《计算机视觉与图象处理》.
图像处理与计算机视觉
图像处理与计算机视觉图像处理和计算机视觉是计算机科学领域中重要的分支，它们涉及到对图像和视频的理解、分析和处理。
通过利用图像处理和计算机视觉的技术，我们可以实现自动识别、目标跟踪、图像增强等众多应用。
本文将介绍图像处理和计算机视觉的基本概念，并探讨相关应用的发展和挑战。
一、图像处理的基本概念图像处理是指对数字图像进行变换、增强和分析的过程。
它主要包括图像的获取、预处理、特征提取和图像重建等步骤。
图像的获取可以通过摄像机或扫描仪等设备实现，预处理则是对图像进行去噪、增强和几何校正等操作。
在特征提取阶段，图像处理算法将对图像中的特征进行提取和描述，如边缘、纹理、颜色等。
最后，通过图像重建技术来恢复出经过处理后的图像。
二、计算机视觉的基本概念计算机视觉是指计算机使用数字图像处理和模式识别技术来模拟人类视觉的过程。
它主要涉及到图像识别、目标跟踪、场景理解等任务。
在图像识别中，计算机视觉算法可以识别出图像中的物体、人脸等内容。
目标跟踪则是通过连续图像序列来追踪目标的位置和运动。
场景理解则是对图像中的场景和语义进行理解，例如识别出室内或室外场景、人类活动等。
三、图像处理与计算机视觉的应用图像处理和计算机视觉的应用非常广泛，几乎涉及到了各个领域。
在医学领域，它可以用于医学图像的分析和诊断，如肿瘤检测、疾病跟踪等。
在安防领域，图像处理和计算机视觉可以用于视频监控和目标识别，提高安全性能。
在交通领域，它可以用于交通监控和智能交通系统，提高交通效率和安全性。
此外，图像处理和计算机视觉还可以应用于娱乐、农业、机器人等领域，为人们的生活带来便利和乐趣。
四、图像处理与计算机视觉的发展与挑战随着计算机技术的不断发展，图像处理和计算机视觉领域也取得了巨大的进展。
深度学习和神经网络等技术的引入，极大地提高了图像处理和计算机视觉算法的准确性和性能。
然而，图像处理和计算机视觉仍然面临一些挑战。
其中之一是大规模图像和视频数据的处理与存储。
计算机视觉与图像处理
计算机视觉与图像处理计算机视觉与图像处理是计算机科学中不可缺少的研究领域之一，用于分析、处理和理解数字图像和视频。
这两个领域有着广泛的应用领域，如医学图像处理、自动驾驶、安防监控、虚拟现实等。
一、计算机视觉计算机视觉是指计算机通过处理数字图像和视频来模拟人类视觉系统对视觉信息的分析、理解和理解过程。
计算机视觉主要包括图像采集、预处理、特征提取、目标检测、图像识别等步骤。
其中，特征提取和目标检测是计算机视觉的重点研究方向。
特征提取是指从数字图像中提取出对目标描述精确、具有可区分性的特征。
常用的特征提取方法有边缘检测、角点检测、纹理特征提取等。
目标检测是指在数字图像中查找所有感兴趣目标的位置，并将其与其他的非目标信息区分开来。
常用的目标检测算法包括Haar 级联检测器、HOG算法、YOLO算法等。
二、图像处理图像处理是指对数字图像进行各种处理和操作，以提高图像质量、改进图像特征、增加图像信息等。
图像处理主要包括图像增强、图像复原、图像分割、图像压缩等方面。
图像增强是通过增强图像亮度、对比度、对图像进行滤波等处理方法，使图像信息显得更加清晰准确。
常用的图像增强方法包括直方图均衡化、非线性滤波、小波变换等。
图像复原是指通过图像处理来修复原始图像中含有噪声或变形的部分。
常用的图像复原方法包括带阻滤波、空间域滤波、频域滤波等。
图像分割是指将图像分成不同的区域，以便进行分析和操作。
常用的图像分割方法包括阈值分割、区域生长、边缘检测等。
图像压缩是指将图像的数据编码压缩，以减少存储空间的占用。
常用的图像压缩方法包括JPEG压缩、PNG压缩等。
三、计算机视觉与图像处理的结合应用计算机视觉与图像处理的结合应用具有广泛的应用领域，如医学诊断、自动驾驶、安防监控、虚拟现实等。
在医学诊断领域中，计算机视觉与图像处理可以用于肺结节检测、肝脏病变检测、乳腺癌早期检测等方面。
在自动驾驶领域中，计算机视觉与图像处理可以用于车道线检测、交通标志识别、障碍物检测等方面。
计算机视觉与像处理
计算机视觉与像处理计算机视觉与图像处理计算机视觉与图像处理是近年来快速发展的领域，它利用计算机和数字图像技术，研究和开发使计算机能够感知和理解图像的方法和技术。
计算机视觉和图像处理在各个领域都有广泛的应用，包括医学图像分析、智能交通系统、军事目标识别、人脸识别等。
