圖像演算法項目方案書

1. 圖像匹配的演算法

迄今為止，人們已經提出了各種各樣的圖像匹配演算法，但從總體上講，這些匹配演算法可以分成關系結構匹配方法、結合特定理論工具的匹配方法、基於灰度信息的匹配方法、基於亞像元匹配方法、基於內容特徵的匹配方法五大類型 基於內容特徵的匹配首先提取反映圖像重要信息的特徵，而後以這些特徵為模型進行匹配。局部特徵有點、邊緣、線條和小的區域，全局特徵包括多邊形和稱為結構的復雜的圖像內容描述。特徵提取的結果是一個含有特徵的表和對圖像的描述，每一個特徵由一組屬性表示，對屬性的進一步描述包括邊緣的定向和弧度，邊與線的長度和曲率，區域的大小等。除了局部特徵的屬性外，還用這些局部特徵之間的關系描述全局特徵，這些關系可以是幾何關系，例如兩個相鄰的三角形之間的邊，或兩個邊之間的距離可以是輻射度量關系，例如灰度值差別，或兩個相鄰區域之間的灰度值方差或拓撲關系，例如一個特徵受限於另一個特徵。人們一般提到的基於特徵的匹配絕大多數都是指基於點、線和邊緣的局部特徵匹配，而具有全局特徵的匹配實質上是我們上面提到的關系結構匹配方法。特徵是圖像內容最抽象的描述，與基於灰度的匹配方法比，特相對於幾何圖像和輻射影響來說更不易變化，但特徵提取方法的計算代價通常較，並且需要一些自由參數和事先按照經驗選取的閉值，因而不便於實時應用同時，在紋理較少的圖像區域提取的特徵的密度通常比較稀少，使局部特徵的提 取比較困難。另外，基於特徵的匹配方法的相似性度量也比較復雜，往往要以特徵屬性、啟發式方法及閉方法的結合來確定度量方法。基於圖像特徵的匹配方法可以克服利用圖像灰度信息進行匹配的缺點，由於圖像的特徵點比象素點要少很多，因而可以大大減少匹配過程的計算量同時，特徵點的匹配度量值對位置的變化比較敏感，可以大大提高匹配的精確程度而且，特徵點的提取過程可以減少雜訊的影響，對灰度變化，圖像形變以及遮擋等都有較好的適應能力。所以基於圖像特徵的匹配在實際中的應用越來越廣-泛。所使用的特徵基元有點特徵明顯點、角點、邊緣點等、邊緣線段等。

2. 圖像識別演算法研究（用matlab實現的）（關於車牌識別的）至少兩種以上的演算法（要盡量詳細點的）

網上搜搜國外有一些demo程序，方便你入門。
圖像邊緣提取 常用的邊緣檢測運算元有梯度運算元、Roberts運算元、Sobel運算元、Prewitt運算元、Canny運算元 不過單用 效果不好 。
不知道你是什麼語言的車牌識別，建議用梯度運算元。

江蘇視圖科技專業圖像識別，圖片識別率高達98%以上。

3. 請高人推薦幾本數字圖像處理的經典書籍

中文基礎:
機器視覺, 北理工 賈雲得
數字圖像處理, 華中科大圖象所

英文:
Computer Vision --- A Modern Approach, David A. Forsyth.

偏向應用的話建議你看看OpenCV和CUDA相關的書吧。

剛入門這些應該足夠了。

4. 圖像分割演算法總結

       圖像處理的很多任務都離不開圖像分割。因為圖像分割在cv中實在太重要(有用)了，就先把圖像分割的常用演算法做個總結。

        接觸機器學習和深度學習時間已經不短了。期間看過各種相關知識但從未總結過。本文過後我會盡可能詳細的從工程角度來總結，從傳統機器學習演算法，傳統計算機視覺庫演算法到深度學習目前常用演算法和論文，以及模型在各平台的轉化，量化，服務化部署等相關知識總結。

        圖像分割常用演算法大致分為下面幾類。由於圖像的能量范函，邊緣追蹤等方法的效果往往只能解決特定問題，效果並不理想，這里不再闡述。當然二值化本身也可以分割一些簡單圖像的。但是二值化演算法較多，我會專門做一個文章來總結。這里不再贅述。

