2011-01-18 14:38:00 chief_fu 阅读数 483

从零开始学习图像处理相关的知识,事半功倍的办法是找一本好书。我强力推荐 冈萨雷斯数字图像处理第二版中文版 》(请直接点链接下载,内容包括书本的PDF版本和课后习题答案的PDF版本)经典力作,由 阮秋琦,阮宇智 翻译。吃透它你就是图像处理的半个专家了。

 

我基本上是参考了上面这本书来写一些图像处理的算法的。另外一本《数字图像处理》 参考书,我开始只找到了它,找到那本冈萨雷斯 的后,我就把它丢一旁了,只偶尔翻翻。

2019-06-01 14:14:32 qq_36764147 阅读数 194

参考资料

1. 图像处理工具箱(MATLAB)
2. Digital Image Processing Using Matlab_2ed_Gonzalez
3. Digital Image Processing 4th Edition [Rafael C. Gonzalez]
4. Image Processing, Analysis, and Machine Vision, 4th

基本内容

1. 图像基础

  1. 图像的采样和量化
  2. 数字图像的表示
  3. 数字图像的性质
  4. 像素之间的关系

2. 图像增强

2.1 处理方法

  1. 空域
    1.1 基础知识

    • 点运算
    • 代数运算
    • 直方图运算

    1.2 空域滤波器

    • 平滑空间滤波器
    • 锐化空间滤波器
  2. 频域

    • 平滑滤波器(低通)
    • 锐化滤波器(高通)

2.2 处理策略

  • 全局
  • 局部

2.3 处理对象

  • 二值化图像
  • 灰度图像
  • 彩色图像

3. 图像复原

  • 图像退化/复原过程模型
  • 噪声模型
  • 空间域滤波复原(唯一退化的是噪声)
  • 频率域滤波复原(削减周期噪声)

4. 图像压缩

  • 图像压缩模型
  • 信息论基础
  • 无损压缩
  • 有损压缩
  • 图像压缩标准
  • 视频压缩标准

5. 形态学图像处理

  • 膨胀和腐蚀
  • 开操作和闭操作
  • 击中或击不中变换
  • 形态学的应用

6. 图像分割

  • 阈值化处理
  • 基于边缘的分割
  • 基于区域的分割
2018-09-04 08:50:03 u011733907 阅读数 168

学习图像处理我使用的是OpenCV3,入门的建议图书是OpenCV3编程入门,并且配合数字图像处理第三版。会有一个比较不错的效果。学习OpenCV那本书比较经典,但是很多命令已经比较老旧,属于OpenCV1版本的,刚开始学习的时候不太建议直接去看。在后期学习时可以参考。同时还有一本学习openCV3,这个书是那个系列的,现在中英文都已经出来了。

2016-10-09 10:38:09 zhuoyuezai 阅读数 3929

数字图像处理                            冈萨雷斯

数字图像处理(matlab版)     冈萨雷斯

图像处理 matlab版本的比非matlab 的好看懂一些,非matlab的理论性比较强。

冈萨雷斯的matlab版本,上面的都是基础算法,可能有点过时,但是是数字图像处理的基础,所以还是要掌握的
然后 学习opencv 都是老外的书 这边书上的算法相比要前沿点 。

2018-01-06 14:28:40 qq583357467 阅读数 1827

机器学习、人工智能及图像处理学习提纲

原文
人工智能和机器学习很火,图像处理也很火,在竞争如此激烈的领域中想要取得一定的成绩,就必然要求长期的学习。究竟要学习些什么? 半路出身的我也不是很明确,简要列举几个方面算是自己的学习提纲:

1. 编程技能

两三本编程的书是要熟悉的,包括python、tensorflow、opencv等,后面应用到的编程技能时再做补充

2. 理论基础

机器学习,统计机器学习,deep learning,概率图模型,这些书都需要学么?实话说,我也不知道,反正都得慢慢看

3. 前沿论文

前沿论文必须是一个搞科研的人的茶饭(不是酒肉),看的太少就会营养不良,吃的太多也会消化不了。看论文犹如吃饭一样,每天都看,细嚼慢咽,品出茶饭滋味胜酒肉。

4. 研究价值和社会贡献

机器学习、人工智能处于技术方法层面,而对于做技术的人而言,避而不谈社会价值及研究意义容易形成闭门造车,很难做出亮点,做出新意,也不容易获得项目资助及领导肯定。另外一方面,国家富强也需要研究者在国家政治、经济、文化诸多方面做出贡献(比如经济实力、科技实力、国防实力、综合国力、国防军事、经济能源、人民健康、环境美化、人民对美好生活的向往)。响应国家号召,将机器学习、人工智能学习好、研究透,进一步结合关键性具体问题深入研究应用才是正确的方向。

正是,路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。

图像处理学习开始

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