数字图像处理的基本思路和方法

书名：计算机视觉40例从入门到深度学习：OpenCV-Python
作者：李立宗
出版社：电子工业出版社
出版时间：2022-07-01
ISBN：9787121436857

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• 传统处理方式

一、数字图像处理的基本思路和方法

1、量化

• 图像处理的一个关键问题是将其量化。
  计算机不能直接理解图像，只有将图像处理为数值，计算机才能通过数值理解图像。

2、特征

• 特征是指图像核心、本质的特点。
  只有从图像中提取出其特征，才能更高效地处理图像。
  特征既要体现本图像的特点，还要体现其与其他图像的差别。

3、 距离

• 为了更好地对图像进行区分、识别，通常使用距离来衡量图像之间的差异。
  通常将对应特征的差值求平方后再开根号得到的结果作为两个对象间的距离。
  就是实践中最常用的欧氏距离（Euclidean Distance）

4、图像识别

• 要进行人脸_识别，首先需找到一个可以用简洁且具有差异性的方式准确反映人脸特征的模型；
• 然后采用该模型提取已知人脸特征，得到特征集合T；
• 再采用该模型提取待识别人脸的特征，得到特征值X；
• 将待识别人脸的特征值X与特征集合T中的人脸特征一一对比，计算距离，并将其识别为距离最近的人脸。

图像识别流程，其示意图如图

图像识别的一般流程

● 通过特征提取模块分别完成待识别图像和已知图像的特征提取。
● 分别计算待识别图像与各个已知图像之间的距离值。
● 将最小距离值对应的已知图像作为识别的结果。

5、信息隐藏

• 将数字图像隐藏到另一个图中。