什么是图像处理_图像处理是提取什么图像特征 - CSDN
  • 图像处理 图像处理,顾名思义,就是对图像进行处理。关于图像处理,创始人之间对它的定义和范围没有一致的看法。但我们可以粗略看成,图像处理就是对一幅图像(或是代表一幅图像的相关信息)进行加减乘除(当然没...

    图像处理

    这里写图片描述
    图像处理,顾名思义,就是对图像进行处理。关于图像处理,创始人之间对它的定义和范围没有一致的看法。但我们可以粗略看成,图像处理就是对一幅图像(或是代表一幅图像的相关信息)进行加减乘除(当然没这么简单的运算了)等操作,最终得到我们期望得到的效果。
    这些效果大致可以分为两类,也就是主要的应用领域:其一,是服务于人的,也就是输出成我们更容易观察理解的图片。
    比如拍地模糊的图片,变得清晰可见。
    模糊变清晰
    另一类,服务的对象是机器,输出的结果方便机器理解(虽然机器理解后,最后还是服务于人==),机器理解这部分就涉及到另一个领域:计算机视觉。
    其实,从图像处理到计算机视觉这个连续统一体内并没有明确的部分。更为恰当的方式,是将这个整体,按照处理的等级来分,即低级、中级、高级处理。
    - 低级处理以输入、输出均是图像为特征;
    - 中级处理输入为图像,但是输出是图像所蕴含的特征信息,包括边缘、轮廓及物体的标识等。这一部分输出的特征,是为计算机处理及对不同目标的分类识别做准备;
    - 高级处理的任务涉及“理解”已识别目标的总体。
    既然已经知道了图像处理的目的和作用,那具体有哪些部分呢?
    - 滤波与增强
    - 图像还原
    - 彩色图像处理
    - 小波与多分辨率处理
    - 压缩
    - 形态学处理
    - 分割
    - 表示和描述
    - 目标识别
    balabala讲了这么多,什么是图像处理?用一句话总结就是:对图像(或图像信息)进行各种运算处理,得到便于人类理解,或者便于机器后续处理的方法。
    至于,怎么处理?就得一步步来,先搭建基础的知识手脚架,一块砖一块砖地码,堆起各个方法模块的楼层后,才能站在楼顶看风景。

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  • 参考冈萨雷斯

    一、数字图像处理理解

            参考冈萨雷斯数字图像处理第三版,关于图像处理是指那些范围,并没有一致的看法。作者推荐一种连续的统一体中考虑这个问题,即低级、中级、高级处理。

            低级处理涉及初级操作,如降低噪声的的图像预处理、对比度增强和图像锐化。低级处理以输入输出都是图像为特征。

            中级处理涉及诸多任务,比如(把一副图像分为不同区域或目标的)分割,减少这些目标物的描述,以使其更适合计算机处理及对不同目标的分类(识别)。中级图像处理以输入为图像但是输出是从这些图像处提取的特征(边缘、轮廓及各物体的标识等)为特点。

            高级处理涉及“理解”已识别目标的总体,就像在图像分析中那样,以及在连续统一体的远端执行与视觉相关的认知功能。

    二、数字图像处理初、中级的部分内容

            图像取样及量化、像素间的基本关系、矩阵集合向量操作、灰度变换、空间滤波、频率域滤波、图像复原与重建、图像压缩和彩色图像处理、小波变换、图像形态学、图像分割、目标识别。

    三、数字图像处理的部分参考书籍、库

            《冈萨雷斯版数字图像处理》、《Visual C++数字图像处理》、opencv教程等

            重在理解原理,语言工具(matlab、C++、python)选用自己熟悉的就好,入门采用python更快,搞研究选择matlab和python,实现功能或产品个人建议还是c++。

            值得参考的数字图像处理库:imagej、imageMagick、gimp、leptonica、opencvsharp(opencv c#版)、NetImageLibrary

    四、数字图像处理的应用领域

            图片转载自:https://blog.csdn.net/weixin_42078760/article/details/80653046

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  • 数字图像处理基础知识

    万次阅读 2018-07-06 15:41:45
    1、数字图像: 数字图像,又称为数码图像或数位图像,是二维图像用有限数字数值像素的表示。数字图像是由模拟图像数字化...2、数字图像处理包括内容: 图像数字化;图像变换;图像增强;图像恢复;图像压缩编码...




    1、数字图像:

    数字图像,又称为数码图像或数位图像,是二维图像用有限数字数值像素的表示。数字图像是由模拟图像数字化得到的、以像素为基本元素的、可以用数字计算机或数字电路存储和处理的图像。


    2、数字图像处理包括内容:

    图像数字化;图像变换;图像增强;图像恢复;图像压缩编码;图像分割;图像分析与描述;图像的识别分类。


    3、数字图像处理系统包括部分:

    输入(采集);存储;输出(显示);通信;图像处理与分析。


    4、从“模拟图像”到“数字图像”要经过的步骤有:

    图像信息的获取;图像信息的存储;图像信息处理;图像信息的传输;图像信息的输出和显示。


    5、数字图像1600x1200什么意思?灰度一般取值范围0~255,其含义是什么?

    数字图像1600x1200表示空间分辨率为1600x1200像素;灰度范围0~255指示图像的256阶灰阶,就是通过不同程度的灰色来来表示图像的明暗关系,8bit的灰度分辨率。 


    6、图像的数字化包括哪两个过程?它们对数字化图像质量有何影响?

    采样;量化  

    采样是将空间上连续的图像变换成离散的点,采样频率越高,还原的图像越真实。量化是将采样出来的像素点转换成离散的数量值,一幅数字图像中不同灰度值得个数称为灰度等级,级数越大,图像越是清晰。


    7、数字化图像的数据量与哪些因素有关?

    图像分辨率;采样率;采样值


    8、什么是灰度直方图?它有哪些应用?从灰度直方图中你可可以获得哪些信息?

    灰度直方图反映的是一幅图像中各灰度级像素出现的频率之间的关系

    它可以用于:判断图像量化是否恰当;确定图像二值化的阈值;计算图像中物体的面积;计算图像信息量。

    从灰度直方图中你可可以获得:

    暗图像对应的直方图组成成分几种在灰度值较小的左边一侧  

    明亮的图像的直方图则倾向于灰度值较大的右边一侧 

    对比度较低的图像对应的直方图窄而集中于灰度级的中部 

    对比度高的图像对应的直方图分布范围很宽而且分布均匀


    9、什么是点处理?你所学算法中哪些属于点处理?

