图像处理的四种方法（图像处理该如何入门）

经常会有人有这样的疑惑，图像处理怎么研究，怎么入门，怎么应用？，今天小编就来说说关于图像处理的四种方法?下面更多详细答案一起来看看吧!

图像处理的四种方法

经常会有人有这样的疑惑，图像处理怎么研究，怎么入门，怎么应用？

要想搞清楚怎么入门，可能需要从以下几个方面入手，希望能对大家有所帮助，结合自身的工作经验，简单总结一下，不喜勿喷。在写这篇文章之前我本想多点插图，让文章看起来花哨一点，后来我觉得没必要这样做，大家花时间沉下心来读读文字没什么不好，况且学术和技术本身也不是多么花哨的东西。

　　一、什么是图像处理？

图像处理是指对图像进行分析、加工、和处理，使其满足视觉、心理或其他要求的技术。图像处理是信号处理在图像领域上的一个应用。目前大多数的图像均是以数字形式存储，因而图像处理很多情况下指数字图像处理。此外，基于光学理论的处理方法依然占有重要的地位。【取自-维基百科】

　　图像处理的起源很早，历史相当悠久。它的首次应用是为了改善伦敦和纽约之间海底电缆发送的图片质量，那时就应用了图像编码，被编码后的图像通过海底电缆传送至目的地，再通过特殊设备进行输出。这一进步使得传送一幅图片的时间从原来的一个多星期减少到了3小时。此后，随着计算机技术的进步，图像处理也得到了很大的发展。到了20世纪60年代已经形成了比较完善的学科体系，这套理论在20世纪70年代发展得十分迅速，并开始应用于医学影像和天文学等领域。而CT、MRI等技术的发展都离不开图像处理。即使在今天，诸如MRI图像降噪等问题依然是数字图像处理领域的热门研究方向。

数字图像处理在今天是非常热门的技术之一，它的的应用价值不是靠嘴上说，而是要看有多少人去搞，很简单的道理。其实我觉得判断一项技术有没有价值、有多大价值的最简单最有效的方法就是看有多少人在研究它。如果大家都在研究，那必然说明它很火，至少目前很火，以后的几年里依然还会火。因此，如果你不确定图像处理是不是有价值，那就查查全国图像处理工程师的数量就行了。

二、图像处理的应用

　　1、身份认证

　　21世纪是刷脸的时代，这一点无可厚非。人脸识别的验证系统的使用、门禁系统，以前是指纹，虹膜，现在就是人脸。相比之下，人脸的识别就方便多了，直接拍张照片用来采集人脸信息就行。还有就是监控，一个摄像头所拍的监控能从不同的角度记录成百上千的人（比如车站等密集场所的监控），让警察去辨认将是一个浩大的工程，要是系统能够自动判别人员信息，无疑会给办案带来极大方便。

　　2、监控安防

　　安防监控可以说是图像处理领域最有潜力的应用领域。如今各个城市都在疯狂的安装监控摄像头，全国时刻都有无数的摄像头在录监控，但是安防监控的后端处理却没跟上。什么是后端处理，简单的说就是监控录像的视频处理。注意这里的视频处理可就不止包含人脸识别了，还有行人检测、异常检测、显著性检测、协同跟踪等。

　　3、深度学习（Deep Learning）

　　关于深度学习，最先想到的是是谷歌的人工大脑项目。谷歌可以说是深度学习方面的牵头企业了，其在2012年公布的谷歌大脑项目，动用了1.6万个计算节点，训练数周，得到的人工智能模型能够自主识别猫脸图像，为新一代人工智能开辟了道路，之后微软深度学习研究院、百度深度学习研究院等机构都开始大量投入，各个高校也搞得风声水起。

如果对深度学习这个概念可能有人不太熟悉的，可以引用业界的一位大牛说的话，“如果你不知道什么叫深度学习，就想想《终结者》中的T-800”。当然这可能有点小片面，不过深度学习确实是公认的新一代人工智能的基础。

　　三、图像处理研究工具

　　图像处理的研究分为算法研究和应用两个部分。用到的主要编程语言有C/C 、Python、matlab等，原因很简单，它们都有很多相应的第三方库，不用我们从零开始编程。

