传统图像处理方法【目录】

原创 已于 2022-03-06 22:26:27 修改 · 3.2k 阅读 · 12 ·
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#图像处理 #计算机视觉 #人工智能

于 2022-03-06 21:07:33 首次发布

本专栏按自己脑回路归纳，按照【重要程度】排顺序，注意不是困难程度

一、降噪与滤波

二、传统特征算子

三、边缘检测算子

四、角点检测算子

五、图像集合变换

六、霍夫变换

七、颜色空间与图像频域

八、连通域

九、图像增强方法

十、图像质量评价指标

十一、光流与追踪

十二、摄像头基础

图像处理：张量分解在图像处理领域的应用
AI天才研究院
08-16 6459
随着计算机视觉和图像处理技术的快速发展,图像数据呈现出高维、多模态、海量等特点。传统的矩阵分解方法已经无法有效处理这些复杂的图像数据。张量分解作为一种高阶矩阵分解方法,可以很好地捕捉图像数据的高维结构信息,在图像处理领域展现出巨大的应用前景。本节介绍几种常用的张量分解算法,包括高阶SVD(HOSVD)、Tucker-ALS、CP-ALS等。这些算法的核心思想是通过迭代优化的方式,交替更新张量分解的因子矩阵,直到收敛为止。综上所述,本文系统地介绍了张量分解技术在图像处理领域的应用。
常用传统图像处理方法总结
kmyfoer的博客
02-19 7481
1. 边缘提取 1.1 微分算子检测边缘 一阶算子：一阶导数的极大值点 二阶算子：二阶导数的过零点 一阶算子： Prewitt算子 ， sobel算子（给四邻域更大的权重） 二阶算子代表：拉普拉斯算子 但拉普拉斯算子二阶导对噪声非常敏感，通常配合滤波器同时使用（高斯拉普拉斯：形状如同倒扣的帽子）。 1.2 Canny边缘检测器 最常用的边缘检测方法。能够噪声抑制，边缘增强，边缘定位。 算法分为三步...
三分钟掌握图像处理--图像处理传统方法
最新发布
m0_62653520的博客
06-08 758
直方图均衡化（Histogram Equalization）的目标并不是简单地使暗部更暗、亮部更亮，而是通过均匀化图像的灰度分布，提高图像的整体对比度，尤其是低对比度图像。原理是将图像中的每个像素值分布均匀化，使得图像中的每个灰度级别（亮度值）都尽可能多地被利用，从而增强图像的细节和对比度。统计每个灰度值（0到255）的出现频率，计算累计分布函数（CDF），CDF对每个像素的灰度值进行映射，映射得到的灰度值覆盖原来的像素的灰度值。，其目的是增加训练数据的多样性，从而提升模型的泛化能力。
每日一问08——传统的图像处理方法有哪些？
白羊by的博客
06-27 921
传统的图像处理方法包括图像变换、图像编码压缩、图像增强复原、图像分割、图像描述和图像分类。
【图像处理】传统图像处理方式及opencv实现
weixin_44984705的博客
11-16 2796
对常用的传统图像处理方式的总结
传统图像处理方法梳理
游泳的鱼的专栏
10-28 827
传统图像处理方法梳理
传统图像处理算法总结
ling2828ling的博客
09-03 3851
HOG算法是一个将图片原始信息最终压缩成一个向量的过程，当我们将一张照片通过HOG算法得到此HOG特征描述符后，相当于我们得到了图片的样本数据，就可以拿来用于机器学习中对模型进行训练，然后结合机器学习模型比如SVM来实现路上行人检测等目的。当然HOG虽然存在维度降低，忽略光照等环境因素的影响，但也存在因梯度使得描述子对噪声敏感的问题。所以可以结合SIFT和LBP算法来对图像进行处理。
【杂谈】-在人工智能时代，传统图像处理技术过时了吗？
视觉与物联智能
02-26 1497
人工智能（AI）是当今科技领域的热门话题，它在各个领域都有着广泛的应用和影响，尤其是在图像处理方面。图像处理是指对数字图像进行分析、处理和增强的技术，它涉及到图像的采集、存储、压缩、变换、分割、识别、理解等多个步骤。传统的图像处理技术主要依赖于数学和物理的理论和方法，如傅里叶变换、小波变换、边缘检测、滤波、形态学、特征提取等，它们通常需要人为地设定参数和规则，以适应不同的图像场景和需求。 在人工智能时代，传统图像处理技术过时了吗？
