转自：http://blog.csdn.net/dcraw/article/details/7614211Lastupdate:2012-6-3本章主要讨论图像处理与分析。

一共分三章，分别讲述信号处理与模式识别，图像处理与分析以及计算机视觉。与其说是讲述，不如说是一些经典文章的罗列以及自己的简单点评。

着重介绍了人工智能在医学影像领域最新的研究与应用进展，包括智能成像设备、智能图像处理与分析、影像组学、医学影像与

摘要：船舶检测是遥感图像处理与分析的一个热点。目前大多数方法仅利用单一分辨率图像，不能充分利用已注册的多分辨率图像。本文提出了一种基于卷积神经网络的多分辨率红外遥感图像舰船检测新方法。

同时，伴随着数字图像相关的软硬件技术在人们生活中的广泛使用，数字图像已经成为当代社会信息来源的重要构成因素，各种图像处理与分析的需求和应用也不断促使该技术的革新。

•图1是一幅包含指纹的真实图像，请使用所学的图像处理技术进行处理，满足下面的要求：•1.使图像中的指纹更加清晰；•2.考虑到冬季皮肤粗糙的情况（成像时存在噪声，请自行添加噪声点），尽可能去除其中的噪声。图1基础题图像目录1需求分析...31.1给指纹图像加噪声点...31.2指纹图像去除噪点...31.3图片转为灰度图...41.4灰度直方图...41.5图像分割...41.6断点连接...51.

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第五章，图像复原1，什么是图像复原？图像复原是利用某种先验知识来重建或者复原被退化的图像。一般来讲，图像复原就是将退化模型化，并且采用相反的过程进行处理，以便复原出原图像。2，图像退化模型表达形式？退化过程模型化之后为一个退化函数和一个加性噪声项。g(x,y)=h(x,y)*f(x,y)+η(x,y)等价形式：G(u，v)=H(u,v)F(u,v)+N(u,v)3，当退化过程完全由噪声项引起时过程

第二章，数字图像基础1，人眼视觉原理？眼球适当聚焦，眼睛外部的光在视网膜上成像。视网膜表面的光接收器：锥状体和杆状体。每只眼睛的锥状体数目在600万到700万之间，主要位于视网膜中间部分，被称为中央凹（大概1.5mm凹坑相当于1.5*1.5的方形传感器阵列），对颜色敏感度很高，可以充分分辨图像细节。锥状视觉叫做白昼视觉或亮光视觉。杆状体数目更多，约有7500万到15000个杆状体分布在视网膜表面。

如果没有，我推荐中科院研究生院刘定生老师的数字图像处理与分析（视频），这位老师上课引人入胜，值得推荐。

一、前言：这部分是数字图像处理与分析中第一章第六小节的图像数字化的内容，为方便理解图像数字化这个概念。图像数字化=采样+量化。二、内容回顾数字化目的：主要用于模拟图像。

第一章：图像处理的基本知识1.1数字图像处理概述【1、数字图像处理及其特点】1.图像与数字图像图像是自然界景物的客观反映，是人类认识世界的重要来源凡是人类视觉上能感收到的信息图像分为两大类：•模拟图像，包括光学图像、照相图像、电视图像等•数字图像，将连续的模拟图像经过离散化处理后变成计算机能够辨识的点阵图像；严格的数字图像是一个经过等距离矩形网络采样，对幅度进行等间隔量化的二维函数2.数字图像处理

如果没有，我推荐中科院研究生院刘定生老师的数字图像处理与分析（视频），这位老师上课引人入胜，值得推荐。其次，在这个阶段，配套的书籍自然是《冈萨雷斯版数字图像处理》这本书，

易泊PC端车牌识别系统是对由公路上配置的摄像头拍摄的照片进行数字图像处理与分析，综合应用大量的图像处理最新成果和数学形态学方法对汽车图像进行平滑、二值化、模糊处理、边缘检测、图像分割、开

同时，伴随着数字图像相关的软硬件技术在人们生活中的广泛使用，数字图像已经成为当代社会信息来源的重要构成因素，各种图像处理与分析的需求和应用也不断促使该技术的革新。计算机视觉技术的应用十分广泛。

图像处理:第一阶段熟悉图像算法-----推荐中科院研究生院刘定生老师的数字图像处理与分析（视频）配套的书籍《冈萨雷斯版数字图像处理》同时用matlab软件，仿真每一个图像算法案例，推荐《matlab宝典

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同时，伴随着数字图像相关的软硬件技术在人们生活中的广泛使用，数字图像已经成为当代社会信息来源的重要构成因素，各种图像处理与分析的需求和应用也不断促使该技术的革新。计算机视觉技术的应用十分广泛。

取自孙明的＂数字图像处理与分析基础＂从字面意思上理解BatchNormalization就是对每一批数据进行归一化，确实如此，对于训练中某一个batch的数据{x1x1,x2x2,……,xnxn}，注意这个数据可以是输入也可以是中间某一层的输出

OpenCV曲线拟合与圆拟合使用OpenCV做图像处理与分析的时候，经常会遇到需要进行曲线拟合与圆拟合的场景，很多OpenCV开发者对此却是一筹莫展，其实OpenCV中是有现成的函数来实现圆拟合与直线拟合的

一、灰度阈值法1、全局阈值法整幅图像使用同一个阈值做分割处理，适用于目标物和背景有明显对比的图像。这种方法是只考虑像素值不考虑空间特征的，例如峰谷法、最大熵分割法。如下是一维最大熵分割法实现。最大熵原理：只掌握关于未知分布的部分知识时，应选取符合这些知识的但是熵值最大的概率分布。因为熵越大，随机变量的不确定性越大，做准确预测的难度越大。intmaxEntropy(IplImage*src);flo

