由于之前搞圖像時留下的筆記都太亂、沒有章法，詳細的總結部分后續有時間再整理，在這里先做個大一統，有疏漏的地方還請博友們指正，比如業界常見的ISP、3A相關的算法，網上比較優質的資料好像不太多~

文章目錄

• • 圖像算法大全：
  • • • 圖像基礎：
      • 形態學操作：
      • 角點檢測：
      • 邊緣檢測：
      • 圖像分割：
      • 特征提取：
      • 對象跟蹤：

圖像算法大全：

圖像相似度算法：圖像哈希 + 哈希感知算法；輪廓形狀描述子：鏈碼、邊界長度、曲率(HK2003算法)、彎曲能量、簽名、弦分布傅里葉形狀描述子、B樣條、形狀不變量PDM形狀、近似配準、ASM配準、AAM建模&配準幾何區域描述子：面積、歐拉數、投影、寬高、離心率、細長度、矩形度、方向、緊致度統計矩、凸包、細化骨架（MB/MB2 骨架提取算法）、區域分解、區域鄰近圖圖像-常用的特定算法：NMS非極大值抑制、Fisher最優分割法-聚類、匈牙利算法-二分圖最大匹配Ransac隨機采樣一致性算法、KD-樹最近鄰搜索Kohoen特征圖-自組織神經網絡、Hopfield自組織神經網絡

圖像基礎：

? 灰度圖
閾值化：自適應閾值化、Otsu最優閾值檢測
? 直方圖：灰度直方圖、H-S直方圖、直方圖均衡化
? 重映射：（幾何變換）鏡像、反轉、反向投影(通過模板直方特征在原圖中對定位模板)；
? 圖像金字塔：高斯-、拉普拉斯-、差分高斯金字塔；（上采樣、下采樣）
? 濾波算子：
? 高斯濾波、中值濾波、均值濾波、方框(盒式)濾波、雙邊濾波、低/高通濾波、引導(導向)濾波
? 邊緣檢測算子：Canny算子、Sobel算子、Laplacian算子、Scharr濾波
? 頻域濾波：Gabor濾波、Frangi濾波
? 時域濾波：
? 限幅濾波、中值濾波、均值濾波、滑動平均濾波、中值平均濾波、限幅平均濾波
? 一階滯后濾波、加權遞推平均濾波、消抖濾波
? Lanczos濾波、卡爾曼濾波、粒子濾波、逆濾波、維納濾波

? 繪制：線、矩、圓、FloodFill 漫水填充
? 輪廓檢測：
? 形狀檢測：霍夫直線 & 圓檢測、曲線檢測
? 橢圓擬合、多邊形逼近
? 凸包：不規則圖像凸包、最小規則圖形凸包、橢圓擬合、逼近多邊形曲線

? 模板匹配：平方差法、相關法、系數法…
? 特征匹配：暴力匹配、Flann匹配、BFMatcher匹配
? 矩特征：矩的計算、面積周長計算、質心、一二三階矩
? 距離變換：透視變換、仿射變換；
? 八鏈碼： 描述曲線或邊界的方法，表示曲線和區域邊界；
? 傅里葉變換：頻域濾波、高斯高/低通濾波；
? 小波變換：
? 圖像壓縮&編碼：

形態學操作：

? 腐蝕，膨脹；
? 開，閉；
? 形態學梯度、頂帽、黑帽；

角點檢測：

? Harris、Tomasi、亞像素角點；

邊緣檢測：

? Canny 邊緣檢測；
? DoG一階邊緣提取；
? Log拉普拉斯-高斯邊緣提取；

圖像分割：

? 分割依賴：基于閾值、基于區域、基于邊緣、基于聚類方法、基于基因編碼、基于圖論方法、基于小波變換

? 分水嶺：
? 鄰域邊緣跟蹤：
? 鄰域區域生長：
? 最小割最大流：
? GraphCut & GrabCut：
? 聚類法：MeanShift
? …

特征提取：

? 特征類型：關鍵點 kp、描述子 [x]、特征圖；
? Hog、Sift、Surf、ORB、MSER、LBP、Retina
? Fast、Brisk、Star、GFTT、Dense、SimpleBlob、Akaze、Gist、Freak
? 紋理：Gabor、GLCM、GMRF、GLDS、FD

對象跟蹤：

? BSM（背景消去建模）；
? KL 光流法(密集-，稀疏-)；
? CamShift、MeanShift（連續自適應）；
? 相關濾波(目標)跟蹤算法：
MOSSE, ICF, KCF, DSST, ECOHC, SAMF, Staple, LMCF, LCT, SRDCF, SRDCFdecon, BACF, GOTURN

總結

以上是生活随笔為你收集整理的传统图像处理（滤波算子、边缘、角点、特征提取）算法大全的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。