图像处理的整个项目过程_数字图像,数字图像处理的过程 - CSDN
  • 一、机器人相扑(2008微软创新杯机器人与算法初赛)     1、环境。 A、圆形擂台。...A、根据摄像头传回图像中边界的弧度确定自己离边界的距离。 B、如果视野中存在对方机器人,根据近大远小来计算出对方

    一、机器人相扑(2008微软创新杯机器人与算法初赛

     

     

    1、环境。

    A、圆形擂台。

    B、两个扁圆柱形机器人。

     

    2、目标。

    将对方机器人推出擂台。

     

    3、机器人模块。

    A、一个只能面向正前方的摄像头。

    B、左右两个轮子。

     

    4、信息获取。

    A、根据摄像头传回图像中边界的弧度确定自己离边界的距离。

    B、如果视野中存在对方机器人,根据近大远小来计算出对方机器人的位置,并确定其          姿态(正常还是翻倒)。

    C、如果上一刻视野中也存在对方机器人,根据两个时刻对方机器人的位置来确定其行          进方向和速度。

     

    5、战术选择。

    A、简单粗暴:始终正对准对方机器人,持续对准后速度加到最大来将其撞翻或推出。

    B、防御战术:原地高速转圈,对方过来时很容易被撞翻。

    C、诱敌战术:在边界上以保持不出界的速度转圈,诱使敌方来撞自己时因速度太快而          出界。

    D、避实就虚:发现对方正对着自己撞过来时,与对方运动方向成约135度夹角运动(保       持对方出现在己方摄像头的边界上),从而让对方和自己恰好错开。之后迅速转向            攻击对方的侧方或后方。

     

     

    二、机器人火星探险(2008微软创新杯机器人与算法复赛)

     

     

    1、环境。

    A、火星环境模拟,四周是平地,中间是一个大坑,地表上有些大小不一的石头。

    B、一个火星探测车。

     

    2、目标。

    A、移动到需要采集的石头旁边。

    B、控制机器手臂将探针插入石头进行采集。

     

    3、探测车模块。

    A、前后共三个轮子。

    B、车身摄像头和顶部摄像头。

     

    4、信息获取。

    A、将不同位置摄像头传回的图片进行对比,从而实现三维建模。

    B、记录视野中各物体(石头、悬崖)的三维坐标。

     

    5、行为模式。

    A、根据目标的位置进行寻路,确定最优行进路线。

    B、绕过前方的大石头;如果目标不在大坑里,绕过大坑。

    C、到达目标点后,选取合适的位置,控制机器臂采集石头(这部分不是我写的,具体          情况完全不了解)。

    D、如果要进入大坑,选取坡度最缓的地方下去。

     

     

    三、实时脸谱

     

     

    1、目标。

    A、实时人脸位置识别(对速度和精度要求较高)。

    B、在合适大小的脸谱来覆盖人脸,并将图片刷新。

     

    2、方法。

    A、识别皮肤和头发颜色,以确定大致范围。

    B、脸部轮廓和五官识别,以确定精确位置和脸部姿态。

     

     

    四、图像素描效果

     

    1、方法(效果较粗糙,但程序实现较简练)。

    A、用每个点与临近点的灰度值差距来构建新图像。

    B、制造斜条纹效果。(就是感觉有斜条纹好看点)

     

    2、代码。

    publicvoid sumiao()

    {

                Bittemp1 = new Bitmap(src.Width, src.Height);                                      //src为原图像

                for (int x = 0; x < src.Width - 3; x++)

                    for (int y = 0; y < src.Height - 3; y++)

                                   {

                                           int Index = 0;

                                           Color now=src.GetPixel(x, y);

                                            sum=0;

                                 t2 = (int)(now.R * 0.299 + now.G * 0.587 + now.B * 0.114);

    //当前像素点的灰度值

                                           for(int i=0;i<2;i++)                                                               

                                                    for(int j=0;j<2;j++)

    //遍历邻近的像素点

                                                     {

                                    Color temp = src.GetPixel(x + i, y + j);

                                    t1 = (int)(temp.R * 0.299 + temp.G * 0.587 + temp.B * 0.114);

                                                             if (Math.Abs(t1-t2)>sum)

                                                                       sum=Math.Abs(t1-t2);                            

    //获取当前像素点与邻近像素点灰度值之差的最大值

                                                              Index++;

                                                          }

                                            sum*=5/2;

                                           if ((x+y)%3==0)

    sum+=(100-t2)*2/3;

    //制造斜条纹效果

                                            sum=sum>150? 150:sum;

                                            sum=sum<0? 0:sum;

    //维护边界

                                            Bittemp1.SetPixel(x, y,Color.FromArgb(255-sum, 255-sum, 255-sum));

    //修改新图像

                                   }

                pictureBox1.Image = Bittemp1;

       //保存新图像

    }

     

    3、效果。

     

     

    五、图像渐变合并

     

    1、方法(简单好玩的一个小玩意)。

    将两个图形横向渐变合并。

     

