醫(yī)學(xué)圖像更多的三維重建(體繪制和面繪制)，分割，配準(zhǔn)，識(shí)別等。視頻應(yīng)該就是目標(biāo)跟蹤，檢測(cè)之類的吧。技術(shù)上有交叉，也有區(qū)別，像三維重建就屬于圖形學(xué)的內(nèi)容，不完全屬于視覺的內(nèi)容
從事深度學(xué)習(xí)研究?jī)赡辏勔徽剛€(gè)人經(jīng)歷及感受。
傳統(tǒng)圖像處理方法：特征提取主要依賴人工設(shè)計(jì)的特征提取器，需要有專業(yè)知識(shí)及復(fù)雜的調(diào)參過程，同時(shí)每個(gè)方法都是針對(duì)具體應(yīng)用，泛化能力及魯棒性較差。傳統(tǒng)圖像算法能解決某些特定場(chǎng)景的、可人工定義、設(shè)計(jì)、理解的圖像任務(wù)。特定場(chǎng)景效果好，但普遍泛化性弱，可解釋性更強(qiáng)，性能一般更好，但調(diào)參依賴專業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)。目前在某些極端低算力場(chǎng)景、特定海量處理場(chǎng)景仍有一定應(yīng)用價(jià)值。
深度學(xué)習(xí)方法：主要基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)進(jìn)行特征提取，根據(jù)大量樣本的學(xué)習(xí)能夠得到深層的、數(shù)據(jù)集特定的特征表示，其對(duì)數(shù)據(jù)集的表達(dá)更高效和準(zhǔn)確，所提取的抽象特征魯棒性更強(qiáng)，泛化能力更好，并且可以是端到端的。缺點(diǎn)是樣本集影響較大，算力要求較高。深度學(xué)習(xí)能夠解決更多高級(jí)的、語(yǔ)義級(jí)別的、只能抽象描述的圖像識(shí)別、檢測(cè)、風(fēng)格、創(chuàng)造性的問題。優(yōu)點(diǎn)是效果優(yōu)異、泛化更好、可端到端訓(xùn)練、無需復(fù)雜調(diào)參，仍處于蓬勃發(fā)展的時(shí)期；但算力、數(shù)據(jù)消耗大，可解釋性目前很弱。
綜上所述，深度學(xué)習(xí)方法逐漸成為主流，傳統(tǒng)方法依然有用武之地。
圖像處理(image processing)別稱ps，用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行分析，以達(dá)到所需結(jié)果的技術(shù)。又稱影像處理?？梢哉f是包括了PS。
圖像處理一般指數(shù)字圖像處理。數(shù)字圖像是指用工業(yè)相機(jī)、攝像機(jī)、掃描儀等設(shè)備經(jīng)過拍攝得到的一個(gè)大的二維數(shù)組，該數(shù)組的元素稱為像素，其值稱為灰度值。
圖像處理技術(shù)的一般包括圖像壓縮，增強(qiáng)和復(fù)原，匹配、描述和識(shí)別3個(gè)部分。 常見的系統(tǒng)有康耐視系統(tǒng)、圖智能系統(tǒng)等，目前是正在逐漸興起的技術(shù)。
搜狗智能圖像識(shí)別筆試是一項(xiàng)重要的測(cè)試，考察了參與者在圖像識(shí)別領(lǐng)域的理解和技能。圖像識(shí)別作為人工智能技術(shù)的一個(gè)重要應(yīng)用領(lǐng)域，已經(jīng)在各種領(lǐng)域中得到廣泛應(yīng)用，包括安防監(jiān)控、醫(yī)療影像分析、自動(dòng)駕駛等。搜狗作為一家領(lǐng)先的互聯(lián)網(wǎng)公司，通過舉辦智能圖像識(shí)別筆試活動(dòng)，旨在發(fā)現(xiàn)優(yōu)秀人才，推動(dòng)行業(yè)技術(shù)進(jìn)步。
搜狗智能圖像識(shí)別筆試的內(nèi)容涵蓋了圖像處理、深度學(xué)習(xí)、模式識(shí)別等領(lǐng)域的知識(shí)點(diǎn)。參與者需要解決一系列關(guān)于圖像識(shí)別的問題，同時(shí)還需要運(yùn)用編程技能進(jìn)行實(shí)踐操作。通過這些問題的設(shè)計(jì)，搜狗旨在考察參與者的理論基礎(chǔ)以及實(shí)際應(yīng)用能力。
搜狗智能圖像識(shí)別筆試采用在線考試形式進(jìn)行，參與者可以通過指定的平臺(tái)登錄并完成考試。考試過程中會(huì)出現(xiàn)不同類型的題目，包括選擇題、填空題、編程題等，以全面評(píng)估參與者的能力。
一般來說，搜狗智能圖像識(shí)別筆試的時(shí)間限制較為緊湊，參與者需要在規(guī)定的時(shí)間內(nèi)完成所有題目?？荚嚨臅r(shí)間安排與內(nèi)容難度相匹配，旨在考察參與者的解題效率和應(yīng)變能力。
參與搜狗智能圖像識(shí)別筆試需要具備一定的圖像識(shí)別和編程基礎(chǔ)知識(shí)，能夠靈活應(yīng)用相關(guān)算法和技術(shù)解決實(shí)際問題。此外，參與者還需要具備良好的邏輯思維能力和團(tuán)隊(duì)合作精神。
為了順利參加搜狗智能圖像識(shí)別筆試，參與者需要提前做好充分的準(zhǔn)備工作。包括復(fù)習(xí)相關(guān)知識(shí)點(diǎn)、熟悉常用的編程工具和庫(kù)、進(jìn)行實(shí)戰(zhàn)練習(xí)等。只有經(jīng)過充分準(zhǔn)備，參與者才能在考試中發(fā)揮出最佳水平。
