医学图像处理和视频图像处理？

一、医学图像处理和视频图像处理？

医学图像更多的三维重建(体绘制和面绘制)，分割，配准，识别等。视频应该就是目标跟踪，检测之类的吧。技术上有交叉，也有区别，像三维重建就属于图形学的内容，不完全属于视觉的内容

二、图像处理的过程？

一、基本步骤

1、图像预处理，包括高斯滤波，图像去噪，图像增强等

2、图像分割

3、孔洞填充

4、连通域标记

5、特征提取

6、结果输出

二、图像的预处理

为了方便计算，系统通常将获取的图片灰度化。将彩色图像转化成为灰度图像的过程就称为图像的灰度化处理。彩色图像中R、G、B三个分量的值决定了具体的像素点。一个像素点可以有上千万种颜色。而灰度图像是一种彩色图像，但是它的特点在于R、G、B三个分量具体的值是一致的。灰度图中每个像素点的变化区间是0到255，由于方便计算，所以在实际工程处理中会先将各种格式的图像转变成灰度图像。在保留图像轮廓和特征的基础上，灰度图仍然能够反映整幅图像轮廓和纹理。在Opencv里面有实现图像灰度化的接口。调用OpenCV中的cvSmooth函数进行中值滤波处理，以去除细小毛刺。

三、图像二值化

局部自适应二值化是针对灰度图像中的每一个像素逐点进行阈值计算，它的阈值是由像素的邻域内的点的局部灰度特性和像素灰度值来确定的。局部阈值法是逐个计算图像的每个像素灰度级，保存了图像的细节信息，非均匀光照条件等情况虽然影响整个图像的灰度分布，却不影响局部的图像性质，但也存在缺点和问题，相比全局阈值法来说，它的计算时间较长，但适用于多变的环境。

四、缺陷检测六大基本方法

1. blob + 特征

2. blob + 特征+ 差分

3. 频域 + 空间域

4. 光度立体法

5. 特征训练（分类器，机器学习）

6. 测量

三、图像处理的目的？

数字图像处理的目的：

数字图像处理是利用计算机的计算，实现与光学系统模拟处理相同效果的过程。

⑴提高图像的视觉质量，以达到赏心悦目的目的。

例如：去除称之为噪声等图像质量的退化因素；

改变图像的亮度、颜色；

增强图像中的某些成份、抑制某些成份；

对图像进行几何变换等，从而改善图像的质量，以达到各种想要的艺术效果。

⑵提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，以便于计算机分析。

如：频域特性、

纹理特性、

灰度/颜色特性、

边界/区域特性、

形状/拓扑特性

关系结构等。

⑶对图像数据进行变换、编码和压缩，以便于图像的存储和传输。

四、函数图像为什么叫图像？

函数定义1对1或多对1,恰可用x-y坐标軸表示曲线,將此变化的曲线就称为图像了。

五、请问大家AI图像处理与传统图像处理各自有何优劣？

从事深度学习研究两年，谈一谈个人经历及感受。

传统图像处理方法：特征提取主要依赖人工设计的特征提取器，需要有专业知识及复杂的调参过程，同时每个方法都是针对具体应用，泛化能力及鲁棒性较差。传统图像算法能解决某些特定场景的、可人工定义、设计、理解的图像任务。特定场景效果好，但普遍泛化性弱，可解释性更强，性能一般更好，但调参依赖专业知识和经验。目前在某些极端低算力场景、特定海量处理场景仍有一定应用价值。

深度学习方法：主要基于数据驱动进行特征提取，根据大量样本的学习能够得到深层的、数据集特定的特征表示，其对数据集的表达更高效和准确，所提取的抽象特征鲁棒性更强，泛化能力更好，并且可以是端到端的。缺点是样本集影响较大，算力要求较高。深度学习能够解决更多高级的、语义级别的、只能抽象描述的图像识别、检测、风格、创造性的问题。优点是效果优异、泛化更好、可端到端训练、无需复杂调参，仍处于蓬勃发展的时期；但算力、数据消耗大，可解释性目前很弱。

综上所述，深度学习方法逐渐成为主流，传统方法依然有用武之地。

六、什么叫程序员？

程序员是一种计算机专业人员，负责编写、维护和测试计算机程序，以实现特定的计算机功能。

他们可以使用各种编程语言，如C、C++、Java、Python等，来编写软件程序，以满足用户的需求。

程序员还可以负责设计、开发和维护软件系统，以满足用户的需求。

他们还可以负责调试和修复软件程序，以确保软件的正确运行。

七、图像处理别称？

图像处理(image processing)别称ps，用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。可以说是包括了PS。

图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值称为灰度值。

图像处理技术的一般包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。 常见的系统有康耐视系统、图智能系统等，目前是正在逐渐兴起的技术。

八、图像处理芯片的原理？

图像处理芯片（Image Processing Chip）是一种专门设计用于图像处理的集成电路芯片。其原理主要包括以下几个方面：

1. 数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）：图像处理芯片通常包含数字信号处理单元，用于对图像中的像素进行采样、量化和变换等数字信号处理操作。这些操作可以提取图像特征、滤波、增强、变换等，以实现不同的图像处理功能。

2. 并行计算与并行处理：为加快图像处理速度，图像处理芯片采用并行计算的方式。它可以同时处理多个像素点或像素块，以提高处理效率和实时性。并行处理可以通过多核处理器、并行数据流计算单元等技术来实现。

3. 内嵌算法与算法加速：图像处理芯片内部通常内嵌了一些常用的图像处理算法，如边缘检测、图像分割、模糊处理等。此外，图像处理芯片还可以利用硬件加速技术，如专用指令集、硬件加速单元等，加速算法的执行，提高图像处理性能。

4. 存储和通信接口：为了处理和传输大量的图像数据，图像处理芯片还需要具备存储和通信接口。这些接口可以用于读取和存储图像数据，以及与其他设备或系统进行数据交换和通信。

总之，图像处理芯片通过数字信号处理、并行计算、内嵌算法和算法加速等技术，实现对图像的采集、处理和分析等操作。它在各类图像处理应用中发挥重要的作用，如数字相机、智能手机、监控系统、医学影像分析等。 

九、图像平滑处理的原理？

这个可以使用均值滤波处理，它也叫图像的平滑。均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素（以目标象素为中心的周围8个象素，构成一个滤波模板，即去掉目标象素本身）。再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。

十、什么叫物理图像？

就是把抽象的概念转化为形象的进行思考，比如电势与水库蓄水的高度，相对论中的“尺子缩短”，等等物理学仅仅是公式描述是不够的，每个公式有适用的条件。

为了把现实的现象和公式联系起来，并解释现象之前。需要学习这些数学公式。为了今后的应用，这些数学公式的物理意义必须明确，以及学习一些前人运用的经验。

这一类把数学公式和自然现象之间的关联，我们称之为物理图像

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