圖像的數學演算法有哪些

Ⅰ 在圖像處理中有哪些演算法

1、圖像變換：

由於圖像陣列很大，直接在空間域中進行處理，涉及計算量很大。採用各種圖像變換的方法，如傅立葉變換、沃爾什變換、離散餘弦變換等間接處理技術，將空間域的處理轉換為變換域處理，可減少計算量，獲得更有效的處理。它在圖像處理中也有著廣泛而有效的應用。

2、圖像編碼壓縮：

圖像編碼壓縮技術可減少描述圖像的數據量，以便節省圖像傳輸、處理時間和減少所佔用的存儲器容量。

壓縮可以在不失真的前提下獲得，也可以在允許的失真條件下進行。

編碼是壓縮技術中最重要的方法，它在圖像處理技術中是發展最早且比較成熟的技術。

3、圖像增強和復原：

圖像增強和復原的目的是為了提高圖像的質量，如去除雜訊，提高圖像的清晰度等。

圖像增強不考慮圖像降質的原因，突出圖像中所感興趣的部分。如強化圖像高頻分量，可使圖像中物體輪廓清晰，細節明顯；如強化低頻分量可減少圖像中雜訊影響。

4、圖像分割：

圖像分割是數字圖像處理中的關鍵技術之一。

圖像分割是將圖像中有意義的特徵部分提取出來，其有意義的特徵有圖像中的邊緣、區域等，這是進一步進行圖像識別、分析和理解的基礎。

5、圖像描述：

圖像描述是圖像識別和理解的必要前提。

一般圖像的描述方法採用二維形狀描述，它有邊界描述和區域描述兩類方法。對於特殊的紋理圖像可採用二維紋理特徵描述。

6、圖像分類：

圖像分類屬於模式識別的范疇，其主要內容是圖像經過某些預處理（增強、復原、壓縮）後，進行圖像分割和特徵提取，從而進行判決分類。

圖像分類常採用經典的模式識別方法，有統計模式分類和句法模式分類。

(1)圖像的數學演算法有哪些擴展閱讀：

圖像處理主要應用在攝影及印刷、衛星圖像處理、醫學圖像處理、面孔識別、特徵識別、顯微圖像處理和汽車障礙識別等。

數字圖像處理技術源於20世紀20年代，當時通過海底電纜從英國倫敦到美國紐約傳輸了一幅照片，採用了數字壓縮技術。

數字圖像處理技術可以幫助人們更客觀、准確地認識世界，人的視覺系統可以幫助人類從外界獲取3/4以上的信息，而圖像、圖形又是所有視覺信息的載體，盡管人眼的鑒別力很高，可以識別上千種顏色，

但很多情況下，圖像對於人眼來說是模糊的甚至是不可見的，通過圖象增強技術，可以使模糊甚至不可見的圖像變得清晰明亮。

Ⅱ 圖像處理中應用的尋優演算法有哪些

高級點的智能演算法包括粒子演算法、卡爾曼、蟻群、退火、神經網路....
常規的經典演算法包括梯度、Hessian 矩陣、拉格朗日乘數、單純形法、梯度下降法.....
還可以看一下凸優化、線性規劃等等

Ⅲ 計算圖像相似度的演算法有哪些

SIM = Structural SIMilarity（結構相似性），這是一種用來評測圖像質量的一種方法。由於人類視覺很容易從圖像中抽取出結構信息,因此計算兩幅圖像結構信息的相似性就可以用來作為一種檢測圖像質量的好壞.

首先結構信息不應該受到照明的影響,因此在計算結構信息時需要去掉亮度信息,即需要減掉圖像的均值;其次結構信息不應該受到圖像對比度的影響,因此計算結構信息時需要歸一化圖像的方差;最後我們就可以對圖像求取結構信息了,通常我們可以簡單地計算一下這兩幅處理後的圖像的相關系數.

然而圖像質量的好壞也受到亮度信息和對比度信息的制約,因此在計算圖像質量好壞時,在考慮結構信息的同時也需要考慮這兩者的影響.通常使用的計算方法如下,其中C1,C2,C3用來增加計算結果的穩定性:
2u(x)u(y) + C1
L(X,Y) = ------------------------ ,u(x), u(y)為圖像的均值
u(x)^2 + u(y)^2 + C1

2d(x)d(y) + C2
C(X,Y) = ------------------------,d(x),d(y)為圖像的方差
d(x)^2 + d(y)^2 + C2

d(x,y) + C3
S(X,Y) = ----------------------,d(x,y)為圖像x,y的協方差
d(x)d(y) + C3

而圖像質量Q = [L(X,Y)^a] x [C(X,Y)^b] x [S(X,Y)^c]，其中a，b，c分別用來控制三個要素的重要性，為了計算方便可以均選擇為1，C1，C2，C3為比較小的數值，通常C1=(K1 x L)^2, C2=(K2 xL)^2, C3 = C2/2, K1 << 1, K2 << 1, L為像素的最大值(通常為255).
希望對你能有所幫助。

Ⅳ 計算機中所表示的圖像,主要採用兩種方式是什麼

記錄圖像的方式包括兩種：一種是通過數學方法記錄圖像，即矢量圖；一種是用象素點陣方法記錄，即點陣圖。

用數學演算法將二維或三維圖形轉化為計算機顯示器的柵格形式的科學。簡單地說，計算機圖形學的主要研究內容就是研究如何在計算機中表示圖形、以及利用計算機進行圖形的計算、處理和顯示的相關原理與演算法。