    在局部处理中,输出值仅与像素灰度有关的处理称为点处理。如:图像对比图增强,图像二值化。


    10、什么是局部处理?你所学算法中哪些属于局部处理?

    在对输入图像进行处理时,计算某一输出像素值由输入图像像素的小领域中的像素值确定,这种处理称为局部处理。如:图像的移动平均平滑法,空间域锐化法。


    ————图像增强—————–空域——————平滑去噪—————–


    11、图像增强的目的是什么?

    图像增强的目的是要改善图像的视觉效果,针对给定图像的应用场合,有目的的增强图像的整体或局部特性,将原来不清晰的图像变得清晰或增强某些感兴趣的特征,扩大图像中不同物体的特征之间的差别,抑制不感兴趣的特征,使之改善图像质量、丰富信息量,将强图像判读和识别效果,满足某些特征分析的需求。


    12、什么是灰度图像的直方图?简述用它可以简单判断图像质量? 

    灰度直方图定义为数字图像中各灰度级与其出现的频数间的统计关系,它能描述该图像的概貌,例如图像的灰度范围,每个灰度级出现的频率,灰度级的分布,整幅图像的平均明暗和对比度等


    13、常用图像增强方法有哪些?

    图像的线性变换;图像的非线性变化;图像的直方图均衡化和规定化。


    14、“平均模板”对图像做哪种处理?写出 3x3和5x5“平均模板”?

    抑制噪声,改善图像质量


    15、“中值滤波”对图像做哪种处理?是如何运算的?

    中值滤波是对一个滑动窗口内的诸像素灰度值排序,用其中值代替窗口中心像素的灰度
    值的滤波方法,它是一种非线性的平滑法,对脉冲干扰及椒盐噪声的抑制效果好,在抑
    制随机噪声的同时能有效保护边缘少受模糊。


    16、什么叫点处理、局部处理、全局处理?3x3平均模板、直方图修正、灰度反转各属于哪种处理?

    点处理:输出值仅与像素灰度有关的处理称为点处理。(直方图修正)

    局部处理:计算某一输出像素值由输入图像像素的小领域中的像素值确定,这种处理称为局部处理。(灰度反转)

    全局处理:图像某一像素灰度的变化与图像全部像素灰度值有关。(3x3平均模板)


    ————-图像变换———-频域处理—————频域————–


    17、常用图像变换算法:

    图像的几何变换(图像畸变校正、图像缩放:双线性插值、旋转、拼接)

    图像变换(傅立叶、余弦、沃尔什-哈达玛、K-L变换、小波变换)

    图像频域处理(增强算法:高频率提升、同态滤波;平滑去噪:低通滤波)


    18、为什么要进行图像变换?各种变换应用在图像什么处理上?

    图像变换在数字图像处理与分析中起着很重要的作用,是一种常用的、有效的分析手段。图像变换的目的在于:使图像处理问题化;有利于图像特征提取;有助于从概念上增强对图像信息的理解。


    19、简述空域滤波跟频域滤波的不同

     空域法:直接对图像的像素灰度进行操作。常用算法:图像的灰度变换;直方图修正(均衡化、规定化);平滑和锐化处理;彩色增强。

    频域法:在图像的变换域中,对图像的变换值进行操作,然后经逆变换获得所需要的增强结果。常用算法:低通滤波;高频提升滤波;同态滤波。


    20、频域进行图像增强、去噪、边缘检测分别用哪种滤波器?

    增强————同态滤波器

    去噪————低通滤波器

    边缘检测——高通滤波器


    21、频域处理图像的步骤:

    a.清除噪声,改善图像的视觉效果     

    b.突出边缘有利于识别和处理


    ————————- 图像复原——————————————–

    常用图像变换算法:

    (1) 逆滤波;  (2)维纳滤波(Wiener Filter); (3)盲卷积


    22、什么叫图像复原?与图像增强有什么区别?

    图像在形成、传输和记录中,由于成像系统、传输介质和设备的不完善,导致图像质量下降,这一现象称为图像退化。

    图像复原和图像增强是有区别的,虽然二者的目的都是为了改善图像的质量,但图像增强不考虑图像是如何退化的,只通过试探各种技术来来增强图像的视觉效果。因此,图像增强可以不顾增强后的图像是否失真,只要看着舒服就行。而图像复原则完全不同,需知道图像退化的机制和过程等先验知识,据此找出一种相应的逆过程解算方法,从而得到复原的图像。如果图像已退化,应先做复原处理,再做增强处理。


    23、说出几种图像退化:

    图像模糊、失真、有噪声等


    24、什么是维纳滤波器?

    是一种以最小平方为最优准则的线性滤波器,在一定的约束条件下,其输出与给定函数的差的平方达到最小,通过数学运算最终可变为可变为一个拖布列兹方程的求解问题,是利用平稳随机过程的相关特性和频谱特性混有噪声的信号进行滤波。


    25、说出几种常用的图像复原方法?

    代数恢复方法:无约束复原;约束最小二乘法  

    频域恢复方法:逆滤波恢复法;去除由均匀运动引起的模糊;维纳滤波复原法


    ———————————图像压缩编码———————-

    常用图像变换算法:

    (1)哈夫曼编码;(2)算术编码;(3)预测编码;(4)变换编码 


    26、图像为什么可以压缩?(即数字图像中存在哪几种冗余?) 

    图像数据之所以可以被压缩,是因为数据中存在着冗余。  在图像压缩中,有三种基本的数据冗余:编码冗余;像素间冗余;视觉冗余。


    27、什么是有损和无损压缩?

    无损压缩:是对文件本身的压缩,和其它数据文件的压缩一样,是对文件的数据存储方式进行优化,采用某种算法表示重复的数据信息,文件可以完全还原,不影响文件内容,对于数字图像而言,也不会使图像细节有任何损失。  

    有损压缩:是对图像本身的改变,在保存图像时保留了较多的亮度信息,而将色相和色纯度的信息和周围的像素进行合并,合并的比例不同,压缩的比例也不同,由于信息量减少了,所以压缩比可以很高,图像质量也会相应的下降。


    28、霍夫曼编码算法的基本思想是什么? 

    是根据源数据符号发生的概率进行编码的。在源数据中出现概率越大的符号,分配的码字越短;出现概率越小的信号,其码长越长,从而达到用尽可能少的码表示源数据。


    29、损和有损预测编码算法不同之处?各在哪个环节对数据实现了压缩?

