Xử lý hình ảnh Khái niệm cơ bản

Question

Tôi dự định thực hiện một dự án về Xử lý hình ảnh, kiến ​​thức của tôi về chủ đề này nói chung là thấp. Ngôn ngữ ưa thích của tôi là C++.

các thành viên ở đây có thể cho tôi:

1. Một ý tưởng ngắn gọn về xử lý hình ảnh là gì?
2. Tôi nên tham khảo ý kiến ​​gì về cuốn sách [xin lưu ý tôi là người mới bắt đầu và CHỈ quan tâm đến việc thực hiện Dự án đại học]
3. Tôi có thể sử dụng thư viện nào? [Tôi biết về Boost/OpenCV vv. Tôi muốn biết những gì đơn giản nhất và có thể thực hiện dự án của tôi một cách nhanh chóng - một dự án nhỏ của nó]

Ngoài 3 điểm trên, bất cứ điều gì tôi cần biết nếu được thông báo với tôi sẽ giúp ích rất nhiều. Cảm ơn trước.

Answer 1

Tôi khuyên bạn nên đọc một cuốn sách hay. Xử lý hình ảnh là không phải một lĩnh vực lập trình - đó là lĩnh vực kỹ thuật và nó liên quan đến kiến ​​thức toán học và tín hiệu xử lý và trực giác. Các Gonzalez and Woods Image Processing là khá tốt và không đòi hỏi một kiến ​​thức rộng lớn về xử lý tín hiệu trước khi bạn bắt đầu đọc nó. Điểm mấu chốt là bạn không học xử lý hình ảnh như bạn học một ngôn ngữ lập trình mới; bạn học nó như một chủ đề hoàn toàn mới chỉ xảy ra liên quan đến mã hóa. Để chia nhỏ câu trả lời này cho các câu hỏi của bạn,

1. Xử lý hình ảnh là một kỷ luật xử lý tín hiệu kỹ thuật số tại giao điểm của khoa học máy tính và toán học ứng dụng.Nó liên quan đến hoạt động hình ảnh dựa trên pixel nhằm mục đích tăng cường hình ảnh (hiệu chỉnh màu sắc và độ tương phản, denoising, deblurring), hiệu ứng hình ảnh (biến dạng không gian, biến dạng, thay thế màu), tầm nhìn nhân tạo (tính năng tách, phân đoạn kết cấu, nhận dạng mẫu, nhận thức không gian)). Ngoài ra còn có nhiều lĩnh vực xử lý hình ảnh được xử lý hẹp như xử lý hình ảnh RADAR, xử lý hình ảnh y tế, v.v.

2. Cuốn sách tôi đã đề cập ở trên thực sự là một nội dung tuyệt vời. Nếu đó là một chút đắt tiền cho bạn, tôi luôn luôn tìm thấy nó hữu ích đi đến Amazon và tìm kiếm một cuốn sách cũ giá rẻ sử dụng phiên bản về chủ đề với một đánh giá năm sao. Chưa bao giờ thất bại tôi. Hãy coi chừng việc nhận sách quá cũ.

3. Có rất nhiều thư viện cho công việc, Boost/CImg là một số trong số đó, và nó thực sự phụ thuộc vào nền tảng mà bạn đang mã hóa. Tuy nhiên, tôi nghĩ rằng một dự án xử lý hình ảnh sẽ không phải liên quan đến bất kỳ thư viện nào, thay vào đó bạn sẽ tự viết các bộ lọc xử lý hình ảnh và các nhà khai thác khác - đó là bản chất của nó. Bạn rất có thể sẽ sử dụng thư viện thuật toán mặc dù để tính toán nhanh hơn. Một dự án trong xử lý hình ảnh không phải là một dự án phần mềm; thay vào đó, đó là một dự án kỹ thuật và sử dụng một thư viện sẽ giết hoàn toàn mục đích. Đó là trong ý kiến ​​khiêm tốn của tôi, tất nhiên.

Answer 2

Trả lời 3: CImg có thể là lựa chọn tốt để bắt đầu nhanh chóng.

Answer 3

1. Sửa đổi dữ liệu hình ảnh theo cách như vậy để có được hiệu ứng mong muốn (ví dụ: thay đổi hình ảnh màu thành hình ảnh đen trắng).
2. Câu hỏi rất rộng và câu trả lời tùy thuộc vào những gì bạn muốn làm.
3. Hãy xem xét GraphickMagick hoặc ImageMagick.

Answer 4

1. xử lý hình ảnh là rất nhiều về toán học, và là đặc biệt thao tác ma trận và chế biến tiên tiến hơn, Fourrier chuyển đổi.

2. xử lý hình ảnh ở định nghĩa cơ bản, thao tác hình ảnh, bất kể thao tác nào (thao tác màu, trích xuất tính năng, cải tiến, ...). Xử lý hình ảnh khác với đồ họa máy tính (2d và 3d)

3. Tôi giả định truy cập thư viện đại học địa phương của bạn, họ cần phải có tham chiếu hiện có để xử lý hình ảnh, thuật toán và tất cả nhạc jazz đó. Bạn phải quyết định (với giáo sư đại học/cố vấn của bạn) phần nào của quá trình xử lý hình ảnh mà bạn muốn khám phá.

4. Hãy xem thư viện ImageMagick (trong số những thư viện khác), nó cung cấp một gói tốt để bắt đầu tìm hiểu về xử lý hình ảnh; mã nguồn có sẵn).

CPC

Answer 5

Altough cũ, tôi trink Digital Image Processing bởi K. Pratt là một lựa chọn tốt để bắt đầu (để có được một ý chính của kỹ thuật phổ biến), nhưng IMHO bạn không nên học với C++; một ngôn ngữ cấp cao với hộp công cụ xử lý hình ảnh tốt (như MATLAB) là tốt hơn nhiều để thử các thuật toán (đôi khi cần sử dụng nhiều phương pháp số phức tạp).