2020-02-09 11:33:40 weixin_40607008 阅读数 13

主流的图像处理有对自然图像和医学图像 遥感图像的处理等等,本人研究方向是医学图像处理。但科研人员对自然图像的研究更加深远和透彻,为了开拓思路,本文简单总结一下医学图像较自然图像处理有哪些不同点。

1.自然图像的光成像,因为散射的存在,所以频谱比较宽,所以我们近似认为自然图像的噪声分布是均匀的,建模为高斯分布;而医学图像的成像中,厂家尽量消除散射带来的影响,使光谱变得较为单一,所以噪声近似于泊松分布。

2.医学图像大多都是单通道的灰度图像,且没有景深这一概念;

3.一张医学图像中包含的所有信息都具有潜在利用价值,而自然图像则不然,往往一张自然图像可能就只有一部分ROI有用。人体组织具有高度的相似性,一点细微的变化都可能代表着病变组织,所以一些性能评价指标比如SSIM就可能失效;

4.很多情况下,医疗图像算法并不如硬件提升来的作用大,以我的经验,一万个优化的降噪算法比不上一个探测器水平的提升;

5.不同模态的图像反应的信息是不一样的,比如CT反应出血,骨头比较清楚,MRI看软组织更好。另外即便同一模态,成像参数不一样也会带来巨大的区别,比如kv的x光和mv的x光,图像质量差异巨大,但前者可以用来摆位,后者也可以进行剂量验证,qa等。而上述这些特性是自然图像没有的。

2013-09-03 19:55:28 taoyanbian1022 阅读数 2118
最近版上有不少人在讨论图像处理的就业方向,似乎大部分都持悲观的态度。我想结合我
今年找工作的经验谈谈我的看法。

就我看来,个人觉得图像处理的就业还是不错的。首先可以把图像看成二维、三维或者更
高维的信号,从这个意义上来说,图像处理是整个信号处理里面就业形势最好的,因为你
不仅要掌握(一维)信号处理的基本知识,也要掌握图像处理(二维或者高维信号处理)
的知识。其次,图像处理是计算机视觉和视频处理的基础,掌握好了图像处理的基本知识
,就业时就可以向这些方向发展。目前的模式识别,大部分也都是图像模式识别。在实际
应用场合,采集的信息很多都是图像信息,比如指纹、条码、人脸、虹膜、车辆等等。说
到应用场合,千万不能忘了医学图像这一块,如果有医学图像处理的背景,去一些医疗器
械公司或者医疗软件公司也是不错的选择。图像处理对编程的要求比较高,如果编程很厉
害,当然就业也多了一个选择方向,并不一定要局限在图像方向。

下面谈谈我所知道的一些公司信息,不全,仅仅是我所了解到的或者我所感兴趣的,实际
远远不止这么多。

搜索方向
基于内容的图像或视频搜索是很多搜索公司研究的热点。要想进入这个领域,必须有很强
的编程能力,很好的图像处理和模式识别的背景。要求高待遇自然就不错,目前这方面的
代表公司有微软、google、yahoo和百度,个个鼎鼎大名。

医学图像方向
目前在医疗器械方向主要是几个大企业在竞争,来头都不小,其中包括Simens、GE、飞利
浦和柯达,主要生产CT和MRI等医疗器材。由于医疗器械的主要功能是成像,必然涉及到对
图像的处理,做图像处理的很有机会进入这些公司。它们在国内都设有研发中心,simens
的在上海和深圳,GE和柯达都在上海,飞利浦的在沈阳。由于医疗市场是一个没有完全开
发的市场,而一套医疗设备的价格是非常昂贵的,所以在这些地方的待遇都还可以,前景
也看好。国内也有一些这样的企业比如深圳安科和迈瑞

计算机视觉和模式识别方向
我没去调研过有哪些公司在做,但肯定不少,比如指纹识别、人脸识别、虹膜识别。还有
一个很大的方向是车牌识别,这个我倒是知道有一个公司高德威智能交通似乎做的很不错
的样子。目前视频监控是一个热点问题,做跟踪和识别的可以在这个方向找到一席之地。