    2、效果。

      

     

     

    六、图像加密

     

    1、混沌加密。

    用密码作为信号的初始值,利用混沌微分方程产生一系列整数,然后用它们依次和图像中像素点的RGB值进行异或(XOR)运算,最后得到一幅杂乱无章的图像。解密时采取同样的步骤,只需保证产生信号的初始值相同即可(即密码正确),因为异或运算是可逆的。

    思路很简单,但这背后的原理却极为鲜明的体现了混沌的特点。首先:混沌是一个确定性系统,只要所有的初始值完全相同,那么后续的衍化也会一模一样,这是我们可以成功解密的原因。其次,我们还利用了混沌系统对初始条件的敏感性。假如一幅图像混沌加密的密码是2012,那么哪怕解密时输入2013,得到图像还是杂乱无章的,让解密者无法知道正确的密码离2013其实很接近了。

     

    混沌方程:

    PrivateSub go()

            u3 = u1 + (u2 - u1) * dt / (mima * c1) - ((-0.00041) * u1 + (1 / 2) * (-0.00035) * (Math.Abs(u1 + 1) -                     Math.Abs(u1 - 1))) * dt / c1

            u4 = u2 + (u1 - u2) * dt / (mima * c2) + i * dt / c2

            i2 = i - u2 * dt / l - r * i * dt / l

            u1 = u3 Mod 256

            u2 = u4 Mod 256

            i = i2 Mod 256

        EndSub

     

     

    2、随机交换加密。

    首先剔除图像中一些像素点的信息,得到一些空余的空间,并把剩下像素点的位置信息(第几行第几列)存在这些空余的空间中。接着随机交换所有像素点,然后用输入的密码和对每个点都生成的随机数来对各个像素点信息进行异或运算,并把这些产生的随机数也存入到图片剩余的空间中。

    这种方法看起来也能达到混沌加密的效果,但需要浪费3/4的像素信息。

     

    核心代码:

     Dim openFileAs OpenFileDialog

            openFile = New OpenFileDialog()

            openFile.Filter = "图像文件|*.jpg"

            If (openFile.ShowDialog() <> Windows.Forms.DialogResult.OK)Or (openFile.FileName ="") Then

                Return

            EndIf

            Dim tStringAsString

            tString = InputBox("请输入密码", ,"0")

            Dim mimaAsLong

            ForEach tChrAs Char In tString

                mima = (mima + Asc(tChr))Mod 256

            Next

     

            Dim openImageAs Bitmap

            openImage = Bitmap.FromFile(openFile.FileName)

     

            Dim newImageAs Bitmap

            newImage = New Bitmap(openImage.Width * 2, openImage.Height * 2)

     

            Randomize()

            Dim nowX, nowY, newX, newY, c(5)AsInteger

     

            Dim mAsInteger

            m = 73

            For iAsInteger = 0 To openImage.Width - 1

                For j As Integer = 0To openImage.Height - 1

                    nowX = i

                    nowY = j

                    c(1) = openImage.GetPixel(nowX, nowY).R

                    c(3) = openImage.GetPixel(nowX, nowY).G

                    c(4) = openImage.GetPixel(nowX, nowY).B

                    For k As Integer = 1To 4

                        If k = 2 Then

                            Continue For

                        End If

                        newImage.SetPixel(i * 2 + kMod 2, j * 2 + kMod 3, Color.FromArgb(i, j, c(k)))

                    Next

                Next

            Next

     

            For iAsInteger = 0 To newImage.Width \ 2 - 1

                For j As Integer = 0To newImage.Height \ 2 - 1

                    For k As Integer = 1To 4

                        If k = 2 Then

                            Continue For

                        End If

                        nowX = i * 2 + kMod 2

                        nowY = j * 2 + kMod 3

                        newX = (CInt(Rnd() * (newImage.Width \ 2 - 1))Mod 256) * 2 + kMod 2

                        newY = (CInt(Rnd() * (newImage.Height \ 2 - 1))Mod 256) * 2 + kMod 3

                        c(1) = newImage.GetPixel(newX, newY).R

                        c(3) = newImage.GetPixel(newX, newY).G

                        c(4) = newImage.GetPixel(newX, newY).B

                        newImage.SetPixel(newX, newY, Color.FromArgb(newImage.GetPixel(nowX, nowY).R, newImage.GetPixel(nowX, nowY).G, newImage.GetPixel(nowX, nowY).B))

                        newImage.SetPixel(nowX, nowY, Color.FromArgb(c(1), c(3), c(4)))

                    Next

                Next

            Next

     

            For iAsInteger = 0 To newImage.Width / 2 - 1

                For jAsInteger = 0 To newImage.Height / 2 - 1

                    nowX = i * 2

                    nowY = j * 2

                    newImage.SetPixel(nowX, nowY, Color.FromArgb(CInt(Rnd() * 255),CInt(Rnd() * 255),CInt(Rnd() * 255)))

                    c(1) = newImage.GetPixel(nowX, nowY).R

                    c(3) = newImage.GetPixel(nowX, nowY).GXor mima

                    c(4) = newImage.GetPixel(nowX, nowY).B

     

