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圖像算法，如何自學(xué)圖像算法工程師

來源：整理 時間：2023-09-08 13:49:20 編輯：智能門戶 手機版

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1，如何自學(xué)圖像算法工程師

因為我學(xué)的就是計算機軟件專業(yè)，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(lǐng)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(xué)習(xí)其他的很多理論課程。例如：各種數(shù)學(xué)（高等數(shù)學(xué)、高等代數(shù)、概率統(tǒng)計、離散數(shù)學(xué)等）的學(xué)習(xí)就是必不可少的，因為在進行計算機圖像算法程序設(shè)計時，就百分之百需要依靠建立數(shù)學(xué)模型。如果沒有扎實的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，就無法建立數(shù)學(xué)模型，那么即使會熟練使用 C 語言編程，那么也是無法成為一個合格的圖像算法工程師。另外，還有計算機軟件的其它專業(yè)課：數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及其各種算法、計算機圖形學(xué)等都是必須要熟練掌握的。

如何自學(xué)圖像算法工程師

2，圖像算法A和B兩張圖片找出B與A不同的部分

說的很清楚，你也把思路說出來了，就是這樣的，加快網(wǎng)絡(luò)的傳輸速度。 至于比較方法，比較像素點的方向是對的，不過我想它不是上來就比較像素點，因為這樣效率較低，而是采用的多函數(shù)嵌套，方法如下： 把圖片分成幾大塊，比如平均分4塊，然后每一塊進行比對(進行圖片的模糊匹配，而不是精確的像素匹配)，找出不同大塊，然后再分塊，以此下去，找到比較小的塊(這個根據(jù)編程定義到底多小算小)，然后再進行像素比對，這樣效率能夠更加提高。
gif圖片文件就是保存的后邊一幅和前邊一幅不同的地方
把兩張圖的象素點進行異或運算，則不同的地方的結(jié)果為1,相同的結(jié)果處為0，保存到一個二維數(shù)組中，然后再遍歷這個數(shù)組，用一個矩形框出所有的為1的部分，那么這個矩形就是兩幅圖中不同的區(qū)域。
比較像素點？額，我猜滴。。。。也期待達人解惑。。。
b

圖像算法A和B兩張圖片找出B與A不同的部分

3，圖像的特征提取都有哪些算法

圖像的特征可分為兩個層次，包括低層視覺特征，和高級語義特征。低層視覺特征包括紋理、顏色、形狀三方面。語義特征是事物與事物之間的關(guān)系。紋理特征提取算法有：灰度共生矩陣法，傅里葉功率譜法顏色特征提取算法有：直方圖法，累計直方圖法，顏色聚類法等等。形狀特征提取算法有：空間矩特征等等高級語義提?。赫Z義網(wǎng)絡(luò)、數(shù)理邏輯、框架等方法
常用的圖像特征有顏色特征、紋理特征、形狀特征、空間關(guān)系特征.顏色特征是一種全局特征,描述了圖像或圖像區(qū)域所對應(yīng)的景物的表面性質(zhì).一般顏色特征是基于像素點的特征,此時所有屬于圖像或圖像區(qū)域的像素都有各自的貢獻.由于顏色對圖像或圖像區(qū)域的方向、大小等變化不敏感,所以顏色特征不能很好地捕捉圖像中對象的局部特征.另外,僅使用顏色特征查詢時,如果數(shù)據(jù)庫很大,常會將許多不需要的圖像也檢索出來.顏色直方圖是最常用的表達顏色特征的方法,其優(yōu)點是不受圖像旋轉(zhuǎn)和平移變化的影響,進一步借助歸一化還可不受圖像尺度變化的影響,基缺點是沒有表達出顏色空間分布的信息.

