图像处理核心内容
来源:互联网 发布:国际贸易数据统计库 编辑:程序博客网 时间:2024/05/29 14:03
一、图像变换
傅里叶变换,余弦变换,沃尔什--哈达玛变换,奇异值分解,KL变换。
二、图像增强
对比度增强,直方图修正,平滑,锐化,同态增晰,几何校正,伪彩色假彩色,图像间的算术运算。
三、图像恢复
降质模型,频域中的恢复方法,约束和无约束的最小二乘估计,线性或非线性的均方估计,最大熵恢复,图像恢复的代数方法,运动模糊恢复,盲恢复。
四、图像分割
根据灰度分割,边界检测的基本方法,拟合曲面求导法,高斯平滑滤波求导法,统计判决法,分裂--合并算法,跟踪技术,模糊数学方法,模型化和统计检验法,松驰标记法,匹配检测技术,活动轮廓模型法,基于模式识别检测法,基于视觉特性检测法。
五、图像分析与描述
灰度幅值与统计特征描述,边界点集组织与曲线描述,闭合曲线的傅氏描述,区域和曲线角点提取,区域拓扑特性,区域的矩描述,区域主轴,区域等效椭圆,区域几何特性,区域四分树方法,区域中轴,区域扩展与收缩,区域曲线表示,区域纹理特性,图像的关系描述。
六、图像数据压缩
轮廓编码压缩,行程编码压缩,预测误差编码压缩,正交变换编码压缩,自适应编码压缩,混合编码压缩,
子带编码技术,人工神经网络技术,分形几何理论压缩,小波理论压缩。
七、图像重建
图像投影重建基本原理,离散图像的傅氏变换重建法,卷积逆投影法,扇形投影的滤波逆投影法,代数重建法。
关于目标的三维形状感知,运动分析,空间定位等理论和方法是机器视觉涉及的主要内容。
八、图像复原、图例合成、图像存储和传输、图像获取、目标检测、图像表示与描述、图像配准、图像分类与识别、图像理解、场景分析和理解、图像数据库的建立索引检索以及综合利用
九、图像复原
噪声干扰和模糊。可用逆滤波、维纳滤波、最小约束二乘方滤波、同态滤波方法去除。
十、图像编码
冗余编码、变换编码、小波变换编码、神经网络编码、模型基编码。
十一、图像分析
边缘检测、区域分割、特征抽取。
十二、图像识别
统计、句法(结构)、模糊识别法。
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