常用图像处理算法

常用图像处理算法主要有以下几种:
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、色彩、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,边缘,长度,面积,圆形度位置,方向,数量,连通性。
8.搜索匹配
9.文字识别OCR,印刷质量OCV
10.色彩分析(色度、色密度、光谱、自动白平衡)
11.三维测量

 RANSAC算法详解

图像分割算法:

基于边缘的:梯度算子,拉普拉斯算子,canny算子...
基于区域的:种子生长,阈值化...
基于形态学:分水岭
基于偏微分方程:活动轮廓(active contour),水平集...

图像匹配算法:

基于灰度相关,基于特征,基于关系三个层次,基于灰度相关的图像匹配较常用,基于特征匹配效果最好,但是算法复杂,耗时长,难以实现实时性,基于关系的匹配算法建立语义的网络,是人工智能技术在图像处理中的应用,目前为止无突破性的进展。

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