常用圖形演算法

A. 圖像變換的目的是什麼，常用的圖像變換演算法有哪些

圖像變換的目的為了有效和快速地對圖像進行處理和分析，需要將原定義在圖像空間的圖像以某種形式轉換到另外的空間，利用空間的特有性質方便地進行一定的加工，最後再轉換回圖像空間以得到所需的效果。

圖像變換是對圖像處理演算法的總結，它可以分為四個部分：空域變換等維度演算法，空域變換變維度演算法，值域變換等維度演算法和值域變換變維度演算法。

其中空域變換主要指圖像在幾何上的變換，而值域變換主要指圖像在像素值上的變換。等維度變換是在相同的維度空間中，而變維度變換是在不同的維度空間中，例如二維到三維，灰度空間到彩色空間。

(1)常用圖形演算法擴展閱讀：

相關延伸：圖像簡介

21世紀是一個充滿信息的時代，圖像作為人類感知世界的視覺基礎，是人類獲取信息、表達信息和傳遞信息的重要手段。數字圖像處理，即用計算機對圖像進行處理，其發展歷史並不長。數字圖像處理技術源於20世紀20年代，當時通過海底電纜從英國倫敦到美國紐約傳輸了一幅照片，採用了數字壓縮技術。

首先數字圖像處理技術可以幫助人們更客觀、准確地認識世界，人的視覺系統可以幫助人類從外界獲取3/4以上的信息，而圖像、圖形又是所有視覺信息的載體，盡管人眼的鑒別力很高；

可以識別上千種顏色，但很多情況下，圖像對於人眼來說是模糊的甚至是不可見的，通過圖象增強技術，可以使模糊甚至不可見的圖像變得清晰明亮。

在計算機中，按照顏色和灰度的多少可以將圖像分為二值圖像、灰度圖像、索引圖像和真彩色RGB圖像四種基本類型。大多數圖像處理軟體都支持這四種類型的圖像。

中國物聯網校企聯盟認為圖像處理將會是物聯網產業發展的重要支柱之一，它的具體應用是指紋識別技術。

B. 各種平面圖形的面積演算法

三角形：底*高/2
長方形：長*寬
正方形：邊長^2
平行四邊形：底*高
梯形：（上底+下底）*高/2
圓形：π* 半徑^2

C. 在圖像處理中有哪些演算法

1、圖像變換：

由於圖像陣列很大，直接在空間域中進行處理，涉及計算量很大。採用各種圖像變換的方法，如傅立葉變換、沃爾什變換、離散餘弦變換等間接處理技術，將空間域的處理轉換為變換域處理，可減少計算量，獲得更有效的處理。它在圖像處理中也有著廣泛而有效的應用。

2、圖像編碼壓縮：

圖像編碼壓縮技術可減少描述圖像的數據量，以便節省圖像傳輸、處理時間和減少所佔用的存儲器容量。

壓縮可以在不失真的前提下獲得，也可以在允許的失真條件下進行。

編碼是壓縮技術中最重要的方法，它在圖像處理技術中是發展最早且比較成熟的技術。

3、圖像增強和復原：

圖像增強和復原的目的是為了提高圖像的質量，如去除雜訊，提高圖像的清晰度等。

圖像增強不考慮圖像降質的原因，突出圖像中所感興趣的部分。如強化圖像高頻分量，可使圖像中物體輪廓清晰，細節明顯；如強化低頻分量可減少圖像中雜訊影響。

4、圖像分割：

圖像分割是數字圖像處理中的關鍵技術之一。

圖像分割是將圖像中有意義的特徵部分提取出來，其有意義的特徵有圖像中的邊緣、區域等，這是進一步進行圖像識別、分析和理解的基礎。

5、圖像描述：

圖像描述是圖像識別和理解的必要前提。

一般圖像的描述方法採用二維形狀描述，它有邊界描述和區域描述兩類方法。對於特殊的紋理圖像可採用二維紋理特徵描述。

6、圖像分類：

圖像分類屬於模式識別的范疇，其主要內容是圖像經過某些預處理（增強、復原、壓縮）後，進行圖像分割和特徵提取，從而進行判決分類。

圖像分類常採用經典的模式識別方法，有統計模式分類和句法模式分類。

(3)常用圖形演算法擴展閱讀：

圖像處理主要應用在攝影及印刷、衛星圖像處理、醫學圖像處理、面孔識別、特徵識別、顯微圖像處理和汽車障礙識別等。

數字圖像處理技術源於20世紀20年代，當時通過海底電纜從英國倫敦到美國紐約傳輸了一幅照片，採用了數字壓縮技術。

數字圖像處理技術可以幫助人們更客觀、准確地認識世界，人的視覺系統可以幫助人類從外界獲取3/4以上的信息，而圖像、圖形又是所有視覺信息的載體，盡管人眼的鑒別力很高，可以識別上千種顏色，

但很多情況下，圖像對於人眼來說是模糊的甚至是不可見的，通過圖象增強技術，可以使模糊甚至不可見的圖像變得清晰明亮。

D. 圖像識別演算法都有哪些

圖像識別，是指利用計算機對圖像進行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對像的技術。一般工業使用中，採用工業相機拍攝圖片，然後再利用軟體根據圖片灰階差做進一步識別處理，圖像識別軟體國外代表的有康耐視等，國內代表的有圖智能等。另外在地理學中指將遙感圖像進行分類的技術。