图像处理概念理解

    在研究生三年，研究的方向主要是图像处理，虽然最后没有能够从事图像工作，但是三年的时光与图像打了不少交道，趁毕业还有短时间，整理一下以前的笔记和一点点理解。

图像处理主要

图像预处理：

     去噪（去噪必须搞清楚噪声的类比，才好"对症下药" 椒盐噪声，SAR图像包含有相干斑噪声）各种滤波器，包括高通，巴特沃斯滤波等，还有图像平滑（领域平均，加权平均，中值滤波）

     图像增强：直方图增强，图像锐化：补充轮廓，突出边缘或者灰度跳变的部分。

图像变换：

     了解傅里叶变换，小波变换，脊波变换。

图像分割

     边缘分割：sobel canny laplacian，susan（可以检测边缘和角点，主要角点，不应导数求边缘强度，方向梯度）

     阈值分割：自适应 ：otsu（最大类间方差），模糊阈值分割     

     种子生长

     分水岭

特征提取

      RGB/HSV

      边缘

      角点

      直线/圆

      轮廓

      几何不变矩（Hu不变矩，Zernike矩）

      纹理（LTP ,LBP , 灰度共生矩阵）

分类识别

    常用的底层分类器：SVM ADABOOT  BP FISHER 贝叶斯，得分机制

在实验室中最多使用的是SVM，二类分类；

运动目标检测

     帧差，光流， 混合高斯，vibe

运动目标跟踪

     camshift  ，粒子滤波

应用

       （1） Kmeans 用于与图像分割

        （2）自适应模糊阈值分割

        （3）pca人脸识别

        （4）基于图像特征的检索

        （5）遥感图像道路识别

        （6）移动目标检测

        （7）camshift改进