計算機圖形學核心目標(視覺交流)可以分解為三個基本任務：表示、交互、繪制，即如何在計算機中「交互」地「表示」、「繪制」出豐富多彩的主、客觀世界。這里的「表示」是如何將主、客觀世界放到計算機中去——二維、三維對象的表示與建模。

而「繪制」是指如何將計算機中的對象用一種直觀形象的圖形圖像方式表現出來——二維、三維對象的繪制：「交互」是指通過計算機輸入、輸出設備，以有效的方式實現「表示」與「繪制」的技術。

(4)圖像的數學演算法有哪些擴展閱讀：

在這個領域中，圖形是一個重要的表達手段，它可以使教學過程形象、直觀、生動，激發學生的學習興趣，極大地提高了教學效果。隨著微機的不斷普及，計算機輔助教學系統已深入到家庭。

計算機圖形學在管理和辦公自動化領域中應用最多的是繪制各種圖形，如統計數據的二維和三維圖形、餅圖、折線圖、直分圖等，還可繪制工作進程圖、生產調度圖、庫存圖等。所有這些圖形均以簡明形式呈現出數據的模型和趨勢，加快了決策的制定和執行。

傳統的動畫片都是手工繪制的。由於動畫放映一秒鍾需要24幅畫面，故手工繪制的工作量相當大。而通過計算機製作動畫，只需生成幾幅被稱作「關鍵幀」的畫面，然後由計算機對兩幅關鍵幀進行插值生成若干「中間幀」，連續播放時兩個關鍵幀被有機地結合起來。這樣可以大大節省時間，提高動畫製作的效率。

Ⅳ 圖像識別演算法都有哪些

圖像識別演算法：
1 人臉識別類（Eigenface，Fisherface 演算法特別多），人臉檢測類（j-v演算法，mtcnn)
2 車牌識別類，車型識別類（cnn）
3 字元識別（cnn)
。。。
。。。
無論什麼識別演算法：本質都是對圖像（多維度矩陣）的分類或者擬合演算法。
那麼如何設計一個函數，讓不同的矩陣輸入進去，得到相應的分類結果和擬合結果呢？
一般的方案是，
a 先對圖像做預處理（邊緣檢測，濾波操作，二值化等，圖像縮放，歸一化等）
b 提取特徵。（對預處理後的圖像進一步降低起數據維度，比如lbp特徵，hog特徵等）
c 採用機器學習的方法進行分類或者擬合（svm,bp,邏輯回歸等）

Ⅵ 什麼是圖像識別圖像識別的方法。（基於matlab的）

什麼是圖像識別？這個問題如果乍一問出，很多人可能都會愣一下，但一細想，便能說出很多很多的應用場景，想什麼二維碼啊，人臉識別啊，網站識圖啊之類的。那麼又有多少人去真正了解過這項技術呢？今天就讓我給您簡單介紹一下吧！
計算機識別一張圖時會將其轉化為數字，通過「訓練」計算機可以知道這些數字代表的含義，但早期圖像識別技術還不夠發達，識別很容易因圖像發生微小的變化而失靈。
得益於上世紀80年代提出的卷積神經網路（簡稱CNN）演算法，圖像識別技術得到了質的飛躍。要進行圖像識別，我們首先依然需要提取圖像的特徵，提取圖像特徵也即對其進行數據化分析，這一過程中需要藉助的數學方法稱為卷積。
以一個最簡單的一維圖形C為例，計算機在識別任何圖像之前都需要將其轉化為數字，如下那麼計算機是如何做到僅憑那些數字就認出原圖像的呢？這里就需要藉助「卷積核」進行卷積運算，提取「圖像」（即圖右的數字化「圖像」）的特徵。卷積核類似於計算機最初將圖像轉化成的數字方塊，但卷積核一般都是3×3或5×5的方塊，3×3方塊中有三個方塊是有值的（即值為1），卷積核是計算機在學習的過程中，根據所得數據調節卷積核，卷積核可以有很多個。有了卷積核，我們就能通過在圖形數字方塊與卷積核之間做卷積運算，計算並得到特徵圖。
第一步卷積完成，得到初步的特徵圖。之後通過「池化」與「激活」，對特徵圖進行簡化，也即對特徵圖中有特徵部分（即有值部分）進行放大，這一步顯然是為精準識別圖形特徵服務的。
要識別的圖形越復雜，特徵圖得越精準，因此需要多次卷積、池化與激活。經過上述這些步驟，我們可以得到圖像在各平面與維度中的特徵，也可以得到輪廓、顏色等方面的特徵。我們把這些特徵信息接入計算機進行訓練，就能判斷這些眾多特徵圖代表的圖形是什麼了。
當我們把那些特徵信息/數據傳輸到計算機上，讓它通過不斷的「機器學習」，不斷自行調整卷積核和參數，最終就能分辨出物體。這也是為什麼，我們戴著口罩或眼睛，或者蓋住一些臉部器官也能被機器所識別，這還是因為計算機早就收集到了我們足夠多的面部特徵。
科技融入生活，是我們大家都非常喜聞樂見的事情，同時，科技也改變了許多我們的工作生活方式，當然也有不少的科學技術是因為時代的背景應運而生，就好像在疫情期間出現的各種「數字哨兵」人臉識別健康碼一體式設備。而漢瑪智慧作為人臉識別設備和解決方案的生產廠家，也希望和大家一起努力，讓更方便的科技為我們的生活增添色彩！