数字图像处理那个方向数学应用较少数字图像处理中图像转换、编码压缩、增强复原和图像分割这些方面,哪个方向的数学相对来说应用的少些,哪些方面又是以编程为主,写论文的话,哪个方面

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/27 23:20:40
数字图像处理那个方向数学应用较少数字图像处理中图像转换、编码压缩、增强复原和图像分割这些方面,哪个方向的数学相对来说应用的少些,哪些方面又是以编程为主,写论文的话,哪个方面
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数字图像处理那个方向数学应用较少数字图像处理中图像转换、编码压缩、增强复原和图像分割这些方面,哪个方向的数学相对来说应用的少些,哪些方面又是以编程为主,写论文的话,哪个方面
数字图像处理那个方向数学应用较少
数字图像处理中图像转换、编码压缩、增强复原和图像分割这些方面,哪个方向的数学相对来说应用的少些,哪些方面又是以编程为主,写论文的话,哪个方面又比较的好写,

数字图像处理那个方向数学应用较少数字图像处理中图像转换、编码压缩、增强复原和图像分割这些方面,哪个方向的数学相对来说应用的少些,哪些方面又是以编程为主,写论文的话,哪个方面
编码压缩是为了传输图像,或加水印.对图像不改变.和其他3个不是一类.
图像转换是指图像变换吗,那就是旋转,缩放等,
只有在真正的项目中,要有很高的速度,对编程很讲究.
增强复原是尽量减少噪音,增强需要的信号,即提高信噪比.
图像分割是将图像中的不同区域用不同的值标记出来,最简单的是二值化,
背景为黑,前景为白.
这三个都是属于“机器视觉”的范围,都是为了最后的目标识别,图像理解,缺陷检测,生产过程监测而服务的.
其他可能的还有,目标跟踪,文字识别,运动分析,模板匹配,彩色图像处理等,三维重构,缺陷监测,二维条码识别等.
说起数学,这些运算的背后都有很深刻的数学意义,例如高斯滤波,拉普拉斯滤波,中值滤波,快速FFT,但是经过长时间的发展,已经有固定的用法和公式,如果是真正的项目的化,直接用就是了.编程的话,如果要简单的效果,那么去书上或网上找就好了,最多稍微改改就能用.如果要求高质量,高速度,高性能,就都要很花功夫,那个都不容易.
写论文的话,你说的4个中当然 图像分割最好写.找一种比较怪的分割方法,再自己改一改,结合结合,就是一种新方法了.比如可以把 神经网 小波 分形 遗传算法 模糊逻辑 纹理识别 旋转不变矩 曲面拟合 什么的加进去,就够忽悠人了.论文要注意结果图要伪造得好,表格要清晰,文笔要流畅,就好了.
不管怎么说,为了将来找工作,还是要借这个机会好好增强自己的编程能力.
最好找一些算法自己实现一下,不要什么都用matlab.

真正往上发展的话,数学对数字图像处理的帮助还是很大的。经典的算法有现成的公式可以用,理解了就OK,理论上想创新比较难。
所以我认为你要是搞应用,直接会编程就行了,不需要你去自己弄数学公式,把别人成熟的算法学会,直接应用编程是应用数学最少的啦。...

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真正往上发展的话,数学对数字图像处理的帮助还是很大的。经典的算法有现成的公式可以用,理解了就OK,理论上想创新比较难。
所以我认为你要是搞应用,直接会编程就行了,不需要你去自己弄数学公式,把别人成熟的算法学会,直接应用编程是应用数学最少的啦。

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