图像处理与计算机视觉的 topics
- 光学图像(optical image):
- the apparent reproduction of an object, formed by a lens or mirror system from reflected, refracted, or diffracted light waves. There are two kinds of images, real and virtual.
- In a real image the light rays actually are brought to a focus at the image position, and the real image may be made visible on a screen—e.g., a sheet of paper—whereas a virtual image cannot. Examples of real images are those made by a camera lens on film or a projection lens on a motion-picture screen.
- Virtual images are made by rays that do not actually come from where the image seems to be; e.g., the virtual image in a plane mirror is at some distance behind the mirror.
- the apparent reproduction of an object, formed by a lens or mirror system from reflected, refracted, or diffracted light waves. There are two kinds of images, real and virtual.
0. 三大分类
- computer vision:图像;
- audio:声音;
- Text:文本数据;
1. image
- 二值图像,灰度图像,彩色图像
- natural images,Face images,synthetical images,SAR images,medical images
对于单幅图像处理问题:
- denoising
- super-resolution
- inpainting:重绘,重绘丢失的数据;
- image segmentation:
- superpixel:Superpixel code
多幅图像处理问题:
- object tracking
- object detection
- Anomaly Detection
2. video
- 视频重绘(video inpainting):http://perso.telecom-paristech.fr/~gousseau/video_inpainting/
3. 目标分割,目标识别,目标检测,目标跟踪
目标分割(Target Segmentation):应该是data/image segmentation的一种;
这里假定数据是图像,就如楼上说的,任务是把目标对应的部分分割出来。对于一般的光学图像而言,分割像素是一个比较常见的目标,就是要提取哪一些像素是用于表述已知目标的。这种Segmentation可以是一个分类(classificatio)问题,就是把每一个pixel做labeling,提出感兴趣的那一类label的像素。也可以是clustering的问题,即是不知道label,但需要满足一些optimality,比如要cluster之间的correlation最小之类的。
目标识别(Target Recognition),这是一个基于分类(Classification)的识别(Recognition)问题,即是在所有的给定数据中,分类出哪一些 sample 是目标,哪一些不是。
还是拿图片作为数据举例,这个分类的层面往往不是pixel,给定的一些segment,或者定义的对象(Object),或者图片本身。
目标检测(Target Detection),最早的detection system应该是搞雷达的人首先提出并且heavily study的,最简单的任务就是从看似随机(random)又充满干扰(interference)和噪音(noise)的信号中,抓取到有信息的特征(information-bearing pattern)。
目标追踪(Target Tracking),这个任务很重要的第一点是目标定位(Target Locating),而且这个任务设计到的数据一般具有时间序列(Temporal Data)。常见的情况是首先 Target 被 Identify 以后,算法或者系统需要在接下来时序的数据中,快速并高效地对给定目标进行再定位。任务需要区别类似目标,需要避免不要的重复计算,充分利用好时序相关性(Temporal Correlation),并且需要对一些简单的变化Robust,必须旋转,遮盖,缩小放大,Motion Blur 之类的线性或者非线性变化。
下面是一个Target Detection的栗子:
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