数字图像处理基础
图像增强：不论方法，只要能够得到较好的图像即可
图像复原：找到图像退化的原因，把噪声过滤得到较好的图像
RGB——HSI(色调 饱和度 亮度)彩色图像处理需要用到灰度图像处理
直方图均衡，灰度概率密度函数接近均匀分布，经过直方图均衡后的图像效果较好
滤波器模板的大小，滤波器模板系数这两个参数影响了滤波器的效果
椒盐噪声(灰度图像中的黑点(值小)和白点(值大))
空间域图像锐化——突出灰度的过渡部分，增强边缘，空间差分
图像增强是一个主观过程，而图像复原大部分是一个客观过程，图像复原视图利用退化现象的先验知识复原被退化的图像
只存在噪声的复原——均值滤波器
修正的均值滤波器——可以同时消除多种噪声
CV领域特征算子 LBP(局部二值模式)算子 纹理分类
LBP特征是一种计算简单高效的纹理描述子
描述子：能够反映图像至少一个方面基本特性的紧致表示
特征向量不能维数太高
LBP对光照单调变换具有不变性
需调节的参数少，计算速度快，复杂度为O(N)
紧致表示，低维特征向量即可取得较好的效果
LBP可用于纹理分析、图像分析、人脸分析、运动分析
人脸检测：有没有人脸？
人脸识别：匹配人脸
相似度的比较——KNN最邻近分类
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