    无损(亦称无失真、无误差、信息保持)编码中删除的仅仅是图像数据中冗余的数据,经解码重建的图像和原始图像没有任何失真。  

    有损(亦称有误差、有失真)编码是指解码重建的图像与原图像相比有失真,不能精确的复原,但视觉效果上基本相同,是实现高压缩比的编码方式。


    30、简述统计编码、算术编码、预测编码、变换编码算法的基本原理

    统计编码:根据信源的概率分布可变长码,使平均码长非常接近于熵。 

    算数编码:利用编码符号的联合概率,用一个单独的浮点数来代替一串输入符号。 

    预测编码:不是直接对信号编码,而是对图像预测误差编码。实质上是对新的信息进行编码,以消除相邻像素之间的相关性和冗余性。  

    变换编码算法:是通过正交变换把图像从空间域转化为能量比较集中的变换域系数,然后对变换系数经行编码,从而达到压缩数据的目的。


    ————————–图像边缘检测、分割—————————

    图像处理常用算法:

    (1)边缘检测:Canny 算子、Laplacian算子、Sobel 算子 

    (2)Hough变换检测直线和圆算法  

    (3)图像分割:阈值分割算(也叫二值化)、区域分割算法 :区域生长法、分裂合并法、空间聚类法。


    31、说出几个常用的边缘检测算子:

    Canny 算子、Laplacian算子、Sobel 算子


    32、分别说出下面四种模板分别实现平滑去噪(低通滤波器)、图像锐化(梯度法)、边缘检测(高通滤波器)哪种处理?





    附加:

    1、灰度图像跟彩色图像:

    灰度图像:是一个二维的灰度(亮度)函数f(x,y)

    彩色图像:由三个二维灰度函数f(x,y)组成。三个是RGB或者HSV


    2、图像处理:

    从图像到图像:从图像到经过加工的另一图像

    一个决策:将一幅图像转化为一种非图像的表示


    3、相邻像素:

    四邻域:


    对角领域:


    八领域:



    4、像素的连接、邻接、与连通

    邻接adjacency:仅考虑像素间的空间关系 

    由像素间的度量关系知:

    四领域也可以定义为:

    八领域也可以定义为:

    连接connectivity

    空间关系:满足邻接

    灰度关系:灰度值是否满足某个特定的相似准则,用V来表示这个准则。

                            

    4-连接:2个像素p和r在V中取值且r在p的4邻域中

    8-连接:2个像素p和r在V中取值且r在p的8邻域中

    m-连接(混合连接):2个像素 p 和 r 在V 中取值,且满足下面条件之一即可

    1、r在p的4领域中。
    2、r在p的对角领域中且p的4领域与r的4邻域的交集是空集。如下图所示:eg:彩色图像中左边是m-连接,右边不是。


                             



    5、像素间的距离

    3个像素p,q,r,分别具有坐标(x, y),(s, t),(u, v),度量函数记为D。

    像素间距离的性质:

    1>D(p,q)>=0 两个像素之间的距离总是正的

    2>D(p,q)=D(q,p) 距离与起终点的选择无关

    3>D(p,R)<=D(p,q)+D(q,r) 最短距离是沿直线的

    距离度量函数:

    1>欧氏距离:距离p小于或者等于某一值是:以p为原点的圆


    2>城市街区距离:距离小于或者等于某一值是以p为中心的菱形


    3>棋盘距离:距离p小于或者等于某一值是以p为中心的正方形


                                         

























            转载来源于    https://blog.csdn.net/strive_0902/article/details/78026816
    
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  • 图像处理总结概念

    万次阅读 多人点赞 2018-05-08 13:29:41
    1.直方图:一幅图像由不同灰度值的像素组成,图像中灰度的分布情况是该图像的一个重要特征。图像的灰度直方图就描述了图像中灰度分布情况,能够很直观的展示出图像中各个灰度级所占的多少。图像的灰度直方图是灰度级...

    1.直方图:一幅图像由不同灰度值的像素组成,图像中灰度的分布情况是该图像的一个重要特征。图像的灰度直方图就描述了图像中灰度分布情况,能够很直观的展示出图像中各个灰度级所占的多少。图像的灰度直方图是灰度级的函数,描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数:其中,横坐标是灰度级,纵坐标是该灰度级出现的频率。

    数字图像在范围[0,G]内总共有L个灰度级,直方图为h(rK)=nk

    rK是去见[0,G]内的第K级亮度,nk是灰度级为rK的像素数。

    归一化直方图:

    1.1直方图对比:

    方法描述:有两幅图像patch(当然也可是整幅图像),分别计算两幅图像的直方图,并将直方图进行归一化,然后按照某种距离度量的标准进行相似度的测量。

    方法的思想:基于简单的向量相似度来对图像相似度进行度量。

    优点:直方图能够很好的归一化,比如256个bin条,那么即使是不同分辨率的图像都可以直接通过其直方图来计算相似度,计算量适中。比较适合描述难以自动分割的图像。

    缺点:直方图反应的是图像灰度值得概率分布,并没有图像的空间位置信息在里面,因此,常常出现误判;从信息论来讲,通过直方图转换,信息丢失量较大,因此单一的通过直方图进行匹配显得有点力不从心。

     

    矩阵分解的方法

    方法描述:将图像patch做矩阵分解,比如SVD奇异值分解和NMF非负矩阵分解等,然后再做相似度的计算。

    方法思想:因为图像本身来讲就是一个矩阵,可以依靠矩阵分解获取一些更加鲁棒的特征来对图像进行相似度的计算。

    基于SVD分解的方法优点:奇异值的稳定性,比例不变性,旋转不变性和压缩性。即奇异值分解是基于整体的表示,不但具有正交变换、旋转、位移、镜像映射等代数和几何上的不变性,而且具有良好的稳定性和抗噪性,广泛应用于模式识别与图像分析中。对图像进行奇异值分解的目的是得到唯一、稳定的特征描述,降低特征空间的维度,提高抗干扰能力。

    基于SVD分解的方法缺点是:奇异值分解得到的奇异矢量中有负数存在,不能很好的解释其物理意义。

    基于NMF分解的方法:将非负矩阵分解为可以体现图像主要信息的基矩阵与系数矩阵,并且可以对基矩阵赋予很好的解释,比如对人脸的分割,得到的基向量就是人的“眼睛”、“鼻子”等主要概念特征,源图像表示为基矩阵的加权组合,所以,NMF在人脸识别场合发挥着巨大的作用。

