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World File Search System图像变换
人工智能硕士课程要求 1. 课程类型
在本课程结束时，学生将能够： 1. 评估适合解决人工智能问题的图像处理技术。 2. 评估给定人工智能场景下图像处理方法的性能。 3. 在人工智能领域设计和开发图像处理系统 课程内容概要 本课程探讨解决人工智能问题的图像处理技术。图像形成和图像模型是涉及的初始步骤，它涵盖像素和对象级操作，包括直方图、边缘和片段。比较了图像增强和恢复。包括图像配准和图像变换操作。最后，给出图像特征和识别过程。包括计算机视觉的深度学习方法 评估和加权
三年级 B.Tech 计算机科学与工程（...
图像增强（点处理）：图像负片、阈值处理、有背景和无背景的灰度切片、幂律和对数变换、对比度拉伸、直方图均衡化和直方图规范空间域图像增强（邻域处理）：用于图像增强的低通和高通滤波、空间滤波基础、生成空间滤波器掩模 - 平滑和锐化空间滤波图像变换：一维 DFT、二维离散傅里叶变换及其逆变换、二维 DFT 的一些属性、沃尔什-哈达玛、离散余弦变换、哈尔变换、倾斜变换频域图像增强：频域滤波基础、平滑和锐化频域滤波器
为视障人士提供的智能个人 AI 助理
基于特征提取的盲人物体识别 [4]。SIFT（尺度不变特征）算法被提出来实现该解决方案。它不需要任何形式的图像转换。进行预处理以消除噪声和不均匀照明造成的挑战。然后借助局部特征提取方法找出兴趣点，并为其计算特征或向量和描述符。该算法有助于将图像表示为图像的兴趣点集合，这些图像对图像变换不变且对照明变化有部分影响。它克服了以前实现 RGB 到 HSI 转换的缺点，因为图像的复杂性不会影响性能。但是，所使用的算法是闭源的，很难在不同设备上实现。
图像配准方法：一项调查 - utia.cas.cz
本文旨在对近期和经典的图像配准方法进行回顾。图像配准是将在不同时间、从不同视点和/或由不同传感器拍摄的同一场景的图像（两个或多个）叠加的过程。配准在几何上对齐两个图像（参考图像和感测图像）。根据所审查的方法的性质（基于区域和基于特征）以及图像配准过程的四个基本步骤对所审查的方法进行分类：特征检测、特征匹配、映射函数设计以及图像变换和重采样。本文提到了这些方法的主要贡献、优点和缺点。还讨论了图像配准的问题和未来研究的展望。本文的主要目标是为参与图像配准的研究人员提供全面的参考资料，无论其特定应用领域如何。q 2003 Elsevier B.V. 保留所有权利。
使用 DEM 校正机载雷达图像的综合方法
引言 水文等水文应用需要配准和处理多传感器和多源数据，例如机载雷达、专题制图仪 (TM)、数字高程模型 (OEM) 和数字地形数据（道路、河流网络等）。尽管校正 TM 数据的问题相对较少，但机载雷达图像的情况更为复杂，因为视图几何形状和由此产生的图像扰动在场景中变化更快。不同的研究人员针对雷达情况测试了各种二维图像变换（Trevett，1984 年）。在大型场景中，这些变换受到根本限制，因为它们无法应对由地形引起的局部扭曲。引用的结果介于 5 到 100 米之间，取决于区域大小、地形和所用的二维变换类型。此外，立体雷达图像能够生成数字高程模型 (OEM) 和数字雷达地图 (Leber!等，1986)。摄影产品由数字图像创建，并用于使用雷达测绘方法的摄影测量立体绘图仪器。基于 16 个检查点，随机水平差异值在两个方向上均为 30 米（例如，使用的 SAR 图像的约 4 个像素）。通常，可以使用 OEM 和立体模型测量中的辅助数据生成正射影像 (Mercer，1986)。本文描述的方法是全数字化的，包括 SAR 图像、处理和正射影像生成。本研究开发的模型采用摄影测量方法，采用基于彩色图像的光束法平差技术