图像编解码(图像处理5个)
1.图像处理基础知识5个
数字图像处理
DIP(Digital Image Processing)
广义：与图像相关的处理（图像分析、理解和计算机视觉等）
狭义（从输入和输出内容）：对图像进行各种加工，以改善图像的视觉效果或突出目标，强调图像之间进行的变换，是一个从图像到图像的过程
广义上分为三种类型：低、中、高级处理
成像原理可以简单的概括为电荷耦合器件（CCD）接收光学镜头传递来的影像，经 模/数转换器（A/D）转换成数字信号后贮于存贮器中。数码相机的光学镜头与传统相机相同，将影像聚到感光器件上，即（光）电荷耦合器件（CCD） 。C CD替代了传统相机中的感光胶片的位置，其功能是将光信号转换成电信号，与电视摄像相同
其他的你百度看看吧，百度都有的哦··
2.学习图像处理需要哪些基础知识
数字图像处理的基本概念和图像变换 图像增强、图像恢复与重建、图像编码与压缩 图像分割、二值图像处理与形状分析、纹理分析、模板匹配与模式识别 推荐你看一下武汉大学出版社的贾永红老师的《数字图像处理》 里面把图像处理的基本内容都讲到了 另外你自己可以了解一下常用的图像处理软件。
图像处理（image processing），用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值称为灰度值。图像处理技术的一般包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。 常见的系统有康耐视系统、图智能系统等，目前是正在逐渐兴起的技术。
3.学习图像识别技术需要什么基础知识
您好：
我觉得最基本的图像处理的图像，你应该有图像处理等知识有一定的了解（包括图像平滑去噪，图像增强，图像分割和图像变换）应该是的基础上，模式识别这个我建议你看到的图像处理冈萨雷斯这本书，用于模式识别，迪达写道，“模式分类”这本权威的书，我觉得模式识别领域仍然有很多的东西可以挖掘，毕竟他做到了没有完美的常规固定经典物理学理论，这本书是很多理论都有自己的缺点加以改进，你先学这本书呈现（如贝叶斯决策理论，参数和非参数估计的基本理论，等），要学会去研究这些理论这些问题。有一个数学基础，相关的数学图形识别的基础上，应该有：高等数学，线性代数，概率论，随机过程优化方法，等等。你有数学基础，科学这些应该不是难事。
希望对你有用！
4.数字图像处理需要什么基础知识
1.采样 图像在空间上的离散化称为采样。
也就是用空间上部分点的灰度值代表图像，这些点称为采样点。问题：一幅图像需采样多少点能达到不失真？采样符合采样定理时图像不失真，即：Fs >= 2Fmax.2.量化 模拟图像经过采样后，在时间和空间上离散化为像素。
但采样所得的像素值（即灰度值）仍是连续量。 把采样后所得的各像素的灰度值从模拟量到离散量的转换称为图像灰度的量化。
量化等级越多，所得图像层次越丰富，灰度分辨率高，图像质量好，但数据量大； 量化等级越少，图像层次欠丰富，灰度分辨率低，会出现假轮廓现象，图像质量变差，但数据量小。 量化可分为均匀量化和非均匀量化。
均匀量化是简单地在灰度范围内等间隔量化。 非均匀量化是对像素出现频度少的部分量化间隔取大，而对频度大的量化间隔取小。
一般情况下，对灰度变化比较平缓的部分用比较多的量化级，在灰度变化比较剧烈的地方用比较高的分辨率。 一般，当限定数字图像的大小时， 为了得到质量较好的图像可采用如下原则： （1） 对缓变的图像， 应该细量化， 粗采样， 以避免假轮廓。
（2） 对细节丰富的图像， 应细采样， 粗量化， 以避免模糊（混叠）。
5.学习图像识别技术要哪些基础
您好：
我觉得最基本的图像处理的图像，你应该有图像处理等知识有一定的了解（包括图像平滑去噪，图像增强，图像分割和图像变换）应该是的基础上，模式识别这个我建议你看到的图像处理冈萨雷斯这本书，用于模式识别，迪达写道，“模式分类”这本权威的书百，我觉得模式识别领域仍然有很多的东西可以挖掘，毕竟他做到了没有完美的常规固定经典物理学理论，这本书是很多理论都有自己的缺点加以改进，你先学这本书呈现（如贝叶斯决策理论，参数和非参数估计的基本理论，等），要学会去研究这些理论这些问题。有一个数学基础度，相关的数学图形识别的基础上，应该有：高等数学，线性代数，概率论，随机过程优化方法，等等。你有数学基础，科学这些应该不是难事。
希望对你有用！
6.学习图形图像处理要掌握哪些知识
需要的先修课不多，最为基础的是线性代数，因为涉及一些矩阵操作。
入门阶段，推荐冈萨雷斯的《数字图像处理》，绿色封面，内容丰富但不艰深，适合初学者。
图像处理本身并不涉及编程，但总要有一些实践吧？掌握Matlab（内含强大的图像处理工具箱）之后，可以方便地验证理论学习的内容。
用所有的计算机语言都可以实践图像处理的算法。当然不会变成就不能实践，纸上谈兵了。电子工程和自动化也有图像专业，不是计算机系的专利。
7.jpg文件格式详细说明及编解码方法
jpg目录 jpg简介 jpg功能 jpg优点 jpg使用范围 jpg压缩模式 jpg压缩步骤 jpg颜色转换 jpg简介 jpg全名应该是JPEG JPEG 图片以 24 位颜色存储单个光栅图像。
JPEG 是与平台无关的格式，支持最高级别的压缩，不过，这种压缩是有损耗的。渐近式 JPEG 文件支持交错。