在備考過程中，建議參與者注重平衡理論知識(shí)和實(shí)踐能力的培養(yǎng)。除了熟練掌握?qǐng)D像識(shí)別的基本原理和常用算法外，還需要通過實(shí)際操作鍛煉自己的編程能力。此外，多參與實(shí)戰(zhàn)練習(xí)和交流討論，可以幫助參與者發(fā)現(xiàn)問題、解決問題，不斷提升自己。
搜狗智能圖像識(shí)別筆試是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的測(cè)試，通過參加此項(xiàng)筆試，可以鍛煉自己在圖像識(shí)別領(lǐng)域的能力，發(fā)現(xiàn)自身的不足之處，不斷提升自己。希望廣大參與者能夠在備考過程中認(rèn)真對(duì)待，全力以赴，取得優(yōu)異的成績(jī)。
隨著科技的不斷突破和發(fā)展，圖像處理技術(shù)正變得越來越重要和普遍。圖像處理不僅僅是一種技術(shù)，更是一項(xiàng)科學(xué)，涵蓋了數(shù)字圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺、模式識(shí)別等領(lǐng)域，廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像、無人駕駛、安防監(jiān)控、虛擬現(xiàn)實(shí)等眾多領(lǐng)域。
圖像處理前景廣闊，隨著人工智能、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的不斷改進(jìn)和普及，圖像處理技術(shù)將會(huì)有更加深入的應(yīng)用和發(fā)展。未來，我們可以期待圖像處理在醫(yī)學(xué)診斷、智能交通、智能家居等領(lǐng)域中扮演更為重要的角色。
隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的迅速普及和應(yīng)用，圖像處理技術(shù)也在不斷地發(fā)展和完善。未來，圖像處理技術(shù)將會(huì)呈現(xiàn)以下幾個(gè)發(fā)展趨勢(shì)：
圖像處理技術(shù)在醫(yī)學(xué)影像診斷中有著重要的應(yīng)用價(jià)值。通過圖像處理技術(shù)，醫(yī)生可以更準(zhǔn)確地診斷疾病、制定治療方案，提高醫(yī)療診斷的準(zhǔn)確性和效率。
未來，隨著人工智能和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，圖像處理技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用將會(huì)更加廣泛。例如，基于深度學(xué)習(xí)算法的醫(yī)學(xué)影像學(xué)習(xí)系統(tǒng)能夠幫助醫(yī)生自動(dòng)識(shí)別和分析病灶，提高醫(yī)學(xué)影像診斷的精準(zhǔn)度。
圖像處理技術(shù)作為一項(xiàng)重要的前沿技術(shù)，將在未來發(fā)展中發(fā)揮越來越重要的作用。隨著科技的不斷進(jìn)步和創(chuàng)新，圖像處理技術(shù)將會(huì)在各個(gè)領(lǐng)域發(fā)揮重要作用，為社會(huì)發(fā)展和生活帶來更多便利和改善。
因此，投身于圖像處理技術(shù)的學(xué)習(xí)和研究，將會(huì)是一項(xiàng)具有廣闊前景和發(fā)展?jié)摿Φ氖聵I(yè)選擇。相信隨著科技的不斷創(chuàng)新和發(fā)展，圖像處理技術(shù)必將迎來更加美好的未來！
圖像處理芯片是當(dāng)前計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理領(lǐng)域非常重要的技術(shù)之一。它們的出現(xiàn)和發(fā)展使得圖像處理變得更加高效和精確，廣泛應(yīng)用于人臉識(shí)別、圖像編輯、安防監(jiān)控等領(lǐng)域。本文將介紹圖像處理芯片的原理、優(yōu)勢(shì)以及應(yīng)用場(chǎng)景。
圖像處理芯片是一種專門用于圖像處理任務(wù)的集成電路芯片。它通過集成豐富的圖像處理算法和高性能計(jì)算單元，能夠高效地進(jìn)行圖像識(shí)別、圖像處理和圖像分析等任務(wù)。與傳統(tǒng)的通用處理器相比，圖像處理芯片具有更高的并行性和更低的能耗，能夠在較短的時(shí)間內(nèi)處理大規(guī)模的圖像數(shù)據(jù)。
圖像處理芯片通常包括以下幾個(gè)關(guān)鍵部分：
相比傳統(tǒng)的通用處理器，圖像處理芯片具有以下幾個(gè)明顯的優(yōu)勢(shì)：
圖像處理芯片在許多領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用。以下是一些常見的應(yīng)用場(chǎng)景：
隨著人工智能和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，圖像處理芯片也在不斷演進(jìn)和創(chuàng)新。以下是圖像處理芯片的一些發(fā)展趨勢(shì)：
