剛開(kāi)始想把這部分內(nèi)容命名為“基本算法”，意在介紹圖像處理中的一些基本算法，后來(lái)仔細(xì)想想決定不這么寫，因?yàn)閳D像處理是一個(gè)非常大的概念，圖像處理不等于人臉識(shí)別，也不等于模式識(shí)別，直接介紹諸如圖像處理基本算法之類的內(nèi)容很容易寫成空話，沒(méi)有什么實(shí)際意義。讀者有興趣的話可以直接搜索“圖像處理十大經(jīng)典算法”，適當(dāng)了解。

       所謂圖像處理，就是用計(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。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(guò)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)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。

萬(wàn)變不離其宗，算法是死的，重在思想。舉個(gè)例子，在模式識(shí)別方向這個(gè)方向判斷一個(gè)學(xué)生是否入門有一個(gè)非常簡(jiǎn)單的方法，就是“如果你能把圖像很自然的想象成高維空間中的一個(gè)點(diǎn)”，那就說(shuō)明在模式識(shí)別方面入門了，可以對(duì)圖像進(jìn)行分類了。

當(dāng)然標(biāo)準(zhǔn)不是唯一，在其他領(lǐng)域如目標(biāo)檢測(cè)也會(huì)有其他的判斷標(biāo)準(zhǔn)，總之我們要對(duì)圖像進(jìn)行處理，那么圖像就不再只是圖像，它可能會(huì)演變成各種不同形式的概念，可能是點(diǎn)，可能是面，還可能是一個(gè)坐標(biāo)空間。在目標(biāo)跟蹤的經(jīng)典算法粒子濾波中，將一個(gè)個(gè)的小圖像塊看做一個(gè)個(gè)粒子；在子空間理論中，將一系列圖像放在一起構(gòu)建一個(gè)成分主空間（例如主成分分析PCA算法等等。我不會(huì)詳細(xì)介紹這些算法，說(shuō)多了就顯得抽象老套，但我要說(shuō)的是我們一定要把圖像本身理解好，它是一個(gè)圖像，是一個(gè)矩陣，是一個(gè)信息的容器，是一種數(shù)據(jù)的表現(xiàn)形式，圖像不一定都必須在視覺(jué)上有意義（比如頻域的圖像）。

總之圖像處理的基本思想還是要立足于圖像本身，要深度到圖像內(nèi)部結(jié)構(gòu)中，思維要靈活。打個(gè)比方說(shuō)，圖像和高維空間中的點(diǎn)之間有什么對(duì)應(yīng)關(guān)系，這是所謂的量變產(chǎn)生質(zhì)變?？傊欢ㄒ嘞?，多總結(jié)，主動(dòng)去鉆研，才能夠真正領(lǐng)悟一些東西。最基本的東西往往蘊(yùn)藏著深?yuàn)W的道理，無(wú)論你現(xiàn)在多牛多厲害，都不能放掉最本源的東西。多想想圖像是什么，有什么本質(zhì)屬性，你可能無(wú)法得到準(zhǔn)確的答案，但肯定能得到一些有用的感悟（有點(diǎn)像哲學(xué)問(wèn)題了）。

算法研究應(yīng)該是圖像處理的核心工作，尤其是各大高校的博士碩士。這里我并不談那些高大上的算法，我更想說(shuō)的是一些算法研究的一些基礎(chǔ)的東西，比如說(shuō)一些基礎(chǔ)課程，比如說(shuō)矩陣運(yùn)算。

研究圖像處理的算法，離不開(kāi)數(shù)學(xué)。在這里我建議圖像處理方面的碩士一定要上兩門課：《泛函分析》以及《最優(yōu)化算法》，有的學(xué)校已經(jīng)將這兩門課列為了研究生階段的必修課程。這兩門可可以說(shuō)是圖像處理（至少是模式識(shí)別）的基礎(chǔ)。我當(dāng)初沒(méi)上過(guò)最優(yōu)化算法，但后來(lái)也自己補(bǔ)上了，不然真的是寸步難行。至于泛函我當(dāng)時(shí)聽(tīng)課的時(shí)候也不是很懂，但是在之后的研究過(guò)程中發(fā)現(xiàn)很多圖像處理的基本知識(shí)基本理論都和泛函分析中枯燥的定理如出一轍，沒(méi)辦法，有的東西本身就是枯燥的干貨，學(xué)著費(fèi)力，缺它不行。

其次我想說(shuō)的是矩陣運(yùn)算。圖像就是矩陣，圖像處理就是矩陣運(yùn)算。大家為什么都喜歡用Matlab，就是因?yàn)樗木仃囘\(yùn)算能力實(shí)在是太強(qiáng)大，在Matlab的世界中任何變量都是矩陣。同樣OpenCv之所以能流行，不僅僅是因?yàn)樗己玫姆庋b性，也是因?yàn)樗木仃嚫袷?，它定義了Mat基礎(chǔ)類，允許你對(duì)矩陣進(jìn)行各種操作。Python也不例外，它的Numpy就是一個(gè)專門的線性代數(shù)庫(kù)。

真正在圖像編程過(guò)程中，那些看著高大上的API函數(shù)歸根到底都是工具，查查手冊(cè)就能找到，真正核心還是在算法，算法是由公式編寫的，公式的單元是變量，而圖像屆的變量就是矩陣。所以，熟練去操作矩陣，求秩、求逆、最小二乘，求協(xié)方差，都是家常便飯。所以，如果你有幸能上《矩陣分析》這門課，一定要把它看懂，那里面都是干貨。