    基于矩阵特征值计算的方法还有很多,比如Trace变换,不变矩计算等。

    基于特征点方法

    方法描述:统计两个图像patch中匹配的特征点数,如果相似的特征点数比例最大,则认为最相似,最匹配

    方法思想:图像可以中特征点来描述,比如sift特征点,LK光流法中的角点等等。这样相似度的测量就转变为特征点的匹配了。

    以前做过一些实验,关于特征点匹配的,对一幅图像进行仿射变换,然后匹配两者之间的特征点,选取的特征点有sift和快速的sift变形版本surf等。

    方法优点:能被选作特征点的大致要满足不变性,尺度不变性,旋转不变等。这样图像的相似度计算也就具备了这些不变性。

    方法缺点:特征点的匹配计算速度比较慢,同时特征点也有可能出现错误匹配的现象。

    基于峰值信噪比(PSNR)的方法

    当我们想检查压缩视频带来的细微差异的时候,就需要构建一个能够逐帧比较差视频差异的系统。最

    常用的比较算法是PSNR( Peak signal-to-noise ratio)。这是个使用“局部均值误差”来判断差异的最简单的方法,假设有这两幅图像:I1和I2,它们的行列数分别是i,j,有c个通道。每个像素的每个通道的值占用一个字节,值域[0,255]。注意当两幅图像的相同的话,MSE的值会变成0。这样会导致PSNR的公式会除以0而变得没有意义。所以我们需要单独的处理这样的特殊情况。此外由于像素的动态范围很广,在处理时会使用对数变换来缩小范围。

                

                  

    基于结构相似性(SSIM,structural similarity (SSIM) index measurement)的方法

    结构相似性理论认为,自然图像信号是高度结构化的,即像素间有很强的相关性,特别是空域中最接近的像素,这种相关性蕴含着视觉场景中物体结构的重要信息;HVS的主要功能是从视野中提取结构信息,可以用对结构信息的度量作为图像感知质量的近似。结构相似性理论是一种不同于以往模拟HVS低阶的组成结构的全新思想,与基于HVS特性的方法相比,最大的区别是自顶向下与自底向上的区别。这一新思想的关键是从对感知误差度量到对感知结构失真度量的转变。它没有试图通过累加与心理物理学简单认知模式有关的误差来估计图像质量,而是直接估计两个复杂结构信号的结构改变,从而在某种程度上绕开了自然图像内容复杂性及多通道去相关的问题.作为结构相似性理论的实现,结构相似度指数从图像组成的角度将结构信息定义为独立于亮度、对比度的,反映场景中物体结构的属性,并将失真建模为亮度、对比度和结构三个不同因素的组合。用均值作为亮度的估计,标准差作为对比度的估计,协方差作为结构相似程度的度量。

    图像模板匹配:一般而言,源图像与模板图像patch尺寸一样的话,可以直接使用上面介绍的图像相似度测量的方法;如果源图像与模板图像尺寸不一样,通常需要进行滑动匹配窗口,扫面个整幅图像获得最好的匹配patch。

    模板匹配:是一种在源图像中寻找与图像patch最相似的技术,常常用来进行目标的识别、跟踪与检测。其中最相似肯定是基于某种相似度准则来讲的,也就是需要进行相似度的测量。另外,寻找就需要在图像上进行逐行、逐列的patch窗口扫描,当然也不一定需要逐行逐列的扫描,当几个像素的误差比计算速度来的不重要时就可以设置扫描的行列步进值,以加快扫描和计算的时间消耗。下面就对相似度测量和模板匹配进行介绍(所有的图像都假定是灰度图)。

             

             

    1.2反向投影:一种记录给定图像中像素点如何适应直方图模型像素分布方式的一种方法,也就是说首先计算某一种特征的直方图模板,然后使用模板在去寻找图像中存在的该特征的方法。  作用:反向投影用于在输入图像(通常较大)中查找特定图像(通常较小或者仅1个像素,以下将其称为模板图像)最匹配的点或者区域,也就是定位模板图像出现在输入图像的位置。

    反向投影如何查找(工作)?

    查找的方式就是不断的在输入图像中切割跟模板图像大小一致的图像块,并用直方图对比的方式与模板图像进行比较。

    反向投影的结果是什么?

    反向投影的结果包含了:以每个输入图像像素点为起点的直方图对比结果。可以把它看成是一个二维的浮点型数组,二维矩阵,或者单通道的浮点型图像。

    假设我们有一张100x100的输入图像,有一张10x10的模板图像,查找的过程是这样的:

    1)从输入图像的左上角(0,0)开始,切割一块(0,0)至(10,10)的临时图像;

    2)生成临时图像的直方图;

    3)用临时图像的直方图和模板图像的直方图对比,对比结果记为c;

    4)直方图对比结果c,就是结果图像(0,0)处的像素值;

    5)切割输入图像从(0,1)至(10,11)的临时图像,对比直方图,并记录到结果图像;

    6)重复(1)~(5)步直到输入图像的右下角。

    1.3.直方图均衡化:如果一副图像的像素占有很多的灰度级而且分布均匀,那么这样的图像往往有高对比度和多变的灰度色调。直方图均衡化就是一种能仅靠输入图像直方图信息自动达到这种效果的变换函数。它的基本思想是对图像中像素个数多的灰度级进行展宽,而对图像中像素个数少的灰度进行压缩,从而扩展像元取值的动态范围,提高了对比度和灰度色调的变化,使图像更加清晰。直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的方法。这种方法通常用来增加许多图像的局部对比度,尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的时候。通过这种方法,亮度可以更好地在直方图上分布。这样就可以用于增强局部的对比度而不影响整体的对比度,直方图均衡化通过有效地扩展常用的亮度来实现这种功能。

    直方图均衡化处理的“中心思想”是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。直方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸,重新分配图像像素值,使一定灰度范围内的像素数量大致相同。直方图均衡化就是把给定图像的直方图分布改变成“均匀”分布直方图分布。

    直方图均衡化的基本思想是把原始图的直方图变换为均匀分布的形式,这样就增加了象素灰度值的动态范围从而可达到增强图像整体对比度的效果。设原始图像在(x,y)处的灰度为f,而改变后的图像为g,则对图像增强的方法可表述为将在(x,y)处的灰度f映射为g。在灰度直方图均衡化处理中对图像的映射函数可定义为:g = EQ (f),这个映射函数EQ(f)必须满足两个条件(其中L为图像的灰度级数):

