结合实例与代码谈数字图像处理都研究什么?plc的应用实例

  图像处理(以及机器视觉)在学校里是一个很大的研究方向◁…-▼,很多研究生▲▪◆、博士生都在导师的带领下从事着这方面的研究=▲。另外●△◁▪,就工○作而言•☆▪,也确实有很多这方面的岗位和机会虚位以待△△-★□。而且这▪种情势也越来○越凸显…◆。那么图像处理到底都研究哪些问题□◆▼,今天我们就来谈一谈★◇。图像处理的话题其实非常非常广••▼☆▷▽,外延很▪…深远●▲,新的话题还在不断涌现-▽○●-。下面给出的12个大的=方向▲◁,系我认为可以看成是▽基础性领域的部分★☆-☆,而且它们之间还互有交叉

  图像的灰度直方图★▪◇、线性变换●◇●、非线性变换(包括对数变换■△•★、幂次变换◆○▪▽•-、指数变换等)▲◁◇☆、灰度拉伸◆•□▪▼●、灰度均衡●◆▼◆…、直方图规定化等等)-=★▼。

  图像的平移▷□…、图像的镜像■▷◁、转置=□、缩放和旋转▪▼▷。这里面其实还包含了插值算法(这是某些几何变换所必须的)◆-○,例如△●最邻近插值=法…○☆△▼、双线性插值法等等)

  增强处理中的很多算法其实和图像复原中的降噪算法是重合的■▼▲•。现在保持边缘(或纹理结构)的平滑算法属于研究热点…○=。像那些美颜相机里的嫩肤算法都是以此为基础的…▷◆□△。比较常见的双边滤波

  去噪实例是我用MagicHouse实现的中值滤波处理椒盐噪声的效果■◇…□•。此外◁○=,一些基于非局部☆均值的降◇噪◆算法是当前研究的热点(例如BM3D▪▷▲○、NLM等)

  想想BMP图像如何转换成JPG■▽◇▼●▷,JPG…如何变成PNG○◇◆?这些都属于图像压缩编码所要探讨的内容◁▷。

  这也属于☆一种非常古老的图像处理方式了•◆-☆•。包括膨胀▽◁○○、腐蚀▷▪、细化○▪=、击中/◆击不▼□中•◇■▷◇★、开/闭运算等●▷。但一些对颗粒状物体进行计数的应用中它仍然非常有效☆•□。

  傅立叶◇▽○●…△、离散余弦☆☆•△、沃尔什-哈达玛变换◆=•、K-L(卡洛南-洛伊)变换(也称霍特林变换或PCA)▷◆▪◆☆、小波变换(小波变换还分很多种◁○…,例如H▪a•a△r▷小波○▲▼☆★-、Daubechies小波等等)

  仅仅进行频域变换▪其实并没有多大意义▼◆●▲△•,它往往要与具体应用相结合来发挥作用○●。贵金属行情例如进行图像压缩□○•、嵌入数字水◆印◁△…◇…、进行图像融合★▷☆▼、进行图像降噪等等▽•■■△。

  在比如△=○▷…,利用小波融合对由聚焦失败导致的图像模糊进行修复(本来左图和中图各有部分看不清▲▼◁,融合后变得可以辨识)源代码可见

  广义上说融合至少包含三部分内容■◁■◆★■:像上面的基于◁小波的Fusion我们也认识是融合的一种◆▷,另外一种是以隐藏为目的类似嵌入式的■融合•▪▽•,第三种是matting☆▲◁。matting有时反义成抠图◇▪•,其实它最原本的意思•就是融△合●□。如果你理解

  I=aF+(1-a)B这个融合公式的话■☆●□,你应该明▽白我在所什么☆◇□▼▽△。这本质上和第二种融合原理是一样的△☆。

  例如著-名的Possion融合=◆,下图右◇--◇□▼,如果直接把月亮图贴上天空◆○■■,矩形边缘是很明显的▲▽■◆-,融合处理后的左图则很自然■…=。

  主要包括两个-内容▷▽•□★△:1)数字水印(主要用于多媒体的版权保护)◇◆☆;2)图像的加密(主要用于图像信息的保护)

  注意上面我们所讨论的领域仅仅是图像处理的范畴▲☆◇◆◆,并不涉及△机器视觉▲•▲★。所以也没有任何机器学习的内容▷▲○,有时间我们再继续讨论这方面的东西◆▪…▽■。结合实例与代码谈数字图像处理都研究什么?plc的应用实例