                    For k As Integer = 1To 4

                        If k = 2 Then

                            Continue For

                        End If

                        nowX = i * 2 + kMod 2

                        nowY = j * 2 + kMod 3

                        If c(k) Mod 4 = 1 Then

                            newImage.SetPixel(nowX, nowY, Color.FromArgb(newImage.GetPixel(nowX, nowY).RXor c(k)Xor mima, newImage.GetPixel(nowX, nowY).G, newImage.GetPixel(nowX, nowY).B))

                        ElseIf c(k) Mod 4 = 2 Then

                            newImage.SetPixel(nowX, nowY, Color.FromArgb(newImage.GetPixel(nowX, nowY).R, newImage.GetPixel(nowX, nowY).GXor c(k)Xor mima, newImage.GetPixel(nowX, nowY).B))

                        ElseIf c(k) Mod 4 = 3 Then

                            newImage.SetPixel(nowX, nowY, Color.FromArgb(newImage.GetPixel(nowX, nowY).R, newImage.GetPixel(nowX, nowY).G, newImage.GetPixel(nowX, nowY).BXor c(k)Xor mima))

                        End If

                    Next

                Next

            Next

     

            Dim saveFileAs SaveFileDialog

            saveFile = New SaveFileDialog()

            saveFile.Filter = "图像文件|*.jpg"

            If (saveFile.ShowDialog() <> Windows.Forms.DialogResult.OK)Or (openFile.FileName ="") Then

                Return

            EndIf

            newImage.Save(saveFile.FileName)

     

     

     

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  • 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。...

    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。

    我说点不好的呵呵版主的说法我同意 都是正面的

    反面的来说:现在大学和研究机构做图象的越来越多了,这里面老板自己懂图象的不知道有多少?!老板不懂,影响还是很大的

    多数做图象的是用MATLAB,用别人的代码(如小波)。在研究生三年学好C++毕业的有多少?在公司C++是重要的。

    图象其实就是信号处理,除了本科是学信号的以外,信号与系统、数字信号处理是一定要学好的,那相应的数学方面的概率,多元统计,甚至泛函也要了解。

    外语的基本要求是看懂英文文献(不一定全看懂),相应的英文书。去外企做研发,这是必备的。然后是口语和听力。

    说这些不是波冷水,希望大家了解清楚。

    Compared to the number of jobs available each year in the imaging soceity, the people who are majoring on it are way too much. I have to say most of the people who studied the this area were not end up with working on this area anymore.

    The most important thing here is to understand image processing, it requires a broad level of knowledge including, some math (algrebra, statistics, PDE), dsp, pattern recognition, programming skills…

    It is all these background skills will find you a job, so prepare to have a deep understanding on all these areas related to image processing

    我也是学模式识别的,但是研究方向是遥感图像处理和识别.总的来说这个方向是比较专,但也是目前图像处理中比较难做的一个方向,因为遥感图像的复杂性超过我们所见过的任何图像.

    其实谈到就业问题,我觉得如果研究方向比较适合,特别是读研期间能到斑竹谈的那些牛比的公司实习,了解企业真正需要的方向可能做起来有目标性.

    顺便提下:高德威公司还是不要考虑,因为本人在毕业面试过程中,虽然面试的人力资源人员很友善,但是通过他们老板写的一些文章可以发现他们还是一个比较自恋和自大的公司.

    楼主是好人,不过此文更多是安慰,新手不可太当真

    衡量专业好坏的标准有两个:应用前景和技术门槛。个人觉得图像处理应用前景一般,比通信,计算机差远了,而技术门槛,相信不是新手都清楚,比微波之类低不少。总的来说图像方向就业一般,在it业算较冷得,特别是模式识别,人工智能之类,看起来高深邪乎,其实就是博士都不好找工作(亲身所见)

    1)说到图像处理比通信差,很大部分的原因是当前行业背景,但通信真正的研发在中国又有多少,我的朋友中很多做工程的,况且现在在通信领域,很大的一个难点,也是多媒体通信。

    2)说到比计算机差,我觉得这与你怎么看待计算机专业有关,有人觉得是基础,是工具,有人觉得是专业。况且计算机那边,现在研究图像的也不少。

    3)再者,说微波,RFID等入门难,但要做精又谈何容易,而且兴趣真的很重要,没有兴趣,再有前景的专业,你也不一定能做好,还有女生并不适合搞这个,就业时,单位一般会暗示。另外,就业面也较窄,好公司真的难进,找工的时候,真的很郁闷,特别对女生。或许将来很大发展前途,这个另当别论。

