图像处理和计算机视觉的区别是什么？图像处理

本文目录

• 图像处理和计算机视觉的区别是什么
• 图像处理
• 图像处理要学什么
• 图像处理
• 图象处理软件有哪些，主要功能分别是什么
• 图形图像处理学什么
• 图像处理就业前景
• 图像处理要学什么
• 图像处理技术有哪些
• 图像处理是什么意思是ps的意思吗

图像处理和计算机视觉的区别是什么

图像处理和计算机视觉在起源时间、研究对象及处理工程、输入输出结果、知识结构体系上都有所不同。

1、起源时间不同。

图像处理起源于20世纪20年代，外文名叫Image Processing。

计算机视觉起源于20世纪60年代初，但在计算机视觉的基本研究中的许多重要进展是在80年代才取得，外文名叫Computer Vision。

2、研究对象及处理过程不同。

图像处理主要研究二维图像，处理一个图像或一组图像之间的相互转换的过程。

计算机视觉主要研究映射到单幅或多幅图像上的三维场景，是从图像中提取抽象的语义信息，实现图像理解是计算机视觉的终极目标。

3、输入输出结果不同。

图像处理输入的是图像，输出也是图像或者与输入图像有关的特征、参数的集合。

计算机视觉输入的是图像或图像序列，输出的是对于图像序列对应的真实世界的理解，比如检测人脸、识别车牌。

4、知识结构体系不同。

图像处理主要包括图像压缩，图像增强，图像复原，图像匹配，图像描述和识别。

计算机视觉包括图像处理，模式识别，空间形状的描述，几何建模以及认识过程。除了图像处理知识外，还涵盖了人工智能、机器学习等领域知识。

扩展资料

计算机视觉在现代科技信息时代应用非常广泛，具体如下：

1、应用于工业和制造系统，例如工业机器人 、汽车自动驾驶等。机器视觉也被大量用于农业的过程，从散装材料，这个过程被称为去除不想要的东西，食物的光学分拣。

2、应用在医疗计算机视觉和医学图像处理，从图像数据中提取患者的医疗诊断结果的依据。

图像处理

第三章 图像处理

        输出图像的像素值仅仅由输入图像的像素值决定。

        1.1 像素变换

              根据像素产生输出像素，注意，这里的像素可以是多副图片的像素。

        1.2 颜色变换

              彩色图像的各通道间具有很强的相关性。

        1.3 合成和映射

              将前景对象从图像背景中提取出来，被称为抠图；将对象插入另一图像被称为合成。

        1.4 直方图均衡化

            对比度和亮度参数可以提升图像的外观，为了自动调节这两个参数，有两种方法，一种方法是寻找图像中最亮的值和最暗的值，将它们映射到纯白和纯黑，另一种方法是寻找图像的像素平均值，将其作为像素的中间灰度值，然后充满范围尽量达到可显示的值。

        局部自适应直方图均衡化，对于不同的区域采用不同的均衡化方法。缺点是会产生区块效应，即块的边界处亮度不连续，为了消除这一效应，常采用移动窗口，或者在块与块之间的转换函数进行平滑插值。

        1.5 应用:色调调整

        点算子的常用领域是对照片的对比度和色调进行操作。

        与点算子相对应的邻域算子是根据选定像素及周围的像素来决定该像素的 输出。邻域算子不仅用于局部色调调整，还用于图像平滑和锐化，图像的去噪。

        邻域算子的重要概念是卷积和相关，它们都是线性移不变算子，满足叠加原理和移位不变原理。

        填塞，当卷积核超出图像边界时，会产生边界效应。有多种填塞方法，0填塞，常数填塞，夹取填塞，重叠填塞，镜像填塞，延长。

        2.1 可分滤波器

        如果一个卷积运算可以分解为一维行向量卷积和一维列向量卷积，则称该卷积核可分离。2D核函数可以看作一个矩阵K，当且仅当K的第一个奇异值为0时，K可分离。

        2.2 线性滤波器举例

        最简单的滤波器是移动平均或方框滤波器，其次是双线性滤波器（双线性核），高斯滤波器（高斯核），以上均为低通核，模糊核，平滑核。对于这些核函数效果的度量采用傅里叶分析。还有Sobel算子和角点算子。

