图像处理算法设计与分析_数字图像处理课设 图像频域增强算法设计 同态增强 - CSDN
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  • 图像处理基本思想和算法研究

    千次阅读 2016-05-09 20:38:07
    意在介绍图像处理中的一些基本算法,后来仔细想想决定不这么写,因为图像处理是一个非常大的概念,图像处理不等于人脸识别,也不等于模式识别,直接介绍诸如图像处理基本算法之类的内容很容易写成空话,没有什么实际...

    刚开始想把这部分内容命名为“基本算法”,意在介绍图像处理中的一些基本算法,后来仔细想想决定不这么写,因为图像处理是一个非常大的概念,图像处理不等于人脸识别,也不等于模式识别,直接介绍诸如图像处理基本算法之类的内容很容易写成空话,没有什么实际意义。读者有兴趣的话可以直接谷歌百度“图像处理十大经典算法”,上面有我想说的内容。

    万变不离其宗,算法是死的,重在思想。举个例子,我个人是主攻模式识别方向,在这个方向判断一个学生是否入门有一个非常简单的方法,就是“如果你能把图像很自然的想象成高维空间中的一个点”,那就说明在模式识别方面入门了,可以对图像进行分类了。

    当然标准不是唯一,在其他领域如目标检测也会有其他的判断标准,总之我们要对图像进行处理,那么图像就不再只是图像,它可能会演变成各种不同形式的概念,可能是点,可能是面,还可能是一个坐标空间。在目标跟踪的经典算法粒子滤波中,将一个个的小图像块看做一个个粒子;在子空间理论中,将一系列图像放在一起构建一个成分主空间(例如主成分分析PCA算法等等。,我不会详细介绍这些算法,说多了就显得抽象老套,但我要说的是我们一定要把图像本身理解好,它是一个图像,是一个矩阵,是一个信息的容器,是一种数据的表现形式,图像不一定都必须在视觉上有意义(比如频域的图像)。

    总之图像处理的基本思想还是要立足于图像本身,要深度到图像内部结构中,思维要灵活。我当时做本科毕设时,怎么也不知道图像和高维空间中的点之间有什么对应关系,后来总算有一天,突然就明白了,这也就是所谓的量变产生质变。总之一定要多想,多总结,主动去钻研,才能够真正领悟一些东西。最基本的东西往往蕴藏着深奥的道理,无论你现在多牛多厉害,都不能放掉最本源的东西。多想想图像是什么,有什么本质属性,你可能无法得到准确的答案,但肯定能得到一些有用的感悟(有点像哲学问题了)。


    算法研究
    算法研究应该是图像处理的核心工作,尤其是各大高校的博士硕士。这里我并不想谈那些高大上的算法,我更想说的是一些算法研究的一些基础的东西,比如说一些基础课程,比如说矩阵运算。

    研究图像处理的算法,离不开数学。在这里我建议图像处理方面的硕士一定要上两门课:《泛函分析》以及《最优化算法》,有的学校已经将这两门课列为了研究生阶段的必修课程。这两门可可以说是图像处理(至少是模式识别)的基础。我当初没上过最优化算法,但后来也自己补上了,不然真的是寸步难行。至于泛函我当时听课的时候也不是很懂,但是在之后的研究过程中发现很多图像处理的基本知识基本理论都和泛函分析中枯燥的定理如出一辙,没办法,有的东西本身就是枯燥的干货,学着费力,缺它不行。

      其次我想说的是矩阵运算。图像就是矩阵,图像处理就是矩阵运算。大家为什么都喜欢用Matlab,就是因为它的矩阵运算能力实在是太强大,在Matlab的世界中任何变量都是矩阵。同样OpenCv之所以能流行,不仅仅是因为它良好的封装性,也是因为它的矩阵格式,它定义了Mat基础类,允许你对矩阵进行各种操作。Python也不例外,它的Numpy就是一个专门的线性代数库。

