第1章图像处理与计算机视觉技术综述
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。
计算机视觉关键技术梳理
计算机视觉关键技术梳理计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支，旨在使计算机能够“看”和理解图像或视频数据。
它具有广泛的应用领域，包括自动驾驶、人脸识别、智能监控等。
为了实现这些功能，计算机视觉依赖于许多关键技术。
本文将对计算机视觉的关键技术进行梳理和介绍，帮助读者了解并深入掌握该领域的基本原理和方法。
一、图像处理技术图像处理技术是计算机视觉的基础，用于对图像进行预处理和增强，以提取有用的信息。
常用的图像处理方法包括图像滤波、图像增强、边缘检测、二值化等。
图像滤波可以去除图像中的噪声，提高图像质量；图像增强可以使图像的细节得到突出，增强对目标的识别能力；边缘检测可以找到图像中目标的边缘特征；二值化可以将图像转换为黑白图像，便于后续处理和特征提取。
二、特征提取技术特征提取是计算机视觉中的关键问题，它通过从图像中提取出具有代表性的特征，进而实现对象的识别和分类。
常用的特征提取方法包括灰度共生矩阵、方向梯度直方图（HOG）、尺度不变特征变换（SIFT）等。
灰度共生矩阵可以统计图像中灰度级别之间的关系，用于纹理分析；HOG方法可以提取图像的边缘和形状特征；SIFT方法可以提取图像的局部不变特征，具有旋转和尺度不变性。
三、目标检测技术目标检测是计算机视觉中的核心任务，它旨在从复杂的图像中准确地定位和识别目标对象。
常见的目标检测方法包括卷积神经网络（CNN）、基于特征的检测方法（如Haar特征）、级联分类器（如Viola-Jones算法）等。
CNN是目前最常用的目标检测方法，通过多层卷积和池化操作，可以学习到图像中的高层次特征；Haar特征是一种基于图像中的灰度差异的检测方法，具有快速的检测速度；Viola-Jones 算法通过级联分类器的方式，实现了快速而准确的目标检测。
四、图像识别技术图像识别是计算机视觉中的重要任务，它涉及到对图像中的对象类型进行判断和分类。
常见的图像识别方法包括卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）等。
计算机视觉技术的图像处理方法
计算机视觉技术的图像处理方法图像处理是计算机视觉技术中的一个重要环节，它涉及到对图像进行获取、分析、处理和呈现的过程。
在计算机视觉技术的发展中，图像处理方法起着至关重要的作用，它可以帮助我们实现图像质量改善、特征提取、目标检测等一系列任务。
本文将介绍几种常用的图像处理方法，包括图像滤波、边缘检测、图像分割和图像增强。
首先，图像滤波是一种常用的图像处理方法，它可以帮助我们去除图像中的噪声，提高图像质量。
常见的图像滤波方法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波。
均值滤波是最简单的滤波方法之一，它通过计算像素周围邻域的平均值来实现去噪。
中值滤波则是通过计算像素周围邻域的中值来去除图像中的椒盐噪声。
而高斯滤波则是通过将像素周围邻域与高斯核进行卷积来平滑图像。
图像滤波方法有助于消除图像中的噪声，提高后续图像分析和处理的准确度。
其次，边缘检测是基于计算机视觉的图像处理方法之一，它可以帮助我们提取图像的边缘信息，从而实现目标检测、图像分割等任务。
常见的边缘检测方法包括Sobel算子、Canny算子和Laplacian算子。
Sobel算子可以通过计算像素周围邻域的梯度来提取图像的边缘信息。
Canny算子是一种更为复杂的边缘检测方法，它通过一系列步骤来实现边缘检测，包括高斯滤波、计算图像梯度、非极大值抑制和双阈值处理。
Laplacian算子则可以通过计算图像的二阶导数来提取边缘信息。
边缘检测方法可以帮助我们提取图像的重要特征，为后续的图像分析和处理提供便利。
第三，图像分割是计算机视觉中的一个重要任务，它可以帮助我们将图像分割成若干个子区域，从而实现对图像中目标的提取和分析。
