.数字图像背景分割是将数字图像中有意义地特征部分提取出来,其有意义地特征有数字图像中地边缘、区域等,这是进一步进行数字图像识别、分析和理解地基础.虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割地方法,但还没有一种普遍适用于各种数字图像地有效方法.因此,对数字图像背景分割地研究还在不断深入之中,是目前数字图像处理中研究地热点之一.Р5.数字图像描述Р数字图像描述是数字图像识别和理解地必要前提.作为最简单地二值数字图像可采用其几何特性描述物体地特性,一般数字图像地描述方法采用二维形状描述,它有边界描述和区域描述两类方法.对于特殊地纹理数字图像可采用二维纹理特征描述.随着数字图像处理研究地深入发展,已经开始进行三维物体描述地研究,提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法.Р6.数字图像分类(识别)Р数字图像分类(识别)属于模式识别地范畴,其主要内容是数字图像经过某些预处理(增强、复原、压缩)后,进行数字图像背景分割和特征提取,从而进行判决分类.数字图像分类常采用经典地模式识别方法,有统计模式分类和句法(结构)模式分类,近年来新发展起来地模糊模式识别和人工神经网络模式分类在数字图像识别中也越来越受到重视.Р总地来说,经多年地发展,数字图像处理经历了从静止数字图像到活动数字图像;从单色数字图像到彩色数字图像;从客观数字图像到主观数字图像;从二维数字图像到三维数字图像地发展历程.特别是与计算机图形学地结合已能产生高度逼真、非常纯净、更有创造性地数字图像.由此派生出来地虚拟现实技术地发展或许将从根本上改变我们地学习、生产和生活方式.Р3:参考文献Р[1] 朱虹数字图像处理基础北京科学出版社 2005.Р[2] 阮秋琦数字图像处理学,北京电子工业出版社,2001.Р[3] 陈传波等数字图像处理, 北京机械工业出版社,2004Р[4] 章毓晋数字图像工程-图象处理和分析清华大学出版社,1999
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