      真正在图像编程过程中,那些看着高大上的API函数归根到底都是工具,查查手册就能找到,真正核心还是在算法,算法是由公式编写的,公式的单元是变量,而图像届的变量就是矩阵。所以,熟练去操作矩阵,求秩、求逆、最小二乘,求协方差,都是家常便饭。所以,如果你有幸能上《矩阵分析》这门课,一定要把它看懂,那里面都是干货。

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  • 图像处理算法工程师

    万次阅读 2017-09-11 15:09:04
    整理了一下网上各个公司图像处理算法工程师的招聘要求:  图像处理算法工程师 职位要求 编程技能: 1、 具有较强的编程能力和良好的编程习惯, 精通c/c++编程,并熟练使用VS 或matlab开发环境; 2、 在计算机...

    整理了一下网上一些公司对图像处理算法工程师的招聘要求:

                                                                图像处理算法工程师

     

    职位要求

    编程技能:

    1、 具有较强的编程能力和良好的编程习惯, 精通c/c++编程,并熟练使用VS 或matlab开发环境;

    2、 在计算机技术领域拥有扎实的技术功底,尤其在数据结构、算法和代码、软件设计方面功力深厚;

        对数据结构有一定的研究基础如链表、堆杖、树等,熟悉数据库编程;

    3、 出色的算法分析能力,对某一特定算法可以做广泛的综述,有实际算法实现经验;

    4、 熟悉面向对象编程思想,精于windows下的C/C++、VC++程序设计,熟悉MATLAB,对MFC有相对的了解和应用经验;

    专业技能:

    1、扎实的数学功底和分析技能,精通计算机视觉中的数学方法;

         高等数学(微积分)、线性代数(矩阵论)、随机过程、概率论、

         摄影几何、模型估计、数理统计、张量代数、数据挖掘、数值分析等;

    2、具备模式识别、图像处理、机器视觉、信号处理和人工智能等基础知识;

         对图像特征、机器学习有深刻认识与理解;

    3、精通图像处理基本概念和常用算法包括图像预处理算法和高级处理算法;

         常见的图像处理算法,包括增强、分割、复原、形态学处理等; 

         熟悉常见的模式识别算法,特别是基于图像的模式识别算法,掌握特征提取、特征统计和分类器设计; 
    4、熟练使用OpenCV、Matlab、Halcon中的一种或一种以上工具库;

    5、熟悉机器视觉系统的硬体选型,包括CCD相机,镜头及光源;熟悉相机与镜头搭配;

     

    外语:

    1. 英文熟练,能够熟练阅读和理解专业英文资料,有英文文献检索和阅读能力;
    2. 良好的英语沟通能力

    综合能力:

    1.对工作认真负责,积极主动,勤奋踏实;

    2.做事严谨,注重细节,有耐心,能够在压力下独立工作;

    3.学习钻研能力强,有较强的理解能力和逻辑思维能力和良好的创新意识;

    4.良好的协调沟通能力和团队合作精神; 

    经验要求:

    1.两年以上C/C++ 程序设计经验;

    2.具有2年以上在Linux/Unix环境下用C/C++语言开发图像处理软件的经验。

    3.数字图像处理、模式识别的理论知识和实践经验;

      有基于OpenCV开发项目经验,机器视觉行业经验;

      具有图像处理算法设计和开发经验;

      参与过机器视觉系统分析和设计;

    4. 在Matlab 或其它数学软件上开发算法的经验;

     

    视觉算法经验:请提供实现的算法列表

        目标识别、图像配准、三维测量、标定和重建、手势识别; 

        表面缺陷检测;尺寸测量;特征识别;

        图像去噪、滤波、融合算法
        3A算法:如自动曝光、自动对焦、自动白平衡


    【工作内容】: 


    1.为解决实际问题而进行探索性研究和创新,设计与模式识别、图像/视频智能分析处理相关的算法。

      图形图像处理、计算机视觉相关算法的研发以及应用程序的编写;

