数字图像处理与分析技术的核心是什么？-晟辉智能制造

这是一个非常庞大且重要的领域,广泛应用于计算机视觉、医学影像、遥感、工业检测、自动驾驶、人脸识别等方方面面，我们可以将其分为两大核心板块：数字图像处理 和 数字图像分析，它们既有紧密联系，又有明确的目标差异。

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核心概念：图像处理 vs. 图像分析

为了更好地理解,我们先做一个简单的类比：

数字图像处理：好比是“美图秀秀”，它的主要目标是改善图像的视觉效果或对图像进行某种变换，以便于人眼观察或为后续分析做准备，输入是图像，输出也仍然是图像。
- 目标：改善质量、增强特征、压缩数据、变换格式。
- 例子：去噪、锐化、调整亮度/对比度、缩放、旋转。
数字图像分析：好比是“AI识图”，它的主要目标是从图像中提取有用的信息、识别出目标或理解场景内容，输入是图像，输出是描述、测量或决策（这是一只猫、这个零件有瑕疵、这张照片里有5个人）。
- 目标、识别目标、分类、测量、检测。
- 例子：人脸识别、车牌识别、癌细胞检测、自动驾驶中的障碍物检测。

图像处理技术通常在图像分析的预处理阶段使用，目的是为了“清洗”和“准备”图像数据。

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点运算：对图像中的每个像素点独立进行操作，不依赖于其邻域像素。
- 灰度变换：调整图像的亮度、对比度，线性变换 g(x,y) = a*f(x,y) + b。
- 直方图处理：
  - 直方图均衡化：通过重新分布像素的灰度值，来增强图像的整体对比度，使图像细节更清晰。
  - 直方图规定化：将图像的直方图变成预先指定的形状。
邻域运算：处理一个像素时，需要考虑其周围邻域像素的值。
- 图像平滑：用于消除噪声，但可能会使图像边缘模糊。
  - 均值滤波：用邻域像素的平均值代替中心像素值。
  - 高斯滤波：用高斯函数作为权重进行加权平均，效果更自然。
  - 中值滤波：用邻域像素的中值代替中心像素值，对“椒盐噪声”效果特别好。
- 图像锐化：增强图像的边缘和细节，与平滑效果相反。
  - 拉普拉斯算子：二阶微分算子，对边缘非常敏感。
  - Sobel/Prewitt/Canny算子：一阶微分算子，常用于边缘检测。

改变图像中像素的排列位置,而不改变像素值。

旨在退化（模糊、噪声等）的图像中恢复出原始的、清晰的图像，它需要了解图像退化的物理模型。

彩色模型：
- RGB模型：显示器等发光设备使用的模型，由红、绿、蓝三原色混合而成。
- HSV/HSL模型：更符合人眼感知的模型，色相、饱和度、明度/亮度，在图像分割和色彩调整中非常有用。
伪彩色处理：将灰度图像映射为彩色图像，以增强人眼对细节的分辨能力。

以较少的比特数表示图像,同时保持可接受的视觉质量。

这是从“像素”到“感知”的关键一步，更侧重于理解和解释图像内容。

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将图像划分为多个互不重叠的区域,每个区域具有相似的特征（如颜色、纹理、灰度），这是图像分析中至关重要的一步。

阈值分割：根据灰度直方图，选择一个或多个阈值，将图像分为前景和背景，简单快速，适用于目标和背景灰度差异大的情况。
基于区域的分割：
- 区域生长：从“种子”点开始，将具有相似邻域的像素逐步合并成区域。
- 区域分裂与合并：将图像不断分裂成子区域，再根据相似性准则合并。
基于边缘的分割：先检测出图像中的边缘，再将边缘连接起来形成区域的边界。
基于聚类的分割：如 K-Means聚类，将像素点根据其特征（如RGB值）聚成K类，每一类对应一个区域。
深度学习方法：如 U-Net、Mask R-CNN，是目前最先进、效果最好的分割方法，能实现像素级别的精确分割。

从分割出的区域或整幅图像中提取有意义的数值或符号描述,用于后续的分类和识别。

颜色特征：
- 颜色直方图：描述图像中颜色分布的全局特征。
- 颜色矩：用颜色的均值、方差、三阶矩等统计量来表示颜色特征。
纹理特征：描述图像中灰度或颜色的空间分布规律。
- 灰度共生矩阵：通过计算像素对出现的概率来提取纹理特征。
- 局部二值模式：一种简单高效的纹理描述算子。
形状特征：描述目标区域的几何形状。
- 区域描述子：面积、周长、圆形度、矩形度、离心率等。
- 边界描述子：傅里叶描述子、链码等。
局部特征描述子：用于描述图像中关键点周围的局部区域，对旋转、尺度、光照变化具有不变性。
- SIFT (Scale-Invariant Feature Transform)：尺度不变特征变换。
- SURF (Speeded Up Robust Features)：加速的鲁棒特征。
- ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF)：一种快速的二值特征描述子。

根据提取的特征,对图像中的目标进行识别和分类。

传统机器学习方法：
1. 特征提取：人工设计或使用上述方法提取特征。
2. 特征降维：使用 PCA (主成分分析)、LDA (线性判别分析) 等方法减少特征维度，消除冗余。
3. 分类器训练：使用 SVM (支持向量机)、Adaboost、决策树、K-近邻 等分类器进行训练和预测。
深度学习方法 (主流)：
- 卷积神经网络：是图像识别领域的革命性技术，它能自动从原始像素中学习和提取层次化的特征，无需人工设计特征。
  - 经典模型：LeNet, AlexNet, VGG, GoogLeNet, ResNet。
  - 应用：图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等。

目标检测：不仅要识别出图像中有什么，还要用边界框标出它们的位置，如 R-CNN 系列、YOLO、SSD。
图像语义分割：对图像中的每个像素进行分类，属于哪个语义类别（如天空、道路、汽车、行人），如 FCN、U-Net、DeepLab。
实例分割：在语义分割的基础上，进一步区分出同一类别的不同实例，如 Mask R-CNN。
目标跟踪：在视频序列中，持续跟踪一个或多个感兴趣的目标。