图像处理

纹理特征

纹理特征刻画了图像中重复出现的局部模式与他们的排列规则，常用于图像分类和场景识别。其只能反映物体表面的特性，无法完全反映出物体的本质属性，所以仅仅利用纹理特征无法获得图像的高层次内容。

优点：
1. 具有旋转不变性
2. 具有良好的抗噪性能。

缺点：
1. 当图像的分辨率变化的时候，所计算出来的纹理可能会有较大偏差
2. 有可能受到光照、反射情况的影响
3. 从2-D图像中反映出来的纹理不一定是3-D物体表面真实的纹理

常用的纹理特征提取方法一般分为四大类：

1. 基于统计的方法：灰度共生矩阵、灰度行程统计、灰度差分统计、局部灰度统计、半方差图、自相关函数等

优点：方法简单，易于实现。
缺点：无法利用全局信息，与人类视觉模型不匹配；计算复杂度较高，计算耗时。

边缘是图像中像素值发生剧烈变化而不连续的结果，它存在于目标与背景、目标与目标、区域与区域之间。边缘检测是图像基于边界分割的第一步。由图像灰度的特点，可将边缘类型分为阶梯状边缘（处于图像两个具有不同灰度值的相邻区域之间）、脉冲状边缘（它主要对应细条状灰度值突变区域，可以看做两个背景阶梯状的边缘构成）、屋顶状边缘（它的边缘上升、下降都比较平缓，可以看作是将脉冲状边缘拉伸而得到的）。

空域滤波分为：1. 图像平滑(去噪声)；2. 图像锐化(突出轮廓)。

其中图像平滑的主要目的是：
1.模糊。在提取较大目标前，去除小的细节或将目标内的小间断连接起来的；
2.消除噪声。改善质量，降低干扰。

平滑滤波对图像的低频分量增强，同时削弱高频分量，用于消除图像中的随机噪声，起到平滑作用。

其中主要包括：1.均值滤波；2.中值滤波；3.高斯滤波。

均值滤波：

均值滤波采用线性的方法，平均整个窗口范围内的像素值，均值滤波本身存在着固有的缺陷，即它不能很好地保护图像细节，在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分，从而使图像变得模糊，不能很好地去除噪声点。均值滤波对高斯噪声表现较好，对椒盐噪声表现较差。

在三维显示，空间可视化表达和图像处理中，插值处理是比较重要的一个部分。如何能找到快速、简单、有效的插值算法是目前研究者们津津乐道的问题。

以下几种是前人收集起来的比较常用的插值算法，仅供参考：
  •   Inverse Distance to a Power（反距离加权插值法）
  •   Kriging（克里金插值法）
  •   Minimum Curvature（最小曲率）
  •   Modified Shepard's Method（改进谢别德法）
  •   Natural Neighbor（自然邻点插值法）
  •   Nearest Neighbor（最近邻点插值法）
  •   Polynomial Regression（多元回归法）
  •   Radial Basis Function（径向基函数法）
  •   Triangulation with Linear Interpolation（线性插值三角网法）
  •   Moving Average（移动平均法）
  •   Local Polynomial（局部多项式法）

下面简单说明不同算法的特点。

现代GPU提供了顶点处理器和片段处理器两个可编程并行处理部件。在利用GPU执行图像处理等通用计算任务时，要做的主要工作是把待求解的任务映射到GPU支持的图形绘制流水线上。

通常的方法是把计算任务的输入数据用顶点的位置、颜色、法向量等属性或者纹理等图形绘制要素来表达，而相应的处理算法则被分解为一系列的执行步骤，并改写为GPU的顶点处理程序或片段处理程序，然后，调用3D API执行图形绘制操作，调用片段程序进行处理；最后，保存在帧缓存中的绘制结果就是算法的输出数据。

虽然数字图像处理算法多种多样，具体实现过程也很不相同，但是在利用GPU进行并行化处理时，有一些共性的关键技术问题需要解决，如：数据的加载，计算结果的反馈、保存等。

下面对这些共性的问题进行分析，并提出相应的解决思路。

1. 数据加载