        2.3 带通和导向滤波器

        Sobel算子是带方向的滤波器的近似，先用高斯核平滑图像，再用方向导数（拉普拉斯算子)作用于图像，得到导向滤波器，导向具有潜在的局部性以及很好的尺度空间特性。导向滤波器常用来构造特征描述子和边缘检测器，线性结构通常被认为是类似边缘的。

        区域求和表是指一定区域内所有像素值的和，又称为积分图像，它的有效计算方法是递归算法（光栅扫描算法），区域求和表用于对其他卷积核的近似，人脸检测中的多尺度特征，以及立体视觉中的差分平方和的计算。

        递归滤波器称为无限脉冲响应(IIR)，有时用于二维距离函数和连通量的计算，也可计算大面积的平滑计算。

        3.1 非线性滤波器

        中值滤波可以去除散粒噪声，它的另一个优点是保边平滑，即在滤除高频噪声时，边缘不容易被柔化。

        双边滤波器思想的精髓在于，抑制与中心像素值差别较大的像素，而不是抑制固定百分比 的像素。在加权滤波器的基础上，对权重系数进行了控制，即取决于定义域核（高斯核）和值域核（与中心像素值的相似度），两者相乘得到双边滤波器核。

        迭代自适应平滑核各项异性扩散。

        3.2 形态学

        非线性滤波常用于二值图像处理，二值图像中最常见的算子是形态学算子，将二值结构元素与二值图像卷积，根据卷积结果的阈值选择二值输出，结构元素可以是任何形状。

        常见的形态学操作有膨胀，腐蚀，过半，开运算，闭运算。过半使锐利的角变得平滑，开运算和闭运算去除图像中小的点和孔洞，并使图像平滑。

        3.3 距离变换

        距离变换通过使用两遍光栅扫描法，快速预计算到曲线或点集的距离，包括城街距离变换和欧氏距离变换。符号距离变换是基本距离变换的扩展，计算了所有像素到边界像素的距离。

        3.4 连通域

        检测图像的连通量是半全局的图像操作，连通量定义为具有相同输入值的邻接像素的区域，二值或多值图像被分割成连通量形式后，对每个单独区域计算统计量，面积，周长，质心，二阶矩，可用于区域排序和区域匹配。

          傅里叶变换用于对滤波器的频域特征进行分析，FFT能快速实现大尺度核的卷积。

          思想：为了分析滤波器的频率特征，将一个已知频率的正弦波通过滤波器，观察正弦波变弱的程度。傅里叶变换可认为是输入信号为正弦信号s(x)，经过滤波器h(x)后，产生的输出响应为正弦信号o(x)=s(x)*h(x),即两者的卷积。傅里叶变换是对每个频率的幅度和相位响应的简单罗列。傅里叶变换不仅可以用于滤波器，还能用于信号和图像。

          傅里叶变换的性质：叠加，平移，反向，卷积，相关，乘，微分，定义域缩放，实值图像，Parseval定理。

      4.1 傅里叶变换对

      常见的傅里叶变换对，连续的和离散的。方便进行傅里叶变换。

        高频成分将在降采样中导致混叠。

      4.2 二维傅里叶变换

        为了对二维图像及滤波器进行处理，提出了二维傅里叶变换，与一维傅里叶变换类似，只不过用向量代替标量，用向量内积代替乘法。

        4.3 维纳滤波器

        傅里叶变换还可用于分析一类图像整体的频谱，维纳滤波器应运而生。假定这类图像位于随机噪声场中，每个频率的期望幅度通过功率谱给出，信号功率谱捕获了空间统计量的一阶描述。维纳滤波器适用于去除功率谱为P的图像噪声的滤波器。

        维纳滤波器的性质，对于低频具有 单位增益，对于高频，具有减弱的效果。

        离散余弦变换(DCT）常用于处理以块为单位的图像压缩，它的计算方法是将以N为宽度的块内的像素与一系列不同频率的余弦值进行点积来实现。

        DCT变换的实质是对自然图像中一些小的区域的最优KL分解（PCA主成分分析的近似），KL能有效对信号去相关。

        小波算法和DCT交叠变种能有效去除区块效应。

        4.4 应用:锐化，模糊，去噪

          锐化和去噪声能有效增强图像，传统的方法是采用线性滤波算子，现在广泛采用非线性滤波算子，例如加权中值和双边滤波器，各向异性扩散和非局部均值，以及变分方法。

          度量图像去噪算法效果时，一般采用峰值信噪比(PNSR)，结构相似性(SSIM)索引。

        迄今为止所研究的图像变换输出图像大小均等于输入图像的大小，为了对不同分辨率的图像进行处理，比如，对小图像进行插值使其与电脑的分辨率相匹配，或者减小图像的大小来加速算法的执行或节省存储空间和传输时间。

