一、图像处理技术主要包括什么?
图像处理技术是指使用计算机和数字信号处理技术来对图像进行分析、处理和改善的一种技术。其主要包括以下内容:
图像获取和预处理:通过相机、扫描仪、无人机等设备获取图像,对其进行去噪、几何校正、颜色校正、分割等处理,使其适合于后续的处理和分析。
图像增强:对图像进行增强操作,如对比度调整、灰度变换、滤波、锐化等,以改善图像质量。
图像压缩与编码:对图像进行压缩,以减少存储和传输所需的空间和时间,并进行编码以便于后续的解码和处理。
特征提取和识别:从图像中提取有用的特征,如边缘、纹理、形状等,以便于后续的目标检测、物体识别、人脸识别等。
目标检测和跟踪:识别和跟踪图像中的特定目标,如人、车、动物等。
二、医学图像处理和视频图像处理?
医学图像更多的三维重建(体绘制和面绘制),分割,配准,识别等。视频应该就是目标跟踪,检测之类的吧。技术上有交叉,也有区别,像三维重建就属于图形学的内容,不完全属于视觉的内容
三、学习图像处理,主要学习哪些知识?
学习图像处理需要掌握基本的数学知识,如线性代数、概率论和统计学等。同时需要学习如何使用各种图像处理工具和算法,如滤波、边缘检测、图像分割和图像识别等。还需要了解图像格式、压缩和编码等相关知识。此外,理解图像处理的应用场景和实际问题,如图像去噪、图像增强和图像分析等,也是非常重要的。总之,学习图像处理需要综合掌握各种理论和实践知识,才能够在实际应用中发挥作用。
四、photoshop主要是处理矢量图像。?
这个说法是错误的,photoshop软件是一种专业处理位图图像的软件,因其强大的图像后期处理能力和多种方式的合成能力,被称为“图片加工厂”,是平面设计师常用的图像处理软件,虽然它可以通过导入矢量图形的方式进行矢量智能对象的编辑和排版,但是并不具备很多的矢量图形的编辑能力。
五、ps主要处理什么类型的图像?
1、PSD 格式是Photshop软件的专用格式,能支持网络,通道,路径,剪贴路径和图层等所有Photoshop的功能,还能支持Photoshop使用的任何颜色深度和图像模式。
2、BMP格式是Photoshop最常用的点阵图格式,此种图片几乎不压缩,占用磁盘的空间大,储存的格式可以为1BIT,4BIT,8BIT,24BIT。支持RGB,索引,灰度和位图彩色模式,但不支持Alpha通道。
3、GIF格式分为静态图GIF和动态图GIF两种,是一种压缩位图格式,支持透明背景图,适用于多种操作系统,“体型“很小。
4、EPS格式为压缩的postScript格式,是为在postScript打印机上输出图像开发的格式。
5、PNG格式是Netscape的格式,可以用于网络图像,不同于GIF格式图像的是,它可以保存24BIT的真彩色图像,并且支持透明背景和消除锯齿边缘的功能,可以在不失真的情况下压缩图像。
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文件操作使用快捷键
新建图形文件: 【Ctrl】+【N】 默认设置创建新文件 :【Ctrl】+【Alt】+【N】
打开已有的图像: 【Ctrl】+【O】 打开为:【Ctrl】+【Alt】+【O】
新建图层:【Ctrl】+【Shift】+【N】 另存为 :【Ctrl】+【Shift】+【S】
关闭当前图像 :【Ctrl】+【W】 显示的“预置”对话框 :【Alt】+【Ctrl】+【K】
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打开预置对话框 :【Ctrl】+【K】 设置透明区域与色域 :【Ctrl】+【4】
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颜色减淡 :【Shift】+【Alt】+【D】 阈值(位图模式):【Shift】+【Alt】+【L】
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强行关闭当前话框:【Ctrl】+【Alt】+【W】 清除 :【Shift】+【Alt】+【R】
饱和度: 【Shift】+【Alt】+【T】 无限返回上一步:【Ctrl】+【Alt】+【Z】
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路径变选区 数字键盘的:【Enter】 变亮:【Shift】+【Alt】+【G】
颜色: 【Shift】+【Alt】+【C】 羽化选择:【Ctrl】+【Alt】+【D】
光度: 【Shift】+【Alt】+【Y】 复制当前图层:【Ctrl】+【J】
载入选区: 【Ctrl】+点按图层、路径 取消选择:【Ctrl】+【D】
反向选择:【Ctrl】+【Shift】+【I】
六、船舶电气主要是做什么的?
