图像算法，如何自学图像算法工程师

本文目录一览

1，如何自学图像算法工程师
2，图像算法A和B两张图片找出B与A不同的部分
3，图像的特征提取都有哪些算法
4，有关fpga的图像处理算法
5，图像缩放的放大算法
6，在图像处理中有哪些算法

1，如何自学图像算法工程师

因为我学的就是计算机软件专业，所以我可以告诉你：你会 C 语言编程固然很好，但是如果仅仅依靠会 C 语言编程，想成为某一个具体领域的工程师（例如：计算机图像处理、或者是语音识别、汉字手写体识别等），那是绝对不可能的。你还必须要学习其他的很多理论课程。例如：各种数学（高等数学、高等代数、概率统计、离散数学等）的学习就是必不可少的，因为在进行计算机图像算法程序设计时，就百分之百需要依靠建立数学模型。如果没有扎实的数学基础，就无法建立数学模型，那么即使会熟练使用 C 语言编程，那么也是无法成为一个合格的图像算法工程师。另外，还有计算机软件的其它专业课：数据结构及其各种算法、计算机图形学等都是必须要熟练掌握的。

如何自学图像算法工程师

2，图像算法A和B两张图片找出B与A不同的部分

说的很清楚，你也把思路说出来了，就是这样的，加快网络的传输速度。至于比较方法，比较像素点的方向是对的，不过我想它不是上来就比较像素点，因为这样效率较低，而是采用的多函数嵌套，方法如下：把图片分成几大块，比如平均分4块，然后每一块进行比对(进行图片的模糊匹配，而不是精确的像素匹配)，找出不同大块，然后再分块，以此下去，找到比较小的块(这个根据编程定义到底多小算小)，然后再进行像素比对，这样效率能够更加提高。

gif图片文件就是保存的后边一幅和前边一幅不同的地方

把两张图的象素点进行异或运算，则不同的地方的结果为1,相同的结果处为0，保存到一个二维数组中，然后再遍历这个数组，用一个矩形框出所有的为1的部分，那么这个矩形就是两幅图中不同的区域。

比较像素点？额，我猜滴。。。。也期待达人解惑。。。

图像算法A和B两张图片找出B与A不同的部分

3，图像的特征提取都有哪些算法

图像的特征可分为两个层次，包括低层视觉特征，和高级语义特征。低层视觉特征包括纹理、颜色、形状三方面。语义特征是事物与事物之间的关系。纹理特征提取算法有：灰度共生矩阵法，傅里叶功率谱法颜色特征提取算法有：直方图法，累计直方图法，颜色聚类法等等。形状特征提取算法有：空间矩特征等等高级语义提取：语义网络、数理逻辑、框架等方法

常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征.颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质.一般颜色特征是基于像素点的特征,此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献.由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感,所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征.另外,仅使用颜色特征查询时,如果数据库很大,常会将许多不需要的图像也检索出来.颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法,其优点是不受图像旋转和平移变化的影响,进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响,基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息.

图像的特征提取都有哪些算法

4，有关fpga的图像处理算法

不管什么算法其实就是一些加、减、乘、除法；FPGA是天生的并行结构，它有很多硬件乘法器，所以决定了它是做高速算法运算的最佳选择。不同的FPGA运算速度不同，内部的硬件资源也不同，内部的DSP块也不同。 “怎样在FPGA里用硬件实现图像的算法”推荐你去看一下《现代DSP技术》，它介绍了用FPGA做数字信号处理的系统方法。结合DSP Builder和Matlab等工具可以轻松完成图像处理算法。用FPGA做图像处理有现成的IP core可以使用，比如FFT,FIR 2D,CIC，CSC,Median Filter 2D，Dhroma Resmapler等等。其它没有的算法都可以通过工具软件用硬件实现。因为是并行结构其速度一般比DSP等快一些，比如在CYCLON II上做一个1024点16位的定点FFT只需要601个时钟周期。而一个16位的FIR只需要一个时钟.

首先，建议把数电的基础看下，侧重于基本的逻辑元器件，尤其是锁存器，触发器等概念给清晰了。这个因为学过，去图书管上两三个星期的晚自习就可以了。主要是为了强化下数字逻辑思维。然后，学习verilog语法，学的过程中每天坚持练习编写code，verilog比较好学，入门一个月就够了。以上两件事是属于基础，你一个月的时间就够了。最后，你可以看你的图像处理算法了，算法是需要研究查找各种资料的，研究起来时间比较多，也比较枯燥，这时候你可以对你每天的时间进行划分，一段时间研究算法，一段时间看fpga设计的相关书籍，关键是要自己编代码，在这过程中再有哪些数电或基础知识不清楚再去查找就是了。记住练习编程要坚持，遇到问题要多问，多研究，当你算法研究到心里有谱的时候，你的rtl编码能力也就差不多了，就可以编写你的图像处理算法了。note：研究生的时间过的很快，但是时间也不端，尽量合理利用时间，学习东西要有调理，先学什么后学什么自己多想想，然后按照计划执行就行。