上海法视特位于上海张江高科技园区,在视觉和识别方面做的不错。北京的我也知道两个
公司:大恒和凌云,都是以图像作为研发的主体。

视频方向
一般的高校或者研究所侧重在标准的制定和修改以及技术创新方面,而公司则侧重在编码
解码的硬件实现方面。一般这些公司要求是熟悉或者精通MPEG、H.264或者AVS,选择了这
个方向,只要做的还不错,基本就不愁饭碗。由于这不是我所感兴趣的方向,所以这方面
的公司的信息我没有收集,但平常在各个bbs或者各种招聘网站经常看到。
我所知道的两个公司:诺基亚和pixelworks

其他
其实一般来说,只要涉及到成像或者图像的基本都要图像处理方面的人。比方说一个成像
设备,在输出图像之前需要对原始图像进行增强或者去噪处理,存储时需要对图像进行压
缩,成像之后需要对图像内容进行自动分析,这些内容都是图像处理的范畴。下面列举一
些与图像有关或者招聘时明确说明需要图像处理方面人才的公司:
上海豪威集成电路有限公司(www.ovt.com.cn)
中芯微
摩托罗拉上海研究院
威盛(VIA)
松下
索尼
清华同方
三星
所有与图像(静止或者运动图像)有关的公司都是一种选择。比如数码相机、显微镜成像
、超声成像、工业机器人控制、显示器、电视、遥感等等,都可以作为求职方向。

要求:
1、外语。如果进外企,外语的重要性不言而喻。一般外企的第一轮面试都是英语口语面试

2、编程。这方面尤以C++为重,很多公司的笔试都是考c++知识。
3、专业水平。如果要找专业相关的工作,研究生期间的研究经历和发表的论文就显的比较
重要。
4、知识面的宽度。我觉得在研究生期间,除了做好自己的研究方向之外,扩宽一下知识面
也有很大的帮助,当然这个知识面指的是图像处理、计算机视觉和模式识别,知识面越宽
,就业时的选择就会越多。

图像处理方向毕业的就业面非常广,而且待遇在应届生应该是中上等。其实还是一句话,
能力决定一切。只要研究生三年没有白过,根本不愁找不到好工作。祝所有正在读研或者
即将读研的朋友将来都能有一份满意的工作。
2019-12-20 10:36:34 rong11417 阅读数 284

目录

1.介绍

2.模拟图像处理

3.数字图像处理

4.什么是图像

5.数字图像和信号之间的关系

信号

关系

6.如何形成数字图像

7.应用

机器/计算机视觉

计算机图形学

人工智能

信号处理


1.介绍

数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。   数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响:一是计算机的发展;二是数学的发展(特别是离散数学理论的创立和完善);三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。

信号处理是电气工程和数学领域的一门学科,处理模拟和数字信号的分析和处理,并处理信号的存储,滤波和其他操作。这些信号包括传输信号,声音或语音信号,图像信号和其他信号等

在所有这些信号中,处理信号类型的字段是在图像处理中完成的,对于该信号,输入是图像,而输出也是图像。顾名思义,它处理图像处理。

它可以进一步分为模拟图像处理和数字图像处理。

2.模拟图像处理

模拟图像处理是对模拟信号进行的。它包括对二维模拟信号的处理。在这种类型的处理中,通过改变电信号通过电手段来操纵图像。常见的例子包括电视图像。

随着时间的流逝,数字图像处理已超过模拟图像处理,这是由于其应用范围更广。

3.数字图像处理

数字图像处理涉及开发对数字图像执行操作的数字系统。

4.什么是图像

图像不过是二维信号。它由数学函数f(x,y)定义,其中x和y是水平和垂直两个坐标。

任意点的f(x,y)值给出了图像该点的像素值。

上图是您现在在计算机屏幕上查看的数字图像的示例。但实际上,该图像不过是二维数组,其范围是0到255之间的数字。

128 30 123
232 123 321
123 77 89
80 255 255

每个数字在任何点都代表函数f(x,y)的值。在这种情况下,值128、230、123分别表示单个像素值。图片的尺寸实际上就是这个二维数组的尺寸。

5.数字图像和信号之间的关系

如果图像是二维阵列,那么它与信号有什么关系?为了了解这一点,我们需要首先了解什么是信号?

