『壹』 圖像演算法應用的領域主要有哪些
應用領域
圖像是人類獲取和交換信息的主要來源，因此，圖像處理的應用領域必然涉及到人類生活和工作的方方面面。隨著人類活動范圍的不斷擴大，圖像處理的應用領域也將隨之不斷擴大。
1）航天和航空技術方面
航天和航空技術方面的應用數字圖像處理技術在航天和航空技術方面的應用，除了JPL對月球、火星照片的處理之外，另一方面的應用是在飛機遙感和衛星遙感技術中。許多國家每天派出很多偵察飛機對地球上有興趣的地區進行大量的空中攝影。對由此得來的照片進行處理分析，以前需要僱用幾千人，而現在改用配備有高級計算機的圖像處理系統來判讀分析，既節省人力，又加快了速度，還可以從照片中提取人工所不能發現的大量有用情報。從60年代末以來，美國及一些國際組織發射了資源遙感衛星（如LANDSAT系列）和天空實驗室（如SKYLAB），由於成像條件受飛行器位置、姿態、環境條件等影響，圖像質量總不是很高。因此，以如此昂貴的代價進行簡單直觀的判讀來獲取圖像是不合算的，而必須採用數字圖像處理技術。如LANDSAT系列陸地衛星，採用多波段掃描器（MSS），在900km高空對地球每一個地區以18天為一周期進行掃描成像，其圖像解析度大致相當於地面上十幾米或100米左右（如1983年發射的LANDSAT-4，解析度為30m）。這些圖像在空中先處理（數字化，編碼）成數字信號存入磁帶中，在衛星經過地面站上空時，再高速傳送下來，然後由處理中心分析判讀。這些圖像無論是在成像、存儲、傳輸過程中，還是在判讀分析中，都必須採用很多數字圖像處理方法。現在世界各國都在利用陸地衛星所獲取的圖像進行資源調查（如森林調查、海洋泥沙和漁業調查、水資源調查等），災害檢測（如病蟲害檢測、水火檢測、環境污染檢測等），資源勘察（如石油勘查、礦產量探測、大型工程地理位置勘探分析等），農業規劃（如土壤營養、水份和農作物生長、產量的估算等），城市規劃（如地質結構、水源及環境分析等）。我國也陸續開展了以上諸方面的一些實際應用，並獲得了良好的效果。在氣象預報和對太空其它星球研究方面，數字圖像處理技術也發揮了相當大的作用。
『貳』 圖像比對的原理或者演算法
有雜訊情況下。1、配准；2、兩張圖的圖像塊分別計算特徵（lbp,sift等）；3、計算特徵的距離（歐式距離等）。在matlab或opencv下都可以。
『叄』 如何自學圖像演算法工程師
因為我學的就是計算機軟體專業，所以我可以告訴你：你會 C 語言編程固然很好，但是如果僅僅依靠會 C 語言編程，想成為某一個具體領域的工程師（例如：計算機圖像處理、或者是語音識別、漢字手寫體識別等），那是絕對不可能的。
你還必須要學習其他的很多理論課程。例如：各種數學（高等數學、高等代數、概率統計、離散數學等）的學習就是必不可少的，因為在進行計算機圖像演算法程序設計時，就百分之百需要依靠建立數學模型。如果沒有扎實的數學基礎，就無法建立數學模型，那麼即使會熟練使用 C 語言編程，那麼也是無法成為一個合格的圖像演算法工程師。
另外，還有計算機軟體的其它專業課：數據結構及其各種演算法、計算機圖形學等都是必須要熟練掌握的。
『肆』 java的圖像演算法
//沒聽懂你的需求，能更清楚一些嗎？
我以前的一個程序使用BufferedImage讀取圖像像素點的RGB值，例子在下面。
你從例子中了解一下用一個整數表示RGB顏色的方法。然後用setRGB方法滿足你的要求。
方法：
java.awt.image.BufferedImage
public int getRGB(int x,int y)
返回默認 RGB 顏色模型 (TYPE_INT_ARGB) 和默認 sRGB 顏色空間中的整數像素。如果此默認模型與該圖像的 ColorModel 不匹配，則發生顏色轉換。在使用此方法所返回的數據中，每個顏色分量只有 8 位精度。
public void setRGB(int x, int y,int rgb)
將此 BufferedImage 中的像素設置為指定的 RGB 值。假定該像素使用默認 RGB 顏色模型、TYPE_INT_ARGB 和默認 sRGB 顏色空間。對於具有 IndexColorModel 的圖像，則選擇最接近的顏色的索引。
參數：
x - 要設置的像素的 X 坐標
y - 要設置的像素的 Y 坐標
rgb - RGB 值
例子：（獲取RGB值）---了解一下用一個整數表示RGB顏色的方法
import java.awt.image.BufferedImage;
import javax.imageio.ImageIO;
import java.io.*;
public class Test{
public static void main(String args[]) {
int[] rgb = new int[3];
File file = new File("a.bmp");
BufferedImage bi=null;
try{
bi = ImageIO.read(file);
}catch(Exception e){
e.printStackTrace();
}
int width=bi.getWidth();
int height=bi.getHeight();
int minx=bi.getMinX();
int miny=bi.getMinY();
System.out.println("width="+width+",height="+height+".");