    4)说回图像处理,我觉得还是较中肯的,略有好的嫌疑,关键还是在读研的时候能把方向做宽(一般做图像处理,需要何模式识别等相结合,拓宽知识面是必要的,在真正做研究的时候,也发现是必须的),研究点做深入,注重实现能力、创新能力和学习能力,通过论文。多培养自己的材料组织提炼能力,锻炼逻辑思维。如果真的能做到三年光阴不虚度,找工应该不是问题,到时真正要考虑的是定位问题。

    5)当然,最后,找工的时候,包装是一种技巧,整合是一种需要。

    我觉得做图像处理还是很有前途的。

    1、请学好图像基本理论知识,笔试会遇到很多基础的题;

    2、请学好c++语言,99%以上的公司在招图像岗位的人员时都会笔试c++;

    3、请多做一些实际的项目,少一些理论的研究(针对中小企业而言);

    4、请不要只局限于的课题,因为可能你的课题只是图像处理领域的一些皮毛;

    5、请多了解一些相关的前沿知识;

    6、请不要迷信自己的算法,比如BP神经网络(可能理论研究时用的很多,可是实际呢?)

    7、请尽量与企业的相关人士探讨该领域的问题,那样的收获比书本大很多;

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  • 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,也要掌握图像处理的知识。其次,图像处理是计算机视觉和...

    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、googleyahoo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大企业在竞争,来头都不小,其中包括西门子、飞利浦和柯达,主要生产CTMRI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。
    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MPEGH.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,但平常在各个论坛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、中芯微、摩托罗拉上海研究院、威盛、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。
    我说点不好的,版主的说法我同意都是正面的,反面的来说:现在大学和研究机构做图象的越来越多了,这里面老板自己懂图象的不知道有多少?!老板不懂,影响还是很大的。多数做图象的是用MATLAB,用别人的代码。在研究生三年学好C++毕业的有多少?在公司C++是重要的。图象其实就是信号处理,除了本科是学信号的以外,信号与系统、数字信号处理是一定要学好的,那相应的数学方面的概率,多元统计,甚至泛函也要了解。外语的基本要求是看懂英文文献(不一定全看懂),相应的英文书。去外企做研发,这是必备的。然后是口语和听力。说这些不是波冷水,希望大家了解清楚。
    Compared to the number of jobs available each year in the imaging soceity, the people who are majoring on it are way too much. I have to say most of the people who studied the this area were not end up with working on this area anymore.
    The most important thing here is to understand image processing, it requires a broad level of knowledge including, some math (algrebra, statistics, PDE), dsp, pattern recognition, programming skills...
    It is all these background skills will find you a job, so prepare to have a deep understanding on all these areas related to image processing
    我也是学模式识别的,但是研究方向是遥感图像处理和识别.总的来说这个方向是比较专,但也是目前图像处理中比较难做的一个方向,因为遥感图像的复杂性超过我们所见过的任何图像.
    其实谈到就业问题,我觉得如果研究方向比较适合,特别是读研期间能到斑竹谈的那些牛比的公司实习,了解企业真正需要的方向可能做起来有目标性.
    顺便提下:高德威公司还是不要考虑,因为本人在毕业面试过程中,虽然面试的人力资源人员很友善,但是通过他们老板写的一些文章可以发现他们还是一个比较自恋和自大的公司.
    楼主是好人,不过此文更多是安慰,新手不可太当真
    衡量专业好坏的标准有两个:应用前景和技术门槛。个人觉得图像处理应用前景一般,比通信,计算机差远了,而技术门槛,相信不是新手都清楚,比微波之类低不少。总的来说图像方向就业一般,it业算较冷得,特别是模式识别,人工智能之类,看起来高深邪乎,其实就是博士都不好找工作(亲身所见)

    1)说到图像处理比通信差,很大部分的原因是当前行业背景,但通信真正的研发在中国又有多少,我的朋友中很多做工程的,况且现在在通信领域,很大的一个难点,也是多媒体通信。
    2
    )说到比计算机差,我觉得这与你怎么看待计算机专业有关,有人觉得是基础,是工具,有人觉得是专业。况且计算机那边,现在研究图像的也不少。
    3
    )再者,说微波,RFID等入门难,但要做精又谈何容易,而且兴趣真的很重要,没有兴趣,再有前景的专业,你也不一定能做好,还有女生并不适合搞这个,就业时,单位一般会暗示。另外,就业面也较窄,好公司真的难进,找工的时候,真的很郁闷,特别对女生。或许将来很大发展前途,这个另当别论。
    4
    )说回图像处理,我觉得还是较中肯的,略有好的嫌疑,关键还是在读研的时候能把方向做宽。一般做图像处理,需要何模式识别等相结合,拓宽知识面是必要的,在真正做研究的时候,也发现是必须的。研究点做深入,注重实现能力、创新能力和学习能力,通过论文多培养自己的材料组织提炼能力,锻炼逻辑思维。如果真的能做到三年光阴不虚度,找工应该不是问题,到时真正要考虑的是定位问题。
    5
    )当然,最后,找工的时候,包装是一种技巧,整合是一种需要。
    我觉得做图像处理还是很有前途的。

