时间：2024-09-02浏览次数：61
1、计算机图形学和数字图像处理的区别在于图形和图像。图形是矢量的、纯数字式的。图像常常由来自现实世界的信号产生，有时也包括图形。而图像和图形都是数据的简单堆积，计算机视觉要从图像中整理出一些信息或统计数据，也就是说要对计算机图像作进一步的分析。
2、它们之间有一定的关系和区别，它们的共同之处就是计算机处理的信息都是与图有关的信息。它们在本质上是不同的，图像处理是利用计算机对原本存在的物体映像进行处理和分析，然后在现图像。模式识别是指计算机图形学进行识别和分辨的描述，是从图形到描述的表达过程。
3、综上所述，我觉得计算机图形学偏向于研究使用计算机技术处理图形的一些基础方法，而图形图像处理则是各种处理的统称。人工智能偏重于研究模拟人类智能的方法，而模式识别本身就是人类智能的一部分，当然人们同样希望能使用计算机或其它手段模拟人类进行模式识别。
4、其实都是相辅相成的关系。说白了计算机是白痴，需要通过图像处理，过滤掉图形的杂质，提取出一张干净的图像，突出要识别的重点。图形学也是差不多，是通过一系列算法，尽可能简化图像，但是又不想失真，很多时候往往是让图像变成黑白画面。
5、计算机图形学研究是数据模型和几何模型转化为图像信号，模式识别是研究图像信号到数据模型和几何模型 图像处理是处理图像到图像。
遥感图像的预处理是后期的遥感图像增强和信息提取的准备工作，这种前期的预处理结果的成功与否，直接影响到后面的因伤增强相信息提取的效果。就一般的数字图像处理而言，图像的预处理包括图像条纹、噪声去除、几何精纠正和灰度调整等。遥感图像处理可分为两类：一是为光学处理；二是遥感数字图像处理。
这本书围绕遥感分类专题图的制作，全面地讲解了遥感数字图像处理的基础知识。内容涵盖遥感图像的预处理，如数据校正、辐射校正等，以及增强处理，如对比度增强、噪声去除等技术。同时，书中深入阐述了遥感图像的监督分类和非监督分类方法，通过实例讲解，以ERDAS遥感图像处理软件为平台，详细演示了实际操作步骤。
区别：数据源：遥感数字图像处理是针对遥感数据进行处理，这些数据是通过遥感卫星、飞机等获取的地球表面信息。而数字图像处理可以适用于各种类型的图像，包括遥感图像在内的其他图像数据，如摄影图像、医学图像等。特殊性：遥感数字图像处理需要考虑到遥感数据的特殊性，如光谱信息、空间分辨率、波段组合等。
若以各灰度级的像元数占总像元数的比例值为纵坐标作出图像的直方图，将直方图中各条形的最高点连成一条外轮廓线，纵坐标的比例值即为某灰度级出现的概率密度，轮廓线可近似看成图像相应的连续函数的概率分布曲线。
数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。
是的，卫星遥感图像在识别地块农作物面积类型之前需要进行数字化处理。这是因为卫星遥感图像通常是以图像像素的形式呈现，需要通过数字化将图像中的像素与地理空间位置进行关联，以便进行面积和类型的识别。
不同图片格式是方便图片存储、处理的，tif是遥感常用的一种格式。转换格式目的是压缩图像，或者能在特定图片浏览器中打开它。
学习遥感，要是不会编程，那只能应用别人的软件 要是想有所发展，最好掌握C++，学习数字图像处理 ，注意，不是遥感数字图像处理（仅仅是用别人的软件处理数据）。不过首先还是要掌握RS软件 如ERDAS ENVI PCI ，最好掌握其中的2个，因为他们各有千秋。
从事遥感这个方面。需要掌握什么。（比如对于编程方面的要求高吗）最好学C/C++ （2）要掌握什么软件。。掌握遥感图像处理软件，如ENVI/ERDAS 掌握matlab 自己写算法实现图像处理 （3）看哪些方面的书比较好。。
本次遥感图像处理的软件主要运用了加拿大PCI公司开发的用于图像处理、几何制图、GIS、雷达数据分析以及资源管理和环境监测的多功能软件系统PCI和自主开发的TM找矿弱信息提取系统等软件。
