图像算法项目方案书

1. 图像匹配的算法

迄今为止，人们已经提出了各种各样的图像匹配算法，但从总体上讲，这些匹配算法可以分成关系结构匹配方法、结合特定理论工具的匹配方法、基于灰度信息的匹配方法、基于亚像元匹配方法、基于内容特征的匹配方法五大类型 基于内容特征的匹配首先提取反映图像重要信息的特征，而后以这些特征为模型进行匹配。局部特征有点、边缘、线条和小的区域，全局特征包括多边形和称为结构的复杂的图像内容描述。特征提取的结果是一个含有特征的表和对图像的描述，每一个特征由一组属性表示，对属性的进一步描述包括边缘的定向和弧度，边与线的长度和曲率，区域的大小等。除了局部特征的属性外，还用这些局部特征之间的关系描述全局特征，这些关系可以是几何关系，例如两个相邻的三角形之间的边，或两个边之间的距离可以是辐射度量关系，例如灰度值差别，或两个相邻区域之间的灰度值方差或拓扑关系，例如一个特征受限于另一个特征。人们一般提到的基于特征的匹配绝大多数都是指基于点、线和边缘的局部特征匹配，而具有全局特征的匹配实质上是我们上面提到的关系结构匹配方法。特征是图像内容最抽象的描述，与基于灰度的匹配方法比，特相对于几何图像和辐射影响来说更不易变化，但特征提取方法的计算代价通常较，并且需要一些自由参数和事先按照经验选取的闭值，因而不便于实时应用同时，在纹理较少的图像区域提取的特征的密度通常比较稀少，使局部特征的提 取比较困难。另外，基于特征的匹配方法的相似性度量也比较复杂，往往要以特征属性、启发式方法及闭方法的结合来确定度量方法。基于图像特征的匹配方法可以克服利用图像灰度信息进行匹配的缺点，由于图像的特征点比象素点要少很多，因而可以大大减少匹配过程的计算量同时，特征点的匹配度量值对位置的变化比较敏感，可以大大提高匹配的精确程度而且，特征点的提取过程可以减少噪声的影响，对灰度变化，图像形变以及遮挡等都有较好的适应能力。所以基于图像特征的匹配在实际中的应用越来越广-泛。所使用的特征基元有点特征明显点、角点、边缘点等、边缘线段等。

2. 图像识别算法研究（用matlab实现的）（关于车牌识别的）至少两种以上的算法（要尽量详细点的）

网上搜搜国外有一些demo程序，方便你入门。
图像边缘提取 常用的边缘检测算子有梯度算子、Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、Canny算子 不过单用 效果不好 。
不知道你是什么语言的车牌识别，建议用梯度算子。

江苏视图科技专业图像识别，图片识别率高达98%以上。

3. 请高人推荐几本数字图像处理的经典书籍

中文基础:
机器视觉, 北理工 贾云得
数字图像处理, 华中科大图象所

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

偏向应用的话建议你看看OpenCV和CUDA相关的书吧。

刚入门这些应该足够了。

4. 图像分割算法总结

       图像处理的很多任务都离不开图像分割。因为图像分割在cv中实在太重要(有用)了，就先把图像分割的常用算法做个总结。

        接触机器学习和深度学习时间已经不短了。期间看过各种相关知识但从未总结过。本文过后我会尽可能详细的从工程角度来总结，从传统机器学习算法，传统计算机视觉库算法到深度学习目前常用算法和论文，以及模型在各平台的转化，量化，服务化部署等相关知识总结。

        图像分割常用算法大致分为下面几类。由于图像的能量范函，边缘追踪等方法的效果往往只能解决特定问题，效果并不理想，这里不再阐述。当然二值化本身也可以分割一些简单图像的。但是二值化算法较多，我会专门做一个文章来总结。这里不再赘述。

        1.基于边缘的图像分割算法：

            有利用图像梯度的传统算法算子的sobel，roberts，prewitt,拉普拉斯以及canny等。

            这些算法的基本思想都是采用合适的卷积算子，对图像做卷积。从而求出图像对应的梯度图像。(至于为什么通过如图1这样的算子卷积，即可得到图像的梯度图像，请读者复习下卷积和倒数的概念自行推导)由于图像的边缘处往往是图像像素差异较大，梯度较大地方。因此我们通过合适的卷积核得到图像的梯度图像，即得到了图像的边缘图像。至于二阶算子的推导，与一阶类似。优点：传统算子梯度检测，只需要用合适的卷积核做卷积，即可快速得出对应的边缘图像。缺点：图像边缘不一定准确，复杂图像的梯度不仅仅出现在图像边缘，可以能出现在图像内部的色彩和纹理上。