    (1)EQ(f)在0≤f≤L-1范围内是一个单值单增函数。这是为了保证增强处理没有打乱原始图像的灰度排列次序,原图各灰度级在变换后仍保持从黑到白(或从白到黑)的排列。

    (2)对于0≤f≤L-1有0≤g≤L-1,这个条件保证了变换前后灰度值动态范围的一致性。

    这种方法对于背景和前景都太亮或者太暗的图像非常有用,这种方法尤其是可以带来X光图像中更好的骨骼结构显示以及曝光过度或者曝光不足照片中更好的细节。这种方法的一个主要优势是它是一个相当直观的技术并且是可逆操作,如果已知均衡化函数,那么就可以恢复原始的直方图,并且计算量也不大。这种方法的一个缺点是它对处理的数据不加选择,它可能会增加背景杂讯的对比度并且降低有用信号的对比度;变换后图像的灰度级减少,某些细节消失;某些图像,如直方图有高峰,经处理后对比度不自然的过分增强。


    2.滤波:图像滤波,即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制,是图像预处理中不可缺少的操作,其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。目的:1、消除图像中混入的噪声;2、为图像识别抽取出图像特。要求:1、不能损坏图像轮廓及边缘 ;2、图像视觉效果应当更好。

     

    滤波和模糊的区别:拿高斯滤波来举例:滤波一般可以分为高通滤波和低通滤波,对于高斯低通滤波就会产生模糊效果,如果对于高斯高通滤波就会产生锐化的效果。所以通常是:高斯滤波就是指使用高斯函数进行滤波;高斯模糊就是指低通滤波。

    高通:边缘增强、边缘提取 ;低通:钝化图像、去除噪音 ;带通:删除特定频率、增强中很少用

    2.1.线性滤波器:在图像处理中,对邻域中的像素的计算为线性运算时,如利用窗口函数进行平滑加权求和的运算,或者某种卷积运算,都可以称为线性滤波。常见的线性滤波有:均值滤波、高斯滤波、盒子滤波、拉普拉斯滤波等等,通常线性滤波器之间只是模版系数不同。

    均值滤波(normalized box filter):用其像素点周围像素的平均值代替元像素值,在滤除噪声的同时也会滤掉图像的边缘信息。在OpenCV中,可以使用boxFilter和blur函数进行均值滤波。均值滤波的核为

     

    高斯滤波(Gaussian filter):高斯滤波为最常用的滤波器,具有可分离性质,可以把二维高斯运算转换为一维高斯运算,其本质上为一个低通滤波器。在OpenCV中可通过函数GaussianBlur进行操作。

     

    2.2. 非线性滤波:非线性滤波利用原始图像跟模版之间的一种逻辑关系得到结果,如最值滤波器,中值滤波器。比较常用的有中值滤波器和双边滤波器。

    中值滤波(median filter):中值滤波用测试像素周围邻域像素集中的中值代替原像素。中值滤波去除椒盐噪声和斑块噪声时,效果非常明显。在OpenCV中,可以使用函数medianBlur进行操作。

     

    双边滤波(bilateral filter):双边滤波在平滑图像时能够很好的保留边缘特性,但是其运算速度比较慢。在OpenCV中,可以使用函数bilateralFilter进行操作。

    w(x,y)为加权系数,取决于定义域核和值域核的乘积。

    3边缘检测:Edge Detection 我们要找水平的边缘:需要注意的是,这里矩阵的元素和是0,所以滤波后的图像会很暗,只有边缘的地方是有亮度的。边缘是图像中灰度发生急剧变化的区域边界。图像灰度的变化情况可以用图像灰度分布的梯度来表示,数字图像中求导是利用差分近似微分来进行的,实际上常用空域微分算子通过卷积来完成。

    一般图像边缘检测方法主要有如下四个步骤:

    1)图像滤波:传统边缘检测算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数,但导数的计算对噪声很敏感,因此必须使用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能。需要指出的是,大多数滤波器在降低噪声的同时也造成了了边缘强度的损失,因此,在增强边缘和降低噪声之间需要一个折衷的选择。

    2)图像增强:增强边缘的基础是确定图像各点邻域强度的变化值。增强算法可以将邻域(或局部)强度值有显著变化的点突显出来。边缘增强一般是通过计算梯度的幅值来完成的。

    3)图像检测:在图像中有许多点的梯度幅值比较大,而这些点在特定的应用领域中并不都是边缘,所以应该用某种方法来确定哪些点是边缘点。最简单的边缘检测判断依据是梯度幅值。

    4)图像定位:如果某一应用场合要求确定边缘位置,则边缘的位置可在子像素分辨率上来估计,边缘的方位也可以被估计出来。近20多年来提出了许多边缘检测算子。

    一阶导数算子

    1)Roberts算子:是一种斜向偏差分的梯度计算方法,梯度的大小代表边缘的强度,梯度的方向与边缘的走向垂直。Roberts操作实际上是求旋转45度两个方向上微分值的和。定位精度高,在水平和垂直方向的效果好,但对噪声敏感。两个卷积核Gx、Gy分别为

                          

    采用1范数衡量梯度的幅度为=如果梯度G大于某一阀值 则认为该点(x,y)为边缘点。

    2)Sobel算子:是一组方向算子,从不同的方向检测边缘。Sobel算子不是简单的求平均再差分,而是加强了中心像素上下左右4个方向像素的权值,运算结果是一副边缘图。Sobel算子通常对灰度渐变和噪声较多的图像处理的比较好。两个卷积核Gx、Gy分别为:

                                   

    采用范数衡量梯度的幅度为如果梯度G大于某一阀值 则认为该点(x,y)为边缘点。

    3)Prewitt算子:是一种边缘样板算子,利用像素点上下左右邻点灰度差,在边缘处达到极值检测边缘,对噪声具有平滑的作用。由于边缘点像素的灰度值与其邻域点的灰度值显著不同,在实际应用中通常采用微分算子和模板匹配的方法检测图像的边缘。Prewitt算子不仅能检测边缘点,而且能抑制噪声的影响,因此对灰度和噪声较多的图像处理得比较好。两个卷积核Gx、Gy分别为:

                         

