如何学习图像处理相关书籍？ 数字图像处理文献综述

图像增强的研究意义 人类传递信息的主要媒介是语言和图像。据统计在人类接受的各种信息中视觉信息占80%，所以图像信息是十分重要的信息传递媒体和方式。图像传递系统包括图像采集、图像压缩、图像编码、图像存储、图像通信、图像显示这六个部分。在实际应用中每个部分都有可能导致图像品质变差，使图像传递的信息无法被正常读取和识别。例如，在采集图像过程中由于光照环境或物体表面反光等原因造成图像整体光照不均，或是图像采集系统在采集过程中由于机械设备的缘故无法避免的加入采集噪声，或是图像显示设备的局限性造成图像显示层次感降低或颜色减少等等。因此研究快速且有效地图像增强算法成为推动图像分析和图像理解领域发展的关键内容之一。图像增强处理是数字图像处理的一个重要分支。很多由于场景条件的影响图像拍摄的视觉效果不佳，这就需要图像增强技术来改善人的视觉效果，比如突出图像中目标物体的某些特点、从数字图像中提取目标物的特征参数等等，这些都有利于对图像中目标的识别、跟踪和理解。图像增强处理主要内容是突出图像中感兴趣的部分，减弱或去除不需要的信息。这样使有用信息得到加强，从而得到一种更加实用的图像或者转换成一种更适合人或机器进行分析处理的。新手初入人工智能（图像处理方向），我该向什么方向发展？ 计算机视觉方向目前主要有几大方向比较热门，我下面将分别从他们的发展过程与现状以及怎么入门学习来进行介绍。首先，计算机视觉的主要方向有：图像分类人脸识别目标检测图像分割关键点检测文字识别OCR编程与数学基础首先，人工智能毕竟是一个计算机学科，需要具备基本的编程功底与数学能力。具体来说，编程方面，需要熟悉Python编程，熟悉Numpy，Pandas，Opencv等库的使用，同时还得熟悉某个深度学习框架的使用，比如TensorFlow，Keras，PyTorch，Caffe等。以上这些是必须具备的，如果能再有点C++，Java方面的基础就更好了。数学方面，肯定需要对大学的数学知识有一定的了解，比如求导与积分，偏导数，梯度下降之类的高数知识，以及线代和概率与统计等知识。如果对这方面知识不太熟悉，建议从课本上好好学学，当然也可以通过如下图所示的深度学习圣经即\"花书\"的前几章来学习。图像分类图像分类是一个计算机视觉的经典方向。深度学习的火爆最早是因为Hinton带领他的学生使用深度神经网络参加了ImageNet大赛，其最后成绩远超使用传统方法的第二名一大截。由此引发了最近几年越来越热门的深度学习研究，在2012年及以后，在ImageNet比赛上出现了更多的网络结构，从最开始的。数字图像处理基础的图书目录 第1章数字图像11.1图像编程11.2图像获取31.2.1针孔照相机模型31.2.2薄透镜41.2.3数字化51.2.4图像尺寸与分辨率61.2.5图像坐标系统61.2.6像素值71.3图像文件格式91.3.1光栅和矢量数据91.3.2TIFF文件格式101.3.3GIF文件格式101.3.4PNG文件格式111.3.5JPEG文件格式111.3.6BMP文件格式141.3.7PBM文件格式141.3.8其他文件格式151.3.9位与字节151.4练习题17第2章ImageJ182.1图像操作与处理182.2ImageJ综述192.2.1关键特征202.2.2交互式工具202.2.3ImageJ插件202.2.4第一个示例：图像取反212.3ImageJ与Java的其他信息242.3.1ImageJ的资源242.3.2用Java编程242.4练习题24第3章直方图263.1何谓直方图263.2理解直方图283.2.1图像获取283.2.2图像缺陷293.3直方图计算323.4多于8位图像的直方图343.4.1像素组合343.4.2示例343.4.3实现343.5彩色图像直方图353.5.1强度直方图363.5.2单个颜色通道直方图363.5.3组合颜色直方图373.6累积直方图373.7练习题38第4章点运算404.1图像强度修正404.1.1对比度与亮度404.1.2利用设定门限限制结果值414.1.3图像求反414.1.4阈值操作424.2点运算与直方图434.3自动对比度调整434.4修正的。

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