本专业培养适应船舶自动化要求,熟练掌握电气技术、电子技术(包括电力电子、通讯电子)、控制技术、计算机控制及其网络技术等先进知识,满足国际海事组织 STCW国际公约中规定的“电气、电子和控制工程”、“维护和修理”和“无线电通讯”三项高级海员职能要求,能够胜任现代船舶各项自动装置的维护和修理任务的船舶高级电子电气工程技术人才。主要专业基础课和专业课程 电路原理、模拟电子技术、数字电子技术、电力电子技术、通讯电子线路、自动控制原理、计算机网络应用、微机原理及应用、电机学、交流调速、船舶电站、船舶电力拖动系统、船舶机舱自动控制系统、船舶综合驾驶台系统、船舶电子电气工艺、船舶电子电气专业英语等课程。 本专业为海上专业,学年制,学制为4年。凡符合我校《学位条例》规定的毕业生授予工学学士学位。凡达到毕业要求的学生可以参加由国家海事部门组织的海船船员适任证书考试,取得相应的海船船员职务适任证书。 就业方向 毕业后主要从事远洋运输工作,另外,也为修造船、船检、船级社、海事管理、科研院所、国内同类院校的师资以及航运企业机电管理等领域输送人才。 专业限制 本专业招收思想政治素质好、热爱远洋运输事业、组织纪律性强、身高l.55米以上、五官端正、无平足、无口吃、无色盲(弱)、双眼裸眼视力均在4.8(0.6)或以上,或者一眼达4.6(0.4)、另一眼达4.9(0.8),或者双眼裸视力均在4.6(0.4)或以上,但经矫正后(即戴眼镜)双眼视力均能达5.0(1.0)的身体健康学习英语的男生。肝炎病原携带者或乙型肝炎表面抗原检验阳性者请不要报考本专业。
七、图像处理技术主要内容是什么?
1、图像变换:由于图像阵列很大,直接在空间域中进行处理,涉及计算量很大。因此,往往采用各种图像变换的方法,如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术,将空间域的处理转换为变换域处理,不仅可减少计算量,而且可获得更有效的处理(如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理)。目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性,它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。 2、图像编码压缩:图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量(即比特数),以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。压缩可以在不失真的前提下获得,也可以在允许的失真条件下进行。编码是压缩技术中最重要的方法,它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。 3、图像增强和复原:图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量,如去除噪声,提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因,突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量,可使图像中物体轮廓清晰,细节明显;如强化低频分量可减少图像中噪声影响。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解,一般讲应根据降质过程建立“降质模型”,再采用某种滤波方法,恢复或重建原来的图像。 4、图像分割:图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来,其有意义的特征有图像中的边缘、区域等,这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法,但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。因此,对图像分割的研究还在不断深入之中,是目前图像处理中研究的热点之一。 5、图像描述:图像描述是图像识别和理解的必要前提。作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性,一般图像的描述方法采用二维形状描述,它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。随着图像处理研究的深入发展,已经开始进行三维物体描述的研究,提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。 6、图像分类(识别):图像分类(识别)属于模式识别的范畴,其主要内容是图像经过某些预处理(增强、复原、压缩)后,进行图像分割和特征提取,从而进行判决分类。图像分类常采用经典的模式识别方法,有统计模式分类和句法(结构)模式分类,近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。
八、亚运会船舶安检主要做什么?
亚运会船舶安检内容主要有:
船舶证书,有关文件资料,船员及配备,救生设备,消防设备,事故预防,一般安全设施,报警设备,货物积载及装卸设备,载重线要求,系泊设施,推进和辅助机械,航行设备,无线电设备,防污染设备,船员岗位职责和实际操作能力等。
九、matlab图像处理中bwareaopen()做什么用呢?
matlab函数bwareaopen——删除小面积对象
格式:
BW2 = bwareaopen(BW,P,conn)
作用:
删除二值图像BW中面积小于P的对象,默认情况下conn使用8邻域。
十、请问大家AI图像处理与传统图像处理各自有何优劣?
从事深度学习研究两年,谈一谈个人经历及感受。
传统图像处理方法:特征提取主要依赖人工设计的特征提取器,需要有专业知识及复杂的调参过程,同时每个方法都是针对具体应用,泛化能力及鲁棒性较差。传统图像算法能解决某些特定场景的、可人工定义、设计、理解的图像任务。特定场景效果好,但普遍泛化性弱,可解释性更强,性能一般更好,但调参依赖专业知识和经验。目前在某些极端低算力场景、特定海量处理场景仍有一定应用价值。
深度学习方法:主要基于数据驱动进行特征提取,根据大量样本的学习能够得到深层的、数据集特定的特征表示,其对数据集的表达更高效和准确,所提取的抽象特征鲁棒性更强,泛化能力更好,并且可以是端到端的。缺点是样本集影响较大,算力要求较高。深度学习能够解决更多高级的、语义级别的、只能抽象描述的图像识别、检测、风格、创造性的问题。优点是效果优异、泛化更好、可端到端训练、无需复杂调参,仍处于蓬勃发展的时期;但算力、数据消耗大,可解释性目前很弱。
综上所述,深度学习方法逐渐成为主流,传统方法依然有用武之地。
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