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常用的图像处理算法：数字图像处理基础、遥感数字图像处理、机器视觉、计算机视觉
图像处理程序： C OpenCV、Matlab、图像处理
数字图像处理-概述
实际上，“不可能的图形”(三角形的三个聪明棘球蚴为90)的原因不是图形本身，而是你对图形的三维感知系统，这一系列因素在感知图形的立体心理模型时起着强制作用。 如果将二维平面图形感知为你的三维立体心理图形，运行这个过程的机制会严重影响你的视觉系统。
受这种强制执行机制的影响，你的视觉系统给图形的每个点都提供了深度。 换句话说，一幅图像的一些二维结构元素与你的三维感知解释系统的一些结构元素相对应。 二维直线被解释为三维直线。 二维平面被解释为三维平面。 在透视图像中，锐角钝的金针菇被解释为90的角。 外部线段被视为轮廓的边界线。 这个外形边界线在定义整个心理图像的外形轮廓时起着重要的作用。 这表明，由于没有相反的信息，视觉系统总是假设从主要的角度看事物。
三角形每一个尖锐的蘑菇都会引起透视，有三个90的角，而且每一边的距离不同。 三个顶角合在一起，就会产生一个不可空间图形。
相对性：环境对比的影响
计算机视觉历史：
1950s )二维图像的分析和识别，包括光学字符识别、工件表面、显微照片、航空照片的分析和解释。 是模式识别的重要内容。
1960s ) MIT的Roberts通过计算机程序从数字图像中提取立方体、楔形体、棱柱体等多面体的三维结构，描述了物体的形状与物体的空间关系。 该研究开始了以理解三维场景为目的的三维计算机视觉的研究。 Roberts对积木世界的创造性研究给了人们很大的启发，很多人相信白色积木玩具构成的三维世界如果能理解，就能理解
1970s :出现了一些视觉应用系统。
- 20世纪70年代中期，麻省理工学院(MIT )人工智能(AI )实验室正式开设“计算机视觉”)课程，由认真的煎鸡蛋教授讲课。
-David喜闻乐见的花教授于1973年应邀在麻省理工学院实验室领导了一个以博士生为主体的研究小组，于1977年提出了与“积木世界”分析方法不同的计算视觉理论。
1980s )高兴花理论已成为计算机视觉研究领域的一个非常重要的理论框架。 ((ICCV，高兴的花奖) ) ) ) ) ) ) ) )。
计算机视觉蓬勃发展，新概念、新方法、新理论、新应用不断涌现。 例如，基于感知特征群的物体识别理论框架、主动视觉理论框架、视觉整合理论框架等。
高兴的花模型
80年代初，欢乐之花首次从信息处理的角度整合了影像处理、心理物理学、神经生理学及临床神经病理学的研究成果，提出了第一个较为完善的视觉系统框架。
喜花分为三个阶段表现视觉信息的处理过程：端庄的小猫、2.5维图(部分、不完整的三维信息、缺少深度信息)和三维模型，每一层的表现都能揭示相应的信息。
谦逊的小猫：明确亮度变化(边缘)信息的基本特征，如角落、边缘、纹理、线条、边界等。
2.5维图像：明确场景可见部分的深度、法线方向、轮廓等表面朝向的信息。
三维模型：物体形状和空间位置信息清晰。
优点：系统阐述了从二维图像恢复三维物体的可能性和一般方法。
缺点：没有考虑视觉本身所具有的反馈机制和不同层次的处理能力。
计算机视觉(Computer Vision )与相关学科的关系
-“图像处理”图像处理通常会将一个图像转化为另一个图像。 也就是说，图像处理系统的输入是图像，输出保持图像，信息的恢复工作交给别人。
-计算机图形通过诸如线、圆、自由曲面等几何基本体生成图像。 它是图像的集成，在可视化(Visualization )和虚拟现实(Virtual Reality )中起着重要的作用。 计算机视觉可以解决截然相反的问题，即
-研究模式识别(Pattern Recognition )分类问题，确定符号、图画、物体等输入对象的类别。 强调一种东西区别于另一种东西的共同特征。 一般不关心三维世界的恢复问题。
-人工智能(Artificial Intelligence )是关于智能系统设计和智能计算的研究。 经过图像处理和图像特征提取过程后，接下来用人工智能方法表征场景特征，分析和理解场景。
-媒体计算(多媒体计算)字符(图形)视频)视频)音频)各种感官媒体通用的基础计算理论、计算方法和媒体系统实现技术。 让新一代计算机能听，能听
看、会说、会学习为目标。- 认知科学与神经科学 (Cognitive science and Neuroscience) 将人类视觉作为主要的研究对象．计算机视觉中已有的许多方法与人类视觉极为相似．许多计算机视觉研究者对研究人类视觉计算模型比研究计算机视觉系统更感兴趣，希望计算机视觉更加自然化，更加接近生物视觉
图信号处理层次
- 图像处理：图像采集、储存；图像重建；图像变换、增强、恢复、校正；图像(视频)压缩编码。
- 图像分析：边缘检测、图像分割；目标表达、描述；目标颜色、形状、纹理、空间和运动分析；目标检测、识别。
- 图像理解：图像配准、融合；3-D表示、建模、场景恢复；图像感知、解释、推理；基于内容的图像和视频检索。
计算机视觉技术的应用
- 工业领域（生产装配、质量检验）
- 机器人（星球探测机器人）
- 遥感图像分析（植被分析）
- 医学图像分析（骨骼定位）
- 安全鉴别、监视与跟踪（门禁系统、视频监控）
- 国防系统（目标自动识别与目标跟踪）
- 图像与视频检索（基于内容的检索）
- 文物保护（数字博物馆）
- 其他（游戏、动画、体育、人机交互）
本文转自：博客园 - 2008nmj，转载此文目的在于传递更多信息，版权归原作者所有。
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下载1：OpenCV-Contrib扩展模块中文版教程
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