【数字图像处理】如何学好图像处理——从小白及大神?

By admin in 天文学 on 2018年10月24日

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嘿是数字图像处理?历史、以及它们所研究的始末。

说由图像处理,你会想到什么?你是否真正了解这世界所研究之始末。纵向来说,数字图像处理研究之史相当久远;横向来说,数字图像处理研究之话题相当常见。
数字图像处理的史可以追溯到将近百年先,大约在1920年之早晚,图像首糟糕通过海底电缆从英国伦敦传递到美国纽约。图像处理的首不成以是为了精益求精伦敦以及纽约中间海底电缆发送的图样质量,那时就运了图像编码,被编码后底图像通过海底电缆传送到目的地,再通过特殊装备进行输出。这是同不好历史性的提高,传送一帧图片的时日由原的一个基本上星期减少至了3时。

1950年,美国之麻省理工学院制造产生了第一大放起图显示器的电子计算机——旋风I号(Whirlwind
I)。旋风I号的显示器使用一个像样于示波器的阴极射线管(Cathode Ray
Tube,CRT)来展示有简的图样。1958年美国Calcomp公司研制有了滚筒式绘图仪,GerBer公司把数控机床发展变成平板式绘图仪。在即时同一期,电子计算机都主要采取被科学计算,而为这些电脑配置的图纸设备呢才是作为一如既往种简单的输出设备。

乘机计算机技术之前进,数字图像处理技术吧收获了大十分之腾飞。1962年,当时还在麻省理工学院攻读博士学位的伊凡·苏泽兰(Ivan
Sutherland)成功开发了有着划时代意义的“画板”(Sketchpad)程式。而及时多亏从第一独交互式绘图系统,同时立即为是交互式电脑绘图的始发。从此计算机和图形图像被愈来愈紧凑地沟通到了同。鉴于伊凡·苏泽兰也电脑图形学创所做出的杰出贡献,他深受1988年深受给予计算机领域最高褒奖——图灵奖。

1964年,美国加利福尼亚的喷气推进实验室用微机对“旅行者七号”太空船发回的大批嫦娥照片进行处理,以校正航天器上摄像机中各种类型的图像畸变,收到了强烈的效果。在新兴之航空空间技术中,数字图像处理技术还达了了不起的图。

至了20世纪60年代末期,数字图像处理已经形成了比较完善的学科体系,这套理论在20世纪70年间发展得十分迅速,并开采取被医学影像和天文学等领域。1972年,美国物理学家阿伦·马克利奥德·柯麦科(Allan
MacLeodCormack)和英国电机工程师戈弗雷·纽博尔德·豪恩斯弗尔德(Godfrey
Newbold
Housfield)发明了轴向断层术,并将那用来头颅诊断。世界首先光X射线计算机轴向断层摄影装置由EMI公司研制成功,这为便是人人一般所说之CT(Computer
Tomograph)。CT可经有算法用感知到之多寡去重建通过物体的“切片”图像。这些图像组成了体中的复发图像,也就是是冲人之脑部截面的影,经计算机处理来开展图像重建。鉴于CT对于医学诊断技巧的前行所由及之英雄推动作用,柯麦科同豪恩斯弗尔德给1979年得了诺贝尔生理或医学奖。

继在2003年,诺贝尔生理或医学奖的荣誉再次与了一定量位在看影像设备研究方面做出杰出贡献的科学家——美国化学家保罗·劳特伯尔(Paul
Lauterbur)和英国物理学家彼得·曼斯菲尔(Peter
Mansfield)。两个获奖者当运核磁共振成像(Magnetic Resonance
Imaging,MRI)显示不同结构方面分别取了开创性成就。瑞典卡罗林斯卡医学院称,这有限各科学家于MRI领域的开创性工作,代表了医治疗和研究的重大突破。而实在,核磁共振的功成名就同样为去不上马数字图像处理方面的腾飞。即使以今,诸如MRI图像降噪等题材依旧是数字图像处理领域的香研究方向。

说到数字图像的迈入进程,还有平等起重大的结晶不得不提,那就是是电荷耦合元件(Charge-coupled
Device,CCD)。CCD最初是由于美国贝尔实验室的科学家维拉德·波义耳(Willard
Sterling Boyle)和乔治·史密斯(George Elwood
Smith)于1969年表明的。CCD的用意就是像胶片一样,它亦可把光学影像转化为数字信号。今天人们所广泛运用的多少相机、数码摄像机和扫描仪都是为CCD为根基发展而来之。换句话说,我们今天所研究的数字图像主要为还是由此CCD设备得到之。由于波义耳和史密斯于CCD研发上所做出的皇皇贡献,他们少总人口同荣获了2009东的诺贝尔物理学奖。