圖像的特征提取都有哪些算法

4，有關(guān)fpga的圖像處理算法

不管什么算法其實就是一些加、減、乘、除法；FPGA是天生的并行結(jié)構(gòu)，它有很多硬件乘法器，所以決定了它是做高速算法運算的最佳選擇。不同的FPGA運算速度不同，內(nèi)部的硬件資源也不同，內(nèi)部的DSP塊也不同。 “怎樣在FPGA里用硬件實現(xiàn)圖像的算法”推薦你去看一下《現(xiàn)代DSP技術(shù)》，它介紹了用FPGA做數(shù)字信號處理的系統(tǒng)方法。結(jié)合DSP Builder和Matlab等工具可以輕松完成圖像處理算法。用FPGA做圖像處理有現(xiàn)成的IP core可以使用，比如FFT,FIR 2D,CIC，CSC,Median Filter 2D，Dhroma Resmapler等等。其它沒有的算法都可以通過工具軟件用硬件實現(xiàn)。因為是并行結(jié)構(gòu)其速度一般比DSP等快一些，比如在CYCLON II上做一個1024點16位的定點FFT只需要601個時鐘周期。而一個16位的FIR只需要一個時鐘.
首先，建議把數(shù)電的基礎(chǔ)看下，側(cè)重于基本的邏輯元器件，尤其是鎖存器，觸發(fā)器等概念給清晰了。這個因為學(xué)過，去圖書管上兩三個星期的晚自習(xí)就可以了。主要是為了強化下數(shù)字邏輯思維。然后，學(xué)習(xí)verilog語法，學(xué)的過程中每天堅持練習(xí)編寫code，verilog比較好學(xué)，入門一個月就夠了。以上兩件事是屬于基礎(chǔ)，你一個月的時間就夠了。最后，你可以看你的圖像處理算法了，算法是需要研究查找各種資料的，研究起來時間比較多，也比較枯燥，這時候你可以對你每天的時間進行劃分，一段時間研究算法，一段時間看fpga設(shè)計的相關(guān)書籍，關(guān)鍵是要自己編代碼，在這過程中再有哪些數(shù)電或基礎(chǔ)知識不清楚再去查找就是了。記住練習(xí)編程要堅持，遇到問題要多問，多研究，當(dāng)你算法研究到心里有譜的時候，你的rtl編碼能力也就差不多了，就可以編寫你的圖像處理算法了。note：研究生的時間過的很快，但是時間也不端，盡量合理利用時間，學(xué)習(xí)東西要有調(diào)理，先學(xué)什么后學(xué)什么自己多想想，然后按照計劃執(zhí)行就行。

