目录
一、引言
二.什么是图像处理算法
三.图像处理能做什么
四.学习图像处理算法的软件工具等
五.学习图像处理水平
六.结论
一、引言近年来，人工智能风暴席卷全球，特别是基于计算机视觉的创新和革命，充斥在我们眼前，尤其是高度不可预测。 其实这些高应用，离不开图像处理的基本算法。
另外，前人的研究表明，人类70%的感觉是通过视觉感知世界的。 人眼拍摄的图像经过大脑皮质、神经的处理，最终得到我们想知道的结果，反馈给大脑的中央控制。 实际上，图像处理系统的结构也有异曲同工之妙。 视觉传感器捕获图像，图像处理算法、神经网络算法等处理捕获的图像，并将最终结果反馈到中央控制器。
图像处理算法是计算机理解图像的必要环节。
二、什么是图像处理算法？ 图像处理算法是计算机处理图像的一系列方法，通过这些不同的方法，计算机对图像进行不同方式的处理和理解，这些环节环环相扣，共同为最终的终极理解目标贡献力量。 包括图像去噪、图像转换、图像分析、图像压缩、图像增强等。
下图为Lena图，是图像处理的基本图像之一，所有学习图像算法的同学都知道这个危机口红。 现在这个大家都知道的危机口红，已经变成了结实的发夹。 下图是我们经常使用的半身照片。 感兴趣的同学请去找Lena的全身照片。 有惊喜。
三、可以说能进行图像处理的图像处理算法在各个领域都得到了应用和成熟。
汽车领域最近引起业界震动的华为自动驾驶汽车拥有13个相机传感器，这些相机拍摄的图像都由图像处理算法处理，最终获得所需内容。
另外，车牌识别系统、自动停车、车道偏离辅助系统也是成熟的图像处理算法的应用。
2.医疗领域
医学成像设备也需要获取和优化拍摄的图像，并支持用于检测和测量目标的图像处理算法。
3.机器视觉
工业自动化可以大大解放人们的手，危险的工作和无聊的工作也可以交给图像处理系统来判定。 例如，钢铁行业的焊接检查
，空瓶识别等，我们平时上班所用到的指纹识别，虹膜识别等，也是图像算法的应用之一。另外，金融行业也有图像算法的身影，比如点钞机，清分机等，都是通过传感器采集的图像，然后进行图像分析，最终确定纸币的，面值，面向，真伪，污渍等信息。
图像处理算法的应用其实有很多很多，也是很成熟的应用，再次仅举如上例子，不在赘述。
四、学习图像处理算法的软件工具等图像处理的软件方面，主要由Matlab、python、C/C++构成。其中Matlab与python都能对算法进行快速的仿真，C/C++通常是对算法实现。而图像算法有着开源算法库，如OPENCV,halcon等。
MatlabMatlab是MathWork公司出品的算法研究神器，他的强大之处在于超级强大的矩阵处理能力，另外它能快速的对算法进行实现，或者调用算法库对算法进行仿真，非常的简洁明了，语法容易被初学者掌握。对于高校的学生以及图像算法初学者来说非常的友好。
2.Python
Python是近些年新兴起的变成语言，发展循序，可以说Python已经逐渐成为当下语言的新标准，python成为一颗冉冉升起的新星，主要是得益于它的各种依赖库，可以很方便的进行图像处理，机器学习，深度学习等方向的数据验证，以及模型选择。
3.C/C++
C/C++是图像算法编程者必须掌握的语言，它是算法能够运行在各种板子与处理器的基础，C++可以调用OPENCV的库进行图像处理运算，而C语言只能从算法的底层写起，一点一点写自己的图像处理算法。该语言具有运算速度快的优点，是算法实现阶段的首选。
五 、学习图像处理的层次 能够使用常用的算法库进行随心所欲的图像处理操作该层次通常是图像处理算法初学者以及高校学生刚入学一年级的水平，能够通过常用的算法，达到自己想要的目的。
2.能够理解并实现算法的底层原理，并对其进行人工实现。
该层次需要对算法的每一步骤，以及内部的原理进行理解，理解深层次的数学原理，并且能够使用变成语言进行实现，同时还要兼顾算法的高效性以及正确性。是上一层次的进阶，达到这一层次，才敢说图像处理算法初窥门径。
3.能够根据实际的应用以及数据情况，更改算法的参数以及底层逻辑，获得所需的效果。
该层次能够根据现实的情况进行算法的组织以及改进，是学术研究与产品落地，以及解决方案的建立的必备技能。
六 、结论图像处理领域是典型的入门很容易，但深入发展水很深的一个学科，利用现有的图像处理算法进行图像处理很简单，但是深入到原理层面以及创新层面，就不是同一个难度等级的事情了，这也就是图像科学家的可敬之处。
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