        由于不知道处理图像所需的分辨率，故由多幅不同的图像构建图像金字塔，从而进行多尺度的识别和操作。改变图像分辨率较好的滤波器是插值滤波器和降采样滤波器。

      5.1 插值

        为将图像变大到较高分辨率，需要用插值核来卷积图像，二次插值常用方法是双线性插值，双三次插值，窗函数。窗函数被认为是品质最高的插值器，因为它既可以保留低分辨率图像中的细节，又可以避免混叠。

        5.2 降采样

        降采样是为了降低图像分辨率，先用低通滤波器卷积图像，避免混叠，再保持第r个样例。常用的降采样滤波器有线性滤波器，二次滤波器，三次滤波器，窗余弦滤波器，QMF-9滤波器，JPEG2000滤波器。

        5.3 多分辨率表示

        通过降采样和插值算法，能够对图像建立完整的图像金字塔，金字塔可以加速由粗到精的搜索算法，以便在不同的尺度上寻找物体和模式，或进行多分辨率融合操作。

        计算机视觉中最有名的金字塔是拉普拉斯金字塔，采用大小为2因子对原图像进行模糊和二次采样，并将它存储在金字塔的下一级。

      5.4 小波变换

        小波是在空间域和频率域都定位一个信号的滤波器，并且是在不同层次的尺度上定义的。小波可以进行多尺度有向滤波和去噪。与常规的金字塔相比，小波具有更好的方向选择性，并提供了紧致框架。

        提升小波被称为第二代小波，很容易适应非常规采样拓扑，还有导向可移位多尺度变换，它们的表述不仅是过完备的，而且是方向选择的。

      5.5 应用:图像融合

        拉普拉斯金字塔的应用，混合合成图像。要产生混合图像，每个原图像先分解成它自己的拉普拉斯金字塔，之后每个带被乘以一个大小正比于金字塔级别的平滑加权函数 。最简单的方法是建立一个二值掩膜图像，根据此图像产生一个高斯金字塔，再将拉普拉斯金字塔和高斯掩膜，这两个带权金字塔的和产生最终图像。

        相对于点操作改变了图像的值域范围，几何变换关注于改变图像的定义域。原先采用的方法是全局参数化2D变换，之后的注意力将转向基于网格的局部变形等更多通用变形。

        6.1 参数变换

        参数化变换对整幅图像进行全局变换，其中变换的行为由少量的参数控制，反向卷绕或反向映射的性能优于前向卷绕，主要在于其能够避免空洞和非整数位置重采样的问题。而且可以用高质量的滤波器来控制混叠。

        图像卷绕问题可形式化为给定一个从目标像素x’到原像素x的映射来重采样一副原图像。类似的反向法应用场合有光流法预测光流以及矫正透镜的径向畸变。

        重采样过程的插值滤波器有，二次插值，三次插值，窗插值，二次插值追求速度，三次插值和窗插值追求视觉品质。

        MIP映射是一种纹理映射的快速预滤波图像工具。   

        MIP图是标准的图像金字塔，每层用一个高质量的滤波器滤波而不是低质量的近似，重采样时，需要预估重采样率r。

        椭圆带权平均滤波器(EWA)，各向异性滤波，多通变换。

        有向二位滤波和重采样操作可以用一系列一维重采样和剪切变换来近似，使用一系列一维变换的优点是它们比大的，不可分离的二位滤波核更有效。

        6.2 基于网格扭曲

            为了获得更自由的局部变形，产生了网格卷绕。稀疏控制点，稠密集，有向直线分割，位移场的确定。

        6.3 应用:基于特征的形态学

            卷绕常用于改变单幅图像的外观以形成动画，也可用于多幅图像的融合以产生强大的变形效果，在两幅图像之间进行简单的渐隐渐显会导致鬼影，但采用图像卷绕建立了良好的对应关系，相应的特征便会对齐。

        用一些优化准则明确表达想要变换的目标，再找到或推断出这个准则的解决办法。正则化和变分法，构建一个描述解特性的连续全局能量函数，然后用稀疏线性系统或相关迭代方法找到最小能量解，贝叶斯统计学对产生输入图像的有噪声的测量过程和关于解空间的先验假设进行建模，通常用马尔科夫随机场进行编码。常见示例有散列数据的表面插值，图像去噪和缺失区域恢复，将图像分为前景和背景区域。