             也有基于深度学习方法hed，rcf等。由于这类网络都有同一个比较严重的缺陷，这里只举例hed网络。hed是基于FCN和VGG改进，同时引出6个loss进行优化训练，通过多个层输出不同scale的粒度的边缘，然后通过一个训练权重融合各个层的边缘结果。hed网络结构如下：

可以得到一个比较完整的梯度图像，可参考github的hed实现。优点：图像的梯度细节和边缘完整性，相比传统的边缘算子要好很多。但是hed对于边缘的图像内部的边缘并不能很好的区分。当然我们可以自行更改loss来尝试只拟合外部的图像边缘。但最致命的问题在于，基于vgg的hed的网络表达能力有限，对于图像和背景接近，或者图像和背景部分相融的图片，hed似乎就有点无能为力了。

        2.基于区域分割的算法：

            区域分割比较常用的如传统的算法结合遗传算法，区域生长算法，区域分裂合并，分水岭算法等。这里传统算法的思路是比较简单易懂的，如果有无法理解的地方，欢迎大家一起讨论学习。这里不再做过多的分析。

            基于区域和语意的深度学习分割算法，是目前图像分割成果较多和研究的主要方向。例如FCN系列的全卷积网络，以及经典的医学图像分割常用的unet系列，以及rcnn系列发展下的maskrcnn，以及18年底的PAnet。基于语意的图像分割技术，无疑会成为图像分割技术的主流。

            其中，基于深度学习语意的其他相关算法也可以间接或直接的应用到图像分割。如经典的图像matting问题。18年又出现了许多非常优秀的算法和论文。如Deep-Image-Matting，以及效果非常优秀的MIT的 semantic soft segmentation(sss).

            基于语意的图像分割效果明显要好于其他的传统算法。我在解决图像分割的问题时，首先尝试用了hed网络。最后的效果并不理想。虽然也参考github，做了hed的一些fine-tune,但是还是上面提到的原因，在我多次尝试后，最终放弃。转而适用FCN系列的网络。但是fcn也无法解决图像和背景相融的问题。图片相融的分割，感觉即需要大的感受野，又需要未相融部分原图像细节，所以单原FCN的网络，很难做出准确的分割。中间还测试过很多其他相关的网络，但都效果不佳。考虑到感受野和原图像细节，尝试了resnet和densenet作为图像特征提取的底层。最终我测试了unet系列的网络：

                unet的原始模型如图所示。在自己拍照爬虫等手段采集了将近1000张图片。去掉了图片质量太差的，图片内容太过类似的。爬虫最终收集160多张，自己拍照收集200张图片后，又用ps手动p了边缘图像，采用图像增强变换，大约有300*24张图片。原生unet网络的表现比较一般。在将unet普通的卷积层改为resnet后，网络的表达能力明显提升。在将resnet改为resnet101，此时，即使对于部分相融的图像，也能较好的分割了。但是unet的模型体积已经不能接受。

                在最后阶段，看到maskrcnn的实例分割。maskrcnn一路由rcnn,fasterrcnn发展过来。于是用maskrcnn来加入自己的训练数据和label图像进行训练。maskrcnn的结果表现并不令人满意，对于边缘的定位，相比于其他算法，略显粗糙。在产品应用中，明显还不合适。                

        3.基于图的分割算法

            基于深度学习的deepgrab,效果表现并不是十分理想。deepgrab的git作者backbone采用了deeplabv2的网络结构。并没有完全安装原论文来做。

论文原地址参考： https://arxiv.org/pdf/1707.00243.pdf

整体结构类似于encode和decoder。并没有太仔细的研究，因为基于resent101的结构，在模型体积，速度以及deeplab的分割精度上，都不能满足当前的需求。之前大致总结过计算机视觉的相关知识点，既然目前在讨论移动端模型，那后面就分模块总结下移动端模型的应用落地吧。

由于时间实在有限。这里并没有针对每个算法进行详细的讲解。后续我会从基础的机器学习算法开始总结。

5. 图像算法工程师的职责概述内容

图像算法工程师需要协助完成项目的系统集成测试、版本交付等工作，对项目实施和维护提供支持。下面是我为您精心整理的图像算法工程师的职责概述内容。

图像算法工程师的职责概述内容1

职责：

1.负责原有图像算法的改进和新算法的开发;

2.根据项目需求，通过研读相关领域文献寻找解决问题的最优算法;

3.跟踪技术前沿，并对算法性能进行仿真验证;

4.能够搭建计算机视觉算法软硬件测试环境，对算法具体性能进行测试;

5.负责编写算法测试相关的技术文档以及专利相关的文档;

任职资格：

1.模式识别，图像信号处理、计算机、通信、应用数学等计算机相关专业硕士及以上学历;

2.优秀的应届毕业生或2年以上图像算法领域工作经验;

