作业帮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：2024/05/08 16:02:48
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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