常用影像處理演算法

標籤：

常用影像處理演算法主要有以下幾種:
1.濾波（平滑、降噪）
2.增強
3.邊緣銳利化
4.紋理分析（去骨架，連通性）
5.映像分割，灰階、色彩、頻譜特徵、紋理特徵、空間特徵。
6.變換（空域和頻域、幾何變換、色度變換）
7.幾何形態分析（Blob分析），形狀，邊緣，長度，面積，圓形度位置，方向，數量，連通性。
8.搜尋匹配
9.文字識別OCR,印刷品質OCV
10.色彩分析（色度、色密度、光譜、自動白平衡）
11.三維測量

 RANSAC演算法詳解

 

映像分割演算法：

基於邊緣的:梯度運算元,拉普拉斯運算元,canny運算元...
基於地區的:種子生長,閾值化...
基於形態學:分水嶺
基於偏微分方程:活動輪廓(active contour),水平集...

 

映像匹配演算法：

基於灰階相關，基於特徵，基於關係三個層次，基於灰階相關的映像匹配較常用，基於特徵匹配效果最好，但是演算法複雜，耗時間長度，難以實現即時性，基於關係的匹配演算法建立語義的網路，是人工智慧技術在影像處理中的應用，目前為止無突破性的進展。

 

http://www.cnblogs.com/slysky/category/325675.html

http://bbs.csdn.net/topics/340220888

常用影像處理演算法