图像的数学算法有哪些

Ⅰ 在图像处理中有哪些算法

1、图像变换：

由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，可减少计算量，获得更有效的处理。它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。

2、图像编码压缩：

图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量，以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。

压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。

编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。

3、图像增强和复原：

图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。

图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。

4、图像分割：

图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。

图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。

5、图像描述：

图像描述是图像识别和理解的必要前提。

一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。

6、图像分类：

图像分类属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。

图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法模式分类。

(1)图像的数学算法有哪些扩展阅读：

图像处理主要应用在摄影及印刷、卫星图像处理、医学图像处理、面孔识别、特征识别、显微图像处理和汽车障碍识别等。

数字图像处理技术源于20世纪20年代，当时通过海底电缆从英国伦敦到美国纽约传输了一幅照片，采用了数字压缩技术。

数字图像处理技术可以帮助人们更客观、准确地认识世界，人的视觉系统可以帮助人类从外界获取3/4以上的信息，而图像、图形又是所有视觉信息的载体，尽管人眼的鉴别力很高，可以识别上千种颜色，

但很多情况下，图像对于人眼来说是模糊的甚至是不可见的，通过图象增强技术，可以使模糊甚至不可见的图像变得清晰明亮。

Ⅱ 图像处理中应用的寻优算法有哪些

高级点的智能算法包括粒子算法、卡尔曼、蚁群、退火、神经网络....
常规的经典算法包括梯度、Hessian 矩阵、拉格朗日乘数、单纯形法、梯度下降法.....
还可以看一下凸优化、线性规划等等

Ⅲ 计算图像相似度的算法有哪些

SIM = Structural SIMilarity（结构相似性），这是一种用来评测图像质量的一种方法。由于人类视觉很容易从图像中抽取出结构信息,因此计算两幅图像结构信息的相似性就可以用来作为一种检测图像质量的好坏.

首先结构信息不应该受到照明的影响,因此在计算结构信息时需要去掉亮度信息,即需要减掉图像的均值;其次结构信息不应该受到图像对比度的影响,因此计算结构信息时需要归一化图像的方差;最后我们就可以对图像求取结构信息了,通常我们可以简单地计算一下这两幅处理后的图像的相关系数.

然而图像质量的好坏也受到亮度信息和对比度信息的制约,因此在计算图像质量好坏时,在考虑结构信息的同时也需要考虑这两者的影响.通常使用的计算方法如下,其中C1,C2,C3用来增加计算结果的稳定性:
2u(x)u(y) + C1
L(X,Y) = ------------------------ ,u(x), u(y)为图像的均值
u(x)^2 + u(y)^2 + C1

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

d(x,y) + C3
S(X,Y) = ----------------------,d(x,y)为图像x,y的协方差
d(x)d(y) + C3

而图像质量Q = [L(X,Y)^a] x [C(X,Y)^b] x [S(X,Y)^c]，其中a，b，c分别用来控制三个要素的重要性，为了计算方便可以均选择为1，C1，C2，C3为比较小的数值，通常C1=(K1 x L)^2, C2=(K2 xL)^2, C3 = C2/2, K1 << 1, K2 << 1, L为像素的最大值(通常为255).
希望对你能有所帮助。

Ⅳ 计算机中所表示的图像,主要采用两种方式是什么

记录图像的方式包括两种：一种是通过数学方法记录图像，即矢量图；一种是用象素点阵方法记录，即位图。

用数学算法将二维或三维图形转化为计算机显示器的栅格形式的科学。简单地说，计算机图形学的主要研究内容就是研究如何在计算机中表示图形、以及利用计算机进行图形的计算、处理和显示的相关原理与算法。

计算机图形学核心目标(视觉交流)可以分解为三个基本任务：表示、交互、绘制，即如何在计算机中“交互”地“表示”、“绘制”出丰富多彩的主、客观世界。这里的“表示”是如何将主、客观世界放到计算机中去——二维、三维对象的表示与建模。

而“绘制”是指如何将计算机中的对象用一种直观形象的图形图像方式表现出来——二维、三维对象的绘制：“交互”是指通过计算机输入、输出设备，以有效的方式实现“表示”与“绘制”的技术。

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在这个领域中，图形是一个重要的表达手段，它可以使教学过程形象、直观、生动，激发学生的学习兴趣，极大地提高了教学效果。随着微机的不断普及，计算机辅助教学系统已深入到家庭。

