Det finns ingen enda "bästa" teknik för bildbehandling, eftersom det optimala tillvägagångssättet beror starkt på den specifika uppgiften och önskat resultat. Den bästa tekniken är alltid kontextberoende. Vissa tekniker används emellertid allmänt och mycket effektiva för olika applikationer. Här är några framträdande kategorier och exempel:
1. Filtrering: Används för att förbättra eller undertrycka vissa funktioner i en bild.
* linjär filtrering (upplösning): Applicerar en kärna (liten matris) på varje pixel och dess grannar för att utföra operationer som suddighet (t.ex. Gaussisk oskärpa), skärpning, kantdetektering (t.ex. Sobel, Laplacian) och brusreducering (t.ex. medelfilter, medianfilter). Mycket mångsidig och beräkningseffektiv.
* Icke -linjär filtrering: Hanterar brus och utskott mer effektivt än linjär filtrering i vissa fall. Exempel inkluderar medianfiltrering (ersätter en pixel med medianvärdet för dess grannar), bilateral filtrering (bevarar kanter under utjämning) och morfologisk filtrering (t.ex. erosion, utvidgning).
2. Transformation: Ändrar bildrepresentationen för analys eller manipulation.
* Fourier Transform: Konverterar en bild från den rumsliga domänen till frekvensdomänen, avslöjar frekvenskomponenter och möjliggör operationer som att filtrera höga eller låga frekvenser för brusreducering eller skärpning.
* wavelet Transform: Erbjuder bättre lokalisering inom både rumsliga och frekvensdomäner jämfört med Fourier -transform, vilket gör det användbart för bildkomprimering och extraktion av funktioner.
* Hough Transform: Används för att upptäcka linjer och kurvor i bilder genom att representera dem i ett parameterutrymme.
3. Segmentering: Partitioner en bild i meningsfulla regioner baserade på egenskaper som intensitet, färg eller struktur.
* tröskel: Enkel metod för att separera förgrunden från bakgrund baserat på intensitetsvärden.
* Region Växande: Börjar med en fröpixel och utvidgar regionen baserat på likhetskriterier.
* kantdetektering (nämns ovan under filtrering): Identifierar gränser mellan regioner.
* vattendragsalgoritm: Behandlar bilden som en topografisk yta och separerar regioner baserat på vattendrag.
* Clustering (K-Means, etc.): Grupper pixlar baserade på funktioner i distinkta kluster som representerar olika segment.
4. Funktionsekstraktion: Extrakt meningsfulla funktioner från en bild för ytterligare bearbetning eller klassificering.
* histogram: Sammanfatta intensitetsfördelningen i en bild.
* kantfunktioner: Information om kanter (plats, orientering, styrka).
* texturfunktioner: Kvantifierar det rumsliga arrangemanget av intensiteter (t.ex. Haralick -funktioner, Gabor -filter).
* sift (skala-invariant funktion transform), surf (snabba robusta funktioner): Robusta funktionsdetektorer och deskriptorer för objektigenkänning och bildmatchning.
5. Djupt lärande: Utnyttjar konstgjorda neurala nätverk för olika bildbehandlingsuppgifter. Detta är ett snabbt utvecklande fält, och många tekniker dyker upp.
* Convolutional Neural Networks (CNNS): Utmärkt för bildklassificering, objektdetektering, segmentering och andra uppgifter. De lär sig automatiskt funktioner från data.
* Generativa motsatsnätverk (GAN): Används för bildgenerering, förbättring och ommålning.
Sammanfattningsvis beror den "bästa" tekniken starkt på dina specifika mål. En enkel uppgift kanske bara behöver grundläggande filtrering, medan en komplex uppgift som autonom körning kan kräva en kombination av sofistikerade tekniker från alla kategorier ovan, inklusive djup inlärning. Du måste ta hänsyn till beräkningskomplexiteten, noggrannhetskraven och bilddata när du väljer din strategi.
