数字图像处理 一点点
怎么特么的又是概述….沃特么真是服了我了,就不能看仔细一点么…
不过啥都看得仔仔细细的话真是没法干了
因为想看看SIFT,所以就要看点基础嘛,所以就看了一点点数字图像处理
目的
总的来说就是两个,1,满足人的视觉心理要求 2,对图像进行分析理解
1,为满足视觉心理要求的数字图像处理
也就是传统的基本的图片进图片出,图像处理
1) 几何变换
就是平移,旋转,缩放,镜像等几何手段
2) 图像的增强
增强是一个效果,再往下还有根据原理的分类,目的有二,1,将感兴趣部分加以处理 2,对图像所处环境加以补偿,使其接近人眼所看
方法很多,也可以简单根据原理分类
频域,高通滤波,低通滤波(将图片看作信号)
统计,中值滤波均值滤波等
其他,根据作用结果可分为平滑滤波的,根据原理还有直方图滤波
3)基于形态学
类似卷积的一种方式,对边缘进行处理,主要就是腐蚀和膨胀
腐蚀,其效果为将小的缝隙腐蚀,就是会把小的缝隙抹去,在边缘向外扩张
膨胀,效果相反,将缝隙变大
2,对图像进行分析理解
这个主要包含四个主要内容:
分割
获取特征并描述
识别分类
理解相互关系
这个其实有点和计算机视觉有关系了,再往下看就多了.我只看到了获取特征并描述,所以就说一说分割和获取特征并描述
1)分割
分割主要有两种方法,两种原理
灰度阈值法,就是利用一个灰度的阈值,将低于阈值的设为0,高于阈值的设为1
边缘间断检测检测点,线,边缘,然后割
2)获取特征并描述
特征:图像的原始特征和属性,一般分为高级和低级.低级就是梯度啊,灰度等.高级就是圆啊啥的.
描述子:图像是用一组数字或者符号来表示图像的特征(给计算机看和分类)
3)识别分类
下次(如果有下次)再讲
4)理解相互关系
同上
获取特征和描述子的方法很多,我就是为了看SIFT所以,我就直接往下看了SIFT,下篇写自己的感想