图像处理技术：导论 ----- 图像工程

标签：分割 特征描述 processing 导论 图像复原 图像处理 ----- 图像

1.图像工程基础知识：

 

 

 

 1.1 图像获取 Image Acquisition

- 是图像处理第一步处理 - 获取一幅数字形式的图像 - 通常包括图像预处理，比如图像缩放  

1.2 图像滤波和增强 Image filtering and enhancement

- 结果图像在特定应用中比原图像更为合适 - 最初是面向问题建立的 - 增强技术多种多样  

1.3 图像复原 Image restoration 

- 改进图像外观的领域 - 图像增强：主观；图像复原：客观 - 图像复原的基础：图像退化的数学或概率模型 - 图像增强的基础：更好的增强效果  

1.4 彩色图像处理 Color image processing

- 归因于互联网上数字图像的使用不断增长 - 彩色模型的基本概念 - 数字域中的基本彩色处理 - 色彩也是提取图片中某特征的基础  

1.5 小波变换和其他图像变换Wavelet and multiresolution processing

- 小波是以不同分辨率表示图像的基础 - 采用小波描述图像数据压缩和金字塔表示，此时图像被细分为多个较小的区域（左聚焦、右聚焦）  

1.6 图像压缩 compression 

- 压缩：减少图像存储量、降低带宽 - JPEG→jpg  

1.7 形态学图像处理 Morphological processing

-提取图像中用于表示和描述形状的成分 - 从输出图像的处理，过渡到输出属性的处理  

1.8 图像分割 Segmentation

- 将一幅图像划分为各个组成部分或目标 - 自动分割：最困难的任务之一 - 分割算法决定成败 - 分割越准确，自动目标分类越成功  

1.9 特征提取 Representation& Description

- 针对分割输出边界或区域 - 包括特征检测和特征描述 - 特征检测：寻找特征、区域或边界 - 特征描述：对特征规定量化属性  

2.0 图像模式分类 Objective Recognition

- 根据目标特征描述子对目标赋予标记的过程 - 分类方法 -“古典”：最小距离、相关、贝叶斯分类器等 - 深度神经网络CNN  

 

 

 

 

 

 

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From： https://www.cnblogs.com/slowlydance2me/p/16914531.html