    采用范数衡量梯度的幅度为:如果梯度G大于某一阀值 则认为该点(x,y)为边缘点。

    二阶导数算子也可以检测边缘,利用二阶导数算子检测阶梯状边缘需将检测算子与图像卷积并确定过零点。

    1)  Laplacian算子:拉普拉斯算子是一种常用的二阶导数算子。实际中可根据二阶导数算子过零点的性质来确定边缘的位置。对于一个连续函数f(x,y),它在位置(x,y)的拉普拉斯值定义如下:

    在图像中,计算函数的拉普拉斯值也可借助各种模板实现。这里对模板的基本要求是对应中心像素的系数应是正的,而对应中心像素邻近像素的系数应是负的,且它们的和应该是零。拉普拉斯算子检测方法常常产生双像素边界,而且这个检测方法对图像中的噪声相当敏感,不能检测边缘的方向,所以很少直接使用拉普拉斯算子进行边缘检测。常用的两种模板分别如图所示:

                       

    2)LOG算法:

    LOG算法步骤如下:1、 取样得到的高斯低通滤波器对输入图像滤波。2、 计算第一步得到图像的拉普拉斯。3、 找到步骤2所得图像的零交叉。

    3)  Canny算子:Canny算子把边缘检测问题转换为检测单位函数极大值的问题来考虑。他利用高斯模型,借助图像滤波的概念指出一个好的边缘检测算子应该具有3个指标:1.低失误率,既要少将真的边缘丢弃,也要少将非边缘判为边缘;2.高位置精度,检测出的边缘应在真正的边界上;3.单像素边缘,即对每个边缘有唯一的响应,得到的边界为单像素宽。

    考虑到上述三个条件,Canny提出了判定边缘检测算子的3个准则:信噪比准则、定位精度准则和单边缘响应准则。

    1. 信噪比准则:信噪比越大,提取的边缘质量越高。信噪比SNR定义为

     

    2.  定位精度准则边缘定位的精度L定义如下

    其中,G’(x)和h’(x)分别是G(x)和h(x)的导数。L越大表明定位精度越高。

    3. 单边缘响应准则:为了保证单边缘只有一个响应。检测算子的脉冲响应导数的零交叉点的平均距离D(f’)应满足

    满足上述三个条件的算子称为Canny算子。Canny边缘检测算法的步骤如下:

    (1) 用高斯滤波器平滑图像;(2)用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向;(3)对梯度幅值进行非极大值抑制;(排除非边缘像素,仅仅保留细线条)(4)用双阈值算法进行检测和链接边缘。

    Robert:边缘定位精度较高,对于陡峭边缘且噪声低的图像效果较好,但没有进行平滑处理,没有抑制噪声的能力。

    sobel和prewitt:进行了平滑处理,对噪声具有一定抑制能力,但容易出现多像素宽度。精度不高,边缘较粗糙。

    Laplacian:对噪声较为敏感,使噪声能力成分得到加强,容易丢失部分边缘方向信息,造成一些不连续的检测边缘,抗噪声能力较差。

    log:抗噪声能力较强,但会造成一些尖锐的边缘无法检测到。

    canny:最优化思想的边缘检测算子,同时采用高斯函数对图像进行平滑处理,但会造成将高频边缘平滑掉,造成边缘丢失,采用双阈值算法检测和连接边缘。

     

    4.形态学:在特殊领域运算形式——结构元素(Sturcture Element),在每个像素位置上与二值图像对应的区域进行特定的逻辑运算。运算结构是输出图像的相应像素。运算效果取决于结构元素大小内容以及逻辑运算性质。形态学,即数学形态学(mathematical Morphology),是图像处理中应用最为广泛的技术之一,主要用于从图像中提取对表达和描绘区域形状有意义的图像分量,使后续的识别工作能够抓住目标对象最为本质〈最具区分能力-most discriminative)的形状特征,如边界和连通区域等。同时像细化、像素化和修剪毛刺等技术也常应用于图像的预处理和后处理中,成为图像增强技术的有力补充。

    膨胀、腐蚀、开、闭运算是数学形态学最基本的变换。

    结构元素:简单地定义为像素的结构(形状)以及一个原点(又称为锚点),使用形态学滤波涉及对图像的每个像素应用这个结构元素,当结构元素的原点与给定的像素对齐时,它与图像相交部分定义了一组进行形态学运算的像素。原则上,结构元素可以是任何形状,但通常使用简单的形状,比如方形、圆形和菱形,而原点位于中心位置(基于效率的考虑)。设有两幅图像A, S。若A是被处理的对象, 而S是用来处理A的, 则称S为结构元素。结构元素通常都是一些比较小的图像, A与S的关系类似于滤波中图像和模板的关系.

    腐蚀和膨胀两个滤波操作也运算在每个像素周围像素集合上(邻域),这是由结构元素定义的。当应用到一个给定的像素时,结构元素的锚点与该像素的位置对齐,而所有与他相交的像素都被包括在当前像素集合中。腐蚀替换当前像素为像素集合中找到的最小的像素值,而膨胀则替换为像素集合中找到的最大像素值。当然,对于二值图像,每个像素只能被替换为白色像素或黑色像素

    腐蚀和膨胀的主要功能:1)消除噪声(2)分割出独立的图像元素,在图像中连接相邻的元素(3)寻找图像中的极大值或者极小值区域(4)求出图像的梯度。

    4.1、膨胀(dilate):膨胀就是求局部最大值的操作。从数学角度来说,就是将图像与核进行卷积,计算核B覆盖区域的像素点的最大值,并把这个最大值赋值给参考点指定的元素。这样就会使图像中的高亮区域逐渐增长。模板和输入图像对应位置的元素只要有一个与的结果不为0,则结果不为0.给图像中的对象边界添加元素。用3x3的结构元素,扫描二值图像中的每一个像素,用结构元素与其覆盖的二值图像做与运算,如果都为0,则结果图像中值为0,否则为1。结果:输入图像中的前景对象扩大一圈。

    膨胀的作用和腐蚀相反, 膨胀能使物体边界扩大, 具体的膨胀结果与图像本身和结构元素的形状有关。膨胀常用于将图像中原本断裂开来的同一物体桥接起来, 对图像进行二值化之后, 很容易使一个连通的物体断裂为两个部分, 而这会给后续的图像分析(如要基于连通区域的分析统计物体的个数〉造成困扰,此时就可借助膨胀桥接断裂的缝隙