常用传统图像处理方法梳理
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weixin_43226400的博客
04-19 1万+
文章目录0. 颜色空间1. 图像滤波(1) 图像滤波(2) 图像增强——常见边缘检测算子2. HoG特征与SIFT特征(1) HoG(2) SIFT 特征3. 霍夫变换(1) 直线检测(2) 霍夫变换圆检测4. 开闭运算 腐蚀膨胀5. 插值 0. 颜色空间 常见颜色空间： RGB HSI（色调、饱和度、明度） YUV CMYK OpenCV为什么是BGR？ 早期的bmp等图像格式中BGR更...
计算机视觉_OpenCV图像处理_Python实现卡通化效果_使用K-means聚类算法和双边滤波器等传统图像处理技术将普通照片和视频实时转换为卡通风格的项目_无需机器学习模型即可实现卡通化特.zip
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这个项目展示了传统图像处理技术的强大能力，并且通过实践告诉人们，在特定场景下，并不是所有问题都需要借助复杂的机器学习模型来解决。通过巧妙地算法应用和优化，即使是较为简单的方法也能够达到令人惊喜的效果。...
8种图像处理常用方法
05-10
图像镜像 2.旋转图像 3.图像缩放（对话框自己建立）4. 256位图=》灰度图 5. 随机噪声 6.亮度调节 7.色调调节 8.对比度调节
opencv-python图像增强一：传统图像去噪方法整理
HanWenKing的博客
08-08 2585
在数字图像处理领域，噪声一直是影响图像质量的重要因素。无论是拍摄过程中的环境干扰，还是传输过程中的信号失真，噪声都可能导致图像模糊、细节丢失，甚至影响后续的图像分析和应用。为了提高图像的视觉效果和使用价值，图像去噪技术应运而生，成为图像预处理环节中不可或缺的一环。在本文中介绍几个常用的传统图像去噪的方法以及其应用情景。
传统图像处理
时间停止的那刻
09-28 334
1、图像空间 RGB， CMY：工业印刷采用的颜色空间 HSV，色调（H），饱和度（S），亮度（V） 2、边缘检测 是什么：将一幅原始图像，使用计算机处理为更为我们所能理解或所需要的形式 1）滤波 目的： 滤波来提取图像特征，简化图像所带的信息作为后续其它的图像处理 为适应图像处理的需求，通过滤波消除图像数字化时所混入的噪声 ...
传统图像处理技术
Major_S的博客
02-25 583
栈
传统图像处理一
qq_40286580的博客
11-08 2374
工业传统图像处理整体流程： 光源、镜头、相机、图像处理代码（本文基于Opencv）；本文对于硬件部分不做介绍，主要阐述代码方面对于图像处理的整个流程。 图像处理软件部分一般操作流程： 1、图像增强 辐射标定（针对于环境问题的调参）、灰度值变换（灰度化）、图像平滑（去噪） 2、几何变换 仿射变换、图像变换、极坐标变换等（实际场景下使用不多） 3、图像分割 阈值分割、提取连通区域 ...
计算机视觉:传统图像处理方法
iotflh的博客
12-29 5555
1、图像分割 经典的数字图像分割算法一般是基于灰度值的两个基本特征之一：不连续性和相似性。 （1）基于阈值： 基于图像的灰度特征来计算一个或多个灰度阈值，并将图像中每个像素的灰度值与阈值相比较，最后将像素根据比较结果分到合适的类别中。 算法的关键：确定阈值。 （2）基于边缘： 所谓边缘是指图片中两个不同区域的边界线上连续的像素点的集合，是图像局部特征不连续性的反映，体现了灰度、颜色、纹理等图像特性突变。 先确定图像中的边缘像素，把这些像素连接在一起就构成了所需的区域边界。 （3）基于区域 将图像按照相似性
高光谱图像处理中的协方差矩阵特征得分分类分析方法
具体涉及了高光谱图像的协方差矩阵计算、特征提取与得分评估、最终实现对图像内容的分类分析，这些内容是图像处理和计算机视觉领域的高级话题，涉及技术包括但不限于图像处理算法、统计学方法、机器学习等。...
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