      参与核心软件项目算法设计及算法实现;研究图像处理算法,开发和调试算法原型

      软件算法研发:算法的代码实现、优化以及移植及其测试;

      负责机器视觉系统图象处理、分析及识别算法的设计、实现及调试;

      参与图象算法视觉应用软件的设计与实现。参与图象处理技术研究与设计;

    2、对已有的计算机视觉算法进行实用化开发和优化研究;
       精益求精,将算法做到极致,使算法真正实用化;

      参与预研性的算法分析和论证,为产品开发提供基础研究及论证;


    岗位职责:

    1、 协助工程师进行算法的测试.;C++语言验证、测试算法;

    2、编写算法规格说明;
    3、相关专业文献的查阅; 
    4、将部分matlab程序转为C或C++语言程序。 

    1) 辅助图像处理工作
    2) 大规模图像搜集与分类 
    3) 与开发人员等进行沟通,跟踪产品的体验效果并改进;
    4)负责公司的机器视觉与传感器项目的技术支持(如项目可行性评估、现场DEMO、装机、培训等)

       和 维护工作;

     

    岗位职责:

    1、负责计算机视觉中的图像采集,处理面阵和线扫描相机的成像和控制 ;
    2、针对特定的计算机视觉问题,设计目标识别与快速定位与检测算法的实现,并进行优化;
    3、对彩色图像和灰度图像实现物体表面的污点划痕检测算法设计和实现;
    4、处理三维物体表面数据获取和实现三维测量算法的实现;
    5、处理点激光和线激光源的成像,散斑噪声滤波和轮廓检测;
    6、负责算法与软件GUI开发工程师接口;
    7、完成上级领导交办的其他的工作。




     

    图像算法工程师三重境界



    一、传统图像算法工程师: 
    主要涉及图形处理,包括形态学、图像质量、相机成像之3A算法、去雾处理、颜色空间转换、滤镜等,主要在安防公司或者机器视觉领域,包括缺陷检测;

    二、现代图像算法工程师: 
    涉及模式识别,主要表现的经验为AdaboostSVM的研究与应用,特征选取与提取,包括智能驾驶的研究与应用、行人检测、人脸识别;

    三、人工智能时代图像算法工程师: 
    深度学习,主要在大型互联网公司或者研究所机构,具体体现在TensorFlow等开源库的研究与应用,包括机器人的研、基于深度学习的人脸识别;







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  • 图像处理之预处理方法概述

    万次阅读 2017-12-18 21:00:58
    图像分析中,图像质量的好坏直接影响识别算法设计与效果的精度,因此在图像分析(特征提取、分割、匹配和识别等)前,需要进行预处理。图像预处理的主要目的是消除图像中无关的信息,恢复有用的真实信息,增强有关...

           图像分析中,图像质量的好坏直接影响识别算法的设计与效果的精度,因此在图像分析(特征提取、分割、匹配和识别等)前,需要进行预处理。图像预处理的主要目的是消除图像中无关的信息,恢复有用的真实信息,增强有关信息的可检测性、最大限度地简化数据,从而改进特征提取、图像分割、匹配和识别的可靠性。一般的预处理流程为:1灰度化->2几何变换->3图像增强

    1灰度化

           对彩色图像进行处理时,我们往往需要对三个通道依次进行处理,时间开销将会很大。因此,为了达到提高整个应用系统的处理速度的目的,需要减少所需处理的数据量。在图像处理中,常用的灰度化方法:1.分量法2.最大值法3.平均值法4.加权平均法

    2几何变换

            图像几何变换又称为图像空间变换,通过平移、转置、镜像、旋转、缩放等几何变换对采集的图像进行处理,用于改正图像采集系统的系统误差和仪器位置(成像角度、透视关系乃至镜头自身原因)的随机误差。此外,还需要使用灰度插值算法,因为按照这种变换关系进行计算,输出图像的像素可能被映射到输入图像的非整数坐标上。通常采用的方法有最近邻插值、双线性插值和双三次插值