jpg功能 可以提高或降低 JPEG 文件压缩的级别。但是，文件大小是以图像质量为代价的。
压缩比率可以高达 100:1。(JPEG 格式可在 10:1 到 20:1 的比率下轻松地压缩文件，而图片质量不会下降。
)JPEG 压缩可以很好地处理写实摄影作品。但是，对于颜色较少、对比级别强烈、实心边框或纯色区域大的较简单的作品，JPEG 压缩无法提供理想的结果。
有时，压缩比率会低到 5:1，严重损失了图片完整性。这一损失产生的原因是，JPEG 压缩方案可以很好地压缩类似的色调，但是 JPEG 压缩方案不能很好地处理亮度的强烈差异或处理纯色区域。
jpg优点 优点：摄影作品或写实作品支持高级压缩。 利用可变的压缩比可以控制文件大小。
支持交错（对于渐近式 JPEG 文件）。 广泛支持 Internet 标准。
缺点： 有损耗压缩会使原始图片数据质量下降。 当您编辑和重新保存 JPEG 文件时，JPEG 会混合原始图片数据的质量下降。
这种下降是累积性的。 JPEG 不适用于所含颜色很少、具有大块颜色相近的区域或亮度差异十分明显的较简单的图片。
jpg使用范围 jpg格式是一种图片格式，使一种比较常见的图画格式，如果你的图片是其他格式的话，你可以通过以下方法转化： 1、photoshop ，打开图画以后，按另存为，下面格式那里选择JPG格式就是了，这个方法比较简单，而且适合画质比较好的，要求比较高的图片转换。 2、如果你要求不高，你直接通过windows附带的图画程序，选择JPG格式就行了，这个来转换的话，画质嘛，马马虎虎，不过在网上嘛，过得去了！ 如果JPG格式转其他格式，这样的方法同样适用。
jpg压缩模式 JPEG (Joint Photographic Experts GROUP)是由国际标准组织（ISO:International Standardization Organization）和国际电话电报咨询委员会（CCITT:Consultation Commitee of the International Telephone and Telegraph）为静态图像所建立的第一个国际数字图像压缩标准，也是至今一直在使用的、应用最广的图像压缩标准。JPEG由于可以提供有损压缩，因此压缩比可以达到其他传统压缩算法无法比拟的程度。
JPEG的压缩模式有以下几种： 顺序式编码（Sequential Encoding） 一次将图像由左到右、由上到下顺序处理。 递增式编码（Progressive Encoding） 当图像传输的时间较长时，可将图像分数次处理，以从模糊到清晰的方式来传送图像（效果类似GIF在网络上的传输）。
无失真编码（Lossless Encoding） 阶梯式编码（Hierarchical Encoding） 图像以数种分辨率来压缩，其目的是为了让具有高分辨率的图像也可以在较低分辨率的设备上显示。 jpg压缩步骤 由于JPEG的无损压缩方式并不比其他的压缩方法更优秀，因此我们着重来看它的有损压缩。
以一幅24位彩色图像为例，JPEG的压缩步骤分为： 1.颜色转换 2.DCT变换 3.量化 4.编码 jpg颜色转换 1.颜色转换 由于JPEG只支持YUV颜色模式的数据结构，而不支持RGB图像数据结构，所以在将彩色图像进行压缩之前，必须先对颜色模式进行数据转换。各个值的转换可以通过下面的转换公式计算得出： Y=0.299R+0.587G+0.114B U=-0.169R-0.3313G+0.5B V=0.5R-0.4187G-0.0813B 其中，Y表示亮度，U和V表示颜色。
转换完成之后还需要进行数据采样。一般采用的采样比例是2:1:1或4:2:2。
由于在执行了此项工作之后，每两行数据只保留一行，因此，采样后图像数据量将压缩为原来的一半。 2.DCT变换 DCT(Discrete Consine Transform)是将图像信号在频率域上进行变换，分离出高频和低频信息的处理过程。
然后再对图像的高频部分（即图像细节）进行压缩，以达到压缩图像数据的目的。 首先将图像划分为多个8*8的矩阵。
然后对每一个矩阵作DCT变换（变换公式此略）。变换后得到一个频率系数矩阵，其中的频率系数都是浮点数。
3.量化 由于在后面编码过程中使用的码本都是整数，因此需要对变换后的频率系数进行量化，将之转换为整数。 由于进行数据量化后，矩阵中的数据都是近似值，和原始图像数据之间有了差异，这一差异是造成图像压缩后失真的主要原因。
在这一过程中，质量因子的选取至为重要。值选得过大，可以大幅度提高压缩比，但是图像质量就比较差；反之，质量因子越小（最小为1），图像重建质量越好，但是压缩比越低。
对此，ISO已经制定了一组供JPEG代码实现者使用的标准量化值。 4.编码 从前面过程我们可以看到，颜色转换完成到编码之前，图像并没有得到进一步的压缩，DCT变换和量化可以说是为编码阶段做准备。
编码采用两种机制：一是0值的行程长度编码；二是熵编码（Entropy Coding）。 在JPEG中，采用曲徊序列，即以矩阵对角线的法线方向作“之”字排列矩阵中的元素。
这样做的优点是使得靠近矩阵左上角、值比较大的元素排列在行程的前面，而行程的后面所排列的矩阵元素基本上为0值。行。
