数字图像处理算法工程师简介（1）

（该系列包括图像点计算，几何变换，空间频域滤波，小波变换，图像复原，彩色图像处理，形态学处理图像识别算法工程师，图像分割，图像压缩和图像特征值提取）

首先，什么是数字图像处理

数字图像处理（Digital Image Processing，数字图像处理）是一种通过计算机去除噪声，增强，恢复，分割和提取图像特征的方法和技术. 数字图像处理的产生和快速发展主要受到三个因素的影响: 一是计算机的发展；二是计算机的发展. 二是数学的发展（特别是离散数学理论的建立和完善）；第三是广泛的农业，畜牧业，林业和环境，军事，工业和医疗应用需求不断增长. 对于合格的图像算法工程师，应具有医学成像，图形识别图像识别算法工程师，面部识别，车牌识别等方面的相关经验. （博主将在随后的学习中提供帮助. ）

第二，研究期间需要的设备相机，数字图像采集设备（包括同步控制器，模数转换器和帧存储器），图像处理计算机（配有MATLAB）和图像显示终端. 主要处理任务由图像处理软件（MATLAB）完成. 为了实时处理图像，需要非常高的计算速度，这是通用计算机无法满足的，并且需要专用图像处理系统. 该系统由许多由阵列处理器组成的单个处理器组成，它们可以并行运行以改善实时处理.

三个，一般而言，图像处理（或处理，分析）的主要目的有三个方面

（1）改善图像的视觉质量，例如执行图像亮度，颜色转换，增强和抑制某些分量以及对图像进行几何变换以改善图像质量.

（2）提取图像中包含的某些功能或特殊信息. 这些提取的特征或信息通常为计算机分析图像提供了便利. 提取特征或信息的过程是模式识别或计算机视觉的预处理. 提取的特征可以包括很多方面，例如频域特征，灰度或颜色特征，边界特征，区域特征，纹理特征，形状特征，拓扑特征和关系结构.

（3）对图像数据进行转换，编码和压缩，以方便图像存储和传输.

无论图像处理的目的是什么，都需要由计算机和特定于图像的设备组成的图像处理系统来输入，处理和输出图像数据.

四，数字图像处理的常用方法有以下几个方面:

1）图像变换: 由于图像阵列很大，因此直接在空间域中进行处理需要大量计算. 因此，经常使用诸如傅立叶变换，沃尔什变换，离散余弦变换和其他间接处理技术之类的各种图像变换方法来将空间域中的处理转换为变换域中的处理. 处理（例如傅立叶变换可以在频域中执行数字滤波）. 新近研究的小波变换在时域和频域均具有良好的定位特性，在图像处理中具有广泛而有效的应用.

2）图像编码压缩: 图像编码压缩技术可以减少描述图像的数据量（即位数），以节省图像传输，处理时间并减少占用的存储容量. 可以在不变形的情况下或在允许的变形下获得压缩. 编码是压缩技术中最重要的方法. 它是图像处理技术中最早且相对成熟的技术.

3）图像增强和还原: 图像增强和还原的目的是提高图像质量，例如消除噪声并提高图像的清晰度. 图像增强功能不考虑图像质量下降的原因，而是突出显示了图像中感兴趣的部分. 如果增强了图像的高频成分，则图像中对象的轮廓清晰且细节明显；如果增强低频分量，则图像中的噪声影响会降低. 图像恢复需要对图像退化的原因有一定的了解. 一般来说，应根据退化过程建立一个“退化模型”，然后采用某种滤波方法来恢复或重建原始图像.

4）图像分割: 图像分割是数字图像处理中的关键技术之一. 图像分割是提取图像中有意义的特征. 有意义的功能包括图像中的边缘和区域. 这是进一步图像识别，分析和理解的基础. 尽管已经开发了许多边缘提取和区域分割方法，但是没有有效的方法通常可应用于各种图像. 因此，图像分割的研究仍很深入，这是图像处理的热点之一.

5）图像描述: 图像描述是图像识别和理解的必要前提. 作为最简单的二进制图像，其几何特征可用于描述对象的特征. 常规的图像描述方法使用二维形状描述，其具有两种类型的方法: 边界描述和区域描述. 对于特殊纹理图像，可以使用二维纹理特征描述. 随着图像处理研究的深入发展，三维物体描述研究开始，并提出了体积描述，表面描述和广义圆柱体描述等方法.

6）图像分类（识别）: 图像分类（识别）属于模式识别的类别. 其主要内容是在对图像进行一些预处理（增强，恢复，压缩）之后，执行图像分割和特征提取. 判断分类. 图像分类通常使用经典的模式识别方法，包括统计模式分类和句法（结构）模式分类. 近年来，近年来新发展的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视.

五种数字图像处理工具可以分为三类:

第一类包括各种正交变换和图像滤波方法. 共同点是图像被转换为​​其他域（例如频域）进行处理（例如滤波），然后转换为原始空间（域）.

第二种方法是直接在空间域中处理图像. 它包括各种统计方法，微分方法和其他数学方法.

第三类是数学形态学运算，与常用的频域和空域方法不同，它们是基于积分几何和随机集理论的运算.

由于处理后的图像的数据量很大，并且本质上很多操作是并行的，因此图像并行处理结构和图像并行处理算法也是图像处理的主要研究方向.

日期时间: 2016.5.12作者: zhanglei参考文献: 百度百科

本文来自电脑杂谈，转载请注明本文网址：
http://www.pc-fly.com/a/jisuanjixue/article-182824-1.html