圖像處理方法

圖象處理技術就是利用計算機、攝像機及其他數字處理技術對圖像施加某種運算和處理，以提取圖像中的各種信息，從而達到某種特定目的的技術。

圖像處理技術具有再現性好、精度高、適用面寬等特點。其廣泛應用在工業自動化、文字及圖紙的讀取、醫療、交通及遙感圖像處理等領域。隨着計算機技術、數字技術的不斷髮展及圖像處理設備成本的不斷降低，圖像處理技術在工程領域的應用將越來越普及。 ^[1] 

點運算是最簡單的一類圖像處理變換。圖像中的每個像素的輸出值只取決於其輸入值。 ^[2] 

一般的圖像處理算子是指一個或多個輸入圖像到一個輸出圖像的函數。在連續域中，可表示為：

或

其中，x屬於函數的D維定義域（對於普通圖像，D=2），函數f和g在某個值域上操作，該值域既可以是標量，也可以是向量。

雖然彩色圖像可以當作任意的向量值函數或者多個獨立通道的彙集來處理，但是，將其看作是與圖像的形成過程、傳感器設計和人的感知強相關聯的高度相關信號會更加有意義。

對圖像的每個彩色通道加同一個值，不但增加了每個像素的亮度，還影響了像素的色度和飽和度。

色彩平衡可以通過對每個通道乘以不同的尺度因子來實現，也可採用更加複雜的過程，即將RGB映射到XYZ彩色空間上，改變標稱白色點，再重新映射到RGB空間。

在很多圖像編輯和視覺效果的應用中，經常會從一個場景中裁剪出前景物體，然後將其置於另一個背景之上。從原始圖像中抽出物體的過程常稱為“摳圖”，而將物體插入另一幅圖像中的過程稱為“合成”。

如果一副圖像的像素佔有很多的灰度級而且分佈均勻，那麼這樣的圖像往往有高對比度和多變的灰度色調。直方圖均衡化就是一種能僅靠輸入圖像直方圖信息自動達到這種效果的變換函數。它的基本思想是對圖像中像素個數多的灰度級進行展寬，而對圖像中像素個數少的灰度進行壓縮，從而擴展像原取值的動態範圍，提高了對比度和灰度色調的變化，使圖像更加清晰。

尋找一個映射函數f(I)，經過映射後圖像的直方圖是平坦的。

線性濾波器的原始數據與濾波結果是一種算術運算，即用加減乘除等運算實現，如均值濾波器（模板內像素灰度值的平均值）、高斯濾波器（高斯加權平均值）等。由於線性濾波器是算術運算，有固定的模板，因此濾波器的轉移函數是可以確定並且是唯一的。

非線性濾波器的原始數據與濾波結果是一種邏輯關係，即用邏輯運算實現，如最大值濾波器、最小值濾波器、中值濾波器、形態學算子等，是通過比較一定鄰域內的灰度值大小來實現的，沒有固定的模板，因而也就沒有特定的轉移函數（因為沒有模板作傅里葉變換），另外，膨脹和腐蝕也是通過最大值、最小值濾波器實現的。

圖像幾何變換是指用數學建模的方法來描述圖像位置、大小、形狀等變化的方法。在實際場景拍攝到的一幅圖像，如果畫面過大或過小，都需要進行縮小或放大。如果拍攝時景物與攝像頭不成相互平行關係的時候，會發生一些幾何畸變，例如會把一個正方形拍攝成一個梯形等。這就需要進行一定的畸變校正。在進行目標物的匹配時，需要對圖像進行旋轉、平移等處理。在進行三維景物顯示時，需要進行三維到二維平面的投影建模。因此，圖像幾何變換是圖像處理及分析的基礎。

正則化

正則化理論首先由統計學家提出，試圖用模型來擬合嚴重欠約束解空間的數據。

一個問題如果其解存在、唯一併且連續的依賴於數據，就稱該問題是適定的(well-posed)，否則稱為不適定的(ill-posed)。不適定問題通常是由一組線性代數方程定義的，而且這組方程組通常來源於有着很大的條件數的不適定反問題，大條件數意味着舍入誤差或其它誤差會嚴重地影響問題的結果。

一個不適定問題通常是病態的，並且不論是簡單地還是複雜地改變問題本身的形式都不會顯著地改善病態問題。另一方面，病態問題不一定是不適定的，因為通過改變問題的形式往往可以改善病態問題。

在嚴格的數學意義上，我們通常不可能對不適定問題進行求解並得到準確解答。

然而通過使用先驗知識，我們通常有希望能夠得到一個接近準確解答的答案。

求解不適定問題的普遍方法是:

用一族與原不適定問題相“鄰近”的適定問題的解去逼近原問題的解,這種方法稱為正則化方法。

馬爾科夫隨機場

馬爾科夫模型是一種無向概率圖模型，其與馬爾科夫鏈並不是很一樣。馬爾科夫鏈的節點是狀態，邊是轉移概率，是template CPD的一種有向狀態轉移表達。而馬爾科夫模型是與貝葉斯模型並列的一種概率圖模型。其作用是描述互相影響，互相作用，不存在因果關係的兩個隨機變量之間的關係。因為作用是相互的，所有馬爾科夫模型的邊是無向的，或者可以説是雙向的。馬爾科夫模型的強大之處在於它解除了貝葉斯模型中的因果關係，這也就使得它可以對很多平等的東西建立相互關係。比如一幅圖片的各個像素就是平等的，但是各個像素之間可以相互影響。所有馬爾科夫模型被廣泛的應用於圖像處理。

在工業檢測中的應用

圖像處理技術,在生產和裝配流水線上的工件自動識別中應用廣泛。工件的自動識別是通過對攝像機所提供的零件試圖及相關信息進行處理,判別流水線上的當前位置零件的品種、狀態及方位來實現的。識別結果經過計算機傳輸給執行機構,如機器手或者機器人採用相應的動作,從而實現生產、裝配和質量檢測過程的自動化。

在農產品分選中的應用

隨着工廠化農業的快速發展，利用機器視覺技術對作物生長狀況進行監測,實現科學澆灌和施肥，也是一種重要應用。如水果，根據顏色、形狀、大小等特徵參數；禽蛋,根據色澤、重量、形狀、大小等外部特徵；煙葉，根據其顏色、形狀、紋理、面積等進行綜合分級。

在醫學中的應用

在醫學領域普遍採用的是醫學圖像分割技術。圖像分割是指將一幅圖像分解為若干互不交迭區域的集合，是圖像處理與機器視覺的基本問題之一。醫學圖像分割是圖像分割的一個重要應用領域，也是一個經典難題。

在交通系統中的應用

在道路交通自動控制中普遍使用的“電子眼”設備就是一種圖像處理應用的典型例子。該設備採用攝像檢測系統,即通過低度攝像機拍攝路口車輛,採用圖像處理與分析的方法判斷當紅燈有效時是否有車輛通過,若檢測到有時,凍結該通過車輛畫面,並將其保存到JPEG有損壓縮存儲格式文件上。 ^[1]