常见的图像分割方法包括阈值分割、区域生长和基于边缘的方法。
阈值分割是一种简单但有效的图像分割方法，它通过设置一个阈值来将图像中的像素分为不同的类别。
区域生长则是一种基于像素邻近性的图像分割方法，它从一个或多个种子点开始，逐步生长分割出图像中的不同区域。
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。
计算机视觉与像处理基础
计算机视觉与像处理基础计算机视觉与图像处理基础计算机视觉和图像处理是计算机科学领域中的两个重要分支，它们在近年来得到了广泛的关注和应用。
本文将介绍计算机视觉和图像处理的基本概念、技术以及应用，帮助读者对这两个领域有一个全面的了解。
一、计算机视觉基础计算机视觉是指计算机系统具备模拟人类视觉能力的能力。
计算机视觉主要通过数字图像处理和模式识别技术实现对图像和视频数据的分析和理解。
计算机视觉领域涉及许多技术，包括图像获取、图像分割、特征提取、目标识别、运动分析等。
1. 图像获取图像获取是计算机视觉的基础。
它包括从不同传感器（如摄像头）中获取图像并进行数字化处理的过程。
常见的图像获取设备有摄像机、扫描仪等。
2. 图像处理图像处理是计算机视觉的核心技术。
它包括对图像进行增强、滤波、变换等操作，以便提取出需要的特征信息。
常见的图像处理技术有灰度化、二值化、边缘检测、图像平滑等。
3. 特征提取特征提取是计算机视觉的重要环节。
它通过对图像进行数学处理，提取出具有代表性的特征，用于后续的模式分类和识别。
常见的特征提取方法有边缘检测、纹理分析、颜色直方图等。
4. 目标识别目标识别是计算机视觉的关键任务之一。
它通过对图像中的目标进行检测和识别，实现对目标的自动分类和定位。
常见的目标识别方法有模板匹配、特征匹配、神经网络等。
5. 运动分析运动分析是计算机视觉的重要应用之一。
它通过对视频序列中的帧进行分析，识别出目标的运动轨迹和运动规律。
常见的运动分析方法有光流法、背景建模、运动跟踪等。
二、图像处理基础图像处理是指对图像进行数字化处理和操作的过程，在计算机视觉和计算机图形学等领域中有广泛的应用。
图像处理技术主要包括图像增强、图像滤波、图像变换等。
1. 图像增强图像增强是改善图像的质量和视觉效果的过程。
常见的图像增强方法有直方图均衡化、对比度增强、模糊处理等。
图像增强可以使图像更加清晰、鲜明，提高图像的可视化效果。
2. 图像滤波图像滤波是对图像进行平滑或者增强的过程。
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现代科技领域中两个重要的研究方向。
它们在各个领域中起着关键性的作用，从医学诊断到智能交通，从安防系统到娱乐产业，计算机视觉和图像处理都为我们的生活带来了极大的便利和发展机遇。
在本文中，我们将详细介绍计算机视觉和图像处理的概念、应用领域和技术原理。
一、计算机视觉的概念和应用领域- 计算机视觉是研究如何使计算机“看得懂”图像或视频的一门学科，其目标是使计算机能够从图像或视频中感知、理解并做出相应的决策。
计算机视觉的最基本任务包括目标识别、图像分割、图像重建等。
- 计算机视觉在医学领域中被广泛应用，例如医学影像诊断、病人监测等。
通过计算机视觉技术，可以从医学图像中自动检测和分析病变，提供辅助诊断的参考。
- 在智能交通领域，计算机视觉可以用于车辆识别、交通流量检测和事故预警等。
利用计算机视觉技术，可以实现智能交通系统的自动化和智能化。
- 安防系统也是计算机视觉的重要应用领域。
通过图像处理和分析，可以实现对视频监控图像的实时检测和识别，提高安防系统的准确性和效率。
- 在娱乐产业中，计算机视觉技术被广泛应用于游戏设计、虚拟现实和增强现实等领域。
通过计算机视觉，可以实现真实感的游戏体验和沉浸式的虚拟现实。
二、图像处理的概念和技术原理- 图像处理是对图像进行数字化处理以改善图像质量、提取图像特征或实现特定目标的一系列技术和方法。
图像处理技术包括图像增强、图像滤波、图像融合等。
