20230816 图像处理

1.2022-图像检索资料总结 - 知乎

2.高斯金字塔与拉普拉斯金字塔的原理与python构建 

3.一篇文章为你讲透双线性插值 - 知乎 

4.图像处理基础-图像滤波 - 知乎 

5.高斯分布的应用_高斯分布实际用途_又要起名字了的博客-CSDN博客 

6.【计算机视觉】图像分割与特征提取——频域增强(低通滤波&高通滤波)_赵四司机的博客-CSDN博客

低通滤波和高通滤波是图像处理中两种常用的滤波技术,用于对图像进行平滑和增强高频特征。它们的区别在于处理的频率范围以及处理后的效果。

  1. 低通滤波(Low-Pass Filtering)

    • 低通滤波器允许通过低频分量,同时抑制高频分量。这意味着它可以平滑图像并减少图像中的噪声,保留图像中的主要结构和边缘。
    • 低通滤波器通常用于去除图像中的高频噪声,使图像变得更加平滑,适用于图像降噪和模糊化等应用。
  2. 高通滤波(High-Pass Filtering)

    • 高通滤波器允许通过高频分量,同时抑制低频分量。这使得高通滤波器能够突出图像中的边缘、细节和纹理等高频特征。
    • 高通滤波器通常用于增强图像中的细节,使图像更加锐利,并突出图像中的边缘和纹理。

总结区别:

  • 低通滤波器平滑图像,去除高频细节,适用于降噪和模糊化。
  • 高通滤波器增强图像细节,突出边缘和纹理,适用于图像锐化和增强。

在实际应用中,常常根据需要选择合适的滤波技术,或者在一些情况下将低通滤波和高通滤波组合使用,以实现特定的图像处理效果。

7.

DoG(Difference of Gaussians)金字塔和拉普拉斯(Laplacian)金字塔都是用于多尺度图像处理的工具,但它们在构建和用途上有一些重要区别:

  1. 构建方式:

    • DoG金字塔:DoG金字塔是通过对原始图像应用不同尺度的高斯模糊(高斯滤波器)来构建的。每一级DoG金字塔是由两个相邻尺度的高斯模糊图像的差异构成的,即DoG = Gaussian(尺度1) - Gaussian(尺度2)。

    • 拉普拉斯金字塔:拉普拉斯金字塔是通过对DoG金字塔进行差分操作构建的。每一级拉普拉斯金字塔是由相邻级DoG金字塔图像的差异和扩展的、低分辨率的版本(通过上采样)相减得到的。

  2. 特点和用途:

    • DoG金字塔:DoG金字塔主要用于关键点检测,例如SIFT算法中使用的关键点检测。DoG金字塔的极值点被认为是潜在的关键点,因为它们对于不同尺度下的图像特征具有不变性。DoG金字塔用于寻找图像中的局部极值点,这些点通常对于图像匹配和对象识别非常有用。

    • 拉普拉斯金字塔:拉普拉斯金字塔通常用于图像压缩、图像编码和纹理分析等任务。每一级拉普拉斯金字塔包含了图像中的高频信息,因此它可以用于重建原始图像。拉普拉斯金字塔的低分辨率图像是通过去除高频信息而获得的,因此可以用于图像压缩。

总之,DoG金字塔和拉普拉斯金字塔都是多尺度图像处理的工具,但它们的构建方式和主要用途不同。DoG金字塔用于关键点检测和特征提取,而拉普拉斯金字塔通常用于图像压缩和纹理分析等任务。它们在计算机视觉和图像处理领域中都有广泛的应用。

8.Sift关键点匹配与图像校正_Nick Blog的博客-CSDN博客

SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)是一种用于计算图像中关键点(keypoints)的计算机视觉算法,它可以在不同尺度和旋转角度下提取出稳定的关键点。以下是SIFT算法提取关键点的主要步骤:

  1. 尺度空间构建:

    • 首先,SIFT算法在不同的尺度下检测图像中的特征。这是通过在原始图像上应用高斯模糊滤波器的不同尺度版本来实现的。通过逐渐增加或减小高斯模糊的标准差(sigma),可以构建尺度空间金字塔。
  2. 关键点检测:

    • 在尺度空间中,SIFT算法使用一种称为DoG(Difference of Gaussians)的方法来检测关键点。它是通过计算相邻尺度上的高斯模糊图像之间的差异来实现的。DoG金字塔的极值点被认为是潜在的关键点。
  3. 关键点定位:

    • 一旦检测到关键点,SIFT算法会对每个关键点的位置和尺度进行精确定位。这是通过拟合关键点周围的DoG曲线来实现的。曲线的极值点被用来确定关键点的位置和尺度。
  4. 方向分配:

    • 为了增强关键点的旋转不变性,SIFT算法为每个关键点分配一个主要的方向。它使用关键点周围的梯度信息来计算主方向。
  5. 描述子计算:

    • 一旦关键点的位置、尺度和方向确定,SIFT算法会计算一个描述子(descriptor)来描述关键点周围的图像区域。描述子通常是一个128维的向量,它编码了关键点周围的梯度信息。
  6. 关键点匹配:

    • 使用SIFT描述子,可以在不同图像之间匹配关键点,从而实现物体识别、图像拼接等任务。

SIFT算法在计算机视觉领域中广泛用于特征提取和匹配,因为它具有尺度不变性和旋转不变性,可以用于处理具有不同视角和尺度的图像。然而,需要注意的是,SIFT算法的计算复杂度较高,可能不适用于实时应用,特别是在大规模图像数据上。近年来,一些更快速的特征提取算法已经被提出,但SIFT仍然是一个重要的基准算法。

特征点还有方向吗? 怎么计算描述子的? 描述子是什么

特征点通常具有方向信息,这对于实现旋转不变性和提高特征匹配的准确性非常重要。方向信息帮助描述特征点周围的局部结构,使得在不同图像尺度和旋转角度下能够更稳定地匹配特征点。下面是关于特征点方向以及如何计算描述子的一些详细信息:

  1. 特征点的方向信息:

    • 许多特征检测器会为每个检测到的特征点分配一个主方向。这个主方向通常是特征点周围局部梯度的方向,它反映了特征点周围的结构。具体方法可能因算法而异,但常见的方式是计算特征点周围像素的梯度方向,然后确定主要的梯度方向。例如,SIFT算法会使用高斯滤波器来计算梯度幅值和方向,然后确定主方向。
  2. 描述子计算:

    • 描述子是一个用于描述特征点周围局部区域的向量。它捕获了特征点附近图像的特征信息,用于后续的特征匹配和识别任务。描述子的计算通常包括以下步骤:
      • 确定特征点的尺度和方向。
      • 以特征点为中心,选择一个局部区域,通常是一个圆形区域,然后根据特定的方法将其分割成小块(例如,SIFT使用4x4的网格)。
      • 对每个小块内的像素进行梯度计算,通常使用高斯加权的梯度直方图。
      • 根据梯度直方图生成描述子向量,描述子的维度通常较高。例如,SIFT描述子是一个128维的向量,每个维度对应一个梯度方向范围内的特征统计。
  3. 描述子的用途:

    • 描述子用于表示特征点周围的局部图像信息,使得可以将这些特征点用于图像匹配、物体识别、目标跟踪等计算机视觉任务。通过比较不同图像中的特征点的描述子,可以进行特征匹配,找到相似的图像区域。

总的来说,特征点通常包括位置、尺度和方向信息,描述子用于捕获特征点周围的局部图像结构。这些信息一起帮助计算机视觉系统在不同尺度和旋转角度下检测和匹配图像中的特征点,从而实现一系列应用,如图像拼接、物体识别和目标跟踪。描述子的设计和计算方法因算法而异,不同的算法可能采用不同的描述子形式和计算步骤。

9.Android OpenCV(二十七):图像连通域 - 知乎

10.图像中的掩膜(Mask)是什么_掩膜是什么意思_bitcarmanlee的博客-CSDN博客 

11.

传统目标检测:背景建模 - 知乎

opencv运动目标检测-背景建模_W_en丶的博客-CSDN博客

12.