System.out.println("minx="+minx+",miniy="+miny+".");
for(int i=minx;i<width;i++){
for(int j=miny;j<height;j++){
//System.out.print(bi.getRGB(jw, ih));
int pixel=bi.getRGB(i, j);
rgb[0] = (pixel & 0xff0000 ) >> 16 ;
rgb[1] = (pixel & 0xff00 ) >> 8 ;
rgb[2] = (pixel & 0xff );
System.out.println("i="+i+",j="+j+":("+rgb[0]+","+rgb[1]+","+rgb[2]+")");
}
}
}
}
『伍』 零基礎入行圖像演算法工程師需要學習哪些課程
我們實驗室就是做FPGA圖像處理的。建議你學習一下《信號與系統》，《數字信號處理》。然後學習一下岡薩雷斯寫的《數字圖像處理》那本書。有了基礎之後，選定一個方向進行具體研究。圖像處理的方向比較多，圖像增強，圖像復原，圖像壓縮，圖像分割等等。個人感覺FPGA做圖像預處理（譬如圖像去噪）比較好，如果涉及較為復雜的演算法，用FPGA就需要深厚的功底。畢竟FPGA的計算能力不強。總之，你先把基礎打好，然後選定一個喜歡的方向深入研究。FPGA只是實現的工具。
『陸』 圖像處理演算法有哪些
多了：圖像分割、增強、濾波、形態學，等等，推薦看數字圖像處理那本厚書
『柒』 圖像處理的演算法有哪些
圖像處理基本演算法操作從處理對象的多少可以有如下劃分：
一）點運算：處理點單元信息的運算
二）群運算：處理群單元 （若干個相鄰點的集合）的運算
1.二值化操作
圖像二值化是圖像處理中十分常見且重要的操作，它是將灰度圖像轉換為二值圖像或灰度圖像的過程。二值化操作有很多種，例如一般二值化、翻轉二值化、截斷二值化、置零二值化、置零翻轉二值化。
2.直方圖處理
直方圖是圖像處理中另一重要處理過程，它反映圖像中不同像素值的統計信息。從這句話我們可以了解到直方圖信息僅反映灰度統計信息，與像素具體位置沒有關系。這一重要特性在許多識別類演算法中直方圖處理起到關鍵作用。
3.模板卷積運算
模板運算是圖像處理中使用頻率相當高的一種運算，很多操作可以歸結為模板運算，例如平滑處理，濾波處理以及邊緣特徵提取處理等。這里需要說明的是模板運算所使用的模板通常說來就是NXN的矩陣（N一般為奇數如3,5,7,...），如果這個矩陣是對稱矩陣那麼這個模板也稱為卷積模板，如果不對稱則是一般的運算模板。我們通常使用的模板一般都是卷積模板。如邊緣提取中的Sobel運算元模板。
『捌』 視覺演算法和圖像演算法的區別
兩者其實差別都不算很大，從專業本身來說，模式識別研發就比如汽車的車牌，你怎麼去識別，圖像演算法主要研究目的就是比如車牌你怎麼讓他更清楚地被你採集後得到有用的信息，還原圖片的原來面目等。都是演算法類的研究，當然演算法也是離不開程序的，如果你對軟體不敢新區，那麼這兩個專業都不是適合你。
『玖』 計算圖像相似度的演算法有哪些
SIM = Structural SIMilarity（結構相似性），這是一種用來評測圖像質量的一種方法。由於人類視覺很容易從圖像中抽取出結構信息,因此計算兩幅圖像結構信息的相似性就可以用來作為一種檢測圖像質量的好壞.
首先結構信息不應該受到照明的影響,因此在計算結構信息時需要去掉亮度信息,即需要減掉圖像的均值;其次結構信息不應該受到圖像對比度的影響,因此計算結構信息時需要歸一化圖像的方差;最後我們就可以對圖像求取結構信息了,通常我們可以簡單地計算一下這兩幅處理後的圖像的相關系數.
然而圖像質量的好壞也受到亮度信息和對比度信息的制約,因此在計算圖像質量好壞時,在考慮結構信息的同時也需要考慮這兩者的影響.通常使用的計算方法如下,其中C1,C2,C3用來增加計算結果的穩定性:
2u(x)u(y) + C1
L(X,Y) = ------------------------ ,u(x), u(y)為圖像的均值
u(x)^2 + u(y)^2 + C1
2d(x)d(y) + C2
C(X,Y) = ------------------------,d(x),d(y)為圖像的方差
d(x)^2 + d(y)^2 + C2
d(x,y) + C3
S(X,Y) = ----------------------,d(x,y)為圖像x,y的協方差
d(x)d(y) + C3
而圖像質量Q = [L(X,Y)^a] x [C(X,Y)^b] x [S(X,Y)^c]，其中a，b，c分別用來控制三個要素的重要性，為了計算方便可以均選擇為1，C1，C2，C3為比較小的數值，通常C1=(K1 x L)^2, C2=(K2 xL)^2, C3 = C2/2, K1 << 1, K2 << 1, L為像素的最大值(通常為255).
希望對你能有所幫助。
『拾』 怎樣考圖像演算法工程師
本科生、數學基礎差，做圖像演算法工程師？別說圖像演算法，什麼演算法恐怕暫時都不能勝任。建議：1.一個讓本科生做演算法工程師的公司，技術上不會太有前途，要不換部門，要不換公司；
2.如果有興趣，願意繼續干圖像，從基礎學起，重點突擊矩陣理論、隨機過程等數學，這些東西不過關，很難理解（很難看懂）圖像處理中的概念、演算法