数据科学每日总结--Day47--计算机视觉

图像处理

在计算机视觉的研究中,为了量化以及更好地可以把灰度图像看成是从R2到R的函数,基于此,衍生出了许多图像处理的方法。

通过图像处理,可以把原生图像处理成许多不一样效果的图像,其中的核心是对图像进行加权平均处理,就是对图像的像素值进行加权平均处理:

  1. 降噪/去噪:消除图像中的随机噪声(如高斯噪声、椒盐噪声)。

  2. 平滑/模糊:使图像变得柔和,常用于预处理或创造艺术效果。

  3. 细节抑制:为后续处理(如图像分割、边缘检测)做准备,先平滑掉不必要的细节。

图像过滤

图像过滤是指在图像上应用一个"滤波器"(也叫"核"或"模板")来处理每个像素,从而改变图像外观或提取特定信息的过程。核心思想是,用一个小的窗口(如3×3、5×5)在图像上滑动,对窗口内的像素进行计算,用计算结果替换中心像素。其中,根据输出的是否是线性组合,分为线性过滤和非线性过滤,即看过滤后的图像区域的像素值,是取最大、最小、中值这种还是平均值之类。

此外,还有点处理(用一个小的窗口(如3×3、5×5)在图像上滑动,对窗口内的像素进行计算,用计算结果替换中心像素),几何处理(用一个小的窗口(如3×3、5×5)在图像上滑动,对窗口内的像素进行计算,用计算结果替换中心像素)等。

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