1. Filtro: Utilizzato per migliorare o sopprimere alcune caratteristiche in un'immagine.
* Filtro lineare (convoluzione): Applica un kernel (piccola matrice) a ciascun pixel e i suoi vicini per eseguire operazioni come la sfocatura (ad es. Blurcassia), l'affilatura, il rilevamento dei bordi (ad es. Sobel, Laplacian) e la riduzione del rumore (ad es. Filtro medio, filtro mediano). Molto versatile ed efficiente dal punto di vista computazionale.
* Filtro non lineare: Gestisce il rumore e i valori anomali in modo più efficace rispetto al filtro lineare in alcuni casi. Esempi includono il filtro mediano (sostituisce un pixel con il valore mediano dei suoi vicini), il filtraggio bilaterale (conserva i bordi durante il livellamento) e il filtro morfologico (ad esempio, erosione, dilatazione).
2. Trasformazione: Modifica la rappresentazione dell'immagine per analisi o manipolazione.
* Trasformata di Fourier: Converte un'immagine dal dominio spaziale al dominio di frequenza, rivelando componenti di frequenza e abilitando operazioni come filtrare le frequenze alte o basse per la riduzione o l'affilatura del rumore.
* Trasformata wavelet: Offre una migliore localizzazione in entrambi i domini spaziali e di frequenza rispetto alla trasformazione di Fourier, rendendolo utile per la compressione delle immagini e l'estrazione delle caratteristiche.
* Transform Hough: Utilizzato per rilevare linee e curve nelle immagini rappresentandole in uno spazio dei parametri.
3. Segmentazione: Partizza un'immagine in regioni significative basate su caratteristiche come intensità, colore o consistenza.
* Soglia: Metodo semplice per separare il primo piano dallo sfondo in base ai valori di intensità.
* Regione in crescita: Inizia con un pixel di semi ed espande la regione in base ai criteri di somiglianza.
* Rilevamento del bordo (menzionato sopra sotto filtro): Identifica i confini tra le regioni.
* Algoritmo spartiacque: Tratta l'immagine come una superficie topografica e separa le regioni in base ai bacini idrografici.
* Clustering (K-Means, ecc.): Gruppi pixel basati su caratteristiche in cluster distinti che rappresentano segmenti diversi.
4. Estrazione delle caratteristiche: Estrae caratteristiche significative da un'immagine per ulteriori elaborazioni o classificazioni.
* istogrammi: Riassumi la distribuzione dell'intensità in un'immagine.
* Caratteristiche del bordo: Informazioni sui bordi (posizione, orientamento, forza).
* Funzionalità di trama: Quantifica la disposizione spaziale delle intensità (ad es. Funzioni Hararick, filtri Gabor).
* SIFT (trasformazione della funzione invariante in scala), surf (funzionalità robuste accelerate): Robusti rilevatori e descrittori di funzionalità per il riconoscimento degli oggetti e la corrispondenza delle immagini.
5. Deep Learning: Sfruttare le reti neurali artificiali per vari compiti di elaborazione delle immagini. Questo è un campo in rapida evoluzione e stanno emergendo molte tecniche.
* Reti neurali convoluzionali (CNNS): Eccellente per la classificazione delle immagini, il rilevamento di oggetti, la segmentazione e altri compiti. Imparano automaticamente le funzionalità dai dati.
* Network di avversaria generativa (GANS): Utilizzato per la generazione di immagini, il miglioramento e la difesa.
In sintesi, la tecnica "migliore" dipende fortemente dai tuoi obiettivi specifici. Un compito semplice potrebbe richiedere solo un filtro di base, mentre un compito complesso come la guida autonoma potrebbe richiedere una combinazione di tecniche sofisticate da tutte le categorie sopra, incluso l'apprendimento profondo. È necessario considerare la complessità computazionale, i requisiti di accuratezza e la natura dei dati dell'immagine quando si sceglie il tuo approccio.
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