5，图像缩放的放大算法

图像放大几乎都是采用内插值方法，即在原有图像像素的基础上在像素点之间采用合适的插值算法插入新的元素。对插值算法分类比较混乱，各人有各人的分类算法。文献《图像插值技术综述》中简略的将插值算法分为传统插值、基于边缘的插值和基于区域的插值3类，作为初学者入门明晰插值算法还是有帮助。1.传统差值原理和评价在传统图像插值算法中，邻插值较简单，容易实现，早期的时候应用比较普遍。但是，该方法会在新图像中产生明显的锯齿边缘和马赛克现象。双线性插值法具有平滑功能，能有效地克服邻法的不足，但会退化图像的高频部分，使图像细节变模糊。在放大倍数比较高时，高阶插值，如双三次和三次样条插值等比低阶插值效果好。这些插值算法可以使插值生成的像素灰度值延续原图像灰度变化的连续性，从而使放大图像浓淡变化自然平滑。但是在图像中，有些像素与相邻像素间灰度值存在突变，即存在灰度不连续性。这些具有灰度值突变的像素就是图像中描述对象的轮廓或纹理图像的边缘像素。在图像放大中，对这些具有不连续灰度特性的像素，如果采用常规的插值算法生成新增加的像素，势必会使放大图像的轮廓和纹理模糊，降低图像质量。2.基于边缘的图像插值算法为了克服传统方法的不足，提出了许多边缘保护的插值方法，对插值图像的边缘有一定的增强，使得图像的视觉效果更好，边缘保护的插值方法可以分为两类：基于原始低分辨图像边缘的方法和基于插值后高分辨率图像边缘的方法。基于原始低分辨率图像边缘的方法:( 1)首先检测低分辨率图像的边缘，然后根据检测的边缘将像素分类处理，对于平坦区域的像素，采用传统方法插值；对于边缘区域的像素，设计特殊插值方法，以达到保持边缘细节的目的。(2)基于插值后高分辨率图像边缘的方法这类插值方法:首先采用传统方法插值低分辨率图像，然后检测高分辨率图像的边缘，最后对边缘及附近像素进行特殊处理，以去除模糊，增强图像的边缘。3.基于区域的图像插值算法首先将原始低分辨率图像分割成不同区域，然后将插值点映射到低分辨率图像，判断其所属区域，最后根据插值点的邻域像素设计不同的插值公式，计算插值点的值。上述文献所阐述的分类方法可以参考，但文献阐述的方法过于狭隘，都是在线性方法上的基础做改良。偏微分方程插值(PDE),分形，小波逆向插值这三种也是插值算法的主流之一。小波与分形算法计算复杂度高，效果较好，小波边缘处理最好，分形次之。小波插值充分利用了图像奇异特征沿小波分解尺度的传播性，能够更准确地重建出高分辨率图像细节。但由于小波系数奇异值的定位涉及精确复杂的边缘检测且小波系数很难跨尺度对准，使得算法实现十分复杂。基于小波插值的算法主要有两种，分别为子带插值和极值外推插值。小波变换本质上是用小波函数作为带通滤波器进行滤波，将原始信号分解为一系列频带上的信号由小波函数簇定义小波变换为：小波插值公式1。而小波逆变换则是从分解到各频带的信号进行原始信号的重构：小波插值公式2小波插值公式3：推广出二维离散小波变换，对数字图像进行重构和插值。如果图像是空问频率有限的二维信号，对图像进行相应频窗的小波反变换得到的图像就可认为是对该图像的插值。分形图像是一种具有复杂几何形状,不规则的图像 ,但其内部基本特征是自相似性 ,它反映了局部与局部 ,局部与整体在形态、功能、时空等方面具有统计意义的相似性.提高图像分辨率的简单有效的方法是进行内插 ,但经通常的内插后 ,图像的纹理特征会有损失 ,利用分形插值方法可以生成高分辨率的图像 ,而且能保持原来图像的纹理特征.

6，在图像处理中有哪些算法

太多了，去找本书看看吧！给个大概的介绍好了图像处理主要分为两大部分：1、图像增强空域方法有直方图均衡化灰度线性变化线性灰度变化分段线性灰度变化非线性灰度变化（对数扩展指数扩展）图像平滑领域平均法（加权平均法非加权领域平均法）中值滤波图像锐化 Roberts算子 Sobel算子拉普拉斯算子频域方法有低通滤波理想低通滤波巴特沃斯低通滤波指数低通滤波梯形低通滤波高通滤波理想高通滤波巴特沃斯高通滤波指数高通滤波梯形高通滤波彩色图像增强（真彩色、假彩色、伪彩色增强）2、图像模糊处理图像模糊处理运动模糊（维纳滤波最小均方滤波盲卷积 …… ）高斯模糊（维纳滤波最小均方滤波盲卷积 …… ）图像去噪处理高斯噪声（维纳滤波样条插值低通滤波 …… ）椒盐噪声（中值滤波 …… ）

图像处理基本算法操作从处理对象的多少可以有如下划分：一）点运算：处理点单元信息的运算二）群运算：处理群单元（若干个相邻点的集合）的运算1.二值化操作图像二值化是图像处理中十分常见且重要的操作，它是将灰度图像转换为二值图像或灰度图像的过程。二值化操作有很多种，例如一般二值化、翻转二值化、截断二值化、置零二值化、置零翻转二值化。2.直方图处理直方图是图像处理中另一重要处理过程，它反映图像中不同像素值的统计信息。从这句话我们可以了解到直方图信息仅反映灰度统计信息，与像素具体位置没有关系。这一重要特性在许多识别类算法中直方图处理起到关键作用。3.模板卷积运算模板运算是图像处理中使用频率相当高的一种运算，很多操作可以归结为模板运算，例如平滑处理，滤波处理以及边缘特征提取处理等。这里需要说明的是模板运算所使用的模板通常说来就是nxn的矩阵（n一般为奇数如3,5,7,...），如果这个矩阵是对称矩阵那么这个模板也称为卷积模板，如果不对称则是一般的运算模板。我们通常使用的模板一般都是卷积模板。如边缘提取中的sobel算子模板。