    4.2、腐蚀(erode):腐蚀和膨胀是相反的操作,腐蚀是求局部最小值的操作。腐蚀操作会使图像中的高亮区逐渐减小。模板和输入图像中对应位置的元素相与的结果全不为0时,结果才为0。删除对象边界的某些像素。用3x3的结构元素,扫描二值图像的每一个像素,用结构元素与其覆盖的二值图像做与运算,如果都为1,则结果图像中值为1,否则为0.结果:前景对象减小一圈。

    随着腐蚀结构元素的逐步增大,小于结构元素的物体相继消失。由于腐蚀运算具有上述的特点,可以用于滤波。选择适当大小和形状的结构元素,可以滤除掉所有不能 完全包含结构元素的噪声点。然而,利用腐蚀滤除噪声有一个缺点,即在去除噪声点的同时,对图像中前景物体的形状也会有影响,但当我们只关心物体的位置或者个数时,则影响不大。

    4.3、开运算:开运算是先腐蚀后膨胀。主要用于消除小物体,在纤细点处分离物体,并且在平滑较大物体的边界的同时不明显改变其面积,同时抑制比结构元小的亮细节。

    4.4、闭运算:是先膨胀后腐蚀。用来填充物体内细小空洞、连接邻近物体、平滑其边界的同时并不明显改变其面积,同时抑制比结构元小的暗细节。

    4.5、形态学梯度:就是将膨胀图和腐蚀图相减。对二值化图像进行这一操作可以将边缘突出来,可以使用形态学梯度来保留物体的边缘轮廓。

    4.6、顶帽变换:就是用源图像减去开运算图像。因为开运算带来的结果是放大了裂缝或者局部低亮度的区域。因此,从原图中减去开运算后的图,得到的效果图突出了比原图轮廓周围区域更明亮的区域。顶帽一般用于校正不均匀光照的影响(补充:均匀光照在从背景中提取目标的处理中扮演核心的角色)。

    4.7、黑帽变换:就是用闭运算减去源图像。黑帽运算后的效果图突出了比原图轮廓周围的区域更暗的区域。黑帽运算一般用来分离比邻近点暗一些的斑块。

    4.8、为什么开运算可以去除目标外的孤立点?

    目标外的孤立点是和目标像素值一样的点,而非背景像素点,即为1而非0(0表示选取的空洞或背景像素值)。

    使用腐蚀,背景扩展,该孤立点被腐蚀掉,但是腐蚀会导致目标区域缩小一圈,因此需要再进行膨胀操作,将目标区域扩展回原来大小。所以,要使用开运算去除目标外的孤立点。

    4.9、为什么闭运算可以去除目标内的孔?

    目标内的孔,属于周围都是值为1,内部空洞值为0.目的是去除周围都是1的像素中间的0值。

    闭运算首先进行膨胀操作,目标区域扩张一圈,将目标区域的0去除,但是目标区域同时也会向外扩张一圈,因此需要使用腐蚀操作,使得图像中的目标区域恢复到之前的大小。

     

    5、漫水填充:将与种子点相连的像素相近的连通域替换成指定颜色。如果存在mask,不会填充mask的非零像素。比如边缘检测输出图像可作为mask图,操作的结果总是某个连续的区域。

    作用:1、标记或分离目标区域;2、获取掩码区域,只处理掩码指定的像素点,加速处理过程。

     

    6、图像金字塔:是图像中多尺度表达的一种,最主要用于图像分割,是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。一幅图像的金字塔式一系列以金字塔形状排列的,分辨率逐步降低且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得,直到到达某个终止条件才停止采样。金字塔的底部是待处理图像的高分辨率表示,而顶部是低分辨率的近似。层级越高图像越小,分辨率越低。

     通常有两种类型的图像金字塔,分别是:

    1)数字金字塔(Gaussuan pyramin)-用来向下采样,主要的图像金字塔,主要用来向下采样图像

    2)拉普拉斯金字塔(Laplaican pyramid)-用来从金字塔底层图像重建上层未采样的还原,在数字图像处理中也即是预测残差,可以对图像进行最大程度的还原,配合高斯金字塔一起使用,是从金字塔底层图像中向上采样,重建一个图像。

    要从金字塔的第i层生成第i+1层(将第i层表示为Gi),先要用高斯核对Gi进行卷积,然后删除所有偶数行和列,新得到的图像面积会变为源图像的1/4.按上述过程对输入图像G0执行操作就可以得到整个金字塔。

    当图像金字塔的上层移动时,尺寸和分辨率会降低。在OpenCV中,从金字塔上一层图像生成下一级图像时可以使用PryDown,而通过PryUp将现有的图像在每个维度上放大两倍。

    注意:PryDown和PryUp函数互逆的,PryUp不是降采样的逆操作。图像首先在每个维度上扩大为原来的两倍,新增的行(偶数行)以0填充,然后给指定的滤波器进行卷积(实际上是在每个维度都扩大为原来两倍的过滤器)去估计“丢失”像素的近似值。

    6.1.高斯金字塔

    高斯金字塔是通过高斯平滑和亚采样获得一些采样图像,即是第K层高斯金字塔通过平滑、亚采样就可以获得第K+1层高斯图像。高斯金字塔包括一些列的低通滤波器,其截止频率从上一层到下一层以因子2逐渐增加,所以高斯金字塔可以跨越很大的频率范围。

         a.对图像向下采样

        为了获得第G(i+1)的金字塔图像,采取如下方法:

             (1)对图像G(i)进行高斯内核卷积

             (2)将所有偶数列和偶数行去除

      得到的图像即为G(i+1)的图像,很明显G(i+1)只有源图像的四分之一,通过对输入图像G(i)(原始图像)不停的迭代上述步骤就会得到整个金字塔,即向下采样会丢失图像的信息,缩小了图像

         b.对图像的向上采样

    如果想放大图像,则需要通过向上取样操作得到

           (1)将图像在每个方向上扩大为原来的两倍,新增的行和列以0填充

           (2)使用先前同样的内核(乘以4)与放大后的图像卷积,获得“新增像素”的近似值。

    得到的图像即为放大后的图像,但是与源图像想必会发现比较模糊,因为在缩放中已经丢失了一些信息。如果想在缩放过程中减少信息的丢失,这些数据就形成了拉普拉斯金字塔。

    6.2.拉普拉斯金字塔

      i层的拉普拉斯金字塔的数学定义为:

                       L(i) = G(i) -UP(G(i+1))&g

    式中的G(i)表示第i层的图像,UP()操作是将源图像中位置为(x,y)的像素映射到目标图像的(2X+1,2Y+1)位置,即在进行向上取样,&表示卷积,g为5*5的高斯内核.