一、计算机视觉的基本原理计算机视觉的基本原理是通过计算机算法和图像处理技术对图像进行分析和理解。
图像是由像素组成的，每个像素包含了图像的颜色信息。
计算机视觉首先对图像进行预处理，包括图像去噪、增强和边缘检测等操作。
然后，通过特征提取和特征匹配，计算机可以识别和分析图像中的对象和场景。
二、图像处理的基本方法图像处理是计算机视觉的重要组成部分，它通过一系列的算法和技术对图像进行操作和改变。
图像处理的基本方法包括图像滤波、图像增强、图像分割、图像配准等。
图像滤波是通过改变图像中的像素值来实现图像的去噪和平滑。
图像增强是通过调整图像的对比度、亮度等参数来改善图像的视觉效果。
图像分割是将图像划分为不同的区域，用于对象检测和目标识别。
图像配准是将不同视角或不同时间拍摄的图像进行对齐，以便进行图像融合和三维重建。
三、计算机视觉的应用计算机视觉和图像处理在各个领域都有广泛的应用。
在医学图像分析方面，计算机视觉可以用于诊断疾病，比如肿瘤检测和骨骼分析。
在智能交通系统方面，计算机视觉可以用于交通流量监测和车辆识别。
在军事目标识别方面，计算机视觉可以用于目标检测和目标跟踪。
在人脸识别方面，计算机视觉可以用于身份验证和安全监控。
此外，计算机视觉还可以应用于文档识别、虚拟现实等领域。
四、计算机视觉与人工智能的结合计算机视觉与人工智能的结合是未来发展的趋势。
人工智能技术，特别是深度学习技术的快速发展，使得计算机视觉更加强大和灵活。
深度学习可以用于图像分类、目标检测、图像分割等任务，提高了计算机视觉的性能和效果。
计算机视觉和人工智能的结合将为各个领域带来更多的应用和创新。
计算机视觉与图像处理、模式识别、机器学习学科之间的关系
计算机视觉与图像处理、模式识别、机器学习学科(xuékē)之间的关系计算机视觉与图像处理、模式识别、机器学习(xuéxí)学科之间的关系在我的理解里，要实现计算机视觉必须有图像处理的帮助，而图像处理倚仗与模式识别的有效(yǒuxiào)运用，而模式识别是人工智能领域的一个重要分支，人工智能与机器学习密不可分。
纵观一切关系，发现计算机视觉的应用服务于机器学习。
各个环节缺一不可，相辅相成。
计算机视觉(shìjué)（computer vision），用计算机来模拟人的视觉机理获取和处理信息(xìnxī)的能力。
就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，用电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。
计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息(xìnxī)’的人工智能系统。
计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。
机器视觉需要图象信号，纹理和颜色建模，几何处理和推理，以及物体建模。
一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起。
图像处理（image processing），用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。
又称影像处理。
基本内容图像处理一般指数字图像处理。
数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值为一整数，称为灰度值。
图像处理技术的主要内容包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。
常见的处理有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割和图像分析等。
图像处理一般指数字图像处理。
模式识别(Pattern Recognition)是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程,是信息科学和人工智能的重要组成部分。
计算机科学中的计算机视觉和图像处理
计算机科学中的计算机视觉和图像处理计算机科学作为一门发展迅速的学科，涉及到多个领域和技术，其中计算机视觉和图像处理是一个重要的研究方向。
本文将介绍计算机视觉和图像处理的基本概念、应用场景和发展前景。
