圖像處理就業(yè)前景
1：圖像處理的就業(yè)前景是不是相對較窄?如果研究生畢業(yè)后不打算從事專(zhuān)業(yè)對口工作，那么研究生期間的知識體系會(huì )不會(huì )起到一定的幫助還是就是一無(wú)所用了?
2:網(wǎng)上很多介紹前景的都談到外企，那是不是意味著(zhù)假如英語(yǔ)能力不強今后就業(yè)前景將會(huì )受到限制?
3：研究生期間是要更加注重基礎知識還是側重實(shí)際應用?哪個(gè)更有利于今后的發(fā)展?
4：很多專(zhuān)業(yè)對學(xué)校和導師比較看重，那么圖像處理也是這樣的嗎?我說(shuō)的是假如在個(gè)人能力相差不多或者不容易區分的前提下，學(xué)校和導師會(huì )不會(huì )很重要?
拓展：數字圖像處理基本知識
圖像處理最早出現于 20 世紀 50 年代，當時(shí)的電子計算機已經(jīng)發(fā)展到一定水平，人們開(kāi)始利用計算機來(lái)處理圖形和圖像信息。數字圖像處理作為一門(mén)學(xué)科大約形成于 20 世紀 60 年代初期。早期的圖像處理的目的是改善圖像的質(zhì)量，它以人為對象，以改善人的視覺(jué)效果為目的。圖像處理中，輸入的是質(zhì)量低的圖像，輸出的是改善質(zhì)量后的圖像，常用的圖像處理方法有圖像增強、復原、編碼、壓縮等。
數字圖像處理常用方法：
1 ）圖像變換：由于圖像陣列很大，直接在空間域中進(jìn)行處理，涉及計算量很大。因此，往往采用各種圖像變換的方法，如傅立葉變換、沃爾什變換、離散余弦變換等間接處理技術(shù)，將空間域的處理轉換為變換域處理，不僅可減少計算量，而且可獲得更有效的處理（如傅立葉變換可在頻域中進(jìn)行數字濾波處理）。目前新興研究的小波變換在時(shí)域和頻域中都具有良好的局部化特性，它在圖像處理中也有著(zhù)廣泛而有效的應用。
2 ）圖像編碼壓縮：圖像編碼壓縮技術(shù)可減少描述圖像的數據量（即比特數），以便節省圖像傳輸、處理時(shí)間和減少所占用的存儲器容量。壓縮可以在不失真的前提下獲得，也可以在允許的失真條件下進(jìn)行。編碼是壓縮技術(shù)中最重要的方法，它在圖像處理技術(shù)中是發(fā)展最早且比較成熟的技術(shù)。
3 ）圖像增強和復原：圖像增強和復原的目的是為了提高圖像的質(zhì)量，如去除噪聲，提高圖像的清晰度等。圖像增強不考慮圖像降質(zhì)的原因，突出圖像中所感興趣的部分。如強化圖像高頻分量，可使圖像中物體輪廓清晰，細節明顯；如強化低頻分量可減少圖像中噪聲影響。圖像復原要求對圖像降質(zhì)的原因有一定的了解，一般講應根據降質(zhì)過(guò)程建立“降質(zhì)模型”，再采用某種濾波方法，恢復或重建原來(lái)的圖像。
4 ）圖像分割：圖像分割是數字圖像處理中的關(guān)鍵技術(shù)之一。圖像分割是將圖像中有意義的特征部分提取出來(lái)，其有意義的特征有圖像中的邊緣、區域等，這是進(jìn)一步進(jìn)行圖像識別、分析和理解的基礎。雖然目前已研究出不少邊緣提取、區域分割的方法，但還沒(méi)有一種普遍適用于各種圖像的有效方法。因此，對圖像分割的研究還在不斷深入之中，是目前圖像處理中研究的熱點(diǎn)之一。
5 ）圖像描述：圖像描述是圖像識別和理解的必要前提。作為最簡(jiǎn)單的二值圖像可采用其幾何特性描述物體的特性，一般圖像的描述方法采用二維形狀描述，它有邊界描述和區域描述兩類(lèi)方法。對于特殊的紋理圖像可采用二維紋理特征描述。隨著(zhù)圖像處理研究的深入發(fā)展，已經(jīng)開(kāi)始進(jìn)行三維物體描述的研究，提出了體積描述、表面描述、廣義圓柱體描述等方法。
6 ）圖像分類(lèi)（識別）：圖像分類(lèi)（識別）屬于模式識別的范疇，其主要內容是圖像經(jīng)過(guò)某些預處理（增強、復原、壓縮）后，進(jìn)行圖像分割和特征提取，從而進(jìn)行判決分類(lèi)。圖像分類(lèi)常采用經(jīng)典的模式識別方法，有統計模式分類(lèi)和句法（結構）模式分類(lèi)，近年來(lái)新發(fā)展起來(lái)的模糊模式識別和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模式分類(lèi)在圖像識別中也越來(lái)越受到重視。
