图像处理的算法

‘壹’ 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

‘贰’ 图像处理算法有哪些

多了：图像分割、增强、滤波、形态学，等等，推荐看数字图像处理那本厚书

‘叁’ 数字图像处理：原理与算法的介绍

《数字图像处理：原理与算法》是机械工业出版社出版的图书，作者是孙燮华。

‘肆’ 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）

‘伍’ 图像处理算法包含技术

1.输入图像噪声的平滑
2.对比度增强和边缘检测信号的预处理
3.分类识别结果的在处理

‘陆’ photoshop图像处理算法

http://hi..com/wucihao/blog/item/483c514edcaa1dc2d1c86a91.html
Photoshop图层模式效果的数学公式

‘柒’ 视觉算法和图像算法的区别

两者其实差别都不算很大，从专业本身来说，模式识别研发就比如汽车的车牌，你怎么去识别，图像算法主要研究目的就是比如车牌你怎么让他更清楚地被你采集后得到有用的信息，还原图片的原来面目等。都是算法类的研究，当然算法也是离不开程序的，如果你对软件不敢新区，那么这两个专业都不是适合你。

‘捌’ 图像处理的算法有哪些

图像处理基本算法操作从处理对象的多少可以有如下划分：
一）点运算：处理点单元信息的运算
二）群运算：处理群单元 （若干个相邻点的集合）的运算
1.二值化操作
图像二值化是图像处理中十分常见且重要的操作，它是将灰度图像转换为二值图像或灰度图像的过程。二值化操作有很多种，例如一般二值化、翻转二值化、截断二值化、置零二值化、置零翻转二值化。
2.直方图处理
直方图是图像处理中另一重要处理过程，它反映图像中不同像素值的统计信息。从这句话我们可以了解到直方图信息仅反映灰度统计信息，与像素具体位置没有关系。这一重要特性在许多识别类算法中直方图处理起到关键作用。
3.模板卷积运算
模板运算是图像处理中使用频率相当高的一种运算，很多操作可以归结为模板运算，例如平滑处理，滤波处理以及边缘特征提取处理等。这里需要说明的是模板运算所使用的模板通常说来就是NXN的矩阵（N一般为奇数如3,5,7,...），如果这个矩阵是对称矩阵那么这个模板也称为卷积模板，如果不对称则是一般的运算模板。我们通常使用的模板一般都是卷积模板。如边缘提取中的Sobel算子模板。

‘玖’ 数字图像处理 图像缩放以及旋转的算法代码

clearall;
I=imread('lena.bmp');
figure;imshow(I);title('原图像');
[m,n]=size(I);

%%%缩小临近法
M=0.5;%放大倍数

%新的图像大小
m1=m*M;n1=n*M;
%****************************************************
fori=1:m1
forj=1:n1;
J(i,j)=I(round(i/M),round(j/M));
end
end
%*****************************************************
figure;imshow(J);title('缩小图像');

%%%放大双线性插值法
I2=double(I);
N=1.5;%放大倍数
%新的图像大小
m2=m*N;n2=n*N;
J2=zeros(m2,n2);
fori=1:m2
forj=1:n2
x=i/N;
y=j/N;
u=floor(x);
v=floor(y);
a=x-u;
b=y-v;
ifu+2<=m&v+2<=n
J2(i,j)=I2(u+1,v+1)*(1-a)*(1-b)+I2(u+2,v+1)*a*(1-b)+I2(u+1,v+2)*(1-a)*b+I2(u+2,v+2)*a*b;
end
end
end
J2=uint8(J2);
figure;imshow(J2);title('放大图像');

%%%%%旋转
R=45*pi/180;%旋转角度
I=double(I);
%新图像大小
m2=ceil(m*cos(R)+n*sin(R));
n2=ceil(m*sin(R)+n*cos(R));

u0=m*sin(R);%平移量

%变换矩阵
T=[cos(R),sin(R);-sin(R),cos(R)];
L=zeros(m2,n2);
foru=1:n2
forv=1:m2
%新图像坐标变换到原图像坐标x和y中
temp=T*([u;v]-[u0;0]);
x=temp(1);
y=temp(2);
ifx>=1&x<=m&y>=1&y<=n%若变换出的x和y在原图像范围内
x_low=floor(x);
x_up=ceil(x);
y_low=floor(y);
y_up=ceil(y);

%双线性插值，p1到p4是（x,y）周围的四个点
p1=I(x_low,y_low);
p2=I(x_up,y_low);
p3=I(x_low,y_low);
p4=I(x_up,y_up);
s=x-x_low;
t=y-y_low;
L(u,v)=(1-s)*(1-t)*p1+(1-s)*t*p3+(1-t)*s*p2+s*t*p4;
end
end
end
L=uint8(L);
figure;imshow(L);