3.熟练C/C++编程语言，熟悉OpenCV的基本算法，有良好的代码习惯;

4.熟练掌握计算机视觉和图像处理相关的基本算法及应用，在图像分割、增强、分类、识别等方面有深厚的算法基础;

5.英文良好，有较强的文献阅读和算法实现能力;

6.优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性的问题充满激情;

7、具备以下情况之一者优先:

图像算法工程师的职责概述内容2

职责：

1、负责公司业务中货架图像识别模型学习，维护，更新等工作

2、根据产品研发实际需求，能够独立开发相关的数学模型建立，以及模型的迭代输出实现;

3、产品上线后，持续分析线上识别准确性等指标，优化识别引擎、提高识别效率和成功率;

4、持续跟踪AI的新算法新技术，结合应用场景，为公司业务与技术规划提供决策支持;

任职要求：

1、计算机、机器学习、图像处理、模式识别等相关方向硕士研究生及以上学历

2、2年以上图像识别技术研发经验，熟悉深度学习理论框架

3、熟悉C++、Python，熟悉Tensorflow等主流的机器学习框架;

4、良好的英文技术文献阅读能力，能独立进行英文文献调研、分析和总结;

5、有责任心和团队精神，乐于沟通和合作。

图像算法工程师的职责概述内容3

职责：

1、负责公司产品图像处理算法的维护、新产品图像处理算法的预研和开发;

2、对临床医学图像问题的反馈进行分析、根据临床需求进行算法调整;

3、编写算法详细说明文档，以及算法相关文件的规范化输出;

4、编写公司产品图像处理算法的相关发明专利和软件着作权;

5、医学影像行业内最新图像处理技术的收集、分析与实现。

任职要求：

1、硕士及以上学历，数学或计算机等相关专业;

2、精通C++, Matlab, Python编程语言中的至少其中一项，有良好的编码习惯和技术文档编写能力;

3、有扎实的数学基础，有算法研究和实现的实际项目经验;

4、有良好的英文阅读能力，英语要求六级或同等能力者;

5、有较强的团队合作意识和良好的逻辑分析能力;

6、有CT、MRI图像的分割，配准，或AI/深度学习研究经验者优先。

图像算法工程师的职责概述内容4

职责：

1.参与公司视觉系统研发工作;

2.基于OpenCV、halcon平台，负责参与开发视觉系统的各功能模块，如模板匹配、blob分析、边缘检测、特征提取、瑕疵检测等;

3.负责机器视觉系统图像处理、分析及识别算法设计、实现及现场调试。

职位要求：

1.三年以上以C++开发经验，一年以上以OpenCV、halcon开发经验，熟悉VS2008以上开发平台;

2.有较好的数学基础，动手能力强，能够根据视觉论文编写出针对具体问题的视觉算法。

3.有一定的视觉开发经验和项目经历，熟悉window操作系统，Socket及串口通信、多线程编程、SqlSever2008等操作;

4.对机器视觉有浓厚的兴趣,有良好的抽象思维和逻辑思维能力，独立分析问题和解决问题的能力;

5.具备现场独立调试视觉的能力

图像算法工程师的职责概述内容5

职责：

1、参与公司图像处理相关的工作

2、依照产品需求，给出解决方案，模型搭建，部署等

3、独立完成计算机视觉算法的开发及优化升级

任职资格：

1、具有1年以上的图像处理实际工作经验

2、精通 C/C++，具有较强的问题分析及编程实现能力

3、精通 OpenCV 的使用，同时熟悉 Matlab 更佳

4、熟练 linux 开发环境，能解决 linux 环境配置的常见问题

5、积极、主动，良好的沟通能力及团队合作精神

6、良好的英文阅读能力，能直接读懂英文资料

6. 数字图像处理的基本算法及要解决的主要问题

图像处理，是对图像进行分析、加工、和处理，使其满足视觉、心理以及其他要求的技术。图像处理是信号处理在图像域上的一个应用。目前大多数的图像是以数字形式存储，因而图像处理很多情况下指数字图像处理。此外，基于光学理论的处理方法依然占有重要的地位。

图像处理是信号处理的子类，另外与计算机科学、人工智能等领域也有密切的关系。

传统的一维信号处理的方法和概念很多仍然可以直接应用在图像处理上，比如降噪、量化等。然而，图像属于二维信号，和一维信号相比，它有自己特殊的一面，处理的方式和角度也有所不同。
目录
[隐藏]

* 1 解决方案
* 2 常用的信号处理技术
o 2.1 从一维信号处理扩展来的技术和概念
o 2.2 专用于二维（或更高维）的技术和概念
* 3 典型问题
* 4 应用
* 5 相关相近领域
* 6 参见

