圖像處理筆記（OpenCV）
前言
之前寫資料結構第五章的時候，講到數組，我就挺想寫一寫圖像處理的筆記，因為資料結構第五章的内容就是二維數組壓縮，這個和圖像處理有一定的關聯。
正好我大三上學圖像處理的筆記我還能找到，是以我就把以前用Word寫的筆記遷移到部落格上。補充我的部落格上的知識闆塊。
這段時間寫部落格筆記的時候發現，思維導圖與部落格各有千秋，需要結合，單純的思維導圖不便了解，單純的檔案不便有整體認識。
以後如果效率允許，用思維導圖介紹思維結構，用圖檔展示重點觀點，用表格表現對比，用文章講述内容。
如果效率不允許，那麼還是單純的思維導圖和文字，畢竟排版、鋪墊等需要耗費我過多精力。
文章目錄
- 圖像處理筆記（OpenCV）
- 前言
- 筆記
- 第一章 導論
- 第二章 圖像的數字化
- 第三章 二值圖像處理
- 第四章 彩色圖像處理
- 第五章 圖像噪聲的抑制
- 第六章 圖像增強
- 第七章 圖像幾何變換
- 第八章 圖像銳化
- 第九章 圖像變換
- 第十章 圖像編碼
- OpenCV概述
- 總結
筆記
第一章 導論
1.圖像處理的應用：人臉識别、車牌識别、行人識别、手勢識别、指紋識别、虹膜識别、運動識别
2.圖像處理的領域：日常生活、影視娛樂業、軍事領域、紅外成像、醫學成像、計算機視覺
第二章 圖像的數字化
\1. 圖像數字化：是指将模拟圖像經過離散化之後，得到用數字表示的圖像，包括了空間離散化（即采樣）和明暗表示資料的離散化（即量化）。
\2. 采樣：是指将在空間上連續的圖像轉換成離散的采樣點（即像素）集的操作。由于圖像是二維分布的資訊，是以采樣是在 x軸和y軸兩個方向上進行的。一般情況下， x軸方向與y軸方向的采樣間隔相同。
\3. 分辨率：是指映射到圖像平面上的單個像素的景物元素的尺寸。
機關：像素/英寸，像素/厘米（如：掃描器的名額 300dpi）
機關：像素像素（如：數位相機名額30萬像素（640480））
\4. 采樣間隔：采樣間隔太小，則增大資料量；太大， 則會發生資訊的混疊，導緻細節無法辨認（例如馬賽克）。
\5. 量化：是将各個像素所含的明暗資訊離散化後，用數字來表示。一般的量化值為整數。充分考慮到人眼的識别能力之後，目前非特殊用途的圖像均為8bit量化，即采用0~255的整數來描述“從黑到白”。在3bit以下的量化，會出現僞輪廓現象；招貼畫化；2級灰階即二值化
6.數字圖像的描述：是指如何用一個數值方式來表示一個圖像。數字圖像是圖像的數字表示，像素是其最小的機關。因為矩陣是二維的，是以可以用矩陣來描述數字圖像。描述數字圖像的矩陣目前采用的是整數陣，即每個像素的亮暗，用一個整數來表示。
7.灰階圖像是指每個像素的資訊由一個量化的灰階級來描述的圖像，沒有彩色資訊。
8.彩色圖像是指每個像素的資訊由RGB三原色構成的圖像，其中RGB是由不同的灰階級來描述的。彩色圖像不能用一個矩陣來描述了，一般是用三個矩陣同時來描述。
9.**位圖檔案的總體結構：**檔案頭、資訊頭、真彩色模式（像素的RGB值）、索引色模式（調色闆+調色索引值）；灰階倒置為底片效果
第三章 二值圖像處理
1.二值化圖像處理的問題：提取的目标中存在僞目标物；多個目标物中，存在粘連或者是斷裂；多個目标物存在形态的不同。
2.連接配接：有四連接配接和八連接配接（目前像素為黑，其八個近鄰像素中至少有一個為黑）；
3.連通域：将互相連在一起的黑色像素的集合稱為一個連通域。
4.二值圖像的分析方法：貼标簽、腐蝕、膨脹、開運算、閉運算、細線化方法
5.貼标簽：
6.腐蝕：是一種消除連通域的邊界點，使邊界向内收縮的處理。腐蝕處理可以将粘連在一起的不同目标物分離，并可以将小的顆粒噪聲去除。
7.膨脹：是将與目标區域的背景點合并到該目标物中，使目标物邊界向外部擴張的處理。
8.開運算與閉運算的提出：背景前面介紹的膨脹與腐蝕運算，對目标物的後處理有着非常好的作用。但是，腐蝕和膨脹運算的一個缺點是，改變了原目标物的大小。為了解決這一問題，考慮到腐蝕與膨脹是一對逆運算，将膨脹與腐蝕運算同時進行。由此便構成了開運算與閉運算。