        1.基於邊緣的圖像分割演算法：

            有利用圖像梯度的傳統演算法運算元的sobel，roberts，prewitt,拉普拉斯以及canny等。

            這些演算法的基本思想都是採用合適的卷積運算元，對圖像做卷積。從而求出圖像對應的梯度圖像。(至於為什麼通過如圖1這樣的運算元卷積，即可得到圖像的梯度圖像，請讀者復習下卷積和倒數的概念自行推導)由於圖像的邊緣處往往是圖像像素差異較大，梯度較大地方。因此我們通過合適的卷積核得到圖像的梯度圖像，即得到了圖像的邊緣圖像。至於二階運算元的推導，與一階類似。優點：傳統運算元梯度檢測，只需要用合適的卷積核做卷積，即可快速得出對應的邊緣圖像。缺點：圖像邊緣不一定準確，復雜圖像的梯度不僅僅出現在圖像邊緣，可以能出現在圖像內部的色彩和紋理上。

             也有基於深度學習方法hed，rcf等。由於這類網路都有同一個比較嚴重的缺陷，這里只舉例hed網路。hed是基於FCN和VGG改進，同時引出6個loss進行優化訓練，通過多個層輸出不同scale的粒度的邊緣，然後通過一個訓練權重融合各個層的邊緣結果。hed網路結構如下：

可以得到一個比較完整的梯度圖像，可參考github的hed實現。優點：圖像的梯度細節和邊緣完整性，相比傳統的邊緣運算元要好很多。但是hed對於邊緣的圖像內部的邊緣並不能很好的區分。當然我們可以自行更改loss來嘗試只擬合外部的圖像邊緣。但最致命的問題在於，基於vgg的hed的網路表達能力有限，對於圖像和背景接近，或者圖像和背景部分相融的圖片，hed似乎就有點無能為力了。

        2.基於區域分割的演算法：

            區域分割比較常用的如傳統的演算法結合遺傳演算法，區域生長演算法，區域分裂合並，分水嶺演算法等。這里傳統演算法的思路是比較簡單易懂的，如果有無法理解的地方，歡迎大家一起討論學習。這里不再做過多的分析。

            基於區域和語意的深度學習分割演算法，是目前圖像分割成果較多和研究的主要方向。例如FCN系列的全卷積網路，以及經典的醫學圖像分割常用的unet系列，以及rcnn系列發展下的maskrcnn，以及18年底的PAnet。基於語意的圖像分割技術，無疑會成為圖像分割技術的主流。

            其中，基於深度學習語意的其他相關演算法也可以間接或直接的應用到圖像分割。如經典的圖像matting問題。18年又出現了許多非常優秀的演算法和論文。如Deep-Image-Matting，以及效果非常優秀的MIT的 semantic soft segmentation(sss).

            基於語意的圖像分割效果明顯要好於其他的傳統演算法。我在解決圖像分割的問題時，首先嘗試用了hed網路。最後的效果並不理想。雖然也參考github，做了hed的一些fine-tune,但是還是上面提到的原因，在我多次嘗試後，最終放棄。轉而適用FCN系列的網路。但是fcn也無法解決圖像和背景相融的問題。圖片相融的分割，感覺即需要大的感受野，又需要未相融部分原圖像細節，所以單原FCN的網路，很難做出准確的分割。中間還測試過很多其他相關的網路，但都效果不佳。考慮到感受野和原圖像細節，嘗試了resnet和densenet作為圖像特徵提取的底層。最終我測試了unet系列的網路：

                unet的原始模型如圖所示。在自己拍照爬蟲等手段採集了將近1000張圖片。去掉了圖片質量太差的，圖片內容太過類似的。爬蟲最終收集160多張，自己拍照收集200張圖片後，又用ps手動p了邊緣圖像，採用圖像增強變換，大約有300*24張圖片。原生unet網路的表現比較一般。在將unet普通的卷積層改為resnet後，網路的表達能力明顯提升。在將resnet改為resnet101，此時，即使對於部分相融的圖像，也能較好的分割了。但是unet的模型體積已經不能接受。