1、C/C

　　这里的C/C 主要是指OpenCv图像处理工具包，该工具包是由Intel公司开发，目的是为了方便大家共享，希望大家能够在一个共同架构的基础上共同研究开发。Opencv是面向开发的，稳定性好，异常处理机制周全，目前仍然是开源的，如果你在项目中直接调用了它的API，那就意味着你的项目也必须开源。因此在真正的产品开发过程中，往往需要从Opencv库里面挖代码，而不是直接调用。

推荐两本关于Opencv方面的教程。一本是CSDN博客大牛毛星云写的《OpenCV3编程入门》，一本是《图像识别与项目实践――VC 、MATLAB技术实现》。前者介绍了OpenCv中相对前沿的知识。里面的代码通俗易懂，尤其适合初学者。后者是一本偏向于工程应用的书，里面有很多有新意、能运行的代码。

2、Python

　　Python已经逐渐成为当下脚本语言的新标准。Python在图像处理算法方面除了其自身简洁的编程优势外，还得益于各种成熟的Python类库。这里推荐一本书《机器学习实战》，里面对好多机器学习领域的经典算法，小到KNN，大到SVM，都给出了详细的介绍以及代码实现（Python版）

3、Matlab

Matlab的强大之处在于其方便快捷的矩阵运算能力和图形仿真能力，严格的讲更像是一个工具，而非一门编程语言。

对于算法研究人员首选工具自然是matlab，因为它简便快捷，封装性好。如果你想做图像处理方面的研究，Matlab是必须掌握的，而且是熟练掌握。当你有一些想法需要验证时，最好明智的先用Matlab编写出来测试。对于之前没怎么接触过Matlab与图像处理的人，在这里推荐一本相关的书籍《MATLAB图像处理实例详解（附光盘）》。这本书对于Matlab图像处理入门还是很有帮助的。

　　四、图像处理研究方法

　　要想上手图像处理，个人感觉可以分为三个部分：基础知识、基本算法、算法研究。

　　1、基础知识

　　所谓基础知识，比如什么是图像（二维或者三维矩阵）、什么是像素、彩色图和灰度图、颜色空间、图像滤波、图像噪声、图像频域变换等概念。

　　2、基本算法

　　图像处理中的一些基本算法，比如深度/广度优先搜索、最短路径算法等等，就模式识别方向而言，要对图像进行处理，那么图像就不再只是图像，它可能会演变成各种不同形式的概念，可能是点，可能是面，还可能是一个坐标空间。在目标跟踪的经典算法粒子滤波中，将一个个的小图像块看做一个个粒子；在子空间理论中，将一系列图像放在一起构建一个成分主空间（例如主成分分析PCA算法等等）。在这些基本算法中，需要把图像本身理解好，它是一个图像，是一个矩阵，是一个信息的容器，是一种数据的表现形式，图像不一定都必须在视觉上有意义（比如频域的图像）。

　　3、算法研究

　　算法研究应该是图像处理的核心工作，尤其是各大高校的博士硕士，很多都在搞图像算法。图像的算法研究，离不开数学。比如经常会用到泛函分析、最优化算法等方面的知识。但我想说的是最基础的还是矩阵运算。图像就是矩阵，图像处理就是矩阵运算。大家为什么都喜欢用Matlab，就是因为它的矩阵运算能力实在是太强大，在Matlab的世界中任何变量都是矩阵。同样OpenCv之所以能流行，不仅仅是因为它良好的封装性，也是因为它的矩阵格式。

真正在图像编程过程中，那些看着高大上的API函数归根到底都是工具，查查手册就能找到，真正核心还是在算法，算法是由公式编写的，公式的单元是变量，而图像的变量就是矩阵。所以，熟练去操作矩阵，求秩、求逆、最小二乘，求协方差都是算法研究的基础。

　　五、小结

　　可以说，图像处理就是一个典型的门槛低、厅堂深的领域。如果仅入门可能不需要太多基础，学过线性代数，会一点编程就够了；但要深入研究那些算法，需要下很大的力气。

其实真正让人望而却步的往往不是技术本身，而是我们对自身的不自信。不仅仅针对图像处理领域，对于其他新技术的入门学习也是一样，尽快迈出第一步，尽快去建立自信和成就感，让自己有勇气走下去，果断开工，或许会有意想不到的效果。

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