一、计算机视觉的基本概念计算机视觉是指通过计算机和相关技术实现对图像和视频的内容理解和分析的能力。
它借鉴了人类视觉系统的工作原理，利用图像处理和模式识别等方法，从图像中提取并解释有意义的信息。
计算机视觉的基本任务包括图像获取、图像处理和图像分析。
图像获取是指通过摄像头、扫描仪等设备收集图像数据；图像处理是对图像进行噪声去除、边缘检测、图像增强等操作；图像分析则进一步提取图像中的特征信息，并进行对象识别、目标追踪等高级处理。
二、图像处理的基本概念图像处理是指对图像进行各种操作和变换，以改善图像的质量和提取有用的信息。
图像处理的基本任务包括图像增强、图像恢复、图像压缩和图像编码等。
图像增强是通过滤波、锐化等算法，改善图像的视觉效果，使图像更清晰、更易于观察和分析。
图像恢复则是通过去除图像中的噪声、模糊等失真，使原始图像的信息得到还原。
图像压缩和编码是将图像数据表示为更小的体积，以便于存储和传输。
三、计算机视觉和图像处理的应用场景计算机视觉和图像处理在各个领域都有广泛的应用。
以下是几个典型的应用场景：1. 人脸识别：在安防系统中，通过计算机视觉和图像处理技术可以实现对人脸的识别，从而实现人脸门禁、人脸支付等功能。
2. 医学影像分析：通过对医学影像进行图像处理和分析，可以辅助医生进行疾病的诊断和治疗。
3. 无人驾驶：计算机视觉和图像处理技术在无人驾驶领域有着重要的应用，可以实现对交通标志、车辆和行人的识别，从而实现自动驾驶功能。
4. 工业质检：通过图像处理和分析，可以实现对产品的质量检测，提高生产效率和品质。
四、计算机视觉和图像处理的发展前景随着计算机硬件的不断进步和算法的不断优化，计算机视觉和图像处理在未来有着广阔的发展前景。
计算机视觉与图像处理教案
计算机视觉与图像处理教案计算机视觉与图像处理教案一、教学目标1.让学生了解计算机视觉与图像处理的基本概念和原理。
2.掌握图像处理的基本操作和方法，包括图像增强、滤波、变换等。
3.掌握计算机视觉的基本算法和应用，包括图像分割、目标检测、特征提取等。
4.培养学生分析和解决问题的能力，能够应用所学知识解决实际问题。
二、教学内容1.计算机视觉概述2.图像处理基础3.图像增强技术4.图像滤波技术5.图像变换技术6.计算机视觉算法及应用7.图像分割算法及应用8.目标检测算法及应用9.特征提取算法及应用10.实践项目：人脸识别系统实现三、教学步骤1.导入新课，介绍计算机视觉与图像处理的基本概念和发展趋势。
2.讲解图像处理基础，包括图像的表示、图像的色彩空间、图像的分辨率等。
3.讲解图像增强技术，包括对比度增强、亮度增强、色彩平衡等。
4.讲解图像滤波技术，包括平滑滤波、锐化滤波、边缘检测等。
5.讲解图像变换技术，包括傅里叶变换、小波变换、直方图均衡化等。
6.讲解计算机视觉算法及应用，包括图像分割、目标检测、特征提取等。
7.实践项目：人脸识别系统实现。
学生分组进行项目实践，每组进行讲解和展示。
8.课堂讨论和答疑，解决学生在实践中遇到的问题。
9.课堂小结，回顾本节课的主要内容和重点难点。
10.布置作业，加强学生对课堂知识的理解和掌握。
四、教学评价1.学生完成实践项目的情况进行评价，包括人脸识别系统的实现效果、代码规范性、团队协作能力等。
2.学生课堂表现进行评价，包括听讲情况、提问和回答问题的积极性等。
3.课后作业的完成情况进行评价，包括作业的正确性和完成度等。
4.期末考试成绩进行评价，包括理论知识和实践操作能力等。
图像处理与计算机视觉的联系与区别
图像处理与计算机视觉的联系与区别图像处理与计算机视觉是数字图像处理领域中两个重要的子领域。
虽然它们在处理图像数据和应用领域上有一定的联系，但是它们又有一些重要的区别。
本文将介绍图像处理和计算机视觉的联系与区别，并分别阐述它们在实际应用中的重要性。
首先，图像处理主要是指对数字图像进行一系列的算法处理和操作，以改善图像的质量或实现特定的目标。
这些操作可以包括增强图像的对比度、去除噪声、调整亮度和色彩平衡等。
图像处理的目标主要是改善图像的视觉质量和美观度，使图像更适合人类的观察和感知。
例如，在数码相机中，图像处理可以用于自动调整曝光、对焦和去除红眼效果，以改善拍摄的图像质量。
与此相反，计算机视觉是指利用计算机和相关算法来模拟人类视觉系统的过程和功能。
计算机视觉旨在使计算机能够理解和解释图像或视频中的视觉信息，从而实现更复杂的任务。