信号

在物理世界中,可以将随时间在空间上或任何更高维度上可测量的任何数量视为信号。信号是一种数学函数,它传达一些信息。

信号可以是一维或二维或更高维的信号。一维信号是随时间测量的信号。常见的例子是语音信号。

二维信号是在其他一些物理量上测得的信号。二维信号的示例是数字图像。在下一个教程中,我们将详细介绍如何形成和解释一维或二维信号以及更高的信号。

关系

由于在两个观察者之间的物理世界中传达信息或广播消息的任何事物都是信号。这包括语音或(人声)或图像作为信号。自从我们讲话时,我们的声音就转换为声波/信号,并根据与之交谈的时间而改变。不仅如此,而且数码相机的工作方式(例如从数码相机获取图像时)都涉及将信号从系统的一部分传输到另一部分。

6.如何形成数字图像

由于从相机捕获图像是一个物理过程。阳光被用作能源。传感器阵列用于图像的采集。因此,当阳光照射到物体上时,传感器会感应到该物体反射的光量,并通过感应到的数据量生成连续的电压信号。为了创建数字图像,我们需要将该数据转换为数字形式。这涉及采样和量化。(它们将在后面讨论)。采样和量化的结果导致二维数组或数字矩阵,它们不过是数字图像。

7.应用

机器/计算机视觉

机器视觉或计算机视觉处理开发的系统,其中输入是图像,输出是某些信息。例如:开发一个扫描人脸就可以支付的系统。这个系统看起来像这样。

计算机图形学

计算机图形学处理对象模型中图像的形成,然后由某些设备捕获图像。例如:对象渲染。从对象模型生成图像。这样的系统看起来像这样。

人工智能

人工智能或多或少是将人类智能纳入机器的研究。人工智能在图像处理中有许多应用。例如:开发计算机辅助诊断系统,以帮助医生解释X射线,MRI等图像,然后突出显示要由医生检查的明显部分。

信号处理

信号处理是一个保护伞,而图像处理则位于其中。物体在物理世界(3d世界)中反射的光量穿过相机的镜头,并成为2d信号,因此导致图像形成。然后使用信号处理方法将该图像数字化,然后在数字图像处理中操纵此数字图像。

2014-10-12 13:25:40 wozhendebuhaoma 阅读数 2787

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。

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。

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。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。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。

http://zhidao.baidu.com/question/519528446090102645.html

http://zhidao.baidu.com/question/391593318895377005.html

http://zhidao.baidu.com/question/617082845639831412.html

http://zhidao.baidu.com/question/1946820750805557828.html

http://zhidao.baidu.com/question/1702286530212076180.html

http://zhidao.baidu.com/question/1238528588771891699.html

http://zhidao.baidu.com/question/1238528652585891459.html

http://zhidao.baidu.com/question/2010245200610808468.html

http://zhidao.baidu.com/question/2010308752180544028.html

http://zhidao.baidu.com/question/1238592204736973419.html

http://zhidao.baidu.com/question/2010309201259490868.html

http://zhidao.baidu.com/question/680698400065462692.html

http://zhidao.baidu.com/question/455208937458346285.html

http://zhidao.baidu.com/question/1860437354781339187.html

http://zhidao.baidu.com/question/1238656589677680619.html

http://zhidao.baidu.com/question/1238656653749463099.html

http://zhidao.baidu.com/question/680698721128169452.html

http://zhidao.baidu.com/question/1860437611195301507.html

http://zhidao.baidu.com/question/1860437674878353067.html


2018-08-16 22:54:17 Eastmount 阅读数 10994

该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识,前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法,中期讲解图像处理的各种算法,包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等,后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助,如果有不足之处,还请海涵~