- 图像增强是指通过各种图像处理算法和技术，对图像进行亮度、对比度、锐化等方面的改善，以提高图像的可视性和质量。
- 图像滤波是指通过滤波器对图像进行滤波操作，以去除图像中的噪声、平滑图像或增强图像的某些特定细节。
- 图像融合是将多个图像融合为一个图像，以提取出多个图像中的有用信息并形成一个更具信息量的图像。
- 图像处理技术在图像识别、图像恢复、图像分割等领域中得到广泛应用。
例如，通过图像处理技术可以实现对图像中目标的自动检测和识别，实现图像的无损压缩和恢复，实现图像的分割和特征提取等。
图像处理技术原理与应用介绍
图像处理技术原理与应用介绍第一章：图像处理技术概述图像处理技术是计算机视觉领域中的一个重要分支，通过数字化处理来改善或者增强图像的质量、提取有用的信息。
这些信息可以用于医学图像诊断、安防监控、自动驾驶等领域。
图像处理技术的原理是将图像数据转换为数字信号，并应用各种算法和方法进行处理。
第二章：图像获取与采集技术图像的获取与采集是图像处理的第一步，包括摄影、扫描、摄像、雷达等方式。
在数字相机中，光经过镜头进入感光元件，通过光电转换将光信号转换为电信号。
扫描技术通过移动的感光元件逐行采集图像，如CCD和CMOS传感器。
雷达技术利用电磁波回波来获得图像信息，适用于远程目标探测等场景。
第三章：图像预处理技术图像预处理是图像处理流程中的重要环节，旨在提取和增强图像中有用信息，去除噪声和不必要的细节。
常用的预处理技术包括灰度变换、图像平滑、图像增强和边缘检测等。
灰度变换在图像中引入了灰度级别的变化，用于增强图像对比度和亮度。
图像平滑通过低通滤波器来去除图像中的高频噪声。
图像增强技术则用于增强图像的细节和边缘。
边缘检测技术可以检测出图像中物体之间的边界。
第四章：图像分割与特征提取图像分割是指将图像划分为不同的区域或对象，常用的算法包括阈值分割、区域生长、边缘检测等。
阈值分割通过设定一个阈值，将图像中灰度值高于或低于该阈值的像素归为同一类。
区域生长是一种通过像素之间的相似性将相邻像素合并的方法。
边缘检测通过检测图像中的灰度级别变化来找到物体之间的边界。
特征提取是在图像分割的基础上，提取出图像中的有用属性，如纹理、形状、颜色等，用于后续的图像识别和分类。
第五章：图像压缩与编码图像压缩是通过减少图像中的冗余信息来减小图像的存储空间和传输带宽。
常见的图像压缩算法有无损压缩和有损压缩。
无损压缩通过对图像数据进行编码和解码来保证图像的完整性，如Huffman编码和LZW编码。
有损压缩则通过舍弃一部分信息来减小图像的大小，如JPEG和JPEG2000。
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图像增强
图像采集
对象识别
问题域 彩色图像 处理 图像压缩
表示&描述 表示 描述
数字图像处理的关键步骤：彩色 图像处理
图像复原 图像复原 形态学处 理 分割
图像增强
图像采集
表示&描述 表示 描述
• 存储
– 数据量度单位
• • • • • 比特（bit），字节（byte = 8 bit） 千字节（ K byte） 兆（106）字节（M byte） 吉（109）字节（G byte） 太（1012）字节（T byte）
1.2.1 马尔视觉计算理论
2. 视觉信息加工的三个要素 ③ 硬件实现 有了表达和算法在物理上如何实现算法也是 必不可少的 算法的确定常依赖于物理上实现算法硬件的 特点 同一个算法也可由不同的技术途径实现
1.2.1 马尔视觉计算理论
2. 视觉信息加工的三个要素
– 计算理论：如何由系统的输入求出输出。视觉系统输入的 是二维图像，输出则是三维物体的形状、位置和姿态，任 务是研究如何建立输入输出之间的关系和约束，如何由二 维灰度图像恢复物体的三维信息。 – 算法实现：如何表达输入和输出信息，如何实现计算理论 所对应的功能算法，以及如何由一种表示变换成另一种表 示。 – 硬件实现：用硬件实现上述表达和算法的问题。
图像复原 图像复原 形态学处 理 分割
图像增强
图像采集