                在最後階段，看到maskrcnn的實例分割。maskrcnn一路由rcnn,fasterrcnn發展過來。於是用maskrcnn來加入自己的訓練數據和label圖像進行訓練。maskrcnn的結果表現並不令人滿意，對於邊緣的定位，相比於其他演算法，略顯粗糙。在產品應用中，明顯還不合適。                

        3.基於圖的分割演算法

            基於深度學習的deepgrab,效果表現並不是十分理想。deepgrab的git作者backbone採用了deeplabv2的網路結構。並沒有完全安裝原論文來做。

論文原地址參考： https://arxiv.org/pdf/1707.00243.pdf

整體結構類似於encode和decoder。並沒有太仔細的研究，因為基於resent101的結構，在模型體積，速度以及deeplab的分割精度上，都不能滿足當前的需求。之前大致總結過計算機視覺的相關知識點，既然目前在討論移動端模型，那後面就分模塊總結下移動端模型的應用落地吧。

由於時間實在有限。這里並沒有針對每個演算法進行詳細的講解。後續我會從基礎的機器學習演算法開始總結。

5. 圖像演算法工程師的職責概述內容

圖像演算法工程師需要協助完成項目的系統集成測試、版本交付等工作，對項目實施和維護提供支持。下面是我為您精心整理的圖像演算法工程師的職責概述內容。

圖像演算法工程師的職責概述內容1

職責：

1.負責原有圖像演算法的改進和新演算法的開發;

2.根據項目需求，通過研讀相關領域文獻尋找解決問題的最優演算法;

3.跟蹤技術前沿，並對演算法性能進行模擬驗證;

4.能夠搭建計算機視覺演算法軟硬體測試環境，對演算法具體性能進行測試;

5.負責編寫演算法測試相關的技術文檔以及專利相關的文檔;

任職資格：

1.模式識別，圖像信號處理、計算機、通信、應用數學等計算機相關專業碩士及以上學歷;

2.優秀的應屆畢業生或2年以上圖像演算法領域工作經驗;

3.熟練C/C++編程語言，熟悉OpenCV的基本演算法，有良好的代碼習慣;

4.熟練掌握計算機視覺和圖像處理相關的基本演算法及應用，在圖像分割、增強、分類、識別等方面有深厚的演算法基礎;

5.英文良好，有較強的文獻閱讀和演算法實現能力;

6.優秀的分析問題和解決問題的能力，對解決具有挑戰性的問題充滿激情;

7、具備以下情況之一者優先:

圖像演算法工程師的職責概述內容2

職責：

1、負責公司業務中貨架圖像識別模型學習，維護，更新等工作

2、根據產品研發實際需求，能夠獨立開發相關的數學模型建立，以及模型的迭代輸出實現;

3、產品上線後，持續分析線上識別准確性等指標，優化識別引擎、提高識別效率和成功率;

4、持續跟蹤AI的新演算法新技術，結合應用場景，為公司業務與技術規劃提供決策支持;

任職要求：

1、計算機、機器學習、圖像處理、模式識別等相關方向碩士研究生及以上學歷

2、2年以上圖像識別技術研發經驗，熟悉深度學習理論框架

3、熟悉C++、Python，熟悉Tensorflow等主流的機器學習框架;

4、良好的英文技術文獻閱讀能力，能獨立進行英文文獻調研、分析和總結;

5、有責任心和團隊精神，樂於溝通和合作。

圖像演算法工程師的職責概述內容3

職責：

1、負責公司產品圖像處理演算法的維護、新產品圖像處理演算法的預研和開發;

2、對臨床醫學圖像問題的反饋進行分析、根據臨床需求進行演算法調整;

3、編寫演算法詳細說明文檔，以及演算法相關文件的規范化輸出;

4、編寫公司產品圖像處理演算法的相關發明專利和軟體著作權;

5、醫學影像行業內最新圖像處理技術的收集、分析與實現。

任職要求：

1、碩士及以上學歷，數學或計算機等相關專業;

