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结合实例谈数字图像处理都研究什么?

图像处理(以及机器视觉)在学校里是一个很大的研究方向,很多研究生、博士生都在导师的带领下从事着这方面的研究。另外,就工作而言,也确实有很多这方面的岗位和机会虚位以待。而且这种情势也越来越凸显。那么图像处理到底都研究哪些问题,今天我们就来谈一谈。图像处理的话题其实非常非常广,外延很深远,新的话题还在不断涌现。下面给出的12个大的方向,系我认为可以看成是基础性领域的部分,而且它们之间还互有交叉

1

图像的灰度调节

图像的灰度直方图、线性变换、非线性变换(包括对数变换、幂次变换、指数变换等)、灰度拉伸、灰度均衡、直方图规定化等等)。

例如,直方图规定化

CLAHE(contrast limited adaptive histogram equalization)自适应的直方图均衡

2

图像的几何变换

图像的平移、图像的镜像、转置、缩放和旋转。这里面其实还包含了插值算法(这是某些几何变换所必须的),例如最邻近插值法、双线性插值法等等)

几何变换同时和图像的滤镜特效是紧密联系的,某些特效的实现本质上就是某种类型的几何变换。例如

3

图像的特效与滤镜

这方面的应用很多,你可以想想Photoshop里面的滤镜。

文献Combining Sketch and Tone for Pencil Drawing Production中给出的将自然图像变成手绘素描图的效果

例如浮雕效果

4

图像增强

内容包括图像的平滑(简单平均、中值滤波、高斯平滑等)和锐化(例如Laplace方法)等。

增强处理中的很多算法其实和图像复原中的降噪算法是重合的。现在保持边缘(或纹理结构)的平滑算法属于研究热点。像那些美颜相机里的嫩肤算法都是以此为基础的。比较常见的双边滤波

基于全变分方法的TV去噪、基于PM方程的非线性扩散去噪等等。

5

图像复原

广义上来说——图像降噪,图像去雾,图像去模糊 都属于这个范畴

去噪实例是我用MagicHouse实现的中值滤波处理椒盐噪声的效果。此外,一些基于非局部均值的降噪算法是当前研究的热点(例如BM3D、NLM等)

图像去模糊

6

图像的压缩与编码

想想BMP图像如何转换成JPG,JPG如何变成PNG?这些都属于图像压缩编码所要探讨的内容。

7

边缘检测与轮廓跟踪

边缘检测在图像处理中是一个“古老”的话题了,我就不具体给例子了。下面是一个轮廓跟踪的例子

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