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数字图像处置的基本算法及要处置的关键疑问
图像处置，是对图像启动剖析、加工、和处置，使其满足视觉、心思以及其余要求的技术。
图像处置是信号处置在图像域上的一个运行。
目前大少数的图像是以数字方式存储，因此图像处置很多状况下指数字图像处置。
此外，基于光学实践的处置方法依然占有关键的位置。
图像处置是信号处置的子类，另外与计算机迷信、人工智能等畛域也有亲密的相关。
传统的一维信号处置的方法和概念很多依然可以间接运行在图像处置上，比如降噪、量化等。
但是，图像属于二维信号，和一维信号相比，它有自己不凡的一面，处置的方式和角度也有所不同。
目录[暗藏]* 1 处置打算* 2 罕用的信号处置技术o 2.1 从一维信号处置裁减来的技术和概念o 2.2 公用于二维（或更高维）的技术和概念* 3 典型疑问* 4 运行* 5 相关相近畛域* 6 参见[编辑] 处置打算几十年前，图像处置大少数由光学设施在模拟形式下启动。
由于这些光学方法自身所具备的并行个性，至今他们依然在很多运行畛域占有外围肠位，例如 全息摄影。
但是由于计算机速度的大幅度提高，这些技术正在迅速的被数字图像处置方法所代替。
从通常意义上讲，数字图像处置技术愈加普适、牢靠和准确。
比起模拟方法，它们也更容易成功。
公用的配件被用于数字图像处置，例如，基于流水线的计算机体系结构在这方面取得了渺小的商业成功。
当天，配件处置打算被宽泛的用于视频处置系统，但商业化的图像处置义务基本上仍以软件方式成功，运转在通用团体电脑上。
[编辑] 罕用的信号处置技术大少数用于一维信号处置的概念都有其在二维图像信号畛域的加长，它们中的一部分在二维情景下变得十分复杂。
同时图像处置也具备自身一些新的概念，例如，连通性、旋转不变性，等等。
这些概念仅对二维或更高维的状况下才有非平庸的意义。
图像处置中罕用到极速傅立叶变换，由于它可以减小数据处置量和处置期间。
[编辑] 从一维信号处置裁减来的技术和概念* 分辨率(Image resolution|Resolution)* 灵活范围(Dynamic range)* 带宽(Bandwidth)* 滤波器设计(Filter (signal processing)|Filtering)* 微分算子(Differential operators)* 边缘检测(Edge detection)* Domain modulation* 降噪(Noise reduction)[编辑] 公用于二维（或更高维）的技术和概念* 连通性(Connectedness|Connectivity)* 旋转不变性(Rotational invariance)[编辑] 典型疑问* 几何变换（geometric transformations）：包含加大、增加、旋转等。
* 色彩处置（color）：色彩空间的转化、亮度以及对比度的调理、色彩批改等。
* 图像分解（image composite）：多个图像的加、减、组合、拼接。
* 降噪（image denoising）：钻研各种针对二维图像的去噪滤波器或许信号处置技术。
* 边缘检测（edge detection）：启动边缘或许其余部分特色提取。
* 宰割（image segmentation）：依据不同规范，把二维图像宰割成不同区域。
* 图像制造（image editing）：和计算机图形学有必定交叉。
* 图像配准（image registration）：比拟或集成不同条件下失掉的图像。
* 图像增强（image enhancement）：* 图像数字水印（image watermarking）：钻研图像域的数据暗藏、加密、或认证。
* 图像紧缩（image compression）：钻研图像紧缩。
[编辑] 运行* 摄影及印刷 (Photography and printing)* 卫星图像处置 (Satellite image processing)* 医学图像处置 (Medical image processing)* 脸孔识别, 特色识别 (Face detection, feature detection, face identification)* 显微图像处置 (Microscope image processing)* 汽车阻碍识别 (Car barrier detection)[编辑] 相关相近畛域* 分类（Classification）* 特色提取（Feature extraction）* 形式识别（Pattern recognition）* 投影（Projection）* 多尺度信号剖析（Multi-scale signal analysis）* 团圆余弦变换（The Discrete Cosine Transform）
计算机图像处置了解图像识别算法有哪些
计算机视觉是人工智能畛域的一个关键分支，它旨在构建能够了解和处置图像、视频等视觉消息的计算机系统。
在计算机视觉畛域中，图像分类、图像识别和指标检测是三个关键的义务。
一、图像分类
图像分类是计算机视觉畛域最基础的义务之一，它的目的是将一张图像分到某个预约义的类别中。
例如，将一张猫的图片分类到“猫”的类别中。
通常，图像分类是指单标签分类，即每张图片只属于一个类别。
图像分类是一个监视学习的环节，它通常由两个阶段组成：训练和测试。