2、精通C++, Matlab, Python編程語言中的至少其中一項，有良好的編碼習慣和技術文檔編寫能力;

3、有扎實的數學基礎，有演算法研究和實現的實際項目經驗;

4、有良好的英文閱讀能力，英語要求六級或同等能力者;

5、有較強的團隊合作意識和良好的邏輯分析能力;

6、有CT、MRI圖像的分割，配准，或AI/深度學習研究經驗者優先。

圖像演算法工程師的職責概述內容4

職責：

1.參與公司視覺系統研發工作;

2.基於OpenCV、halcon平台，負責參與開發視覺系統的各功能模塊，如模板匹配、blob分析、邊緣檢測、特徵提取、瑕疵檢測等;

3.負責機器視覺系統圖像處理、分析及識別演算法設計、實現及現場調試。

職位要求：

1.三年以上以C++開發經驗，一年以上以OpenCV、halcon開發經驗，熟悉VS2008以上開發平台;

2.有較好的數學基礎，動手能力強，能夠根據視覺論文編寫出針對具體問題的視覺演算法。

3.有一定的視覺開發經驗和項目經歷，熟悉window操作系統，Socket及串口通信、多線程編程、SqlSever2008等操作;

4.對機器視覺有濃厚的興趣,有良好的抽象思維和邏輯思維能力，獨立分析問題和解決問題的能力;

5.具備現場獨立調試視覺的能力

圖像演算法工程師的職責概述內容5

職責：

1、參與公司圖像處理相關的工作

2、依照產品需求，給出解決方案，模型搭建，部署等

3、獨立完成計算機視覺演算法的開發及優化升級

任職資格：

1、具有1年以上的圖像處理實際工作經驗

2、精通 C/C++，具有較強的問題分析及編程實現能力

3、精通 OpenCV 的使用，同時熟悉 Matlab 更佳

4、熟練 linux 開發環境，能解決 linux 環境配置的常見問題

5、積極、主動，良好的溝通能力及團隊合作精神

6、良好的英文閱讀能力，能直接讀懂英文資料

6. 數字圖像處理的基本演算法及要解決的主要問題

圖像處理，是對圖像進行分析、加工、和處理，使其滿足視覺、心理以及其他要求的技術。圖像處理是信號處理在圖像域上的一個應用。目前大多數的圖像是以數字形式存儲，因而圖像處理很多情況下指數字圖像處理。此外，基於光學理論的處理方法依然佔有重要的地位。

圖像處理是信號處理的子類，另外與計算機科學、人工智慧等領域也有密切的關系。

傳統的一維信號處理的方法和概念很多仍然可以直接應用在圖像處理上，比如降噪、量化等。然而，圖像屬於二維信號，和一維信號相比，它有自己特殊的一面，處理的方式和角度也有所不同。
目錄
[隱藏]

* 1 解決方案
* 2 常用的信號處理技術
o 2.1 從一維信號處理擴展來的技術和概念
o 2.2 專用於二維（或更高維）的技術和概念
* 3 典型問題
* 4 應用
* 5 相關相近領域
* 6 參見

[編輯] 解決方案

幾十年前，圖像處理大多數由光學設備在模擬模式下進行。由於這些光學方法本身所具有的並行特性，至今他們仍然在很多應用領域佔有核心地位，例如 全息攝影。但是由於計算機速度的大幅度提高，這些技術正在迅速的被數字圖像處理方法所替代。

從通常意義上講，數字圖像處理技術更加普適、可靠和准確。比起模擬方法，它們也更容易實現。專用的硬體被用於數字圖像處理，例如，基於流水線的計算機體系結構在這方面取得了巨大的商業成功。今天，硬體解決方案被廣泛的用於視頻處理系統，但商業化的圖像處理任務基本上仍以軟體形式實現，運行在通用個人電腦上。

[編輯] 常用的信號處理技術

大多數用於一維信號處理的概念都有其在二維圖像信號領域的延伸，它們中的一部分在二維情形下變得十分復雜。同時圖像處理也具有自身一些新的概念，例如，連通性、旋轉不變性，等等。這些概念僅對二維或更高維的情況下才有非平凡的意義。