该系列在github所有源代码:https://github.com/eastmountyxz/ImageProcessing-Python
PS:请求帮忙点个Star,哈哈,第一次使用Github,以后会分享更多代码,一起加油。

同时推荐作者的C++图像系列知识:
[数字图像处理] 一.MFC详解显示BMP格式图片
[数字图像处理] 二.MFC单文档分割窗口显示图片
[数字图像处理] 三.MFC实现图像灰度、采样和量化功能详解
[数字图像处理] 四.MFC对话框绘制灰度直方图
[数字图像处理] 五.MFC图像点运算之灰度线性变化、灰度非线性变化、阈值化和均衡化处理详解
[数字图像处理] 六.MFC空间几何变换之图像平移、镜像、旋转、缩放详解
[数字图像处理] 七.MFC图像增强之图像普通平滑、高斯平滑、Laplacian、Sobel、Prewitt锐化详解

本篇文章作为第一篇,将讲解图像处理基础知识和OpenCV入门函数,知识点如下:
1.图像基础知识
2.OpenCV读写图像
3.OpenCV像素处理

PS: 文章也学习了网易云高登教育的知识,推荐大家学习。

PSS:2019年1~2月作者参加了CSDN2018年博客评选,希望您能投出宝贵的一票。我是59号,Eastmount,杨秀璋。投票地址:https://bss.csdn.net/m/topic/blog_star2018/index

五年来写了314篇博客,12个专栏,是真的热爱分享,热爱CSDN这个平台,也想帮助更多的人,专栏包括Python、数据挖掘、网络爬虫、图像处理、C#、Android等。现在也当了两年老师,更是觉得有义务教好每一个学生,让贵州学子好好写点代码,学点技术,"师者,传到授业解惑也",提前祝大家新年快乐。2019我们携手共进,为爱而生。

一.图像基础知识

图像都是由像素(pixel)构成的,即图像中的小方格,这些小方格都有一个明确的位置和被分配的色彩数值,而这些一小方格的颜色和位置就决定该图像所呈现出来的样子。像素是图像中的最小单位,每一个点阵图像包含了一定量的像素,这些像素决定图像在屏幕上所呈现的大小。

图像通常包括二值图像、灰度图像和彩色图像。

1.二值图像
二值图像中任何一个点非黑即白,要么为白色(像素为255),要么为黑色(像素为0)。将灰度图像转换为二值图像的过程,常通过依次遍历判断实现,如果像素>=127则设置为255,否则设置为0。

2.灰度图像
灰度图像除了黑和白,还有灰色,它把灰度划分为256个不同的颜色,图像看着也更为清晰。将彩色图像转换为灰度图是图像处理的最基本预处理操作,通常包括下面几种方法:
(1) 浮点算法:Gray=R0.3+G0.59+B0.11
(2) 整数方法:Gray=(R
30+G59+B11)/100
(3) 移位方法:Gray=(R28+G151+B77)>>8;
(4) 平均值法:Gray=(R+G+B)/3;(此程序采用算法)
(5) 仅取绿色:Gray=G;
(6) 加权平均值算法:根据光的亮度特性,公式: R=G=B=R
0.299+G*0.587+B0.144

通过上述任一种方法求得Gray后,将原来的RGB(R,G,B)中的R,G,B统一用Gray替换,形成新的颜色RGB(Gray,Gray,Gray),用它替换原来的RGB(R,G,B)就是灰度图了。改变象素矩阵的RGB值,来达到彩色图转变为灰度图。

3.彩色图像
彩色图像是RGB图像,RGB表示红、绿、蓝三原色,计算机里所有颜色都是三原色不同比例组成的,即三色通道。



二.OpenCV读写图像

本文主要使用Python2.7和OpenCV进行讲解,首先调用"pip install opencv-python"安装OpenCV库,如下图所示:

1.读入图像
OpenCV读图像主要调用下面函数实现:

img = cv2.imread(文件名,[,参数])
参数(1) cv2.IMREAD_UNCHANGED (图像不可变)
参数(2) cv2.IMREAD_GRAYSCALE (灰度图像)
参数(3) cv2.IMREAD_COLOR (读入彩色图像)
参数(4) cv2.COLOR_BGR2RGB (图像通道BGR转成RGB)

2.显示图像
显示图像调用函数如下:

cv2.imshow(窗口名, 图像名)

3.窗口等待
调用函数如下:

cv2.waitKey(delay)
键盘绑定函数,共一个参数,表示等待毫秒数,将等待特定的几毫秒,看键盘是否有输入,返回值为ASCII值。如果其参数为0,则表示无限期的等待键盘输入;参数>0表示等待delay毫秒;参数<0表示等待键盘单击。

4.删除所有窗口
调用函数如下:

cv2.destroyAllWindows() 删除所有窗口
cv2.destroyWindows() 删除指定的窗口

5.写入图片
调用函数如下:

retval = cv2.imwrite(文件地址, 文件名)

下面代码是读入图片并显示保存。

# -*- coding:utf-8 -*-
import cv2

#读取图片
img = cv2.imread("test.jpg")

#显示图像
cv2.imshow("Demo", img)

#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

#写入图像
cv2.imwrite("testyxz.jpg", img)

输出结果如下图所示,并且在文件夹下保存了一张名为“testyxz.jpg”的图像。

如果代码中没有watiKey(0)函数,则运行结果如下图所示:

同时
可以对代码进行升级,如下所示:

#无限期等待输入
k=cv2.waitKey(0)
#如果输入ESC退出
if k==27:
    cv2.destroyAllWindows()


三.OpenCV像素处理

1.读取像素
灰度图像直接返回灰度值,彩色图像则返回B、G、R三个分量。注意OpenCV读取图像是BGR存储显示,需要转换为RGB再进行图像处理。

灰度图像:返回值 = 图像(位置参数)
eg: test=img[88,42]
彩色图像:返回值 = 图像[位置元素, 0 | 1 | 2 ] 获取BGR三个通道像素
eg: blue=img[88,142,0] green=img[88,142,1] red=img[88,142,2]

2.修改图像
修改图像如果是灰度图像则直接赋值新像素即可,彩色图像依次给三个值赋值即可。

灰度图像:
img[88,142] = 255
彩色图像:
img[88,142, 0] = 255
img[88,142, 1] = 255
img[88,142, 2] = 255
彩色图像:方法二
img[88,142] = [255, 255, 255]

下面代码是获取像素及修改的操作。

# -*- coding:utf-8 -*-
import cv2

#读取图片
img = cv2.imread("test.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED)
test = img[88,142]
print test
img[88,142] = [255, 255, 255]
print test

#分别获取BGR通道像素
blue = img[88,142,0]
print blue
green = img[88,142,1]
print green
red = img[88,142,2]
print red

#显示图像
cv2.imshow("Demo", img)

#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

#写入图像
cv2.imwrite("testyxz.jpg", img)

输出结果如下所示:
[158 107 64]
[255 255 255]
255
255
255

下面代码是将行为100到200、列150到250的像素区域设置为白色。

# -*- coding:utf-8 -*-
import cv2

#读取图片
img = cv2.imread("test.jpg", cv2.IMREAD_UNCHANGED)

#该区域设置为白色
img[100:200, 150:250] = [255,255,255]

#显示图像
cv2.imshow("Demo", img)

#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

#写入图像
cv2.imwrite("testyxz.jpg", img)

运行结果如下图所示:

希望文章对大家有所帮助,如果有错误或不足之处,还请海涵。
(By:Eastmount 2018-08-16 夜11点 https://blog.csdn.net/Eastmount/

数字图像处理

阅读数 1790

没有更多推荐了,返回首页