举例来说，计算机视觉可以用于目标检测、物体识别、图像分类和人脸识别等任务。
计算机视觉的关键挑战之一是从复杂和噪声干扰的图像数据中提取有用的特征，并进行准确和可靠的分析和推理。
尽管图像处理和计算机视觉有着不同的目标和方法，但是它们之间也有着紧密的联系。
首先，图像处理技术是计算机视觉的基础。
在许多计算机视觉任务中，首先需要对原始图像进行预处理和增强，以消除噪声、增强特征等。
因此，图像处理提供了计算机视觉算法的前提和基础。
其次，图像处理和计算机视觉都使用了相似的底层技术和算法。
例如，边缘检测、图像分割和特征提取等技术在两个领域中都得到了广泛的应用。
这些共享的技术和算法使得图像处理和计算机视觉之间的交流和合作更加紧密。
然而，图像处理和计算机视觉在应用领域上有所不同。
图像处理主要应用于图像和视频的后期处理和改善，例如在摄影、电影和广告行业中。
而计算机视觉主要应用于机器视觉、自动驾驶、医学成像和安全监控等领域，要求对图像和视频进行实时分析和决策。
此外，两者在处理的数据类型上也有所不同。
图像处理主要处理的是二维的静态图像数据，而计算机视觉则更注重对动态视频数据的处理。
图像处理与计算机视觉的基础知识
图像处理与计算机视觉的基础知识随着计算机技术的飞速发展，图像处理和计算机视觉技术日益成为人们关注的焦点。
图像处理是指对图像进行数字化处理，改变图像的特性或增强图像的质量。
而计算机视觉是通过计算机对图像和视频进行分析和理解，模仿人类的视觉系统来实现某种目标。
图像处理与计算机视觉的基础知识包括图像采集、图像预处理、图像增强、图像压缩、图像分割、特征提取、目标检测和分类等内容。
首先，图像采集是图像处理与计算机视觉的起点。
图像可以通过光电传感器、摄像头或扫描仪等设备采集。
其中，光电传感器是一种将物理量转化为电信号的装置，常见的光电传感器有CCD和CMOS。
摄像头的原理与光电传感器相似。
扫描仪可以将纸质图像转换为数字图像。
其次，图像预处理是为了减少噪声、增加对比度等目的对图像进行预处理的过程。
主要包括去噪、增加对比度、图像平滑等操作。
去噪可以通过滤波操作实现，常见的滤波方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
增加对比度可以通过直方图均衡化等方法实现。
图像平滑可以通过平滑滤波器实现，减少图像中的噪声。
然后，图像增强是为了改善图像质量，使图像更加清晰、鲜艳等。
常见的图像增强方法包括直方图均衡化、直方图匹配、对比度拉伸等。
直方图均衡化是一种调整图像灰度级分布的方法，可以增强图像的对比度。
直方图匹配是通过将目标图像的直方图与参考图像的直方图进行匹配，从而改变图像的特性。
对比度拉伸是根据图像的像素值范围进行非线性拉伸，使得图像的对比度更加明显。
随后，图像压缩是为了减少图像数据量，提高图像存储和传输的效率。
常见的图像压缩算法有无损压缩和有损压缩。
无损压缩算法能保证压缩后的图像与原始图像完全一致，常见的无损压缩算法有LZW算法、RLE算法等。
而有损压缩算法则会在压缩过程中丢失一定的信息，常见的有损压缩算法有JPEG算法和HEVC算法等。
接着，图像分割是将图像划分成若干区域的过程。
图像分割可用于物体检测、图像分析和目标跟踪等应用中。
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视觉检测技术基础》课程教学大纲
一、课程基本信息
1、课程代码：MI420
2 、课程名称（中/ 英文）：视觉检测技术基础/ Foundation of visual measurement
technique
3、学时/ 学分：27/1.5
4、先修课程：高等数学，大学物理
5、面向对象：电子信息类专业本科生
6、开课院（系）、教研室：电子信息与电气工程学院仪器系自动检测技术研究所
7、教材、教学参考书：自编讲义
《机器视觉》，贾云得著，科学出版社，2000 《计算机视
觉》，马颂德著，科学出版社，1997 《图像工程》，章毓晋
著，清华大学出版社，2002
二、本课程的性质和任务
《视觉检测基础》是电子信息学院仪器系四年级本科生的选修课，通过本课程的学习，使学生初步了解视觉检测系统的构成及基本原理，每个组成部分如何选择设计，掌握相应的图像处理方法，增加学生的专业知识。
通过上机实践提高学生的实际编程能力，增强感性认识，为以后科研、工作中遇到的相关问题提供一个解决的思想，并能实际运用。