      7.1 正则化

        正则化理论试图用模型来拟合严重欠约束解空间的数据。即用一个平滑的表面穿过或是靠近一个测量数据点集合的问题。这样的问题是病态的和不适定的。这样由采样数据点d(xi,yi)恢复完整图像f(x,y)的问题被称为逆问题。

        为了定义平滑解，常在解空间上定义一个范数，对于一维函数，函数一阶导数的平方进行积分，或对函数二阶导数的平方进行积分，这种能量度量是泛函的样例，是将函数映射到标量值的算子，这种方法被称为变分法，用于度量函数的变化（非平滑性）。

        7.2 马尔科夫随机场

        7.3 应用:图像复原

图像处理要学什么

 需要学的软件有PS、Coreldraw、InDesign、illustrator等软件。

1、PS是用来进行图像处理的软件，能进行图像绘制、、设计等等操作。

2、Coreldraw是进行矢量图形制作的软件，可以进行图形的新建、文本的等。

3、InDesign是排版软件，能进行画册、书籍的排版等。     

4、illustrator是进行图形处理的矢量插画软件，能进行图案、字体、LOGO设计等。

图像处理

第一阶段：CG动漫绘画

线条练习、构图比例、透视、基本几何体造型，光线对物体的影响、明暗交接线、实体静物练习，掌握长方形、圆柱体、球体、圆锥体等组合物体的画面安排和线条造型；掌握绘画中光影处理的基本技巧；设计素描中包括艺用人体和游戏动画场景制作。人体解剖结构、肌肉形状和走势、人体动态速写，熟知人体肌肉的基本形状；掌握人类的运动规律，原画设计、故事版设计，开阔学生的创意思维，提升美术功底。

第二阶段：Photoshop图像处理

学习创建路径、路径、利用路径制作出精确的选区，对路径的性能充分认识，并可以使用路径绘制精美的设计素材，以及绘画元素。学习图层样式中的各项属性，更好的发挥PS的强大的绘制设计功能。学习色阶、曲线对图像进行精确的色彩控制；色彩平衡对偏色的处理；色相/饱和度、通道混合器等其他调色工具的使用，使"调节图层进行局部调色"变成简单易学的高级PS应用技巧

第三阶段：MAYA大师

maya软件的基本操作，基础模型制作及实例分析，高级场景及角色制作，材质基础知识及UV划分，场景及角色材质实例分析，室内外的灯光实例分析，关键帧、骨骼设置，各类动画制作及实例分析，掌握各类物体动画规律，粒子的基础知识及深入应用，毛发及布料系统的实际应用

图象处理软件有哪些，主要功能分别是什么

图像处理软件是用于处理图像信息的各种应用软件的总称，专业图象处理软件有ps系列、基于应用的处理管理、处理软件picasa、彩影、、美图秀秀、UleadGIFAnimator、gifmoviegear等等。

主要功能如下所示：1、Photoshop简体中文软件类别：在修饰和处理摄影作品和绘画作品时,具有非常强大的功能。

AdobeIllustratorCSv11AdobeIllustrator是一套被设计用来作输出及网页制作双方面用途、功能强大且完善的绘图软件包，这个专业的绘图程序整合了功能强大的向量绘图工具、完整的PostScript输出，并和Photoshop或其它Adobe家族的软件紧密地结合。

图形图像处理学什么

图形图像处理主要学习图像数字化、图像增强和复原、图像数据编码等。图形图像处理是图形图像制作专业学习课程之一，图形图像处理技术是用计算机对图像信息进行处理的技术。

1、图像数字化：图像数字化是将空间分布和亮度取值军连续分布的模拟图像经采样和量化转换成计算机能够处理的数字图像的过程。

2、图像增强和复原：利用数字图像处理技术可以将图像中感兴趣部分加以强调，对不感兴趣的部分予以抑制，强调后的部分对使用者更为清晰，甚至能给出一定的数量分析或不同颜色的表示。这种技术常称为图像增强。图像复原是通过图像滤波实现的。

