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第二讲_图像数据处理Image Data Processing

来源:互联网 作者:佚名 时间:2017-09-06 09:21
第二讲_图像数据处理Image Data Processing 深度模型出现后被弱化,但是思想的影子在深度模型中可以看到的 图片存储原理 RGB颜色空间:三通道(b,g,r),加法混色 CMY(K):减法混色,用到印刷中;四个通道(c,m,y,k) HSI/HSV颜色空间:基于人类视觉; CIE-XYZ

第二讲_图像数据处理Image Data Processing

  • 深度模型出现后被弱化,但是思想的影子在深度模型中可以看到的

图片存储原理

  • RGB颜色空间:三通道(b,g,r),加法混色
  • CMY(K):减法混色,用到印刷中;四个通道(c,m,y,k)
  • HSI/HSV颜色空间:基于人类视觉;
  • CIE-XYZ颜色空间:国际照明协会,人类视觉系统-视锥细胞:主要有短,中,长波段
  • CIE-Lab对色空间
  • 单通道灰度图:Gray=R0.3+G0.59+B*0.11,转换公式灰度化

空域分析和变换

  • 滤波和卷积
  • 领域参数选择,模板参数设计
  • 边界补充方式:补零;边界复制(replication),镜像(reflection),块复制(wraparound)
  • 平滑均值滤波/卷积
  • 平滑中值滤波/卷积:有效出去椒盐噪声
  • 平滑高斯滤波/卷积:离中心越近,权重越大
  • sigma越小,越集中中心区域
    -深度模型改进时进行2D->1D降计算
  • 梯度Prewitt滤波/卷积
  • 梯度Sobel滤波/卷积
  • 梯度Laplacian滤波/卷积
  • 其中领域大小为超参数,需要实验确定
  • 锐化,LOG
  • canny边缘检测算子实现
  • canny算子

    Canny边缘检测算法:
    step1:用高斯滤波器平滑图象;
    step2:用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向;
    step3:对梯度幅值进行非极大值抑制;
    step4:用双阈值算法检测和连接边缘。

频域分析及变换

傅里叶变换

  • 滤波-除去特定频率和加速计算-时域卷积变为频域相乘
  • 应用信号分解
  • 离中心点越远,频率越高,越亮幅度越大
  • 相位即梯度的方向,不同的相位方向表示不同的边缘轮廓
  • 空域卷积=频域相乘

    高斯金字塔

  • 高斯卷积+降采样
  • 高斯金字塔的必要性,直接降采样损失信息
  • 尺度空间:不同尺度适合不同尺寸的物体,合适的尺度永远未知。

拉普拉斯字塔Laplacian

  • 保留高频信息,用于图像恢复
  • 左边Gaussian Pyramid由上向下;中间Laplacian Pyramid由下到上;右边图像是图像恢复

模板匹配

  • 相似度量
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