关于数字图像新老技术的问题，小编就整理了2个相关介绍数字图像新老技术的解答，让我们一起看看吧。
图像处理技术主要内容是什么？1、图像变换：由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。 2、图像编码压缩：图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。 3、图像增强和复原：图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立“降质模型”，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。 4、图像分割：图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。因此，对图像分割的研究还在不断深入之中，是目前图像处理中研究的热点之一。 5、图像描述：图像描述是图像识别和理解的必要前提。作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性，一般图像的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。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。随着图像处理研究的深入发展，已经开始进行三维物体描述的研究，提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。 6、图像分类（识别）：图像分类（识别）属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法（结构）模式分类，近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。
什么是数字图像？矢量图和位图有何区别？关于这个问题，数字图像是由数字化的像素点组成的图像，可以通过电子设备进行处理和显示。
矢量图是由数学公式描述的图像，由线段、曲线和多边形等基本图形构成，可以无限放大而不失真，但不适合表现复杂的图像和色彩渐变。
位图是由像素点组成的图像，每个像素点都有自己的颜色和亮度值，可以表现复杂的图像和色彩渐变，但放大时会失真。
数字图像是由数字化的数据组成的图像，由图像上每个像素的颜色和亮度值构成。在计算机中，数字图像通常由一个矩阵表示，其中矩阵中每个位置代表一个像素点，每个像素点有一个或多个颜色数值，用于描述像素点的颜色和亮度等信息。
矢量图和位图（或称为点阵图）是数字图像的两种基本类型。
矢量图使用基于数学公式的线和曲线来描述图形，而不是像素网格。这意味着无论放大或缩小矢量图，图像质量都不会受到影响，因为图像的形状是由数学方程式描述的。因此矢量图在处理文本和图标等图形时，具有清晰和精度高的优点。但对于细节丰富的图片，如照片等，矢量图无法表示出精细的色彩和纹理。
位图使用像素网格来表示图像。每个像素点都包含颜色和亮度信息，位图可以更好地呈现细节丰富的图像。但是，当缩放位图时，由于像素网格的限制，会出现失真和锯齿等现象。
综上，矢量图适用于处理文本和图标等精度要求高的图形，并且可以无限放大，而位图则适用于处理照片和其他细节丰富的图片。
到此，以上就是小编对于数字图像新老技术的问题就介绍到这了，希望介绍数字图像新老技术的2点解答对大家有用。