    3图像增强

           增强图像中的有用信息,它可以是一个失真的过程,其目的是要改善图像的视觉效果,针对给定图像的应用场合,有目的地强调图像的整体或局部特性,将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征,扩大图像中不同物体特征之间的差别,抑制不感兴趣的特征,使之改善图像质量、丰富信息量,加强图像判读和识别效果,满足某些特殊分析的需要。图像增强算法可分成两大类:空间域法和频率域法。

    3.1空间域法

           空间域法是一种直接图像增强算法,分为点运算算法邻域去噪算法。点运算算法即灰度级校正、灰度变换(又叫对比度拉伸)和直方图修正等。邻域增强算法分为图像平滑锐化两种。平滑常用算法有均值滤波、中值滤波、空域滤波。锐化常用算法有梯度算子法、二阶导数算子法、高通滤波、掩模匹配法等。

    3.2频率域法

            频率域法是一种间接图像增强算法,常用的频域增强方法有低通滤波器高通滤波器。低频滤波器有理想低通滤波器、巴特沃斯低通滤波器、高斯低通滤波器、指数滤波器等。高通滤波器有理想高通滤波器、巴特沃斯高通滤波器、高斯高通滤波器、指数滤波器。
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  • 图像处理之预处理方法

    万次阅读 多人点赞 2018-08-28 15:50:34
    图像分析中,图像质量的好坏直接影响识别算法设计与效果的精度,因此在图像分析(特征提取、分割、匹配和识别等)前,需要进行预处理。图像预处理的主要目的是消除图像中无关的信息,恢复有用的真实信息,增强有关...

    图像分析中,图像质量的好坏直接影响识别算法的设计与效果的精度,因此在图像分析(特征提取、分割、匹配和识别等)前,需要进行预处理。图像预处理的主要目的是消除图像中无关的信息,恢复有用的真实信息,增强有关信息的可检测性、最大限度地简化数据,从而改进特征提取、图像分割、匹配和识别的可靠性。一般的预处理流程为:1灰度化->2几何变换->3图像增强

    1灰度化

    灰度化,在RGB模型中,如果R=G=B时,则彩色表示一种灰度颜色,其中R=G=B的值叫灰度值,因此,灰度图像每个像素只需一个字节存放灰度值(又称强度值、亮度值),灰度范围为0-255。一般有分量法 最大值法平均值法加权平均法四种方法对彩色图像进行灰度化。

           对彩色图像进行处理时,我们往往需要对三个通道依次进行处理,时间开销将会很大。因此,为了达到提高整个应用系统的处理速度的目的,需要减少所需处理的数据量。

    1.分量法

    将彩色图像中的三分量的亮度作为三个灰度图像的灰度值,可根据应用需要选取一种灰度图像。

    f1(i,j)=R(i,j)f2(i,j)=G(i,j)f3(i,j)=B(i,j)

    其中fk(i,j)(k=1,2,3)为转换后的灰度图像在(i,j)处的灰度值。

    彩色图像:

    彩色图的三分量灰度图:

    (a)R分量灰度图 (b)G分量灰度图 (c)B分量灰度图

    2.最大值法

    将彩色图像中的三分量亮度的最大值作为灰度图的灰度值。

    f(i,j)=max(R(i,j),G(i,j),B(i,j))

    3.平均值法

    将彩色图像中的三分量亮度求平均得到一个灰度值。

    f(i,j)=(R(i,j)+G(i,j)+B(i,j)) /3

    4.加权平均法

    根据重要性及其它指标,将三个分量以不同的权值进行加权平均。由于人眼对绿色的敏感最高,对蓝色敏感最低,因此,按下式对RGB三分量进行加权平均能得到较合理的灰度图像。

    f(i,j)=0.30R(i,j)+0.59G(i,j)+0.11B(i,j)