9.開運算：是對原圖先進行腐蝕處理，後再進行膨脹的處理。開運算可以在分離粘連目标物的同時，基本保持原目标物的大小。
10.閉運算：是對原圖先進行膨脹處理，後再進行腐蝕的處理。閉運算可以在合并斷裂目标物的同時，基本保持原目标物的大小。
\11. 細線化過程：求一圖像的骨架過程，經過細線化處理後，圖像中的所有線條的幅度均為一個像素。
第四章 彩色圖像處理
我們将讨論顔色級的修正，圖像的平滑濾波，圖像的銳化處理等方法，同時還包括彩色補償，彩色平衡等方法
第五章 圖像噪聲的抑制
1.所謂的圖像噪聲，是圖像在攝取時或是傳輸時所受到的随機幹擾信号。常見的有椒鹽噪聲和高斯噪聲。
2.椒鹽噪聲的特征:：出現位置是随機的，但噪聲的幅值是基本相同的。
高斯噪聲的特征：出現在位置是一定的（每一點上），但噪聲的幅值是随機的。
3.圖像噪聲的抑制方法：均值濾波器、中值濾波器、邊界保持類濾波器
4.均值濾波器：在圖像上，對待處理的像素給定一個模闆，該模闆包括了其周圍的鄰近像素。将模闆中的全體像素的均值來替代原來的像素值的方法。均值濾波器的缺點是，會使圖像變的模糊，原因是它對所有的點都是同等對待，在将噪聲點分攤的同時，将景物的邊界點也分攤了。
5.中值濾波器：因為噪聲（如椒鹽噪聲）的出現，使該點像素比周圍的像素亮（暗）許多。
如果在某個模闆中，對像素進行由小到大排列的重新排列，那麼最亮的或者是最暗的點一定被排在兩側。取模闆中排在中間位置上的像素的灰階值替代待處理像素(目前位置)的值，就可以達到濾除噪聲的目的。
\6. 邊界保持濾波器的核心是确定邊界點與非邊界點。
第六章 圖像增強
1.圖像增強是采用一系列技術去改善圖像的視覺效果,或将圖像轉換成一種更适合于人或機器進行分析和處理的形式。
2.圖像增強方法從增強的作用域出發，可分為空間域增強和頻率域增強兩種。
空間域增強是直接對圖像各像素進行處理；
頻率域增強是對圖像經傅立葉變換後的頻譜成分進行處理，然後逆傅立葉變換獲得所需的圖像。
3.線性對比度展寬：通過将亮暗差異（即對比度）擴大，來把人所關心的部分強調出來。
4.灰級窗：實際上是線性對比度展寬的一種特殊形式。隻保留感興趣的部分，其餘部分置為0。
5.線性動态範圍調整：通過動态範圍的壓縮可以将所關心部分的灰階級的變化範圍擴大。
6.非線性動态範圍調整：因為線性動态範圍調整的分段線性映射不夠光滑。
- 對數變換：将暗的部分擴充，而将亮的部分抑制。整體變亮
- 指數變換：整體變暗；
- 幂律變換：自由調節
7.直方圖均衡化
第七章 圖像幾何變換
圖像的幾何變換包括了圖像的形狀變換和圖像的位置變換。
圖像的形狀變換是指圖像的放大、縮小與錯切。
圖像的位置變換是指圖像的平移、鏡像與旋轉。
第八章 圖像銳化
圖像銳化的目的是加強圖像中景物的細節邊緣和輪廓。銳化的作用是使灰階反差增強。
因為邊緣和輪廓都位于灰階突變的地方。是以銳化算法的實作是基于微分作用。
第九章 圖像變換
圖像的數學變換的特點在于其有精确的數學背景，是許多圖像處理技術的基礎。在這些變換中，一種是在空間域上進行的。另一種重要的數學變換則是将原定義在圖像空間的圖像以某種形式轉換到另外一些空間（頻域），并利用輸入圖像在這些空間的特有性質有效而快速地對圖像進行處理和分析。
最典型的變換有離散傅立葉變換，Gabor變換、小波變換、離散餘弦變換、K-L變換等等。
無論是在空域中的數學變換還是頻域中的數學變換，它們在圖像分析、濾波、增強、壓縮等進行中都有着非常典型而重要的應用。
第十章 圖像編碼
資料編碼的研究内容包括資料的表示、傳輸、變換和編碼方法，目的是減少存儲資料所需的空間和傳輸所用的時間。
圖像編碼與壓縮就是對圖像資料按一定的規則進行變換群組合，達到以盡可能少的代碼（符号）來表示盡可能多的圖像資訊。bmp jpeg psd
OpenCV概述
總結
今天寫這個圖形處理筆記是因為回顧一下知識，說一下資料結構中數組的應用案例。
之後我準備研究一下視訊編碼，具體一下圖像處理的應用。之前寫數字影視技術基礎回顧的時候提到了視訊轉換與數字視訊基礎，但是由于内容太多就沒有展開，是以之後準備寫一下視訊轉換與數字視訊基礎的一部分概念。