数字图像处理在今是充分抢手之技巧有,生活被处处不存在它们的黑影,可以说它是一致栽每时每刻都于改变着人类生活之技巧。但长久以来,很多丁对数字图像处理存在着比较生之歪曲,人们连续不自觉地以图像处理和Photoshop联系在共。大名鼎鼎的Photoshop无疑是当前使用最广泛的图像处理工具。类似的软件还有Corel公司生的CorelDRAW等软件。

尽管Photoshop是同一舒缓很出色的图像处理软件,但她的是并无表示数字图像处理的整个理论以及方式。它所具备的意义就是数字图像处理中的同等局部。总的来说,数字图像处理研究之情节要概括如下几只面:

1)图像获取与出口
2)图像编码和减少
3)图像增强与还原
4)图像的频域变换
5)图像的音信安全
6)图像的区域分割
7)图像目标的分辨
8)图像的几何变换
而是图像处理的研讨内容,又不但限于上述内容!所以说图像处理的钻研话题是一对一普遍的。那本图像处理都采用在怎么领域也?或许我们恐怕熟知的例子有(当然,你当还会举出更多例):
1)一些业内图像处理软件:Photoshop、CorelDRAW……
2)一些手机APP应用:美图秀秀、玩图……
3)一些医学图像处理利用:MRI、彩超图像处理……
4)一些制造业上的施用:元器件检测、瑕疵检测……
5)一些摄像头、相机及之运:夜间照片的质量改善……
6)一些电影工业上是应用:换背景、电影特技……

哪的人会见错过学(或者需要效法)图像处理?

1)如果你是自个儿上述那些应用领域的从业者,你自需要控制图像方面的辩解及技能;2)相关标准的钻人员、大专院校的博士生、研究生。
所谓相关专业又是负什么吗?这个答案吧恐怕相当普遍,例如(但不光限于此):Computer
Science, Software Engineering, Electronic Engineering, Biomedical
Engineering, Automation, Control, Applied Mathematics……

安学好图像处理——我的有些真言

1)对于初级入门者

一个扎实的根基与对图像处理理论的一体化的、系统的完整认识对于继往开来之入木三分研讨暨推行以拥有很酷重要之义。
自常欣赏以武侠小说《天龙八部》中的如出一辙截情节来为读者说明这遭遇的道理,相信读者对这部就让数搬迁上银幕的金庸作品已经熟悉了。书中讲到闹个名为鸠摩智的番僧一心想练就绝世武学,而且他呢算个相当勤奋的人数了。但是,他错就擦在绝过分急切,甚至利用道家的有点无相功来催动少林绝技。看上去威力无比,而且可以在少日内“速成”,但实质上后患无穷。最终鸠摩智走火入魔,前功尽废,方才大彻大悟。这个故事其实就告知我们打牢基础是怪关键的,特别是一旦抱更快捷的前行,就更是假定针对基本原理刨根问底,力求甚解,从而完成庖丁解牛,游刃有余。

片像样高深的算法往往是成千上万基础算法的结合提升。例如,令许多人口怕的SIFT特征构建过程遭到,就就此到了图像金字塔、直方图、高斯滤波这些非常很基础的内容。但是,它所提到的底蕴技术显然起一些独,如果缺少对图像处理理论的网认识,你可能会见觉得从倍功半。因为具有的地方看似都是沟沟坎坎。

有关课程——
当此阶段实际对数学的要求并无愈,你还是可自一些知觉的角度去形象化的晓图像处理中多内容(但非包括频域处理点的情)。具体到上之提议,如果发标准(例如你还在高等学校里读)你不过好会挑同家图像处理点的课,系统地完整的地去读一下。这眼看是入门的太好方式。如此一来,在树一个完好无损的、系统的体会及一定有辅助。如果您没有办法在学堂里及同山头这样的清收,网上的片段公开课也堪试。但今天华语MOOC上还从未及时点的上品课程推荐。英文的课则闹广大,例如美国加州伦斯勒理工学院Rich教授的数字图像处理公开课——https://www.youtube.com/channel/UCaiJlKxXamoODQtlx486qJA?spfreload=10。

至于教材——
阳,只听课其实还不绝够,如果能一起读一本书就是最为好了。其实毫不参考很多挥毫,只要同论,你能起读到条就颇好了。如果你未曾条件去上一样派系课,那读一按部就班来整体的进修一下哪怕再度起必不可少了。这个等级,去网上到处寻找博客、看帖子是那个的。因为您特别需要在这阶段对当时门学问建立一个系的完全的学识系统。东一块、西一块的胡拼乱凑的是坑你协调,你的知体系就如一个卵泡,可能拘留起挺十分,但是还要软的不堪一击。

