数字图像处理及应用 阅读笔记
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数字图像处理及应用
目录
[隐藏]- 1 基础知识
- 2 数学变换
- 3 图像增强
- 4 图像复原
- 5 压缩编码
- 6 图像分割
- 7 形态学处理
- 8 图像描述
- 9 图像匹配
- 10 图像融合
- 11 目标检测
- 12 目标跟踪
- 13 图像识别
- 14 工程应用系统案例分析
基础知识[编辑]
- 1972年EMI公司Hounsfield发明CT?
- HVS
数学变换[编辑]
- 几何变换
- 双线性插值:f(x,y)=(f10-f00)x+(f01-f00)y+(f11+f00-f01-f10)xy+f00 高频分量有收拾
- 3次立方插值*
- 几何校正:x'=ax+by+c / cx+dy+e, y'=ex+fy+g / cx+dy+e
- FFT
- DCT
- Gabor
- STFT
- 离散K-L:Y=A(f-m_f), MSE最小的线性变换?
- PCA就是K-L
- Radon:沿图像平面内一组直线的线积分
- Wavelet(数学背景强)
- DWT,Mallat算法
- 应用(暂略)
图像增强[编辑]
- 灰度级修正
- 直方图均衡
- 直方图匹配:增强指定范围
- 直方图均衡
- 平滑
- 中值滤波
- 锐化
- 梯度算子:Roberts Prewitt Sobel Isotropic;Laplace
- 增晰
- 同态滤波
- Retinex
- 基于HVS的LIP
- 彩色增强
图像复原[编辑]
- 退化模型
- 单位冲激δ
- 常用模型:运动模糊、匀速直线运动、大气湍流、Gauss、光学系统散焦模糊、二维模糊
- 参数估计**(这部分理论内容较多)
- 典型方法
- 逆滤波
- Weiner(MMSE)
- 只在平均意义上最优,并非最适合人眼方式
- 等功率谱滤波
- Weiner的进一步泛化:几何均值滤波
- 无约束最小二乘(MS)复原*
- 有约束-*
- 投影复原(基于迭代的空域恢复?)
- Richardson-Lucy算法:f* = arg max( P(f|g) )5
- 振铃效应去除
- 质量评价*
压缩编码[编辑]
- 算术编码:将整个信源表示为0~1之间的一个区间,其长度=该序列的概率,再在该区间内选择一个代表性的小数
- IFS分形编码*
- 小波压缩
- EZW
- SPIHT
- EBCOT
图像分割[编辑]
- 非连续性分割
- 边缘检测:... Gauss-Laplacian Krisch(8个模板选最大值)
- Hough变换
- 基于图论△
- 阈值分割
- 原理
- 最小误差
- 最大类间方差
- 最大熵
- 基于区域
- 区域生长法
- 分裂合并法
- 聚类
- K-means
- 模糊C均值(Fuzzy C-Means,FCM)
- Mean-Shift
- 核密度估计(Parzen窗)
- 基于参数活动轮廓模型
- 传统Snake
- 数值实现:有限差分法(这个地方偏数学一点)
- GVF Snake
- 传统Snake
- 基于几何形变模型
- 曲线演化理论
- 水平集方法及其数值实现
- 几何活动轮廓
- 测地活动轮廓
- Chan-Vese模型:简化的Mumford-Shah模型
- 基于图论
- 性能评价
形态学处理[编辑]
- 二值
- 腐蚀和膨胀
- 开/闭
- 击中、击不中变换 ?
- p274 字体的细化效果不错,拐弯处的轮廓保留了
- 骨架抽取
- 灰度
- ~腐蚀和膨胀
- ~开/闭
- ~形态学梯度
- ~Top-Hat变换
- 水域分割(Watershed)
图像描述[编辑]
- 几何
- 边界
- 形状
- 矩:二维矩不变理论是在1962年由美籍华人胡名佳提出
- 直方图
- 梯度方向直方图(HOG)
- Weber局部描述子,WLD直方图
- 颜色
- 纹理
- 自相关函数
- 灰度共生矩阵
- 傅里叶功率谱纹理分析
- LBP特征
- Gabor小波纹理描述
图像匹配[编辑]
- 概述
- 基于灰度信息
- 绝对平衡搜索(ABS)
- 归一化互相关(NC)
- 最大互信息匹配
- 基于特征
- 点:Harris Moravec Forstner WT
- Harris:M=G(s')*[g, gxgy; gxgy, gy]; I=det(M)-k tr(M)^2; 特征点是局部范围内极大兴趣值对应的点
- 基于SVD的角点匹配?
- 线
- *改进的迭代Hough变换?
- 不变矩
- 相位
- 点:Harris Moravec Forstner WT
- 局部不变描述子
- SIFT(D.G. Lowe 1999)
- 高斯差分尺度空间(DoG)
- 关键点检测:每个关键点都有3个特征信息:位置、尺度和方向
- *特征描述子的生成
- SURF
- 改进:在生成特征向量时,利用积分图像,使用快速Hessian检测子来判断关键点是否为极值点
- 基于SIFT/SURF特征的匹配
- K-D树搜索
- 相似性度量
- 消除错配:利用几何约束(极限约束)、RANSAC随机抽样一致性去外点
- D-nets 略
- 基于最大稳定极值区域(MSER)
- SIFT(D.G. Lowe 1999)
图像融合[编辑]
- 像素级
- 特征级
- 决策级
- 多源
- 性能指标:MI Xydeas Pellia Cvejic Yang
目标检测[编辑]
- 运动目标
- 帧间差分
- 光流
- 有形目标
- 模板匹配
- *基于机器学习的
- 弱小目标
- 将时间滤波器放在空间之后,‘先检测后跟踪’(DBT)
- TBD
- 背景抑制
- 基于单帧的,USAN
- 基于多帧的*
- 性能评价
- ROC
目标跟踪[编辑]
- 模型驱动
- 目标的运动模型:
- 2阶常速和3阶常加速
- 一阶时间相关(Singer)
- 高度机动目标(Jerk)
- *贝叶斯估计理论
- 卡尔曼滤波:对动态系统的状态序列进行线性最小方差估计
- EKF
- 粒子滤波
- 目标的运动模型:
- 数据驱动
- 传统的‘波门跟踪方法’?
- 基于模板匹配
- 基于活动轮廓
- 基于核的(Mean-Shift)
- 基于子空间学习
- 增量PCA
- 序列化Karthunen-Loeve变换
- 基于机器学习
- Fisher LDA
- IFLDA
- Fisher LDA
- 多目标*
- PDAF
- JPDAF
- MHT
图像识别[编辑]
- 特征提取
- 线性:PCA ICA FLDA
- 非线性:LLE LPP MFA
- 词袋
- 稀疏编码
- ‘几乎没有解析的方法能够指导特征的选择’
- GA
- 模拟退火
- 统计分类器:线性、NN、Bayes
- ANN
- 模糊ANN
- ?组合ANN:Bagging Boosting
- SVM
- 分类器增强:AdaBoost
工程应用系统案例分析[编辑]
- 免疫细胞图像分析系统
- 皮肤镜图像分析系统
- 铁路扣件损伤检测系统
- 交通监控车牌识别系统
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