     

    作图像处理方面的研究工作,最重要的两个问题:其一是要把握住国际上最前沿的内容;其二是所作工作要具备很高的实用背景。解决第一个问题的办法就是找出这个方向公认最牛的几个超级大拿(看看他们都在作什么)和最权威的出版物(阅读上面最新的文献),解决第二个问题的办法是你最好能够找到一个实际应用的项目,边做边写文章。

    做好这几点的途径之一就是充分利用网络资源,特别是权威网站和大拿们的个人主页。下面是我收集的一些资源,希望对大家有用。(这里我要感谢SMTH AI版的alamarikGraphics版的faintt)

    导航栏: [1]研究群体、[2]大拿主页、[3]前沿期刊、[4]GPL软件资源、[5]搜索引擎。

    一、研究群体
    http://www-2.cs.cmu.edu/~cil/vision.html
    这是卡奈基梅隆大学的计算机视觉研究组的主页,上面提供很全的资料,从发表文章的下载到演示程序、测试图像、常用链接、相关软硬件,甚至还有一个搜索引擎。

    http://www.cmis.csiro.au/IAP/zimage.htm
    这是一个侧重图像分析的站点,一般。但是提供一个Image Analysis环境---ZIMAGE and SZIMAGE

    http://www.via.cornell.edu/
    康奈尔大学的计算机视觉和图像分析研究组,好像是电子和计算机工程系的。侧重医学方面的研究,但是在上面有相当不错资源,关键是它正在建设中,能够跟踪一些信息。

    http://www2.parc.com/istl/groups/did/didoverview.shtml
    有一个很有意思的项目:DID(文档图像解码)

    http://www-cs-students.stanford.edu/
    斯坦福大学计算机系主页,自己找吧:(

    http://www.fmrib.ox.ac.uk/analysis/
    主要研究:Brain Extraction Tool,Nonlinear noise reduction,Linear Image Registration,

    Automated Segmentation,Structural brain change analysis,motion correction,etc.

    http://www.cse.msu.edu/prip/
    这是密歇根州立大学计算机和电子工程系的模式识别--图像处理研究组,它的FTP上有许多的文章(NEW)

    http://pandora.inf.uni-jena.de/p/e/index.html
    德国的一个数字图像处理研究小组,在其上面能找到一些不错的链接资源。

    http://www-staff.it.uts.edu.au/~sean/CVCC.dir/home.html
    CVIP(used to be CVCC for Computer Vision and Cluster Computing) is a research group focusing on cluster-based computer vision within the Spiral Architecture.

    http://cfia.gmu.edu/
    The mission of the Center for Image Analysis is to foster multi-disciplinary research in image, multimedia and related technologies by establishing links

    between academic institutes, industry and government agencies, and to transfer key technologies to

    help industry build next

    generation commercial and military imaging and multimedia systems.

    http://peipa.essex.ac.uk/info/groups.html
    可以通过它来搜索全世界各地的知名的计算机视觉研究组(CV Groups),极力推荐。

    二、图像处理GPL
    http://www.ph.tn.tudelft.nl/~klamer/cppima.html
    Cppima
    是一个图像处理的C++函数库。这里有一个较全面介绍它的库函数的文档,当然你也可以下载压缩的GZIP包,里面包含TexInfo格式的文档。

    http://iraf.noao.edu/
    Welcome to the IRAF Homepage! IRAF is the Image Reduction and Analysis Facility, a general purpose software

    system for the reduction and analysis of astronomical data.

    http://entropy.brni-jhu.org/tnimage.html
    一个非常不错的Unix系统的图像处理工具,看看它的截图。你可以在此基础上构建自己的专用图像处理工具包。

    http://sourceforge.net/projects/
    这是GPL软件集散地,到这里找你想要得到的IP库吧。

    三、搜索资源
    当然这里基本的搜索引擎还是必须要依靠的,比如Google等,可以到我常用的链接看看。下面的链接可能会节省你一些时间:

    http://sal.kachinatech.com/
    http://cheminfo.pku.edu.cn/mirrors/SAL/index.shtml
    四、大拿网页
    http://www.ai.mit.edu/people/wtf/
    这位可是MIT人工智能实验室的BILL FREEMAN。大名鼎鼎!专长是:理解--贝叶斯模型。

    http://www.merl.com/people/brand/
    MERL(Mitsubishi Electric Research Laboratory)
    中的擅长“Style Machine”高手。

    http://research.microsoft.com/~ablake/
    CV
    界极有声望的A.Blake 1977年毕业于剑桥大学三一学院并或数学与电子科学学士学位。之后在MITEdinburghOxford先后组建过研究小组并成为Oxford的教授,直到1999年进入微软剑桥研究中心。主要工作领域是计算机视觉。

    http://www-2.cs.cmu.edu/afs/cs.cmu.edu/user/har/Web/home.html
    这位牛人好像正在学习汉语,并且搜集了诸如“两只老虎(Two Tigers)”的歌曲,嘿嘿:)
    他的主页上面还有几个牛:Shumeet Baluja, Takeo Kanade。他们的Face Detection作的绝对是世界一流。他毕业于卡奈基梅隆大学的计算机科学系,兴趣是计算机视觉。

    http://www.ifp.uiuc.edu/yrui_ifp_home/html/huang_frame.html
    这位老牛在1963年就获得了MIT的博士学位!他领导的Image Lab比较出名的是指纹识别。