表示&描述 表示 描述
问题域 彩色图像 处理 图像压缩
对象识别
数字图像处理的关键步骤：分割
图像复原 图像复原 形态学处 理 分割
图像增强
图像采集 问题域 彩色图像 处理 图像压缩
表示&描述 表示 描述
对象识别
数字图像处理的关键步骤：表示&描述
• 美国 美国JPL（喷气推进）实验室处理卫星发射回来的 （喷气推进） 月球表面的照片 应用图像畸变的校正、 应用图像畸变的校正、 灰度变换、去除噪声 灰度变换、
3. 20世纪 年代：遥感卫星和医学 世纪70年代 世纪 年代： – 图像增强和图像识别
• 利用遥感图片，进行地质资源探测，农作物估产，水文气 利用遥感图片，进行地质资源探测，农作物估产， 象监测 等
• 图像实例
IKONOS卫星 IKONOS卫星 光学图像
光学图像 Lenna
423mile 高 16000miles/h 1m分辨率 EP－ 1m分辨率 EP－3, 海南陵水,01 ,01海南陵水,01-4-4
大脑断 层图像
遥感图像
2.数字图像
– 数字化：对 x，y 和 f 进行离散化 -其中的每个点称为图像元素，即像素。
2. 视觉信息加工的三个要素 • 它们之间有一定的逻辑因果联系，但并无绝对 的依赖关系 • 实际上看成两个层次更恰当 • 一旦有了计算理论，表达和算法与硬件实现是 互相影响的
1.2.1 马尔视觉计算理论
• • 马尔1982年出版了《视觉》一书 Marr D. 1982. Vision − A Computational Investigation into the Human Representation and Processing of Visual Information. W.H. Freeman 一个理解视觉信息处理的框架 要先理解视觉目的再去理解其中细节
1.2.1 马尔视觉计算理论
视觉信息加工三要素的含义
要素 1 2 3 名称 含义和所解决的问题
计算理论 什么是计算目的，为什么要这样计算 表达和算 怎样实现计算理论，什么是输入输出表达 法 ，用什么算法实现表达间的转换 硬件实现 怎样在物理上实现表达和算法，什么是计 算结构的具体细节
1.2.1 马尔视觉计算理论
图像复原 图像复原 形态学处 理 分割
图像增强
图像采集
表示&描述 表示 描述
问题域 彩色图像 处理 图像压缩
对象识别
数字图像处理的关键步骤：图像采集 数字图像处理的关键步骤：
图像复原 图像复原 形态学处 理 分割
图像增强
图像采集
表示&描述 表示 描述
问题域 彩色图像 处理 图像压缩
对象识别
数字图像处理的关键步骤：图像增强 数字图像处理的关键步骤：
1图像处理与计算机视觉技术综述 图像处理与计算机视觉技术综述
• 主要参考书
– – – – – 张广军， 机器视觉》 张广军，《机器视觉》 岗萨雷斯， 岗萨雷斯，《 数字图像处理 》 章毓晋《图像工程》 章毓晋《图像工程》 计算机视觉——一种现代方法》 一种现代方法》 《计算机视觉 一种现代方法 林学訚等译， 林学訚等译， 机器视觉算法与应用》 《机器视觉算法与应用》 杨少荣等译， 杨少荣等译，
– 分类（根据 f 的性质）
• 灰度图像（特殊：二值图像） • 彩色图像
3.数字图像处理
– DIP（Digital Image Processing） – 广义：与图像相关的处理（图像分析、理解和 计算机视觉等） – 狭义（从输入和输出内容）：对图像进行各种 加工，以改善图像的视觉效果或突出目标，强 调图像之间进行的变换，是一个从图像到图像 的过程 – 广义上分为三种类型：低、中、高级处理
图像处理重要？ 图像处理重要？ • 两大应用需求
– 对图像信息的改进
– 机器自动理解：使计算机具有视觉
主要学科
– 图像处理、计算机视觉和模式识别
计算机图形学
1.1
图像处理与计算机视觉的发展及系统构成
1.1.1 图像处理与计算机视觉的概念
1.图像（Image）
