数字图像处理（1）简介

rustum · 发表于 2022-2-23 19:10

图像风格转化什么是数字图像处理？

数字图像，又称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，由数组或矩阵表示。
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。
数字图像处理(Digital Image Processing)：
通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术
图像处理技术一般包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分（添加文字，更改明亮度，对比度）
推荐书籍：

数字图像处理

Python 计算机视觉

推荐语言： python ， matlab ，octave
图像的应用场景：

安防监控（摄像头物体识别）

安防监控

图像搜索（字面意思）

根据输入的图像搜索图像

工业视觉（检测残次品）

工业视觉

人机交互（新的交互方式）

表情识别

生物医学（图片）

生物医学

遥感测控（地图中的遥感图像）

遥感测控

虚拟现实（元宇宙）

VR 与水果忍者

视觉导航（无人机，无人车的线路规划）（SLAM）

SLAM是Simultaneous Localization and Mapping的缩写，意为“同时定位与建图”
它是指运动物体根据传感器的信息，一边计算自身位置，一边构建环境地图的过程
SLAM的应用领域主要有机器人、虚拟现实和增强现实
其用途包括传感器自身的定位，以及后续的路径规划、场景理解

视觉定位

视觉信息处理过程：

获取，压缩，传输，重建，处理（编码和解码的过程）

图像类型分类：

不同的波段的图像

宇宙射线图像 X 射线图像
紫外光图像可见光图像
红外线图像无线电波图像
交流电波图像

不同类型的图像

彩色图像
多光谱图像
纹理图像
立体图像
深度图像
合成图像
序列图像
投影重建图像

图像工程的3个层次

数字图像处理：输入是像素，输出也是像素（low-level CV）

图像工程的三个层次

图像分析：利用数学模型并结合图像处理的技术来分析底层特征和上层结构，从而提取具有一定有价值的信息
图像处理(image processing)：常见处理有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割和图像分析
图像理解（image understanding）：对图像的语义理解。以图像为对象，知识为核心，研究图像中有什么目标、目标之间的相互关系、图像是什么场景以及如何应用场景

计算机图形学，模式识别，图像处理的关系

图形学讲的是图形，也就是图形的构造方式，是一种从无到有的概念，从数据得到图像
数字图像处理是对已有的图像进行变换、分析、重构，得到的仍是图像
模式识别本质是分类，根据常识或样本或二者结合进行分类，可以对图像进行分类，从图像得到数据

图像工程的各学科的关系

图像工程的研究课题

全景图合成

球型全景图

图像分割（按像素分割，每个部分是什么）

图像分割

人脸识别

人脸识别

图像线条画

图像线条画

图像风格转化

油画风格转换

人脸表情迁移

蒙娜丽莎的表情迁移

不同情绪下的表情迁移

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