5，圖像縮放的放大算法

圖像放大幾乎都是采用內(nèi)插值方法，即在原有圖像像素的基礎(chǔ)上在像素點之間采用合適的插值算法插入新的元素。 對插值算法分類比較混亂，各人有各人的分類算法。文獻《圖像插值技術(shù)綜述》 中簡略的將插值算法分為傳統(tǒng)插值、 基于邊緣的插值和基于區(qū)域的插值3類，作為初學(xué)者入門明晰插值算法還是有幫助。1.傳統(tǒng)差值原理和評價在傳統(tǒng)圖像插值算法中，鄰插值較簡單，容易實現(xiàn)，早期的時候應(yīng)用比較普遍。但是，該方法會在新圖像中產(chǎn)生明顯的鋸齒邊緣和馬賽克現(xiàn)象。雙線性插值法具有平滑功能，能有效地克服鄰法的不足，但會退化圖像的高頻部分，使圖像細節(jié)變模糊。在放大倍數(shù)比較高時，高階插值，如雙三次和三次樣條插值等比低階插值效果好。這些插值算法可以使插值生成的像素灰度值延續(xù)原圖像灰度變化的連續(xù)性，從而使放大圖像濃淡變化自然平滑。但是在圖像中，有些像素與相鄰像素間灰度值存在突變，即存在灰度不連續(xù)性。這些具有灰度值突變的像素就是圖像中描述對象的輪廓或紋理圖像的邊緣像素。在圖像放大中，對這些具有不連續(xù)灰度特性的像素，如果采用常規(guī)的插值算法生成新增加的像素，勢必會使放大圖像的輪廓和紋理模糊，降低圖像質(zhì)量。2.基于邊緣的圖像插值算法為了克服傳統(tǒng)方法的不足， 提出了許多邊緣保護的插值方法，對插值圖像的邊緣有一定的增強， 使得圖像的視覺效果更好， 邊緣保護的插值方法可以分為兩類： 基于原始低分辨圖像邊緣的方法和基于插值后高分辨率圖像邊緣的方法。基于原始低分辨率圖像邊緣的方法:( 1)首先檢測低分辨率圖像的邊緣， 然后根據(jù)檢測的邊緣將像素分類處理， 對于平坦區(qū)域的像素，采用傳統(tǒng)方法插值；對于邊緣區(qū)域的像素， 設(shè)計特殊插值方法， 以達到保持邊緣細節(jié)的目的。(2)基于插值后高分辨率圖像邊緣的方法這類插值方法:首先采用傳統(tǒng)方法插值低分辨率圖像，然后檢測高分辨率圖像的邊緣，最后對邊緣及附近像素進行特殊處理， 以去除模糊， 增強圖像的邊緣。3.基于區(qū)域的圖像插值算法首先將原始低分辨率圖像分割成不同區(qū)域，然后將插值點映射到低分辨率圖像， 判斷其所屬區(qū)域， 最后根據(jù)插值點的鄰域像素設(shè)計不同的插值公式， 計算插值點的值。 上述文獻所闡述的分類方法可以參考，但文獻闡述的方法過于狹隘，都是在線性方法上的基礎(chǔ)做改良。偏微分方程插值(PDE),分形，小波逆向插值這三種也是插值算法的主流之一。小波與分形算法計算復(fù)雜度高，效果較好，小波邊緣處理最好，分形次之。 小波插值充分利用 了圖像奇異特征沿小波分解尺 度的傳播性 ， 能夠更準確地重建出高分辨率圖像細節(jié)。 但由于小波系數(shù)奇異值 的定位涉及精確復(fù)雜的邊緣檢 測且小波系數(shù)很難跨 尺度對準， 使得算法實現(xiàn)十分復(fù)雜。基于小波插值 的算法主要有兩種， 分別為子帶插值 和極值外推插值。小波變換本質(zhì)上是用小波函數(shù)作為帶通濾波器進行濾波， 將原始信號分解為一系列頻帶上 的信號由小波函數(shù)簇定義小波變換為： 小波插值公式1。而小波逆變換則是從分解到各頻帶 的信號進行原始信號的重構(gòu) ：小波插值公式2小波插值公式3：推廣出二維離散小波變換， 對數(shù)字圖像進行重構(gòu)和插值。 如果圖像 是空問頻率有限的二維信號， 對圖像進行相應(yīng)頻窗的小 波反變換得到的圖像就可認為是對該圖像的插值。分形圖像是一種具有復(fù)雜幾何形狀,不規(guī)則的圖像 ,但其內(nèi)部基本特征是自相似性 ,它反映了局部與局部 ,局部與整體在形態(tài)、 功能、 時空等方面具有統(tǒng)計意義的相似性.提高圖像分辨率的簡單有效的方法是進行內(nèi)插 ,但經(jīng)通常的內(nèi)插后 ,圖像的紋理特征會有損失 ,利用分形插值方法可以生成高分辨率的圖像 ,而且能保持原來圖像的紋理特征.

6，在圖像處理中有哪些算法

太多了，去找本書看看吧！給個大概的介紹好了圖像處理主要分為兩大部分：1、圖像增強 空域方法有 直方圖均衡化 灰度線性變化 線性灰度變化 分段線性灰度變化 非線性灰度變化（對數(shù)擴展 指數(shù)擴展） 圖像平滑 領(lǐng)域平均法（加權(quán)平均法 非加權(quán)領(lǐng)域平均法） 中值濾波 圖像銳化 Roberts算子 Sobel算子 拉普拉斯算子 頻域方法有 低通濾波 理想低通濾波 巴特沃斯低通濾波 指數(shù)低通濾波 梯形低通濾波 高通濾波 理想高通濾波 巴特沃斯高通濾波 指數(shù)高通濾波 梯形高通濾波彩色圖像增強（真彩色、假彩色、偽彩色增強）2、圖像模糊處理 圖像模糊處理 運動模糊（維納濾波 最小均方濾波 盲卷積 …… ） 高斯模糊（維納濾波 最小均方濾波 盲卷積 …… ） 圖像去噪處理 高斯噪聲 （維納濾波 樣條插值 低通濾波 …… ） 椒鹽噪聲 （中值濾波 …… ）
圖像處理基本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(zhuǎn)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(zhuǎn)二值化、截斷二值化、置零二值化、置零翻轉(zhuǎn)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(tǒng)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(tǒng)計信息，與像素具體位置沒有關(guān)系。這一重要特性在許多識別類算法中直方圖處理起到關(guān)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(dāng)高的一種運算，很多操作可以歸結(jié)為模板運算，例如平滑處理，濾波處理以及邊緣特征提取處理等。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(shù)如3,5,7,...），如果這個矩陣是對稱矩陣那么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算子模板。
文章TAG：圖像算法如何自學(xué)圖像算法

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