OpenCV中图像的开、闭运算讲解与实战应用(附Python源码)_python闭运算代码_showswoller的博客-CSDN博客

opencv图像处理基础之膨胀和腐蚀_13103900的技术博客_51CTO博客

13.

图像颜色空间是用来表示和描述图像颜色的不同方式和模型。不同的颜色空间有不同的属性和应用,用于不同的图像处理和计算机视觉任务。以下是一些常见的图像颜色空间:

  1. RGB(Red, Green, Blue): RGB是最常见的颜色空间之一,它使用红色、绿色和蓝色三个通道来描述颜色。通过不同强度的这三种颜色的组合,可以表示几乎所有的颜色。在计算机图形和摄影中广泛使用。

  2. HSV(Hue, Saturation, Value): HSV颜色空间将颜色描述为色调(Hue)、饱和度(Saturation)和明度(Value)三个分量。它更容易理解和调整颜色的属性,常用于图像处理中的颜色分析和调整。

  3. YUV: YUV颜色空间将颜色分为亮度(Y)和色度(U、V)两个分量。这个颜色空间常用于视频压缩和传输,因为它可以有效地分离亮度和颜色信息,从而实现高效的压缩。

  4. Lab: Lab颜色空间包括亮度(L)和两个色度通道(a和b),它是一种基于人眼感知的颜色空间。Lab颜色空间在颜色度量、颜色校正和色彩匹配等应用中经常使用。

  5. CMYK(Cyan, Magenta, Yellow, Key/Black): CMYK颜色空间用于印刷和打印领域,它描述了青色、品红色、黄色和黑色的混合。它适用于四色印刷过程。

  6. Grayscale: 灰度图像是一种特殊的颜色空间,只包含亮度信息,没有颜色信息。每个像素的灰度值表示它的亮度级别,通常在0(黑色)到255(白色)之间。

  7. XYZ: XYZ颜色空间是一种标准的、设备无关的颜色空间,用于颜色科学研究和色彩测量。

不同颜色空间之间可以通过数学变换相互转换,例如,从RGB到HSV或从RGB到Lab。选择适当的颜色空间取决于特定任务的需求,以及更容易对颜色进行分析和处理的因素。不同颜色空间的优点和应用在不同情况下可能会有所不同。

14.仿射变换、透视变换

几何变换中的仿射变换和透视变换的原理 - 知乎

15.

图像的空间信息指的是图像中像素的布局、位置和相对关系。这些信息描述了图像中物体、边界、纹理、结构等在空间上的分布和排列方式。在计算机视觉和图像处理中,空间信息是分析和理解图像的关键因素之一。以下是有关图像的空间信息的一些重要方面:

  1. 像素布局和位置:图像由一个个像素组成,每个像素都有自己的坐标位置。像素的位置信息可以用来描述图像中物体和特征的位置、大小和形状。

  2. 物体边界和轮廓:空间信息包括了图像中物体的边界和轮廓。这些边界信息对于物体检测、分割和识别非常重要。

  3. 纹理和结构:空间信息还包括了图像中的纹理和结构,这些信息可以用来区分不同区域的图像内容,例如纹理的变化可以表示不同表面的材质。

  4. 相对位置关系:图像中不同物体和特征之间的相对位置关系提供了有关它们之间的空间联系的信息。例如,一个物体位于另一个物体的上方或下方,或者两个物体之间存在一定的距离。

  5. 角度和方向:空间信息也包括了物体和特征的角度和方向。这对于识别和定位具有方向性的物体或特征非常重要,如文字、箭头等。

  6. 尺度信息:空间信息还包括了尺度信息,即物体和特征的大小和比例。这对于处理不同尺度的图像内容非常重要,如目标的远近或大小不一。

在计算机视觉任务中,利用和保留图像的空间信息对于分析、识别和理解图像非常重要。因此,许多图像处理和计算机视觉算法都致力于捕获、利用和维护空间信息,以提高对图像内容的准确理解和处理。

你可能感兴趣的:(人工智能)