1.图像工程基础知识：
1.1 图像获取 Image Acquisition
– 是图像处理第一步处理
– 获取一幅数字形式的图像
– 通常包括图像预处理，比如图像缩放
1.2 图像滤波和增强 Image filtering and enhancement
– 结果图像在特定应用中比原图像更为合适
– 最初是面向问题建立的
– 增强技术多种多样
1.3 图像复原 Image restoration
– 改进图像外观的领域
– 图像增强：主观；图像复原：客观
– 图像复原的基础：图像退化的数学或概率模型
– 图像增强的基础：更好的增强效果
1.4 彩色图像处理 Color image processing
– 归因于互联网上数字图像的使用不断增长
– 彩色模型的基本概念
– 数字域中的基本彩色处理
– 色彩也是提取图片中某特征的基础
1.5 小波变换和其他图像变换Wavelet and multiresolution processing
– 小波是以不同分辨率表示图像的基础
– 采用小波描述图像数据压缩和金字塔表示，此时图像被细分为多个较小的区域（左聚焦、右聚焦）
1.6 图像压缩 compression
– 压缩：减少图像存储量、降低带宽
– JPEG→jpg
1.7 形态学图像处理 Morphological processing
-提取图像中用于表示和描述形状的成分
– 从输出图像的处理，过渡到输出属性的处理
1.8 图像分割 Segmentation
– 将一幅图像划分为各个组成部分或目标
– 自动分割：最困难的任务之一
– 分割算法决定成败
– 分割越准确，自动目标分类越成功
1.9 特征提取 Representation& Description
– 针对分割输出边界或区域
– 包括特征检测和特征描述
– 特征检测：寻找特征、区域或边界
– 特征描述：对特征规定量化属性
2.0 图像模式分类 Objective Recognition
– 根据目标特征描述子对目标赋予标记的过程
– 分类方法
-“古典”：最小距离、相关、贝叶斯分类器等
– 深度神经网络CNN
原文地址：http://www.cnblogs.com/slowlydance2me/p/16914531.html
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