圖像處理中常用到快速傅立葉變換，因為它可以減小數據處理量和處理時間。

[編輯] 從一維信號處理擴展來的技術和概念

* 解析度(Image resolution|Resolution)
* 動態范圍(Dynamic range)
* 帶寬(Bandwidth)
* 濾波器設計(Filter (signal processing)|Filtering)
* 微分運算元(Differential operators)
* 邊緣檢測(Edge detection)
* Domain molation
* 降噪(Noise rection)

[編輯] 專用於二維（或更高維）的技術和概念

* 連通性(Connectedness|Connectivity)
* 旋轉不變性(Rotational invariance)

[編輯] 典型問題

* 幾何變換（geometric transformations）：包括放大、縮小、旋轉等。
* 顏色處理（color）：顏色空間的轉化、亮度以及對比度的調節、顏色修正等。
* 圖像合成（image composite）：多個圖像的加、減、組合、拼接。
* 降噪（image denoising）：研究各種針對二維圖像的去噪濾波器或者信號處理技術。
* 邊緣檢測（edge detection）：進行邊緣或者其他局部特徵提取。
* 分割（image segmentation）：依據不同標准，把二維圖像分割成不同區域。
* 圖像製作（image editing）：和計算機圖形學有一定交叉。
* 圖像配准（image registration）：比較或集成不同條件下獲取的圖像。
* 圖像增強（image enhancement）：
* 圖像數字水印（image watermarking）：研究圖像域的數據隱藏、加密、或認證。
* 圖像壓縮（image compression）：研究圖像壓縮。

[編輯] 應用

* 攝影及印刷 (Photography and printing)
* 衛星圖像處理 (Satellite image processing)
* 醫學圖像處理 (Medical image processing)
* 面孔識別, 特徵識別 (Face detection, feature detection, face identification)
* 顯微圖像處理 (Microscope image processing)
* 汽車障礙識別 (Car barrier detection)

[編輯] 相關相近領域

* 分類（Classification）
* 特徵提取（Feature extraction）
* 模式識別（Pattern recognition）
* 投影（Projection）
* 多尺度信號分析（Multi-scale signal analysis）
* 離散餘弦變換（The Discrete Cosine Transform）

7. 想了解學習一下圖像演算法， 零基礎小白，不會什麼代碼的! 求大神推薦書籍，資料讓我入入門!

關於計算機圖像處理專業方面的演算法知識，由於涉及到較多的數學方面理論知識，所以如果自己真的是沒有扎實的數學基礎，只憑靠自己的興趣閱讀相關書籍來學習圖像演算法，那是非常困難的。我的建議最好還是去相關的系別至少：旁聽一些相關的數學課程和計算機圖像處理的課程，這樣對學習計算機圖像處理方面的知識效率是最高的。

8. 求推薦圖像處理演算法方面的經典書籍

個人認為，真正的經典推薦清華大學出版社的《圖像處理、分析與機器視覺》，這本書由淺入深。數字圖像處理這本書很經典，但只能算是入門，講的更多是圖像處理的演算法和基本理論。而《圖像處理、分析與機器視覺》這本書涵蓋了圖像處理演算法、分析和實際的應用。圖像處理說白了是為了圖像特徵提取和分析，然後再到圖像識別等更高級的後續過程。國內大部分圖像處理演算法崗位其實更多是偏向應用方面，所以這本書能讓你對圖像處理行業整個情況更加了解，實用性更強！順便附上電子版，看對你有沒有幫助。h（去掉）ttps://p（去掉）an..com/s/184hg6h1（去掉）ST2Fqijr4FFFuRg 提取：qfid

9. 圖像識別演算法都有哪些

圖像識別，是指利用計算機對圖像進行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對像的技術。一般工業使用中，採用工業相機拍攝圖片，然後再利用軟體根據圖片灰階差做進一步識別處理，圖像識別軟體國外代表的有康耐視等，國內代表的有圖智能等。另外在地理學中指將遙感圖像進行分類的技術。