    使用OpenCV中函数直接进行拉普拉斯运算: L(i) = G(i) -PryUP(G(i+1))

    图像金字塔的一个重要应用就是图像分割

    6.3.尺寸调整:resize()函数

         resize()函数是OpenCV中专门用来调整图像大小的函数

         此函数将源图像精确的转换为指定尺寸的目标图像。如果源图像中设置了ROI(Region Of Internet,感兴趣区域),那么resize()函数会对源图像的ROI区域进行调整图像尺寸的操作,来输出到目标图像中。若目标中已经设置了ROI区域,不难理解resize()函数将会对源图像进行尺寸调整并填充到目标图像的ROI中。

     

    7二值化

    7.1全局二值化:一幅图像包括目标物体、背景还有噪声,要想从多值的数字图像中直接提取出目标物体,最常用的方法就是设定一个全局的阈值T,用T将图像的数据分成两部分:大于T的像素群和小于T的像素群。将大于T的像素群的像素值设定为白色(或者黑色),小于T的像素群的像素值设定为黑色(或者白色)。

    全局二值化,在表现图像细节方面存在很大缺陷。为了弥补这个缺陷,出现了局部二值化方法。

    局部二值化的方法就是按照一定的规则将整幅图像划分为N个窗口,对这N个窗口中的每一个窗口再按照一个统一的阈值T将该窗口内的像素划分为两部分,进行二值化处理。

    7.2局部自适应二值化:局部二值化也有一个缺陷。存在于那个统一阈值的选定。这个阈值是没有经过合理的运算得来,一般是取该窗口的平局值。这就导致在每一个窗口内仍然出现的是全局二值化的缺陷。为了解决这个问题,就出现了局部自适应二值化方法。

    局部自适应二值化,该方法就是在局部二值化的基础之上,将阈值的设定更加合理化。该方法的阈值是通过对该窗口像素的平均值E,像素之间的差平方P,像素之间的均方根值Q等各种局部特征,设定一个参数方程进行阈值的计算,例如:T=a*E+b*P+c*Q,其中a,b,c是自由参数。这样得出来的二值化图像就更能表现出二值化图像中的细节。

    根据阈值选取的不同,二值化的算法分为固定阈值和自适应阈值。 比较常用的二值化方法则有:双峰法、P参数法、迭代法和OTSU法等

     

    8、霍夫变换:霍夫变换是图像处理中用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状(通常,直线,圆等)的常用方法。经典的霍夫变换常用来检测直线,圆,椭圆等。它是利用图像全局特性而将边缘像素连接起来组成区域封闭边界的一种方法。在预先知道区域形状的条件下,利用霍夫变换可以方便地得到边界曲线而将不连续的边缘像素点连接起来。霍夫变换的主要优点是受噪声和曲线间断的影响小。利用霍夫变换还可以直接检测某些已知形状的目标。

     

    9.重映射:把一个图像中一个位置的像素放置到另一个图片指定位置的过程.简单的说就是改变图片的位置(左,右,上,下,颠倒)。

    为了完成映射过程, 有必要获得一些插值为非整数像素坐标,因为源图像与目标图像的像素坐标不是一一对应的.

    10、仿射变换: 仿射变换(Affine Transformation)是空间直角坐标系的变换,从一个二维坐标变换到另一个二维坐标,仿射变换是一个线性变换,他保持了图像的“平行性”和“平直性”,即图像中原来的直线和平行线,变换后仍然保持原来的直线和平行线,仿射变换比较常用的特殊变换有平移(Translation)、缩放(Scale)、翻转(Flip)、旋转(Rotation)和剪切(Shear)。

     

    11、图像匹配:目前图像匹配中,局部特征匹配占据了绝大部分,常用的局部特征匹配方法有Harris、SIFT、SURF、ORB等等,不同的特征点检测和匹配方法尤其独特的优势和不足;

    特征点匹配经过Ransac算法优化后仍存在错误匹配点对,需要优化后的匹配结果进行量化评价;

    特征点检测和匹配评价一般包括两个部分,分别为检测和匹配的评价。

    1.  特征检测(feature detection)、特征提取(extraction)和匹配(matching) 这三步,可以看做是目标检测、图像配准和拼接等工作的非常重要的一步。

    2.  特征检测、特征选择、特征提取、特征描述和特征匹配

           特征检测: 根据用户的需求在图像中寻找满足定义的特征,包括角点、Blob点和边缘点。检测的结果:有或没有。

           特征选择: 为了选择稳定和可靠的特征,在检测到的特征集合中,需要进一步约束,通过类似于非极大值抑制、对比度阈值约束等条件保留显著特征。选择的结果:特征子集。

           特征提取: 特征选择确定稳定可靠的特征子集后,需要提取特征的位置(Location)、方向(Orientation)和尺度(Scale)信息。方向和尺度信息主要是为支持旋转和尺度变化。

           特征描述: 结合特征(点)邻域信息,使用一定的描述规则来对特征区域进行量化并抽取能代表该特征的描述信息,为了后续的匹配,一般用特征向量(feature vector)表示。

          特征匹配: 对提取到的特征,需要通过使用一定的方法来进一步判断对应的特征是否相同(或近似),对特征向量一般使用欧式距离或最邻近距离比(NNDR)进行判定,满足一定的条件约束,则认为两个特征相近,否则剔除。一般还会通过RANSAC进一步约束剔除误匹配点。   

     

     

     

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    FPGA图像处理之路,从此开始,接下来,让我们把时间交给“图像处理”。一休哥在动笔之前,一直在犹豫,反复思考着一个问题,这个问题一直困扰着我,“FPGA在图像处理领域中的地位?” 按照惯例,我们先暂且不直说这...
  • 如何学好图像处理--从小白到大神。

    万次阅读 多人点赞 2017-10-11 21:02:21
    什么是数字图像处理?历史、以及它所研究的内容 本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/201702/344072.htm  说起图像处理,你会想到什么?你是否真的了解这个领域所研究的内容。纵向来说,数字图像处理...
  • 图像处理 图像分析和图像理解

    万次阅读 2018-06-11 13:22:11
    图像处理:利用计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、特征提取、识别、等处理的理论、方法和技术。狭义的图像处理主要是对图像进行各种加工,以改变图像的视觉效果并为自动识别奠定基础,或对图像进行压缩...
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什么是图像处理