    五、前沿期刊(TOP10)
    这里的期刊大部分都可以通过上面的大拿们的主页间接找到,在这列出主要是为了节省直接想找期刊投稿的兄弟的时间:)

    IEEE Trans. On PAMIhttp://www.computer.org/tpami/index.htm
    IEEE Transactionson Image Processing http://www.ieee.org/organizations/pubs/transactions/tip.htm
    Pattern Recognition http://www.elsevier.com/locate/issn/00313203
    Pattern Recognition Letters http://www.elsevier.com/locate/issn/01678655

    展开全文
  • 复原技术是面向退化模型的,并且采用相反的过程进行处理,以便恢复出原图像。在进行图像复原之前要先建立起其退化模型,根据该模型进行图像复原。课本中的图像退化过程建模为一个退化函数和一个加性噪声...

    一、图像复原与图像增强的区别

    图像的增强是一个主观的过程,其目的是改善图片的质量,对感兴趣的部分加以增强,对不感兴趣的部分予以抑制。而图像复原是一个客观的过程,针对质量降低或失真的图像,试图恢复其原始的内容或质量。复原技术是面向退化模型的,并且采用相反的过程进行处理,以便恢复出原图像。在进行图像复原之前要先建立起其退化模型,根据该模型进行图像复原。

    课本中的图像退化过程建模为一个退化函数和一个加性噪声。


    假设H是一个线性时不变的过程,则我们可以得到,式子中的“*”表示卷积。其频率域的表示为:

    对于只有加性噪声的情况,我们可以通过一些噪声模型(例如高斯噪声,瑞利噪声,椒盐噪声等等)以及对这些噪声参数的估计,来选择合适的空间滤波器(如均值滤波器,中值滤波器)或者频率滤波器(带阻/带通滤波器,低通/高通滤波器,陷波滤波器)来进行滤波。

    二、退化函数的估计

    在图像复原中,我们需要对退化函数进行估计。主要有观察法,实验法,数学建模法。

    观察法通过选择噪声较小的子图像(减少噪声的影响)来得到H(u,v),然后根据此信息来构建全图的H(u,v),之后利用后面的复原方法来复原。实验法是指我们可以使用或设计一个与图像退化过程相似的装置(过程),使其成像一个脉冲,可得到退化系统的冲激响应 H(u,v) = G(u,v) / A。而建模估计则是从引起图像退化的基本原理进行推导,进而对原始图像进行模拟,在模拟过程中调整模型参数以获得尽可能精确的退化模型。课本中有两种模型,大气湍流模型和运动模糊模型。

    大气湍流模型:

    通用形式为。其中,k是与湍流性质有关的常数,k越大,图像越模糊,与高斯低通滤波器有着相同的形式。在实现该滤波器的过程中,由于中心化,要注意u,v应该分别替换为各自与频率中心之差,假设频率中心为(M/2,N/2),则替换为u-M/2和v-N/2。与我们之前频率滤波器的实现相同。

    其傅里叶频谱如下:


    注意:实现过程与我们之前的频率滤波器的实现一样,都需要中心化。

    我在对图片施加大气湍流退化模型的时候,采用与之前相同的过程,但是得到的结果图像比课本的结果图更加地模糊。k = 0.0025(较模糊,比较容易看出区别)的情况如下:


    这个问题困扰了我很久,我尝试了各种不同的方法,在不中心变换的情况下进行滤波,发现情况更加糟糕。后来在做后面运动模糊模型的时候,得到的结果也与课本的结果相差甚远。之后,在尝试了不对图像进行填充(即不对原图像填充0值至大小为[2m, 2n]),发现得到的结果与课本的一致。对得到的结果图像直接取整(若是在最开始将值归一化到[0,1],自然不需要取整这一步),没有归一化到[0, 255]则与课本的结果一致。代码执行结果如下(同样是k = 0.0025的情况):


    代码如下:

    大气湍流实现函数为atmoTurbulence,输入为初始图像和大气湍流模型的系数k,输出为进行滤波之后的图像,下面给出的代码为了与课本的结果保持一致,没有在开始的时候对原图像进行填充,但结果仍然归一化到了[0, 255]。

    function [image_out, g] = atmoTurbulence(image_in, k)
    % 模拟受大气湍流影响得到的图像
    % 输入为初始灰度图像,大气湍流模型的系数k
    % 输出为受到大气湍流影响的结果图像
    % 该实现方法没有对原图像进行填充。
    
