Procesamiento de imágenes digitales de reconocimiento de frutas basado en el código de reconocimiento de frutas MATLAB _matlab
El procesamiento de imágenes digitales es un método y una tecnología que utiliza computadoras para eliminar ruido, mejorar, restaurar, segmentar y extraer características de las imágenes. La aparición y el rápido desarrollo del procesamiento de imágenes digitales se ven afectados principalmente por tres factores: primero, el desarrollo de las computadoras, segundo, el desarrollo de las matemáticas (especialmente el establecimiento y mejora de la teoría de las matemáticas discretas, tercero, el creciente número de aplicaciones en la agricultura); y ganadería, silvicultura, medio ambiente, militar, industrial y médica.
El procesamiento de imágenes digitales (Procesamiento de imágenes digitales), también conocido como procesamiento de imágenes por computadora, se refiere al proceso de convertir señales de imágenes en señales digitales y procesarlas mediante una computadora.
El objetivo principal del procesamiento de imágenes digitales
En términos generales, el objetivo principal del procesamiento de imágenes (o procesamiento y análisis) tiene tres aspectos.
(1) Mejorar la calidad visual de la imagen, como el brillo de la imagen y la transformación del color, mejora y supresión de ciertos componentes, transformación geométrica de la imagen, etc. , para mejorar la calidad de la imagen.
(2) Extrae algunas características o información especial contenida en la imagen, lo que a menudo proporciona comodidad para el análisis informático de la imagen. El proceso de extracción de características o información es el reconocimiento de patrones o el preprocesamiento de la visión por computadora. Las características extraídas pueden incluir muchos aspectos, como características de dominio de frecuencia, características de escala de grises o de color, características de límites, características regionales, características de textura, características de forma, características topológicas y estructuras de relaciones.
(3) Conversión, codificación y compresión de datos de imágenes para facilitar el almacenamiento y la transmisión de imágenes. Independientemente del propósito del procesamiento de imágenes, se requiere un sistema de procesamiento de imágenes que consista en una computadora y un equipo de imágenes especial para ingresar, procesar y emitir datos de imágenes.
Métodos comunes de procesamiento de imágenes digitales
Los métodos comunes de procesamiento de imágenes digitales son los siguientes:
1) Transformación de imágenes: dado que la matriz de imágenes es muy grande, está directamente en el dominio espacial. El procesamiento es computacionalmente intensivo. Por lo tanto, a menudo se utilizan varios métodos de transformación de imágenes, como la transformada de Fourier, la transformada de Walsh, la transformada de coseno discreto y otras técnicas de procesamiento indirecto, para convertir el procesamiento del dominio espacial en procesamiento del dominio de transformación. Esto no solo puede reducir la complejidad computacional, sino también obtener más. procesamiento eficiente (por ejemplo, la transformada de Fourier puede realizar filtrado digital en el dominio de la frecuencia). La transformada wavelet recientemente desarrollada tiene buenas propiedades de localización tanto en el dominio del tiempo como en el dominio de la frecuencia, y también se ha utilizado amplia y eficazmente en el procesamiento de imágenes.
2) Codificación y compresión de imágenes: la tecnología de codificación y compresión de imágenes puede reducir la cantidad de datos que describen imágenes (es decir, el número de bits), ahorrando así tiempo de transmisión y procesamiento de imágenes y reduciendo la capacidad de memoria ocupada. La compresión se puede lograr sin distorsión o con distorsión permitida. La codificación es el método más importante en la tecnología de compresión y es la tecnología más antigua y madura en la tecnología de procesamiento de imágenes.
3) Mejora y restauración de imágenes: El propósito de la mejora y restauración de imágenes es mejorar la calidad de la imagen, como eliminar el ruido, mejorar la claridad de la imagen, etc. La mejora de la imagen no considera las causas de la degradación de la imagen, pero resalta las partes interesantes de la imagen. Si mejora los componentes de alta frecuencia de la imagen, puede hacer que los contornos de los objetos en la imagen sean claros y los detalles obvios; por ejemplo, mejorar los componentes de baja frecuencia puede reducir el impacto del ruido en la imagen. La restauración de imágenes requiere una cierta comprensión de las causas de la degradación de la imagen. En términos generales, se debe establecer un "modelo de degradación" basado en el proceso de degradación y luego se utiliza algún método de filtrado para restaurar o reconstruir la imagen original.
4) Segmentación de imágenes: La segmentación de imágenes es una de las tecnologías clave en el procesamiento de imágenes digitales. La segmentación de imágenes consiste en extraer características significativas de una imagen. Sus características significativas incluyen bordes y áreas en la imagen, que es la base para un mayor reconocimiento, análisis y comprensión de la imagen. Aunque se han desarrollado muchos métodos de extracción de bordes y segmentación de regiones, no existe ningún método eficaz que pueda ser universalmente aplicable a todo tipo de imágenes. Por lo tanto, la investigación sobre la segmentación de imágenes aún es profunda y es uno de los puntos calientes en el procesamiento de imágenes.
5) Descripción de la imagen: La descripción de la imagen es un requisito previo necesario para el reconocimiento y la comprensión de la imagen.
Como la imagen binaria más simple, sus características geométricas se pueden usar para describir las características de los objetos, mientras que los métodos generales de descripción de imágenes utilizan descripciones de formas bidimensionales, incluidas descripciones de límites y descripciones de áreas. Se pueden utilizar características de textura bidimensionales para describir imágenes de texturas especiales. Con el profundo desarrollo de la investigación sobre el procesamiento de imágenes, se ha estudiado la descripción de objetos tridimensionales y se han propuesto métodos como la descripción de volumen, la descripción de superficies y la descripción cilíndrica generalizada.
6) Clasificación (reconocimiento) de imágenes: La clasificación (reconocimiento) de imágenes pertenece a la categoría de reconocimiento de patrones. Su contenido principal es segmentar y caracterizar imágenes después de cierto preprocesamiento (mejora, restauración, compresión) para realizar su extracción. clasificaciones de decisiones. Los métodos clásicos de reconocimiento de patrones se utilizan comúnmente para la clasificación de imágenes, incluida la clasificación de patrones estadísticos y la clasificación de patrones sintácticos (estructurales). En los últimos años, el reconocimiento de patrones difusos y la clasificación de patrones de redes neuronales artificiales recientemente desarrollados han recibido cada vez más atención en el reconocimiento de imágenes.
Herramientas de aplicación para el procesamiento de imágenes digitales
Las herramientas de procesamiento de imágenes digitales se pueden dividir en tres categorías:
La primera categoría incluye transformación ortogonal, filtrado de imágenes, etc. Métodos, su similitud es transformar la imagen en otros dominios (como el dominio de frecuencia) para su procesamiento (como el filtrado) y luego transformarla al espacio original (dominio).
El segundo método consiste en procesar directamente la imagen en el dominio espacial, incluidos varios métodos estadísticos, métodos diferenciales y otros métodos matemáticos.
La tercera categoría son las operaciones morfológicas matemáticas, que son diferentes de los métodos comunes de dominio de frecuencia y dominio espacial y se basan en la geometría integral y la teoría de conjuntos aleatorios.
Dado que la cantidad de datos de la imagen procesada es muy grande, muchas operaciones son inherentemente paralelas, por lo que la estructura de procesamiento paralelo de imágenes y el algoritmo de procesamiento paralelo de imágenes son también las principales direcciones de investigación en el procesamiento de imágenes.