三、本课程教学内容和基本要求
1. 基本要求
《视觉检测基础》作为本科生的选修课，应当主要立足于对学生知识的普及，主要讲述计算机视觉系统的组成、设计、处理等方面的基本知识，以课堂讲述为主，讲述中应结合日常生活实际，提高学生的学习兴趣，让学生掌握基本的处理过程及算法，并辅以实验手段进一步增强学生对视觉检测技术的了解，增加感性认识，
2. 教学内容
(1) 课堂教学部分
第一讲计算机视觉概述
一、什么是计算机视觉
二、计算机视觉的应用
三、计算机视觉的研究内容
1 、主要研究内容
2 、与其它学科的关系
第二讲成像原理与系统
一、成像几何基础
1、透视投影
2、正交投影
二、输入设备
1 、镜头
2 、摄像机
3、图像卡
第三讲二值图像分析
一、灰度及直方图
二、图像二值化及阈值
三、二值化的主要算法
第四讲图像预处理技术
一、图像预处理的作用
二、直方图修正
三、图像滤波
1 、腐蚀与膨胀
2 、均值滤波
3 、高斯滤波
4 、中值滤波
5 、边缘保持滤波
第五讲边缘检测技术
一、边缘检测原理
1 、边缘定义
2 、边缘检测步骤
3 、边缘检测性能评价
二、一阶微分算子
1 、梯度算子
2 、Roberts 算子
3、Sobel 算子
4 、Prewitt 算子
三、二阶微分算子
1 、拉普拉斯算子
2 、二阶方向导数算子
3 、LoG 算子
4 、小面模型算子
5 、Canny 算子
第六讲轮廓的表示方法
一、轮廓的定义
二
、
轮廓的表示方法
三
、
直线回归逼近
四
、
曲线拟合
第七讲视觉系统的标定
一
、
标定基本概念
二
、
绝对定位
三
、
相对定位
四
、
校正
五
、
外部定位
第八讲立体成像
一、深度图
二、立体成像
三、测距成像
第九讲视觉系统实例及总结
（2）上机实验部分
上机练习-1 图像二值化
上机练习-2 图像滤波
上机实验-3 图像边缘检测
上机实验-4 轮廓提取及标定
四、实验（上机）内容和基本要求
上机练习-1 图像二值化要求：编制利用自动阈值法实现图像二值化处理的程序，通过自己编织程序，让学生体会算法。
（1）将原始图像（m*n 像素，8 位灰度）设为二维数组；
（2）建立灰度直方图曲线（提示：可表示为一维数组）
（3）确定阈值（提示：可以利用迭代算法、也可以通过寻找灰度分布双峰的谷底值）
（4）获取二值化图像（新的二维数组，原始数组保留）
（5）对实际黑白图片进行效果测试
（6）编程语言：VC, VB, Turbo C, Borland C++
上机练习-2 图像滤波要求：编制利用均值滤波法/高斯滤波法/中值滤波法/边缘保持滤波法实现图像滤波处理的程序，熟悉算法，利用实际图像比较各种算法的优劣。
（1）将原始图像（m*n 像素，8 位灰度）设为二维数组；
（2）分别建立4 个滤波子过程
（3）对实际黑白图片进行效果测试
（4）编程语言：VC, VB ，Turbo C, Borland C++ 上机实验-3 图像边缘检测要求：编制利用Roberts / Sobel / Prewitt 算子进行边缘检测的程序，熟悉并比较各种算法
（1）将原始图像（m*n 像素，8 位灰度）设为二维数组；
（2）首先进行滤波（可利用原有程序）
（3）分别进行边缘提取（注意阈值选择）
（4）对实际黑白图片进行效果测试
（5）编程预言：VC, VB ，Turbo C, Borland C++ 上机实验-4 轮廓提取及标定要求：编制利用Roberts / Sobel / Prewitt 算子进行边缘检测的程序，熟悉并比较各种算法
（1）将上述提取出的边缘位置数据设为一维数组；（2）设定目标轮廓（标准件的内外圆环）的表达式；
（3）采用最小二乘法进行数据拟和，得到各表达式的系数；
（4）采用标准件对摄像机参数进行标定，并计算被测件尺寸；
5）对实际黑白图片进行效果测试
(6) 编程预言：VC, VB , Turbo C, Borland C++
五、对学生能力培养的要求
1、课堂教学形式为多媒体教学，力求不断充实最新科学技术成果，拓展学生视野。
上课形式力求图文并茂，灵活多样，以实际生活为例子，努力调动学生积极性，提高学生兴趣，活跃课堂气氛，最终使学生掌握设计视觉检测系统的基本技能。
2、实验环节以动手编程实验为主，增强学生感性认识，加强对课堂内容理
解，明确实际应用价值，增加学习兴趣，最终使学生能够设法解决实际问题。
六、其它说明
学时分配总表。