3、图像数据编码：图像编码也称图像压缩，是指在满足一定质量（信噪比的要求或主观评价得分）的条件下，以较少比特数表示图像或图像中所包含信息的技术。

图像处理就业前景

图像处理是计算机视觉和视频处理的基础，掌握好图像处理的基本知识，就业时可以向：搜索方向、医学图像方向、计算机视觉和模式识别方向、视频方向这几个方向发展。

1、搜索方向：基于内容的图像或视频搜索是很多搜索公司研究的热点。要想进入这个领域，必须有很强的编程能力，很好的图像处理和模式识别的背景。

2、医学图像方向：目前在医疗器械方向主要是几个大企业在竞争，来头都不小，其中包括Simens、GE、飞利浦和柯达，主要生产CT和MRI等医疗器材。

3、计算机视觉和模式识别方向：比如指纹识别、人脸识别、虹膜识别。还有一个很大的方向是车牌识别，目前视频监控是一个热点问题，做跟踪和识别的可以在这个方向找到一席之地。

4、视频方向：一般的高校或者研究所侧重在标准的制定和修改以及技术创新方面，而公司则侧重在编码解码的硬件实现方面。

图像处理要学什么

图像编码技术、图像分割等。

       图像处理需要掌握的基础知识：1.入门语言。对于图像处理领域，目前主流的编程语言是C++，matlab和python，对于C++，主要是使用由Intel建立的opencv视觉开源库，C++的特点就是语言方面比较灵活，很多算法可以自己根据原理实现，这样可以让大家比较深入的理解图像处理的基本算法原理，所以如果大家有一些C系列语言的编程基础，比较推荐大家使用C++进行图像处理基础算法的入门，主要的编程环境采用VS和opencv，网上有超级多的配置教程，我之前也写过一个配置脚本，大家有兴趣的可以去看一下。对于python，同样最常用的也是opencv视觉开源库，python的特点是封装比较好，上手比较块，另外python有丰富的机器学习的接口，我们在利用python学完图像处理之后，比较方便进入下一步机器学习的掌握，必要的编程环境还是比较推荐pycharm。对于matlab，众所周知，matlab在科学计算方向有着非常重要的地位，因为matlab确实也很方便，所以对非专业码农来说，比较容易掌握，因此如果是非计算机，自动化等电子专业的同志，想要直接进入图像处理领域，matlab不失为一个很好的切入点。当然既然是决定了要搞算法这个领域，那语言就不应该是我们前进的障碍，这里主要是给大家一个入门的建议，真正的最后我们要使用什么，掌握什么，还是跟着需求走。2.图像处理基本算法：为了让大家更直观的了解图像算法基本内容。

图像处理技术有哪些

图像处理技术有：点处理、组处理、几何处理和帧处理四种方法。

图像处理技术是用计算机对图像信息进行处理的技术。主要包括图像数字化、图像增强和复原、图像数据编码、图像分割和图像识别等，几何图形由点、线、面、颜色等组成，由绘图程序产生，是一系列绘图指令的集合，一般用各种绘图软件制作。

点阵图像由各像素点和颜色组合而成，使用摄像机、扫描仪、数码相机等设备获得，也可以使用绘图软件生成。图像表示的画面细腻，层次和色彩丰富，图像的各像素点逐点存储在计算机中，占用的存储空间大。

研究内容：

图像增强，图像增强的目的是改善图像的视觉效果，它是各种技术的汇集，还没有形成一套通用的理论，常用的图像增强技术有对比度处理、直方图修正、噪音处理、边缘增强、变换处理和伪彩色等，在多媒体应用中，对各类图像主要进行图像增强处理，各类图像处理软件一般都支持图像增强技术。

图像恢复，图像恢复的目的是力求图像保持本来面目，用来纠正图像在形成、传输、存储、记录和显示过程中产生的变质和失真。图像恢复必须首先建立图像变质模型，然后按照其褪化的逆过程恢复图像。

图像识别，图像识别也称模式识别，就是对图像进行特征抽取，然后根据图形的几何及纹理特征对图像进行分类，并对整个图像作结构上的分析。通常在识别之前，要对图像进行预处理，包括滤除噪声和干扰、提高对比度、增强边缘、几何校正等，图像识别的应用范围极其广泛，如工业自动控制系统、指纹识别系统以及医学上的癌细胞识别等。

图像处理是什么意思是ps的意思吗

图像处理(imageprocessing)，用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。可以说是包括了PS。

图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值称为灰度值。

图像处理技术的一般包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。常见的系统有康耐视系统、图智能系统等，目前是正在逐渐兴起的技术。