    [m, n] = size(image_in);
    fp = zeros(m, n);
    % 中心化
    for i = 1 : m
        for j = 1 : n
            fp(i, j) = double(image_in(i,j)) * (-1)^(i+j);
        end
    end
    % 傅里叶变换
    F1 = fft2(fp);
    % 变换中心
    p = m / 2 + 1.0;
    q = n / 2 + 1.0;
    % 生成大气湍流模型函数
    H = zeros(m, n);
    for u = 1 : m
        for v = 1 : n
            temp1 = (u-p)^2+(v-q)^2;
            H(u,v) = exp((-k)*(temp1^(5/6)));
        end
    end
    % 滤波
    G = H .* F1;
    % 反傅里叶变换,并取实部
    gp = real(ifft2(G));
    % 反中心化
    
    g = zeros(m, n);
    for i = 1 : m
        for j = 1 : n
            g(i, j) = gp(i, j) * (-1)^(i+j);
        end
    end
    % 归一化输出图像到[0, 255],g取uint8的结果与课本一致
    image_out = zeros(m, n, 'uint8');
    mmax = max(g(:));
    mmin = min(g(:));
    range = mmax-mmin;
    for i = 1 : m
        for j = 1 : n
            image_out(i,j) = uint8(255 * (g(i, j)-mmin) / range);
        end
    end
    
    end

    测试代码就不给出了,与之前的代码对函数的调用方法一致。

    运动模糊模型:

    退化函数为

    其中T表示曝光时间,a和b分别表示水平和垂直方向上的移动量。注意有,当π(ua+vb) = 0时,H(u,v) = T。同理,在实现该滤波器的过程中,由于中心化,要用u-M/2和v-N/2分别替换u和v。

    当a = b  = 0.1,T = 1时,其傅里叶频谱如下:

    imshow(log(abs(H) + 1), [])


    在对图像进行运动模糊退化之后,由于图像的运动,图像的尺寸与位置会发生一些的变化。在取a = b = 0.1,T = 1的情况下,不知道应该裁剪的数值,我直接显示了不进行裁剪的图像(由于对原图像填充0至图像大小为[2m, 2n],在最后的结果需要裁剪),如下所示。但是,发现对图像进行裁剪之后,与课本给出的图像相差很大。


    课本给出的结果如下:


    经过对课本图片的仔细观察,发现图片的左边和上边应该输入右边和下边移动过来的。因此猜测课本的图片应该是没有对原图像进行填0扩充得到的。修改代码,得到的结果如下:


    代码如下:

    clear all;
    clc;
    close all;
    
    image = imread('7.tif'); % 原图
    
    [m, n] = size(image);
    P = m / 2 + 1.0;
    Q = n / 2 + 1.0;
    fp = zeros(m, n);
    %对图像乘以(-1)^(x+y) 以移到变换中心
    for i = 1 : m
        for j = 1 : n
            % fp(i, j) = double(image(i, j));
            fp(i, j) = double(image(i, j)) * (-1)^(i+j);
        end
    end
    % 对填充后的图像进行傅里叶变换
    F1 = fft2(fp);
    
    a = 0.1;
    b = 0.1;
    T = 1;
    
    % 生成运动模型函数,中心在(P,Q)
    Mo = zeros(m, n);
    for u = 1 : m
        for v = 1 : n
            temp1 = pi * ((u-P)*a + (v-Q)*b);
            if (temp1 == 0)
                Mo(u,v) = T;
            else
                Mo(u, v) =  T * sin(temp1) / temp1 * exp(-1i * (temp1));
            end
        end
    end
    %进行滤波
    G = F1 .* Mo;
    
    % 反傅里叶变换
    gp = ifft2(G);
    
    % 处理得到的图像
    image_out = zeros(m, n, 'uint8');
    gp = real(gp);
    g = zeros(m, n);
    for i = 1 : m
        for j = 1 : n
            g(i, j) = gp(i, j) * (-1)^(i+j);
        end
    end
    mmax = max(g(:));
    mmin = min(g(:));
    range = mmax-mmin;
    for i = 1 : m
        for j = 1 : n
            image_out(i,j) = uint8(255 * (g(i, j)-mmin) / range);
        end
    end
    imshow(image_out);

    三、逆滤波

    1. 直接逆滤波

    知道了图像的退化模型之后,最简单的复原方法就是采用逆滤波的方法。计算如下:

                                             

    但是,当H(u,v)为0或者接近0的时候,N(u,v)/H(u,v)会变得很大,成为支配整个图像的主要部分。即使N(u,v)很小或者为0,当H(u,v)接近0的时候,在计算的时候,F(u,v)也会变得非常大,从而使复原之后的图像没有任何信息。