计算机图形学在管理和办公自动化领域中应用最多的是绘制各种图形，如统计数据的二维和三维图形、饼图、折线图、直分图等，还可绘制工作进程图、生产调度图、库存图等。所有这些图形均以简明形式呈现出数据的模型和趋势，加快了决策的制定和执行。

传统的动画片都是手工绘制的。由于动画放映一秒钟需要24幅画面，故手工绘制的工作量相当大。而通过计算机制作动画，只需生成几幅被称作“关键帧”的画面，然后由计算机对两幅关键帧进行插值生成若干“中间帧”，连续播放时两个关键帧被有机地结合起来。这样可以大大节省时间，提高动画制作的效率。

Ⅳ 图像识别算法都有哪些

图像识别算法：
1 人脸识别类（Eigenface，Fisherface 算法特别多），人脸检测类（j-v算法，mtcnn)
2 车牌识别类，车型识别类（cnn）
3 字符识别（cnn)
。。。
。。。
无论什么识别算法：本质都是对图像（多维度矩阵）的分类或者拟合算法。
那么如何设计一个函数，让不同的矩阵输入进去，得到相应的分类结果和拟合结果呢？
一般的方案是，
a 先对图像做预处理（边缘检测，滤波操作，二值化等，图像缩放，归一化等）
b 提取特征。（对预处理后的图像进一步降低起数据维度，比如lbp特征，hog特征等）
c 采用机器学习的方法进行分类或者拟合（svm,bp,逻辑回归等）

Ⅵ 什么是图像识别图像识别的方法。（基于matlab的）

什么是图像识别？这个问题如果乍一问出，很多人可能都会愣一下，但一细想，便能说出很多很多的应用场景，想什么二维码啊，人脸识别啊，网站识图啊之类的。那么又有多少人去真正了解过这项技术呢？今天就让我给您简单介绍一下吧！
计算机识别一张图时会将其转化为数字，通过“训练”计算机可以知道这些数字代表的含义，但早期图像识别技术还不够发达，识别很容易因图像发生微小的变化而失灵。
得益于上世纪80年代提出的卷积神经网络（简称CNN）算法，图像识别技术得到了质的飞跃。要进行图像识别，我们首先依然需要提取图像的特征，提取图像特征也即对其进行数据化分析，这一过程中需要借助的数学方法称为卷积。
以一个最简单的一维图形C为例，计算机在识别任何图像之前都需要将其转化为数字，如下那么计算机是如何做到仅凭那些数字就认出原图像的呢？这里就需要借助“卷积核”进行卷积运算，提取“图像”（即图右的数字化“图像”）的特征。卷积核类似于计算机最初将图像转化成的数字方块，但卷积核一般都是3×3或5×5的方块，3×3方块中有三个方块是有值的（即值为1），卷积核是计算机在学习的过程中，根据所得数据调节卷积核，卷积核可以有很多个。有了卷积核，我们就能通过在图形数字方块与卷积核之间做卷积运算，计算并得到特征图。
第一步卷积完成，得到初步的特征图。之后通过“池化”与“激活”，对特征图进行简化，也即对特征图中有特征部分（即有值部分）进行放大，这一步显然是为精准识别图形特征服务的。
要识别的图形越复杂，特征图得越精准，因此需要多次卷积、池化与激活。经过上述这些步骤，我们可以得到图像在各平面与维度中的特征，也可以得到轮廓、颜色等方面的特征。我们把这些特征信息接入计算机进行训练，就能判断这些众多特征图代表的图形是什么了。
当我们把那些特征信息/数据传输到计算机上，让它通过不断的“机器学习”，不断自行调整卷积核和参数，最终就能分辨出物体。这也是为什么，我们戴着口罩或眼睛，或者盖住一些脸部器官也能被机器所识别，这还是因为计算机早就收集到了我们足够多的面部特征。
科技融入生活，是我们大家都非常喜闻乐见的事情，同时，科技也改变了许多我们的工作生活方式，当然也有不少的科学技术是因为时代的背景应运而生，就好像在疫情期间出现的各种“数字哨兵”人脸识别健康码一体式设备。而汉玛智慧作为人脸识别设备和解决方案的生产厂家，也希望和大家一起努力，让更方便的科技为我们的生活增添色彩！