1、大数据专业中的数字图像处理方向，该学科的基础是统计学、高等数学、随机数学以及计算机图像学偏重颜色及视感方面的内容。许多数字图像的处理算法已经相当成熟，而且实现它们的难度并不算大，关键是找到对应的编程语言合适的像素操作函数即可。
2、两个方向都很好。看个人兴趣和爱好。图像处理可以结合计算机视觉来做。数据挖掘可以结合机器学习、大数据来做。如果说想工作后待遇好，建议数据挖掘。但是，做图像处理却是件很好玩的事情，你可以常常拿自己拍摄的照片进行处理，实现意想不到的效果。别人没有见过的特效，你却能做出来。
3、大数据专业的学生在选择岗位时大致的有以下几个方向——数据工程方向，数据分析方向， 大数据运维方向等。大数据专业小方向也很多。比如基于计算机、移动互联网、电子信息、等各种相关领域的Java大数据分布式程序开发、大数据集成平台的应用、开发等方面的工作，也可以在IT领域从事计算机应用工作等。
4、两个方向都可以。图形处理将来可以做人工智能、3D等。大数据可以做搜索和数据挖掘。
5、视频处理方向就业选择更广泛一点，但是数据挖掘/大数据方向科研性较强，而且应用这方面知识的主要是大型电子商务公司，大型企业等，一般只有大型的企事业单位才有可能积累下海量数据，才会需要数据挖掘。
图像数字化过程 要在计算机中处理图像，必须先把真实的图像（照片、画报、图书、图纸等）通过数字化转变成计算机能够接受的显示和存储格式，然后再用计算机进行分析处理。图像的数字化过程主要分采样、量化与编码三个步骤。
图像的数字化过程主要分采样、量化与编码三个步骤。采样的实质就是要用多少点来描述一幅图像，采样结果质量的高低就是用前面所说的图像分辨率来衡量。量化是指要使用多大范围的数值来表示图像采样之后的每一个点。量化的结果是图像能够容纳的颜色总数，它反映了采样的质量。
图像的数字化包括以下几个主要步骤： 图像获取：这是图像数字化的第一步，通常是通过使用照相机、扫描仪或其他设备来捕获图像。这些设备可以捕捉到现实世界的图像，并将其转化为数字格式。 图像预处理：在将图像数字化之前，可能需要对图像进行一些预处理操作。
图像数字化的一般过程主要包括以下几个步骤： **采样**：此步骤将二维空间上连续的图像信号转换为离散的像素点集合。通过设定一定的采样率，在水平和垂直方向上对图像进行等间距分割，每个分割点即为一个像素点。采样率越高，图像中的像素点越多，图像的分辨率也越高。
图像编辑和增强：在数字化过程中，可以对图像进行编辑和增强。例如，通过调整亮度、对比度、色调和饱和度等参数，改善图像品质。 存储和传输：最后，将数字化后的图像数据存储在计算机或其他存储介质上，并可以通过网络或其他传输方式进行传输和共享。
图像数字化过程的核心步骤包括采样、量化与编码，这三个环节共同构建了数字化图像的基础。首先，采样决定了图像质量，通过确定描述图像所需的点数，即分辨率，来衡量图像的清晰度。分辨率越高，图像细节越丰富。
图像数字化的过程主要分为三个步骤：采样、量化、编码。 采样：采样的实质就是要用多少点来描述一幅图像，采样结果质量的高低就是用前面所说的图像分辨率来衡量。简单来讲，对二维空间上连续的图像在水平和垂直方向上等间距地分割成矩形网状结构，所形成的微小方格称为像素点。
图像的数字化过程主要分采样、量化与编码三个步骤。采样的实质就是要用多少点来描述一幅图像，采样结果质量的高低就是用前面所说的图像分辨率来衡量。量化是指要使用多大范围的数值来表示图像采样之后的每一个点。量化的结果是图像能够容纳的颜色总数，它反映了采样的质量。
图像数字化过程的核心步骤包括采样、量化与编码，这三个环节共同构建了数字化图像的基础。首先，采样决定了图像质量，通过确定描述图像所需的点数，即分辨率，来衡量图像的清晰度。分辨率越高，图像细节越丰富。