    因此,可以对H(u,v)进行修改,①可以对G(u,v)/H(u,v)应用一个低通滤波器,虑去其中病态的高频成分(即虑去H(u,v)中接近0的部分),②或者规定一个值,当|H(u,v)| ≤ δ 时,1/H(u,v) = 0。这两种方法都是去掉或者说削弱H(u,v)接近0时的影响。低通滤波器的方法对于上面提到的运动模糊模型几乎没有用,因为运动模糊模型的傅里叶频谱并不是从中间向四周赋值逐渐减小的,但是方法②仍然有用。

    我在对收到了大气湍流模型之后的图像做直接逆滤波的时候,得到的最终图片一片模糊,得不到任何信息,与课本的结果相差较大,这可能是在对计算G(u,v)/H(u,v)的时候,在H(u,v)接近0的时候所做的处理不一致所导致的。这个直接造成了在之后对G(u,v)/H(u,v)使用butterworth低通滤波器的时候,最佳效果的截止频率与课本的不一致。

    2. 维纳滤波(最小均方差误差滤波)

    一个维纳滤波的计算公式如下,其中K是一个特定的常数,与噪声和未退化图像之间的信噪比有关。不同情况下取值不同。在平均意义下是最优的。


    3. 约束最小二乘方滤波器 

    ,其中r是一个参数,P(u,y)是矩阵p(x,y) = [0, -1, 0; -1, 4,-1; 0, -1, 0]的傅里叶变换。该算法相比于维纳滤波,对其应用的每幅图像都能产生最优的结果。

    4. 代码实现

    下面给出在不填充图片的情况下,利用运动模型对图片进行模糊(a = b = 0.1, T = 1),添加高斯噪声(均值为0,方差为500),对有噪声的运动模糊图像直接使用逆滤波,使用维纳滤波(经过试验,k取0.02较好),使用约束最小二乘方滤波(经过试验,r取0.5较好)得到的结果。

    代码如下(下面的代码再进行傅里叶变换之前没有对图像进行填充):

    clear all;
    close all;
    clc;
    
    image = imread('7.tif');
    [m, n] = size(image);
    % 参数如下:
    % p,q为频率中心,a,b,T为运动模糊参数,
    % k为维纳滤波参数, r为约束最小二乘方参数
    % M,V 分别为高斯噪声的均值和方差
    p = m / 2 + 1.0;
    q = n / 2 + 1.0;
    a = 0.1;
    b = 0.1;
    T = 1;
    k = 0.05;
    r = 0.5;
    M = 0;
    V = 500;
    
    % 对原图像进行傅里叶变换以及中心化
    fp = double(image);
    F = fftshift(fft2(fp));
    
    % 生成运动模型的傅里叶变换,中心在(p,q)
    Mo = zeros(m, n);
    for u = 1 : m
        for v = 1 : n
            temp = pi * ((u-p)*a + (v-q)*b);
            if (temp == 0)
                Mo(u,v) = T;
            else
                Mo(u, v) =  T * sin(temp) / temp * exp(-1i * (temp));
            end
        end
    end
    
    % 生成维纳滤波的傅里叶变换
    Wiener = (abs(Mo).^2) ./ (abs(Mo).^2 + k) ./ Mo;
    
    % 生成约束最小二乘方滤波的傅里叶变换
    lp = [0, -1, 0; -1, 4, -1; 0, -1, 0];
    Flp = fftshift(fft2(lp, m, n));
    Hw = conj(Mo) ./ (abs(Mo).^2 + r * abs(Flp).^2);
    
    % 生成高斯噪声的傅里叶变换
    noise = 500^0.5 * randn([m, n]);
    Fn = fftshift(fft2(noise));
    
    % 运动模糊图像,并且加上高斯噪声
    image1 = zeros(m, n, 'uint8');
    G1 = F .* Mo + Fn;
    gp1 = ifft2(fftshift(G1));
    g1 = real(gp1);
    % 归一化图像到 [0, 255];
    mmax = max(g1(:));
    mmin = min(g1(:));
    range = mmax-mmin;
    for i = 1 : m
        for j = 1 : n
            image1(i,j) = uint8(255 * (g1(i, j)-mmin) / range);
        end
    end
    
    % 为了接近真实情况,对归一化之后的加噪图像进行逆滤波
    F2 = fftshift(fft2(image1));
    % 直接逆滤波
    G2 = F2 ./ Mo;
    gp2 = ifftshift(G2);
    g2 = real(gp2);
    
    % 维纳滤波
    G3 = F2 .* Wiener;
    gp3 = ifft2(fftshift(G3));
    g3 = real(gp3);
    
    % 约束最小二乘方滤波
    G4 = F2 .* Hw;
    gp4 = ifft2(fftshift(G4));
    g4 = real(gp4);
    subplot(2,3,1), imshow(image), title('原图');
    subplot(2,3,2), imshow(image1), title('运动加噪图像');
    subplot(2,3,3), imshow(g2, []), title('直接逆滤波');
    subplot(2,3,4), imshow(g3, []), title('维纳滤波');
    subplot(2,3,5), imshow(g4, []), title('约束最小二乘方滤波');
    执行结果如下:


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