而今众多院校使用冈萨雷斯底《数字图像处理》一题当教材。这是一律据颇大经典的行文。但是自己必要提醒读者:
1)这是一模一样按照专门为Electronic
Engineering专业学生所形容的写。它要发信号及系统、数字信号处理这半派课作为基础。如果你莫即时片家课的根基,你念这本书要是看热闹,要么就算是圈无晓得。
下面是冈书被的平摆设插图。对于EE的学员来说,这自不是题材。但是一旦没有自说之那片帮派课的基础,其实若十分不便把其中的花。H和h,一个轻重一个稍写,冈书中有的地方用H,有的地方用h,这都是产生好浓用意的。原作者并没专门说明它们二者的界别,因为他早就默认你应当明白两岸是差之。事实上,它们一个代表频域信号,一个代表时域信号,这吗造成突发性运算是卷积,有时候运算是乘法(当然就和卷积定理有关)。所以我并无绝建议那些没立刻方面基础的学员当自习的早晚读这本书。

2)冈萨雷斯教授的《数字图像处理》第一本子是于1977年问世的,到今已快40年了;现在境内普遍应用的第二版本是2002年出版的(第三本子是2007年不过实际双方差异并无杀),到今日为起20年左右底时空了。事实上,冈萨雷斯教授退休吗闹抢30年了。所以就仍开的情就偏于陈旧。数字图像处理这个小圈子的前行绝是日新月异,突飞猛进的。特别在日前二三十年里,很多初思路,新办法不断涌现。如果你看了自家眼前推荐的Rich教授的公开课(这也是目前美国大学正于教学的情节),你瞬间就见面发现,原来我们的傅还栖息于改造开放前外国的程度达到。这其实特别可怕。所以我以为冈萨雷斯教授的《数字图像处理》作为上过程遭到的一个续或不错的,但是要把它看作主参考,那真的就是:国外都洋枪洋炮了,我们还当大刀长矛。

2)天文学对于中水平者

纸上得来算觉浅,绝知此事而躬行。对于一个具有一定基础之,想重新进一步的中间水平的人数吧,这个路最要之饶是提高动手实践的力。
要么说《天龙八部》里面的一个角色——口述武功、叹为观止的王语嫣。王语嫣的头里还是武功秘籍,但问题是她历来都尚未练习过一招一式。结果是,然并卵。所以光说不练肯定不灵啊。特别是,如果你以来怀念事者行当,结果一点代码都无见面写,那几是不行想像的。学习阶段,最常被用来拓展算法开发的家伙是Matlab和OpenCV。你可以将当下片独东西还理解啊一个一定完美之堆栈。当然,在工业中C++用得又多,所以Matlab的以还是殊简单的。前面我们谈到,图像处理研究内容实在包括:图像的收获和编解码,但下Matlab和OpenCV就会挂这部分内容的细节。你本永远不会见清楚,JPEG文件到底是哪让解码的。

假如你的使永远都不会见涉及这些话题,那么您直接用Matlab和OpenCV当然无所谓。例如你的研讨世界是SIFT、SURF这种特性匹配,可以不必理会编解码方面的情节。但是倘若您的钻话题是降噪或者缩减,可能您不怕绕不起来这些情节。最开始效仿的时刻,如果能将当时有些情节为自己写写,可能会见加重你的知道。以后做高级应用开发时,再调用那些库。所以具体用啊,要无苟团结写,是使察看若所处之阶段及投机的实际状况如果迟早的。以自家个人的经验,在自己自学的时刻,我就是下手写了Magic
House,我以为这个过程吧本人奠定了一个那个夯实的功底,对于自身累的刻骨铭心钻研十分有辅助。

下面这文中,我深受出了部分眼看方面的资源,代码多多,很值得参考学习:图像处理同机具视觉网络资源收罗
http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/32332079

3)对于高等级进阶者

到了此程度之读者,编程实现之类的根底应该不在话下。但是若为深,往大去念、研究和开支图像处理利用,你尽需之情节就成了数学。这个是挡住在博处于这路的人数面前的同等异常难题。如果您的正规是以数学,当然你无见面发来问题。但只要是别专业背景的口便见面更加觉得痛。
设若您的图像处理是勿涉机械上内容的,例如用Poisson方程来开图像融合,那你将要起PDE数值解方面的学问;如果您而钻KAZE特征,你就是务须要明AOS方面的始末。如果您研究TV降噪,你而且如果了解泛函分析中的BV空间内容……这些歌词你或许多且尚未听了。总的来说,这块需要之始末包括:复变函数、泛函分析、偏微分方程、变分法、数学物理方式……

设你如果介入机器视觉艺术的情节,一些机器上和数据挖掘方法的情即必需。而这一部分情同样用分外强大的数学基础,例如最要命似然方法、梯度下降法、欧拉-拉格朗日方程、最小二就估计、凸函数与詹森不等式……

本,走及马上无异于步,你也早就脱胎换骨,从小白到大神啊!路遥远其修远兮,吾将上下而求索。

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