2.0 图像处理综述

一、综述

视觉分为：感觉（perception）和知觉（perception）两部分，感觉重点于视觉信息的传感，采集，转换，变换。知觉在于处理和推理。如今，感觉这一步都是数字化的。它们的核心都在于理解图像。

在整个视觉（DV）的体系中，是分层架构的。笼统的分为高中低三层。

A.低层包括但不限于：

0 成像系统（彩色成像）

1（彩色）图像处理（输入输出都是图像）：图像增强（主观以人为目的），图像复原（客观回复图像本来想要呈现的东西），基本的处理（去雾，去噪，去模糊，超分辨率重建，图像编辑，着色等等），很多显示中的问题，都是可以转换为这些基础的问题。

所有的问题都以数学模型的方式去建立。由此借助的手段主要（空域/频域/？域）滤波：空域滤波的模型是一个kernel去罩在原图像上，遍历一遍。将图片拉成向量化后，数学模型为：,x为原图像，A是kernel所对应的处理矩阵，y是处理后的图像。

最基本的有：均值滤波（变模糊），统计排序滤波（去椒盐噪声），差分滤波器（边缘提取），锐化滤波器（laplace，sobel算子），卷积，相关。

低层的图像处理同时也属于数字信号处理，所以频域就自然地出现了，转换到频域后，对应的低通，高通等滤波也就出现了。

最重要的是：根据卷积定理，空域的卷积对应于频域的乘法，所以计算量也可以减少。

接着就是，小波变换。因为我还没有学到小波变换，所以这里就只给出一个猜想性的总结：

小波变换应该也能处理某种问题。从问题的角度去看，根据以上的总结：可以分为：空间域，频域，或是小波域。如何去处理问题呢？就是从这三个角度去思考问题的特征，给出一种可行的方案。同时，在学习新的知识时，也要去从空域，频域以及小波域去思考知识的样子

3 图像压缩与传输（相关：svd压缩，编码）

4 图像分割，边缘检测......

B中层：（《数字视觉视频技术》（李玉山，西安电子科技大学出版社）P4）

为什么我感觉这是计算机图形学的知识？

C高层：

因为中层和高层知识还没有学到，只看了个综述，所以直接抄过来。

文章到这里就结束了。

这篇文章有很多个人的理解，可能会有错误，建议读者看《数字视觉视频技术》（李玉山，西安电子科技大学出版社）学习最原始的知识。

 

自己一个小感想：

在学习新的知识时，都会有一个绪论，它包含了要学习东西的相关方向和有哪些用处，而我通常都是不看的，原因是看不懂，

因为太抽象了，因为要接触的是新知识，之前从未有过相关的理解，所以即使看了，也难免无法真正的抓到作者想表达的要点，相反的，在渐进的学习中，不断地学习着相关知识，然后偶尔去翻看之前错过的东西，这个时候再看绪论，噢，原来是这么个，它想表述的意思是这样子的：xxxx。有种恍然大悟的感觉。

当然，这也可能是我独自一人的想法，他人也可能没有吧。

不过这篇综述，就是我在图像处理快学完时，翻看绪论时总结的。理解更深了一些。