總之，圖像處理芯片在計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理領(lǐng)域發(fā)揮著重要的作用，其高性能、低能耗和高并行性使得圖像處理任務(wù)更加高效和精確。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，圖像處理芯片必將迎來更廣闊的應(yīng)用前景。
1. 基礎(chǔ)類：《Digital Image Processing》（3rd Edition），2007
－介紹經(jīng)典算法
2. 前沿類：《Computer Vision: Algorithms and Applications》，2011
－介紹最新進(jìn)展
3. 程序解讀類：《Digital Image Processing Using Matlab》（2nd Edition），2009
《Learning OpenCV: Computer Vision with the OpenCV Library》，2008
－編程指導(dǎo)
以上供參考！
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抱歉，沒看題干，羅嗦了一堆！
推薦一篇二值化算法經(jīng)典的綜述性文獻(xiàn)：《Evaluation of Binarization Methods for Document Images》，現(xiàn)在的算法多數(shù)是在這篇文章中介紹的方法基礎(chǔ)上擴(kuò)展的。
信號(hào)處理包括圖像處理的。信號(hào)處理是數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息和電氣工程的一個(gè)分支，涉及信號(hào)的分析、合成和修改，廣義地說，其中信號(hào)被定義為傳遞“關(guān)于某些現(xiàn)象的行為或?qū)傩缘男畔ⅰ钡暮瘮?shù)， 如聲音、圖像和生物量。
信號(hào)處理可用于特征提取，如圖像理解和語(yǔ)音識(shí)別。 質(zhì)量改進(jìn)，如降噪、圖像增強(qiáng)和回聲消除。 (信源編碼)，包括音頻壓縮、圖像壓縮和視頻壓縮。
沒有數(shù)據(jù)集時(shí)，深度學(xué)習(xí)說，這事我干不了。試試SIFT等手工特征吧。
不考慮速度和算力成本時(shí)，手工特征說：深度學(xué)習(xí)帶帶我，我抱你大腿，能改善性能。別扔下我不管。要考慮時(shí)，手工特征說，深度學(xué)習(xí)就是高射炮，打蚊子不如電蚊拍，又快又準(zhǔn)。2020年出了個(gè)新的局部描述子。
傳統(tǒng)圖像處理: 依賴手工特征(有理有據(jù)，可解釋。但天花板就是設(shè)計(jì)特征的人的思維？)深度學(xué)習(xí)： 依賴模型學(xué)到的特征。用算力 來突破工程師的腦力和想象力 (貧窮限制了我的想象力, 因?yàn)橘I不起GPU)。難解釋?！镜四X的機(jī)理現(xiàn)在也解釋不清啊，不也用了起碼上千年嗎】
傳統(tǒng) CV 技術(shù)：
* 基于特征 * 這些傳統(tǒng)方法包括：
特征描述子（如 SIFT 和 SURF）通常與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法（SVM和KNN）結(jié)合使用，來解決 CV 問題。
傳統(tǒng)CV方法的優(yōu)點(diǎn)：
1.快, 2.不強(qiáng)求gpu 3.透明.
可以判斷解決方案能否在訓(xùn)練環(huán)境外有效運(yùn)轉(zhuǎn)。 CV 工程師了解其算法可以遷移至的問題，這樣一旦什么地方出錯(cuò)，他們可以執(zhí)行調(diào)參，使算法能夠有效處理大量圖像。
深度學(xué)習(xí)有時(shí)會(huì)「過猶不及」，傳統(tǒng) CV 技術(shù)通常能夠更高效地解決問題，所用的代碼行數(shù)也比深度學(xué)習(xí)少。 SIFT，甚至簡(jiǎn)單的色彩閾值和像素計(jì)數(shù)等算法，可對(duì)任意圖像執(zhí)行同樣的操作。 相反，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)得的特征是特定于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的。
因此，SIFT 等算法通常用于圖像拼接/3D 網(wǎng)格重建等應(yīng)用，這些應(yīng)用不需要特定類別知識(shí)。 這些任務(wù)也可以通過訓(xùn)練大型數(shù)據(jù)集來實(shí)現(xiàn)，但為一個(gè)封閉應(yīng)用費(fèi)這么大勁并不實(shí)際。
ref: 機(jī)器之心：傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)落伍了嗎？不，它們是深度學(xué)習(xí)的「新動(dòng)能」
某論文：
將 乘積累加運(yùn)算 減少到深度學(xué)習(xí)方法的 130-1000 分之一，幀率相比深度學(xué)習(xí)方法有 10 倍提升。此外，混合方法使用的內(nèi)存帶寬僅為深度學(xué)習(xí)方法的一半，消耗的 CPU 資源也少得多。
