图像处理常用算法总结
2015-12-02 21:26
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1、滤波(平滑、降噪)
2、增强
3、边缘锐化
4、纹理分析(去骨架、连通性)
5、图像分割(灰度、颜色、频谱特征、纹理特征、空间特征)
6、变换(空域和频域、几何变换、色度变换)
7、几何形态分析(Blob分析) (形状、大小、长度、面积、边缘、圆形度位置、方向、数量、连通性等)
Blob分析是对图像中相同像素的连通域进行分析。该连通域称为Blob。
Blob分析可为机器视觉应用提供图像中的斑点的数量、位置、形状和方向,还可提供相关斑点间的拓扑结构。应用:二维目标图像、高对比度图像、存在/缺席检测、数值范围和旋转不变性需求。
8、匹配(模板匹配、搜索匹配)
9、关于特征识别:字符识别(OCR)、二维码识别(QR code)、人脸识别(LBP)、车牌识别、虹膜识别、语音识别(高斯混合模型和隐马尔科夫模型)、行人检测(HOG)和物体识别(SIFT);
10、色彩分析(色度、色密度、光谱、自动白平衡)
11、立体测量
2、增强
3、边缘锐化
4、纹理分析(去骨架、连通性)
5、图像分割(灰度、颜色、频谱特征、纹理特征、空间特征)
6、变换(空域和频域、几何变换、色度变换)
7、几何形态分析(Blob分析) (形状、大小、长度、面积、边缘、圆形度位置、方向、数量、连通性等)
Blob分析是对图像中相同像素的连通域进行分析。该连通域称为Blob。
Blob分析可为机器视觉应用提供图像中的斑点的数量、位置、形状和方向,还可提供相关斑点间的拓扑结构。应用:二维目标图像、高对比度图像、存在/缺席检测、数值范围和旋转不变性需求。
8、匹配(模板匹配、搜索匹配)
9、关于特征识别:字符识别(OCR)、二维码识别(QR code)、人脸识别(LBP)、车牌识别、虹膜识别、语音识别(高斯混合模型和隐马尔科夫模型)、行人检测(HOG)和物体识别(SIFT);
10、色彩分析(色度、色密度、光谱、自动白平衡)
11、立体测量
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