圖像處理中的子帶怎么理解？圖像處理中有子帶解碼。所謂子帶編碼技術(shù)是將原始信號從時(shí)域變換到頻域，然后將其分成若干子帶進(jìn)行數(shù)字編碼的技術(shù)。它使用帶通濾波器（BPF）組將原始信號分成若干（例如m）子帶（稱為

圖像處理中的子帶怎么理解？

圖像處理中有子帶解碼。所謂子帶編碼技術(shù)是將原始信號從時(shí)域變換到頻域，然后將其分成若干子帶進(jìn)行數(shù)字編碼的技術(shù)。它使用帶通濾波器（BPF）組將原始信號分成若干（例如m）子帶（稱為子帶）。每個(gè)子帶通過等效于單邊帶幅度調(diào)制的調(diào)制特性移到接近零的頻率。在通過BPF（總共m）之后，每個(gè)子帶的輸出信號以指定的速率（Nyquist速率）被采樣，并且采樣值被數(shù)字編碼。設(shè)置M通道數(shù)字編碼器。每個(gè)數(shù)字編碼信號被發(fā)送到復(fù)用器，子帶編碼的數(shù)據(jù)流最終被輸出。在接收端，實(shí)現(xiàn)了發(fā)送端的反向處理。輸入子帶編碼數(shù)據(jù)流，將每個(gè)子帶信號發(fā)送到相應(yīng)的數(shù)字解碼電路（共M個(gè)）進(jìn)行數(shù)字解調(diào)，通過各種低通濾波器（M個(gè)），再進(jìn)行解調(diào)，每個(gè)子帶頻域都可以恢復(fù)到原始信號的原始分布狀態(tài)。最后將各子帶輸出信號送入同步加法器，加法后恢復(fù)原始信號?；謴?fù)的信號與原始信號非常相似。子帶編碼的應(yīng)用子帶編碼技術(shù)具有突出的優(yōu)點(diǎn)。首先，聲譜各頻率分量的振幅值是不同的。如果將適當(dāng)?shù)谋壤禂?shù)分配給不同的子帶，則可以更合理地控制每個(gè)子帶的量化層數(shù)和相應(yīng)的重構(gòu)誤差，從而使碼率更準(zhǔn)確地匹配每個(gè)子帶的信號源特性。通常，較大數(shù)量的比特用于表示低頻基音附近的采樣值，而較小數(shù)量的編碼比特可以在高頻段中分配。其次，通過合理分配不同子帶的比特?cái)?shù)，可以控制總的重建誤差譜形狀。結(jié)合聲學(xué)心理模型，根據(jù)人耳的主觀噪聲感知特性，形成噪聲頻譜。因此，利用人的聽覺掩蔽效應(yīng)可以節(jié)省很多比特。當(dāng)使用子帶編碼時(shí)，使用聽覺的掩蔽效應(yīng)。它可以刪除部分子帶信號或大大減少比特?cái)?shù)，明顯壓縮傳輸?shù)臄?shù)據(jù)總量。例如，可以刪除沒有信號頻率分量的子帶、被噪聲掩蔽的信號頻率子帶和被相鄰強(qiáng)信號掩蔽的信號頻率子帶。另外，整個(gè)系統(tǒng)傳輸?shù)男畔⒘颗c信號的頻帶范圍和動(dòng)態(tài)范圍有關(guān)，動(dòng)態(tài)范圍由量化比特?cái)?shù)決定。如果在信號中引入合理數(shù)量的比特，則可以根據(jù)需要將不同的比特賦予不同的子帶，并且還可以壓縮信息量。

空間域與頻率域的區(qū)別？

圖像的空間域是指圖像平面所在的二維平面?？臻g域的圖像處理主要改變像素的灰度值，其位置不變。圖像的頻域是圖像像素灰度值隨位置變化的空間頻率。信息分布用頻譜表示。傅立葉變換可以將遙感圖像從空間域變換到只包含不同頻率信息的頻域。原始圖像的灰度突變位置、復(fù)雜圖像結(jié)構(gòu)區(qū)域、圖像細(xì)節(jié)和干擾噪聲集中在高頻區(qū)域，而原始圖像的灰度突變位置、復(fù)雜圖像結(jié)構(gòu)區(qū)域、圖像細(xì)節(jié)和干擾噪聲不集中在低頻區(qū)域，灰度變化平緩的部分信息集中在低頻區(qū)域。兩者之間的關(guān)系：空間域和空間頻域可以相互轉(zhuǎn)換。在空間頻域上，可以采用成熟的頻域技術(shù)。處理的一般步驟如下：1。利用二維離散傅立葉變換或小波變換將圖像從圖像空間變換到頻域。② 在空間頻域中，通過分析圖像的頻譜來改變圖像的頻率特性。即設(shè)計(jì)不同的數(shù)字濾波器對圖像頻譜進(jìn)行濾波。頻域處理主要用于圖像空間頻率的相關(guān)處理。

圖像預(yù)處理一般有哪些方法？

圖像預(yù)處理是將每個(gè)字符圖像分開，并發(fā)送到識別模塊進(jìn)行識別。這個(gè)過程稱為圖像預(yù)處理。在圖像分析中，首先對輸入圖像進(jìn)行處理，然后進(jìn)行特征提取、分割和匹配。

對于機(jī)器視覺系統(tǒng)，圖像預(yù)處理方法不考慮圖像退化的原因，只對圖像中感興趣的特征進(jìn)行選擇性的突出，對不需要的特征進(jìn)行衰減。因此，預(yù)處理后的輸出圖像不需要近似原始圖像。這種圖像預(yù)處理方法統(tǒng)稱為圖像增強(qiáng)。圖像增強(qiáng)主要有兩種方法：空間域方法和頻域方法。

圖像預(yù)處理常用的圖像過濾方法：1。高斯濾波

2。拉普拉斯濾波

3。均值濾波

4。中值濾波

5。形態(tài)濾波