過去4年內(nèi)的論文有做:
2. Editorial Image Retrieval Using Handcrafted and CNN Features
In this work, we present a combined feature representation based on handcrafted and deep approaches, to categorize editorial images into six classes (athletics, football, indoor, outdoor, portrait, ski).
3. Using CNN With Handcrafted Features for Prostate Cancer Classification
Our model combines both convolutional neural network (CNN) extracted features and handcrafted features. In our model, the input data is sent into two subnets. One is a modified ResNet with an improved spatial transformer (ST) for high dimension feature extraction. The other subnet extracts three handcrafted features and processes them with a simple CNN. After those two subnets, the output features of the two subnets are concatenated and then sent into the final classifier for prostate cancer classification. Experimental results show that our model achieves an accuracy of 0.947, which is better than other state-of-the-art methods
4. Feature Engineering Meets Deep Learning: A Case Study on Table Detection in Documents
…… As a side effect, decades of research into hand-crafted features is considered outdated. In this paper, we present an approach for table detection in which we leverage a deep learning based table detection model with hand-crafted features from a classical table detection method. We demonstrate that by using a suitable encoding of hand-crafted features, the deep learning model(DL為主 手工特征為輔) is able to perform better at the detection task. comparable with the state-of-the-art deep learning methods without the need of extensive hyper-parameter tuning
5. Object detection on deformable surfaces using local feature sets， 2017
randomly oriented objects in pick-and-place systems. Feature matching algorithms such as SIFT, SURF etc. usually fail when there are multiple instances of same object and object shape deformation problems in the scene. we present an approach which uses SURF feature sets consisting of local neighbor features for matching and hierarchical clustering for estimating object center. Using extracted local neighbor features and their descriptors, our algorithm finds more number of true-positive matches among features and improves the detection in the case of deformation and multiple instances.
