来表示连续的16个0,15/0称为ZRL (Zero Rum Length)，而（0/0）称为EOB(Enel of Block)用来表示其后所 剩余的AC系数皆等于0，以中间符号值作为...

请问您可以帮我说明一下图像处理中使用的掩膜方法通常都有哪些具体

用选定的图像、图形或物体，对待处理的图像（全部或局部）进行遮挡，来控制图像处理的区域或处理过程。用于覆盖的特定图像或物体称为掩模或模板。光学图像处理中，掩模可以足胶片、滤光片等。数字图像处理中，掩模为二维矩阵数组，有时也用多值图像。数字图像处理中，图像掩模主要用于：①提取感兴趣区，用预先制作的感兴趣区掩模与待处理图像相乘，得到感兴趣区图像，感兴趣区内图像值保持不变，而区外图像值都为0。②屏蔽作用，用掩模对图像上某些区域作屏蔽，使其不参加处理或不参加处理参数的计算，或仅对屏蔽区作处理或统计。③结构特征提取，用相似性变量或图像匹配方法检测和提取图像中与掩模相似的结构特征。④特殊形状图像的制作。

'掩膜

'3x3

'邻域平均 全是1

'3x3高斯均值滤波器

'filters(0) = 1: filters(1) = 2: filters(2) = 1

'filters(3) = 2: filters(4) = 4: filters(5) = 2

'filters(6) = 1: filters(7) = 2: filters(8) = 1

'拉普拉斯1型滤波器 高通边缘检测器掩膜

'filters(0) = -1: filters(1) = 0: filters(2) = -1

'filters(3) = 0: filters(4) = 4: filters(5) = 0

'filters(6) = -1: filters(7) = 0: filters(8) = -1

'锐化 （中锐化：filters(4) = 5 ， 高锐化：filters(4) = 6)

'filters(0) = 0: filters(1) = -1: filters(2) = 0

'filters(3) = -1: filters(4) = 6: filters(5) = -1

'filters(6) = 0: filters(7) = -1: filters(8) = 0

'--------------------------------------------

'垂直掩膜

'filters(0) = 3: filters(1) = -6: filters(2) = 3

'filters(3) = 3: filters(4) = -6: filters(5) = 3

'filters(6) = 3: filters(7) = -6: filters(8) = 3

'水平掩膜

'filters(0) = 3: filters(1) = 3: filters(2) = 3

'filters(3) = -6: filters(4) = -6: filters(5) = -6

'filters(6) = 3: filters(7) = 3: filters(8) = 3

'对角线掩膜

'filters(0) = 3: filters(1) = 3: filters(2) = -6

'filters(3) = 3: filters(4) = -6: filters(5) = 3

'filters(6) = -6: filters(7) = 3: filters(8) = 3

'高斯滤镜5x5

'f(0) = 1: f(1) = 4: f(2) = 6: f(3) = 4: f(4) = 1

'f(5) = 4: f(6) = 16: f(7) = 24: f(8) = 16: f(9) = 4

'f(10) = 6: f(11) = 24: f(12) = 36: f(13) = 24: f(14) = 6

'f(15) = 4: f(16) = 16: f(17) = 24: f(18) = 16: f(19) = 4

'f(20) = 1: f(21) = 4: f(22) = 6: f(23) = 4: f(24) = 1

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