[编辑] 解决方案

几十年前，图像处理大多数由光学设备在模拟模式下进行。由于这些光学方法本身所具有的并行特性，至今他们仍然在很多应用领域占有核心地位，例如 全息摄影。但是由于计算机速度的大幅度提高，这些技术正在迅速的被数字图像处理方法所替代。

从通常意义上讲，数字图像处理技术更加普适、可靠和准确。比起模拟方法，它们也更容易实现。专用的硬件被用于数字图像处理，例如，基于流水线的计算机体系结构在这方面取得了巨大的商业成功。今天，硬件解决方案被广泛的用于视频处理系统，但商业化的图像处理任务基本上仍以软件形式实现，运行在通用个人电脑上。

[编辑] 常用的信号处理技术

大多数用于一维信号处理的概念都有其在二维图像信号领域的延伸，它们中的一部分在二维情形下变得十分复杂。同时图像处理也具有自身一些新的概念，例如，连通性、旋转不变性，等等。这些概念仅对二维或更高维的情况下才有非平凡的意义。

图像处理中常用到快速傅立叶变换，因为它可以减小数据处理量和处理时间。

[编辑] 从一维信号处理扩展来的技术和概念

* 分辨率(Image resolution|Resolution)
* 动态范围(Dynamic range)
* 带宽(Bandwidth)
* 滤波器设计(Filter (signal processing)|Filtering)
* 微分算子(Differential operators)
* 边缘检测(Edge detection)
* Domain molation
* 降噪(Noise rection)

[编辑] 专用于二维（或更高维）的技术和概念

* 连通性(Connectedness|Connectivity)
* 旋转不变性(Rotational invariance)

[编辑] 典型问题

* 几何变换（geometric transformations）：包括放大、缩小、旋转等。
* 颜色处理（color）：颜色空间的转化、亮度以及对比度的调节、颜色修正等。
* 图像合成（image composite）：多个图像的加、减、组合、拼接。
* 降噪（image denoising）：研究各种针对二维图像的去噪滤波器或者信号处理技术。
* 边缘检测（edge detection）：进行边缘或者其他局部特征提取。
* 分割（image segmentation）：依据不同标准，把二维图像分割成不同区域。
* 图像制作（image editing）：和计算机图形学有一定交叉。
* 图像配准（image registration）：比较或集成不同条件下获取的图像。
* 图像增强（image enhancement）：
* 图像数字水印（image watermarking）：研究图像域的数据隐藏、加密、或认证。
* 图像压缩（image compression）：研究图像压缩。

[编辑] 应用

* 摄影及印刷 (Photography and printing)
* 卫星图像处理 (Satellite image processing)
* 医学图像处理 (Medical image processing)
* 面孔识别, 特征识别 (Face detection, feature detection, face identification)
* 显微图像处理 (Microscope image processing)
* 汽车障碍识别 (Car barrier detection)

[编辑] 相关相近领域

* 分类（Classification）
* 特征提取（Feature extraction）
* 模式识别（Pattern recognition）
* 投影（Projection）
* 多尺度信号分析（Multi-scale signal analysis）
* 离散余弦变换（The Discrete Cosine Transform）

7. 想了解学习一下图像算法， 零基础小白，不会什么代码的! 求大神推荐书籍，资料让我入入门!

关于计算机图像处理专业方面的算法知识，由于涉及到较多的数学方面理论知识，所以如果自己真的是没有扎实的数学基础，只凭靠自己的兴趣阅读相关书籍来学习图像算法，那是非常困难的。我的建议最好还是去相关的系别至少：旁听一些相关的数学课程和计算机图像处理的课程，这样对学习计算机图像处理方面的知识效率是最高的。

8. 求推荐图像处理算法方面的经典书籍

个人认为，真正的经典推荐清华大学出版社的《图像处理、分析与机器视觉》，这本书由浅入深。数字图像处理这本书很经典，但只能算是入门，讲的更多是图像处理的算法和基本理论。而《图像处理、分析与机器视觉》这本书涵盖了图像处理算法、分析和实际的应用。图像处理说白了是为了图像特征提取和分析，然后再到图像识别等更高级的后续过程。国内大部分图像处理算法岗位其实更多是偏向应用方面，所以这本书能让你对图像处理行业整个情况更加了解，实用性更强！顺便附上电子版，看对你有没有帮助。h（去掉）ttps://p（去掉）an..com/s/184hg6h1（去掉）ST2Fqijr4FFFuRg 提取：qfid

9. 图像识别算法都有哪些

图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。一般工业使用中，采用工业相机拍摄图片，然后再利用软件根据图片灰阶差做进一步识别处理，图像识别软件国外代表的有康耐视等，国内代表的有图智能等。另外在地理学中指将遥感图像进行分类的技术。