    医学图像分割是医学图像处理与分析领域的复杂而关键的步骤，其目的是将医学图像中具有某些特殊含义的部分分割出来，并提取相关特征，为临床诊疗和病理学研究提供可靠的依据，辅助医生作出更为准确的诊断。

第一章：图像处理与分析导论●什么是图像？图”是物体投影或反射光的分分布，“像”是人的视觉系统对图的接受在大脑中形成的印象或反映。

3、数字图像处理系统包括部分：输入（采集）；存储；输出（显示）；通信；图像处理与分析。4、从

一：介绍图像反向投影的最终目的是获取ROI然后实现对ROI区域的标注、识别、测量等图像处理与分析，是计算机视觉与人工智能的常见方法之一。

所以对于整张图像来说特别重要，角点检测与提取的越准确图像处理与分析结果就越接近真实。同时角点检测对真实环境下的对象识别、对象匹配都起到决定性作用。

Lastupdate:2012-6-3本章主要讨论图像处理与分析。

一共分三章，分别讲述信号处理与模式识别，图像处理与分析以及计算机视觉。与其说是讲述，不如说是一些经典文章的罗列以及自己的简单点评。

最近版上有不少人在讨论图像处理的就业方向，似乎大部分都持悲观的态度。我想结合我今年找工作的经验谈谈我的看法。就我看来，个人觉得图像处理的就业还是不错的。首先可以把图像看成二维、三维或者更高维的信号，从这个意义上来说，图像处理是整个信号处理里面就业形势最好的，因为你不仅要掌握（一维）信号处理的基本知识，也要掌握图像处理（二维或者高维信号处理）的知识。其次，图像处理是计算机视觉和视频处理的基础，掌握好

最近版上有不少人在讨论图像处理的就业方向，似乎大部分都持悲观的态度。我想结合我今年找工作的经验谈谈我的看法。就我看来，个人觉得图像处理的就业还是不错的。首先可以把图像看成二维、三维或者更高维的信号，从这个意义上来说，图像处理是整个信号处理里面就业形势最好的，因为你不仅要掌握（一维）信号处理的基本知识，也要掌握图像处理（二维或者高维信号处理）的知识。其次，图像处理是计算机视觉和视频处理的基础，掌握好

1. Tony Yezzi at Georgia Tech 2. Baba Vemuri at U. Florida 3. Milan Sonka at U. Iowa 4. Jerry Prince at Hopkins 5. Jim Gee at U. Pennsylvania 6. Jim Duncan at Yale 7. Siddiqi Kaleem at McGill (C

   标题取得很大，图像工程其实是一个很广泛的概念，包含了图像处理、图像分析、图像理解三个层次，目前参与的项目主要与图像处理与分析相关，图像理解方面的东西了解还不是很多，希望以后能有更多深入的机会

HSI%E8%89%B2%E5%BD%A9%E5%B1%AC%E6%80%A7%E6%A8%A1%E5%BC%8F 核心的转换公式： RGB-->HSI 截图来自中科院刘定生老师的《数字图像处理与分析

  1. Bilateral Filter Bilateral Filter俗称双边滤波器是一种简单实用的具有保持边缘作用的平缓滤波器，由Tomasi等在1998年提出。它现在已经发挥着重大作用，尤其是在HDR领域。 [1998 ICCV] BilateralFiltering for Gray and Color Images [2008 TIP] AdaptiveBilat

主要内容： 数字图像处理与分析概述 1、数字图像处理基本概念 2、数字图像处理历史发展 3、基础理论与学科关系 “数字图像处理与分析”应用实例概览

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图像处理与计算机视觉：基础，经典以及最近发展xdyang的图像视觉小屋图像处理与计算机视觉经典论文(6)图像处理与分析(10)计算机视觉(8)模式识别和机器学习(12)[置顶] 图像处理与计算机视觉：基础

系统软件部分linux或android操作系统系统界面UI图像传输协议系统控制协议wifi通信层图像编解码图像处理与分析硬件部分双核A8或dspwifi无线通信模块视频采集模块电源模块视频显示上位机（PC

图像处理之计算连通区域的角度方向一：基本原理基于空间Moment算法在图像处理与分析中寻找连通区域计算连通区域的中心与角度方向Moment的一阶可以用来计算区域的中心质点，二阶可以用来证明图像的几个不变性如旋转不变行

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由于对《图像处理与分析》这门课很感兴趣，同时也为了锻炼一下自己学习新知识的能力，我没有选择一些容易的常规的图像处理与分析算法，而是选择较为前沿的去雾算法。

前面的傅立叶级数和傅立叶变换都是针对连续函数，对于离散的情况，《数字图像处理与分析》中提出了离散傅立叶变换，使得傅立叶变换在图像处理中的得到广泛的应用。  傅立叶级数：法国数学家傅里叶发现，

本章主要讨论图像处理与分析。虽然后面计算机视觉部分的有些内容比如特征提取等也可以归结到图像分析中来，但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系，以及它们的出处，没有把它们纳入到图像处理与分析中来。

一共分三章，分别讲述信号处理与模式识别，图像处理与分析以及计算机视觉。与其说是讲述，不如说是一些经典文章的罗列以及自己的简单点评。

Lastupdate:2012-6-3本章主要讨论图像处理与分析。

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一共分三章，分别讲述信号处理与模式识别，图像处理与分析以及计算机视觉。与其说是讲述，不如说是一些经典文章的罗列以及自己的简单点评。

计算机图像处理与分析（E161）课程链接