– 可以看作是对物体或场景的一种表现形式 – 抽象定义：二维函数f (x, y) • (x, y): 点的空间坐标（实数） Lenna • f : 点(x, y)的幅度（亮度、强度或灰度） – 英文单词 • Image：一般指用镜头等科技手段得到的视觉形象 • Picture：强调手工描绘的人物或景物画 • Drawings：人工绘制的工程图
图像复原 图像复原 形态学处 理 分割
图像增强
图像采集
表示&描述 表示 描述
问题域 彩色图像 处理 图像压缩
对象识别
数字图像处理的关键步骤：图像复原 数字图像处理的关键步骤：
图像复原 图像复原 形态学处 理 分割
图像增强
图像采集
表示&描述 表示 描述
问题域 彩色图像 处理 图像压缩
对象识别
数字图像处理的关键步骤：形态学处理 数字图像处理的关键步骤：
图像输入输出设备
• 处理
– 装置：两部分
(1) 专用图像处理系统：是计算机的辅助处理器， 主要采用专用集成芯片（ASIC)、数字信号处 理器(DSP)或者FPGA等设计的全硬件处理器。 (2) 计算机：是整个系统的核心，除了控制整个 系统的各个模块的正常运行外，还承担最后 结果运算和输出。
数字图像处理的关键步骤
1.1.2 图像处理与计算机视觉的发展 1. 20世纪20年代：报纸业 – 图像的编码与重构技术
• Bartlane电缆图片传输系统：从伦敦到纽约传送一 幅图片从1周减少到3小时 • 色调质量和分辨率改善
1921年，电报打 印机，5个灰度级
1922年，穿孔纸 带，5个灰度级
1929年，15级灰度
2. 1964年：航天技术 年 – 60年代初作为一门学科，主要目的是改善图像 年代初作为一门学科， 年代初作为一门学科 质量， 质量，采取的方法有图像增强和复原技术
1.2.1 马尔视觉计算理论
2. 视觉信息加工的三个要素 ① ① 计算理论；② 算法实现；③ 硬件实现
计算理论
可计算性问题：一个任务要用计算机完成，它应 可计算性问题 该是可以被计算的 一般对于某个特定的问题，如果存在一个程 序，对于给定的输入，这个程序都能在有限步 内给出输出，这个问题就是可计算的
1.2.1 马尔视觉计算理论
2. 视觉信息加工的三个要素 ① 计算理论 目前视觉的可计算性常指对计算机给定输入， 能否得到人类视觉可获得的类似结果 两方面的研究内容：① 计算的是什么以及为 什么要计算它们；② 提出一定的约束条件 ，它们可唯一地确定最终得到的运算结果
1.2.1 马尔视觉计算理论
2. 视觉信息加工的三个要素 ② 算法实现 需要给加工所操作的实体选择一种合适的表达 选择加工的输入和输出表达 确定完成表达转换的算法 ① ② ③ 一般情况下可以有许多可选的表达 算法的确定常取决于所选的表达 给定一种表达，可有多种完成任务的算法
– 格式（表示格式和文件格式）
(1) 矢量格式 用线段或线段的组合体来表示图像(WMF) (2) 光栅格式 用许多像素点的集合来表示图像 BMP格式，GIF格式，TIFF格式，JPEG 格式
1.2
图象理解理论框架
1.2.1 马尔视觉计算理论 1.2.2 对马尔理论框架的改进 1.2.3 关于马尔重建理论的讨论 1.2.4 新理论框架的研究
• 图像处理主要是低级处理及部分中级处理
3.数字图像处理
– 低级处理：输入输出都是图像 – 中级处理：图像分割及目标的描述，输出是目 标的特征数据 – 高级处理：目标物体及相互关系的理解，输出 是更抽象的数据
4.图像处理与计算机视觉的区别与联系 图像处理与计算机视觉的区别与联系
• 图像处理主要集中在二维图像分析、识别和理解，如光学 字符识别、工件表面、显微图片和航空照片的分析和解释 等。 • 计算机视觉是采用图像处理、模式识别、人工智能技术相 结合的手段，着重于一幅或多幅图像的计算机分析，图像 可以由单个或多个传感器获取，也可以是单个传感器在不 同时刻获取的图像序列。分析是对目标物体的识别，确定 目标物体的位置和姿态，对三维景物进行符号描述和解释。 • 机器视觉：计算机视觉技术工程化，能够自动获取和分析 特定的图像，以控制相应的行为。 计算机视觉为机器视觉提供图像和景物分析的理论及 算法基础，机器视觉为计算机视觉的实现提供传感器模型、 系统构造和实现手段。