6. Engineering Hand-designed and Deeply-learned features for person Re-identification
ref: 修改OpenCV一行代碼，提升14%圖像匹配效果_OpenCV中文網(wǎng)-CSDN博客ref: 圖像局部特征點(diǎn)檢測(cè)算法綜述 - ☆Ronny丶 - 博客園
（個(gè)人抒發(fā)千古騷情時(shí)間）
手工特征是具體的，固定的，可描述的。深度學(xué)習(xí)的特征，尤其是深層網(wǎng)絡(luò)的特征，是抽象的，semantic的，人類難描述的。但人類自己如何分辨貓和狗，有時(shí)也難用語(yǔ)言描述。
如果把手工特征比喻成常量，深度特征就是變量。手工特征，如角點(diǎn)，是深度特征的子集。
大道無形，“水無形而有萬形，水無物能容萬物”。
唯有不囿于“形”，方能窺見“神”。
人類無法理解與解釋的特征，可能機(jī)器容易理解與解釋。畢竟人眼看山還是山，但機(jī)器看山不是山，看水不是水，看到的是RGB, HSV, Lab，是pattern，是高斯分布。
一、基本步驟
1、圖像預(yù)處理，包括高斯濾波，圖像去噪，圖像增強(qiáng)等
2、圖像分割
3、孔洞填充
4、連通域標(biāo)記
5、特征提取
6、結(jié)果輸出
二、圖像的預(yù)處理
為了方便計(jì)算，系統(tǒng)通常將獲取的圖片灰度化。將彩色圖像轉(zhuǎn)化成為灰度圖像的過程就稱為圖像的灰度化處理。彩色圖像中R、G、B三個(gè)分量的值決定了具體的像素點(diǎn)。一個(gè)像素點(diǎn)可以有上千萬種顏色。而灰度圖像是一種彩色圖像，但是它的特點(diǎn)在于R、G、B三個(gè)分量具體的值是一致的?；叶葓D中每個(gè)像素點(diǎn)的變化區(qū)間是0到255，由于方便計(jì)算，所以在實(shí)際工程處理中會(huì)先將各種格式的圖像轉(zhuǎn)變成灰度圖像。在保留圖像輪廓和特征的基礎(chǔ)上，灰度圖仍然能夠反映整幅圖像輪廓和紋理。在Opencv里面有實(shí)現(xiàn)圖像灰度化的接口。調(diào)用OpenCV中的cvSmooth函數(shù)進(jìn)行中值濾波處理，以去除細(xì)小毛刺。
三、圖像二值化
局部自適應(yīng)二值化是針對(duì)灰度圖像中的每一個(gè)像素逐點(diǎn)進(jìn)行閾值計(jì)算，它的閾值是由像素的鄰域內(nèi)的點(diǎn)的局部灰度特性和像素灰度值來確定的。局部閾值法是逐個(gè)計(jì)算圖像的每個(gè)像素灰度級(jí)，保存了圖像的細(xì)節(jié)信息，非均勻光照條件等情況雖然影響整個(gè)圖像的灰度分布，卻不影響局部的圖像性質(zhì)，但也存在缺點(diǎn)和問題，相比全局閾值法來說，它的計(jì)算時(shí)間較長(zhǎng)，但適用于多變的環(huán)境。
四、缺陷檢測(cè)六大基本方法
1. blob + 特征
2. blob + 特征+ 差分
3. 頻域 + 空間域
4. 光度立體法
5. 特征訓(xùn)練（分類器，機(jī)器學(xué)習(xí)）
6. 測(cè)量
