数字图像处理(理论篇)专栏介绍

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专栏导读

数字图像处理是计算机视觉领域的基石,它涉及到图像的获取、表示、处理和分析等多个方面。本专栏将通过一系列精心挑选的实战案例,引导读者从基础概念到高级技术,逐步深入学习数字图像处理的各个方面。

专栏目录

专栏概览

  • 本专栏将从数字图像的基本概念出发,逐步引导读者学习图像处理的核心技术和方法。每篇文章都将结合实际案例,使理论知识与实践应用相结合,帮助读者更好地理解和掌握数字图像处理技术。
  • 本专栏由以下几部分组成,涵盖了数字图像处理的多个关键领域:
  1. 数字图像基础: 介绍图像的基本概念,包括像素、颜色空间、图像格式等。
  2. 图像预处理: 探讨图像预处理的技术和方法,如噪声去除、对比度增强等。
  3. 图像变换: 深入讲解傅里叶变换、小波变换等图像变换技术及其应用。
  4. 图像分割: 介绍图像分割的基本原理和常用算法,如阈值分割、边缘检测等。
  5. 特征提取与描述: 探讨如何从图像中提取特征并进行描述,为后续的图像分析和识别打下基础。
  6. 图像增强: 介绍图像增强技术,提高图像的视觉效果和分析性能。
  7. 图像复原与重建: 探讨图像退化模型和复原技术,以及三维重建的方法。
  8. 图像压缩: 介绍图像压缩的原理和标准,如JPEG、PNG等。
  9. 高级图像处理技术: 包括图像融合、图像配准、图像分析等高级主题。

专栏特色

  • 理论与实践相结合: 专栏内容不仅涵盖理论知识,更注重实践应用,帮助读者将所学知识应用于实际问题中。
  • 案例驱动: 每篇文章都以实际案例为基础,使读者能够通过具体的例子理解抽象的概念和方法。
  • 技术前沿: 关注最新的图像处理技术和趋势,为读者提供最前沿的技术资讯。
  • 代码示例: 提供丰富的代码示例,帮助读者更好地理解和实践所学知识。

专栏适用人群

本专栏适合以下人群:

  • 图像处理初学者: 对数字图像处理感兴趣,希望从基础学起的读者。
  • 计算机视觉工程师: 需要在图像处理领域提高专业技能的工程师。
  • 研究人员: 在学术研究中需要应用图像处理技术的学者。
  • 技术爱好者: 对图像处理技术有浓厚兴趣,希望探索和实践的爱好者。

结语

“数字图像处理(理论篇)”专栏是一个全面、系统的学习资源,它不仅提供了丰富的理论知识,更重要的是,通过实战案例和代码示例,使读者能够将所学知识应用于实际问题中。随着数字图像处理技术在各行各业的广泛应用,掌握这些技能无疑将为读者的职业生涯增添宝贵的资本。通过这个专栏的学习,读者将能够构建起自己的图像处理工作流,提升图像分析与处理的能力,为未来的技术挑战做好准备。

专栏链接:数字图像处理(理论篇)专栏

卷积神经网络(CNN)专栏收录该内容2 文章订阅专栏 本文详细介绍了卷积神经网络(CNN)的基础概念和工作原理,包括输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层的作用。通过举例和图解,阐述了CNN如何处理图像,提取特征,以及如何进行手写数字识别。此外,讨论了池化层的平移不变性和防止过拟合的重要性。摘要由优快云通过智能技术生成文章目录前言一、什么是卷积神经网络二、输入层三、卷积层四、池化层五、全连接层六、输出层七、回顾整个过程总结前言  本文总结了关于卷积神经网络(CNN)的一些基础的概念,并且对于其中的细节进行了详细的原理讲解,通过此文可以十分全面的了解卷积神经网络(CNN),非常适合于作为Deep Learning的入门学习。下面就是本博客的全部内容!一、什么是卷积神经网络  卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)这个概念的提出可以追溯到二十世纪80~90年代,但是有那么一段时间这个概念被“雪藏”了,因为当时的硬件和软件技术比较落后,而随着各种深度学习理论相继被提出以及数值计算设备的高速发展,卷积神经网络得到了快速发展。那究竟什么是卷积神经网络呢?以手写数字识别为例,整个识别的过程如下所示:图1:手写数字识别过程  以上过程就是识别手写数字的全部过程,这个项目我之前也写过相关博客并开源了代码,感兴趣的同学可查阅: 基于CNN的MINIST手写数字识别项目代码以及原理详解。话说回来,可以看到整个过程需要在如下几层进行运算:输入层:输入图像等信息卷积层:用来提取图像的底层特征池化层:防止过拟合,将数据维度减小全连接层:汇总卷积层和池化层得到的图像的底层特征和信息输出层:根据全连接层的信息得到概率最大的结果  可以看到其中最重要的一层就是卷积层,这也是卷积神经网络名称的由来,下面将会详细讲解这几层的相关内容。二、输入层  输入层比较简单,这一层的主要工作就是输入图像等信息,因为卷积神经网络主要处理的是图像相关的内容,但是我们人眼看到的图像和计算机处理的图像是一样的么?很明显是不一样的,对于输入图像,首先要将其转换为对应的二维矩阵,这个二位矩阵就是由图像每一个像素的像素值大小组成的,我们可以看一个例子,如下图所示的手写数字“8”的图像,计算机读取后是以像素值大小组成的二维矩阵存储的图像。
03-12
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