    2几何变换

            图像几何变换又称为图像空间变换,通过平移、转置、镜像、旋转、缩放等几何变换对采集的图像进行处理,用于改正图像采集系统的系统误差和仪器位置(成像角度、透视关系乃至镜头自身原因)的随机误差。此外,还需要使用灰度插值算法,因为按照这种变换关系进行计算,输出图像的像素可能被映射到输入图像的非整数坐标上。通常采用的方法有最近邻插值、双线性插值和双三次插值

    3图像增强

           增强图像中的有用信息,它可以是一个失真的过程,其目的是要改善图像的视觉效果,针对给定图像的应用场合,有目的地强调图像的整体或局部特性,将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征,扩大图像中不同物体特征之间的差别,抑制不感兴趣的特征,使之改善图像质量、丰富信息量,加强图像判读和识别效果,满足某些特殊分析的需要。图像增强算法可分成两大类:空间域法和频率域法。

    3.1空间域法

           空间域法是一种直接图像增强算法,分为点运算算法邻域去噪算法。点运算算法即灰度级校正、灰度变换(又叫对比度拉伸)和直方图修正等。邻域增强算法分为图像平滑锐化两种。平滑常用算法有均值滤波、中值滤波、空域滤波。锐化常用算法有梯度算子法、二阶导数算子法、高通滤波、掩模匹配法等。

    3.2频率域法

            频率域法是一种间接图像增强算法,常用的频域增强方法有低通滤波器高通滤波器。低频滤波器有理想低通滤波器、巴特沃斯低通滤波器、高斯低通滤波器、指数滤波器等。高通滤波器有理想高通滤波器、巴特沃斯高通滤波器、高斯高通滤波器、指数滤波器。

     

    图像增强可分成两大类:频率域法和空间域法。

    前者把图像看成一种二维信号,对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强。采用低通滤波(即只让低频信号通过)法,可去掉图中的噪声;采用高通滤波法,则可增强边缘等高频信号,使模糊的图片变得清晰。

    后者空间域法中具有代表性的算法有局部求平均值法和中值滤波(取局部邻域中的中间像素值)法等,它们可用于去除或减弱噪声。

    方法

    图像增强的方法是通过一定手段对原图像附加一些信息或变换数据,有选择地突出图像中感兴趣的特征或者抑制(掩盖)图像中某些不需要的特征,使图像与视觉响应特性相匹配。

    在图像增强过程中,不分析图像降质的原因,处理后的图像不一定逼近原始图像。图像增强技术根据增强处理过程所在的空间不同,可分为基于空域的算法和基于频域的算法两大类。

    空域法是对图像中的像素点进行操作,用公式描述如下:

    g(x,y)=f(x,y)*h(x,y)

    其中是f(x,y)是原图像;h(x,y)为空间转换函数;g(x,y)表示进行处理后的图像。

    基于空域的算法处理时直接对图像灰度级做运算,基于频域的算法是在图像的某种变换域内对图像的变换系数值进行某种修正,是一种间接增强的算法。

    基于空域的算法分为点运算算法 [1]  和邻域去噪算法 [2]  。

    点运算算法灰度级校正、灰度变换和直方图修正等,目的或使图像成像均匀,或扩大图像动态范围,扩展对比度。

    邻域增强算法分为图像平滑锐化两种

    平滑一般用于消除图像噪声,但是也容易引起边缘的模糊。常用算法有均值滤波中值滤波。锐化的目的在于突出物体的边缘轮廓,便于目标识别。常用算法有梯度法算子高通滤波、掩模匹配法、统计差值法等。

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  • 主要涉及图形处理,包括形态学、图像质量、相机成像之3A算法、去雾处理、颜色空间转换、滤镜等,主要在安防公司或者机器视觉领域,包括缺陷检测; 二、现代图像算法工程师: 涉及模式识别,主要表现的经验为Adaboost...
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