圖像的基本屬性
亮度：也稱(chēng)為灰度，它是顏色的明暗變化，常用 0 ％～ 100 ％ ( 由黑到白 ) 表示。以下三幅圖是不同亮度對比。
亮度對圖像色彩的影響
對比度：是畫(huà)面黑與白的比值，也就是從黑到白的漸變層次。比值越大，從黑到白的漸變層次就越多，從而色彩表現越豐富。
對比度對圖像色彩表現的影響
直方圖：表示圖像中具有每種灰度級的象素的個(gè)數，反映圖像中每種灰度出現的頻率。圖像在計算機中的存儲形式，就像是有很多點(diǎn)組成一個(gè)矩陣，這些點(diǎn)按照行列整齊排列，每個(gè)點(diǎn)上的值就是圖像的灰度值，直方圖就是每種灰度在這個(gè)點(diǎn)矩陣中出現的次數。我們可以具體看一下下面兩個(gè)不同圖形的灰度直方圖：
直方圖均衡化
通過(guò)灰度變換將一幅圖像轉換為另一幅具有均衡直方圖的圖像，即在一定灰度范圍內具有相同的象素點(diǎn)數的圖像的過(guò)程。下面是直方圖均衡化前后的圖形變化以及直方圖變化：
圖像的加減運算
兩幅圖像的加減運算：對圖像進(jìn)行加減運算，就是將圖像對應的存儲矩形點(diǎn)列上的灰度值進(jìn)行加減運算。圖像相加可以將一幅圖像的內容加到另一幅圖像上，可以實(shí)現二次曝光，也可一對同一個(gè)場(chǎng)景的多幅圖像求平均值，這樣可以降低噪聲。圖像相減可以用于運動(dòng)檢測或去除圖像中不需要的加性圖案。
圖像的噪聲：就像對于聽(tīng)覺(jué)而言，在打電話(huà)時(shí)對方說(shuō)話(huà)我們有時(shí)候會(huì )聽(tīng)到很嘈雜的噪聲，以至于聽(tīng)不清楚對方在說(shuō)什么。同樣的，對于圖像，原本我們可以很清晰的看到一幅圖像，但是有時(shí)候圖像上會(huì )有一些我們不需要的圖案，使我們無(wú)法很清楚的看清一幅圖，這就是圖像的噪聲。
常用的圖像去噪聲方法
常用的去噪方法：主要是采用濾波器對帶噪聲圖像進(jìn)行濾波處理。
帶噪聲的圖
算術(shù)平均濾波后的圖
中值濾波后的圖
無(wú)噪聲圖
數字圖像處理技術(shù)的應用
隨著(zhù)計算機技術(shù)的發(fā)展，圖像處理技術(shù)已經(jīng)深入到我們生活中的方方面面，其中，在娛樂(lè )休閑上的應用已經(jīng)深入人心。圖像處理技術(shù)在娛樂(lè )中的應用主要包括：電影特效制作、電腦電子游戲、數碼相機、視頻播放、數字電視等
電影特效制作：自從 20 世紀 60 年代以來(lái)，隨著(zhù)電影中逐漸運用了計算機技術(shù)，一個(gè)全新的電影世界展現在人們面前，這也是一次電影的革命。越來(lái)越多的計算機制作的圖像被運用到了電影作品的制作中。其視覺(jué)效果的魅力有時(shí)已經(jīng)大大超過(guò)了電影故事的本身。如今，我們已經(jīng)很難發(fā)現在一部電影中沒(méi)有任何的計算機數碼元素。
電腦電子游戲：電腦電子游戲的畫(huà)面，是近年來(lái)電子游戲發(fā)展最快的部分之一。從 1996 年到現在，游戲畫(huà)面的進(jìn)步簡(jiǎn)直可以用突飛猛進(jìn)來(lái)形容，隨著(zhù)圖像處理技術(shù)的發(fā)展，眾多在幾年前無(wú)法想象的畫(huà)面在今天已經(jīng)成為了平平常常的東西。
數碼相機：所謂數碼相機，是一種能夠進(jìn)行拍攝，并通過(guò)內部處理把拍攝到的景物轉換成以數字格式存放圖像的特殊照相機。與普通相機不同，數碼相機并不使用膠片，而是使用固定的或者是可拆卸的半導體存儲器來(lái)保存獲取的圖像。數碼相機可以直接連接到計算機、電視機或者打印機上。在一定條件下，數碼相機還可以直接接到移動(dòng)式電話(huà)機或者手持 PC 機上。由于圖像是內部處理的，所以使用者可以馬上檢查圖像是否正確，而且可以立刻打印出來(lái)或是通過(guò)電子郵件傳送出去。
視頻播放與數字電視：家庭影院中的 VCD ， DVD 播放器和數字電視中，大量使用了視頻編碼解碼等圖像處理技術(shù)，而視頻編碼解碼等圖像處理技術(shù)的發(fā)展，也推動(dòng)了視頻播放與數字電視象高清晰，高畫(huà)質(zhì)發(fā)展。
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