在训练阶段，算法会经常使用标注好类别的图像作为输入，经过学习图像的特色和类别标签之间的相关，生成一个分类器。
在测试阶段，算法会经常使用训练好的分类器对新的图像启动分类。
经常出现的图像分类算法包含传统的机器学习算法和深度学习算法。
在传统的机器学习算法中，允许向量机（SVM）、决策树、随机森林等算法都可以用来处置图像分类疑问。
在深度学习算法中，卷积神经网络（CNN）是目前最为盛行的算法之一。
CNN经过卷积层和池化层来提取图像的特色，经过全衔接层来启动分类。
二、图像识别
图像识别是将一张图像中的物体启动识别，即对图像中产生的每个物体启动标志和分类。
与图像分类不同的是，图像识别义务须要对每个物体启动辨别和分类，而不是将整个图像分类。
例如，在一张图像中识别出猫、狗、车等多个物体。
图像识别通常是指多标签分类，即每张图片或许属于多个类别。
图像识别是一个比图像分类愈加复杂的义务，它依赖于物体检测、语义宰割、实例宰割等算法。
物体检测是指在图像中定位和标志出物体的位置和大小，语义宰割是指将图像中的每个像素标志为属于哪个类别，而实例宰割则是将图像中的每个像素标志为属于哪个物体。
经常出现的图像识别算法包含基于区域的方法、全卷积网络（FCN）、U-Net等算法。
其中，基于区域的方法通常是经过先对图像中的区域启动候选框提取，而后对候选框启动分类和定位。
FCN和U-Net则是经过卷积神经网络来成功图像的像素级别分类。
三、指标检测
指标检测是在图像中检测和识别出多个物体，并给出它们的位置消息。
与图像识别不同的是，指标检测须要对物体启动定位，即给出物体在图像中的位置和大小。
例如，在一张街景图像中检测和定位出多个行人、车辆等物体。
指标检测通常包含两个义务，即指标定位和指标分类。
指标定位是指在图像中准确地定位指标的位置和大小，而指标分类则是对定位出的指标启动分类。
经常出现的指标检测算法包含基于区域的方法、单阶段检测方法、双阶段检测方法等。
基于区域的方法通常驳回候选框提取和分类的方法，如RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN等。
单阶段检测方法是指间接从图像中预测物体的位置和类别，如YOLO、SSD等。
双阶段检测办规律是将指标检测义务分为两个阶段，如RPN+Fast RCNN、Mask RCNN等。
四、相关和区别
图像分类、图像识别和指标检测都属于计算机视觉畛域的图像剖析义务，它们之间的相关和区别如下：
相关
图像分类、图像识别和指标检测都是从一张图像中提取出有用的消息，并对其启动分类或定位。
它们都须要对图像中的物体启动识别和分类，但义务的难度和复杂度不同。
图像分类是最基本的义务，只有要将整个图像分到某个类别中；图像识别须要对图像中产生的每个物体启动标志和分类；指标检测须要在图像中检测和定位出多个物体，并给出它们的位置消息。
区别
（1）义务难度和复杂度不同
图像分类义务相对较便捷，只有要将整个图像分到某个类别中。
图像识别义务须要对图像中产生的每个物体启动标志和分类，比图像分类义务愈加复杂。
指标检测义务须要在图像中检测和定位出多个物体，并给出它们的位置消息，比图像识别义务愈加艰巨。
（2）输入结果不同
图像分类义务的输入结果是一张图像所属的类别。
图像识别义务的输入结果是一张图像中产生的每个物体的标志和类别。
指标检测义务的输入结果是一张图像中产生的多个物体的位置消息和类别。
（3）算法和模型不同
图像分类义务通经常常使用卷积神经网络（CNN）、允许向量机（SVM）等模型。
图像识别义务通经常常使用物体检测、语义宰割、实例宰割等算法和模型。
指标检测义务通经常常使用基于区域的方法、单阶段检测方法等算法和模型。
五、运行场景
图像分类、图像识别和指标检测在很多畛域都有宽泛的运行。
例如，在安防畛域中，指标检测可以用来识别和定位出风险东西或可疑人员；在医疗畛域中，图像识别可以用来智能诊断医学影像；在智能驾驶畛域中，指标检测可以用来识别和定位出路线上的其余车辆和行人。
总之，图像分类、图像识别和指标检测是计算机视觉畛域中三个关键的义务，它们之间有些许的相关，但也有很大的区别。
在实践运行中，须要依据详细的场景和需求选用适合的义务和算法。
如何在视频中找水印？
确定水印在视频中的位置须要基于图像处置和计算机视觉的技术。
以下是一种经常出现的方法：1. 预处置：经常使用图像处置算法，比如边缘检测或轮廓检测，对视频帧启动预处置，以便提取出水印的边缘或特色。
2. 特色提取：依据水印的特色，比如色彩、状态、纹理等，经常使用计算机视觉的特色提取算法，例如特色形容子（如SIFT、SURF或ORB），提取出水印的关键特色。
3. 婚配和定位：将提取到的水印特色与视频帧中的候选区域启动婚配。
可以经常使用特色婚配算法，例如基于特色点婚配的RANSAC算法，来找到最佳的婚配。
4. 坐标转换：依据婚配到的水印特色的位置，将其转换为视频帧的坐标系统。
通常，左上角被定义为原点，单位为像素。
须要留意的是，水印的位置或许由于视频的静止、光照变化等起因此有所变化。
因此，在确定水印位置时，或许须要对多个视频帧启动处置和剖析，以提高准确性和稳固性。
这只是一种基本的方法，详细的成功还须要依据详细的运行场景和需求启动调整和提升。
在实践运行中，或许会联合其余技术，如物体追踪、图像配准等，以提高水印位置检测的准确性和稳固性。
