传统图像处理（滤波算子、边缘、角点、特征提取）算法大全

由于之前搞图像时留下的笔记都太乱、没有章法，详细的总结部分后续有时间再整理，在这里先做个大一统，有疏漏的地方还请博友们指正，比如业界常见的ISP、3A相关的算法，网上比较优质的资料好像不太多~

文章目录

图像算法大全：
- 图像基础：
- 形态学操作：
- 角点检测：
- 边缘检测：
- 图像分割：
- 特征提取：
- 对象跟踪：

图像算法大全：

图像相似度算法：图像哈希 + 哈希感知算法；轮廓形状描述子：链码、边界长度、曲率(HK2003算法)、弯曲能量、签名、弦分布傅里叶形状描述子、B样条、形状不变量PDM形状、近似配准、ASM配准、AAM建模&配准几何区域描述子：面积、欧拉数、投影、宽高、离心率、细长度、矩形度、方向、紧致度统计矩、凸包、细化骨架（MB/MB2 骨架提取算法）、区域分解、区域邻近图图像-常用的特定算法：NMS非极大值抑制、Fisher最优分割法-聚类、匈牙利算法-二分图最大匹配Ransac随机采样一致性算法、KD-树最近邻搜索Kohoen特征图-自组织神经网络、Hopfield自组织神经网络

图像基础：

灰度图
阈值化：自适应阈值化、Otsu最优阈值检测
直方图：灰度直方图、H-S直方图、直方图均衡化
重映射：（几何变换）镜像、反转、反向投影(通过模板直方特征在原图中对定位模板)；
图像金字塔：高斯-、拉普拉斯-、差分高斯金字塔；（上采样、下采样）
滤波算子：
高斯滤波、中值滤波、均值滤波、方框(盒式)滤波、双边滤波、低/高通滤波、引导(导向)滤波
边缘检测算子：Canny算子、Sobel算子、Laplacian算子、Scharr滤波
频域滤波：Gabor滤波、Frangi滤波
时域滤波：
限幅滤波、中值滤波、均值滤波、滑动平均滤波、中值平均滤波、限幅平均滤波
一阶滞后滤波、加权递推平均滤波、消抖滤波
Lanczos滤波、卡尔曼滤波、粒子滤波、逆滤波、维纳滤波

绘制：线、矩、圆、FloodFill 漫水填充
轮廓检测：
形状检测：霍夫直线 & 圆检测、曲线检测
椭圆拟合、多边形逼近
凸包：不规则图像凸包、最小规则图形凸包、椭圆拟合、逼近多边形曲线

模板匹配：平方差法、相关法、系数法…
特征匹配：暴力匹配、Flann匹配、BFMatcher匹配
矩特征：矩的计算、面积周长计算、质心、一二三阶矩
距离变换：透视变换、仿射变换；
八链码：描述曲线或边界的方法，表示曲线和区域边界；
傅里叶变换：频域滤波、高斯高/低通滤波；
小波变换：
图像压缩&编码：

形态学操作：

腐蚀，膨胀；
开，闭；
形态学梯度、顶帽、黑帽；

角点检测：

Harris、Tomasi、亚像素角点；

边缘检测：

Canny 边缘检测；
DoG一阶边缘提取；
Log拉普拉斯-高斯边缘提取；

图像分割：

分割依赖：基于阈值、基于区域、基于边缘、基于聚类方法、基于基因编码、基于图论方法、基于小波变换

分水岭：
邻域边缘跟踪：
邻域区域生长：
最小割最大流：
GraphCut & GrabCut：
聚类法：MeanShift
…

特征提取：

特征类型：关键点 kp、描述子 [x]、特征图；
Hog、Sift、Surf、ORB、MSER、LBP、Retina
Fast、Brisk、Star、GFTT、Dense、SimpleBlob、Akaze、Gist、Freak
纹理：Gabor、GLCM、GMRF、GLDS、FD

对象跟踪：

BSM（背景消去建模）；
KL 光流法(密集-，稀疏-)；
CamShift、MeanShift（连续自适应）；
相关滤波(目标)跟踪算法：
MOSSE, ICF, KCF, DSST, ECOHC, SAMF, Staple, LMCF, LCT, SRDCF, SRDCFdecon, BACF, GOTURN