33、图像算法与处理技术解析

图像算法与处理技术解析

1. 图像操作概述

在图像领域，为了实现各种处理目标，已经开发出众多算法和方法。以下是一些常见的图像操作：
1. 去噪（DENOISING） ：针对受噪声干扰的图像，估算出降噪后的图像。噪声类型多样，可能是加性或乘性的，也可能是高斯或非高斯的，还可能是白噪声或相关噪声。
2. 图像修复（IN - PAINTING） ：这是去噪问题的扩展，当图像存在缺失部分时，需将已观察到的图像特征延伸到缺失区域。
3. 去模糊或反卷积（DEBLURRING OR DECONVOLUTION） ：对于因点扩散函数而模糊的图像，通过反转点扩散卷积来获取原始图像。若点扩散函数未知，则属于盲反卷积问题。
4. 分辨率增强或超分辨率（RESOLUTION ENHANCEMENT OR SUPERRESOLUTION） ：根据一幅或多幅特定分辨率的图像，估算出更高分辨率的图像。
5. 边缘检测（EDGE DETECTION） ：找出图像中的边缘或线条，这通常是后续图像分割、特征检测或目标识别等分析的初始操作。
6. 分类（CLASSIFICATION） ：将图像的每个像素划分到 k 种可能的预定类别中。许多卫星遥感问题就属于此类，例如区分城市与农村、冰与水、森林与农田等。
7. 分割（SEGMENTATION） ：本质上是图像分类的无监督版本，将图像划分为具有同质特征的非重叠区域，但区域数量和