图像处理与计算机视觉技术综述演示教学共76页文档共76页文档
图像处理与计算机视觉技术
图像处理与计算机视觉技术•引言•图像处理和计算机视觉的定义•重要性和应用领域的普及•图像处理技术•基础图像处理技术–图像增强–图像滤波–图像锐化–图像分割•高级图像处理技术–特征提取与描述–物体检测与跟踪–图像识别与分类•计算机视觉技术•目标检测与识别•物体跟踪与运动分析•三维场景重建•表情识别与情绪分析•深度学习在图像处理和计算机视觉中的应用•深度卷积神经网络•目标检测与识别的深度学习方法•图像生成与风格迁移的深度学习方法•基于深度学习的图像超分辨率重建•图像处理和计算机视觉的挑战•大规模图像数据处理•多样性和复杂性的场景•实时处理需求•鲁棒性和安全性问题•结论引言图像处理和计算机视觉技术是在计算机科学和人工智能领域中非常重要的研究方向。
随着数字图像技术的快速发展和计算能力的提高，图像处理和计算机视觉技术在各个领域得到了广泛的应用。
本文将讨论图像处理和计算机视觉技术的基本概念、应用领域以及当前面临的挑战。
图像处理技术图像处理技术是对数字图像进行各种处理和操作的过程。
它主要包括基础图像处理技术和高级图像处理技术。
基础图像处理技术基础图像处理技术主要包括图像增强、图像滤波、图像锐化和图像分割等。
图像增强图像增强是通过改善图像质量和提高视觉感知效果来改进图像的过程。
常见的图像增强方法包括直方图均衡化、灰度变换和滤波器等。
图像滤波图像滤波是利用滤波器对图像进行平滑处理或者增强特定频率的处理。
常见的图像滤波方法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
图像锐化图像锐化是增强图像边缘和细节信息的过程。
常见的图像锐化方法包括拉普拉斯算子和边缘增强等。
图像分割图像分割是将图像划分为不同的区域或者物体的过程。
常见的图像分割方法包括阈值分割、边缘检测和区域生长等。
高级图像处理技术高级图像处理技术主要包括特征提取与描述、物体检测与跟踪以及图像识别与分类等。
特征提取与描述特征提取是从图像中提取出具有代表性的特征点或特征描述子的过程。
数字图像处理与机器视觉ppt课件
➢ 遥感图像分析（植被分析）
统、视频监控）
➢ 国防系统（目标自动识别与目标跟踪）
➢ 图像与视频检索（基于内容的检索）
➢ 文物保护（数字博物馆）
CMU月球探测实验车Nomad漫游者
➢ 其他（游戏、动画、体育、人机交互） …………
火星车
20
0.1 数字图像
f 21
f N1
f12 f 22
fN 2
f1N
f2N
f NN
其中 fij 代表在坐标 (i, j) 处的像素色彩或灰度值。
12
11
0.1 数字图像
0.2 数字图像处理 与识别
0.3 数字图像处理的 预备知识
3、数字图像分类
➢ 二值图像：0表示黑色，1表示白色
➢➢➢作接用收灰 R索就方G引度B是用图图图体对像像像积应：：：小的三，R0G~原方B2颜5色便5色可，传表以2输R还5，表6原级222只示555颜，555需颜色介要2色004信0于把息各索黑28。04类0引0色 表2与5传G6白*输I2色2过50056之5去*2间122，1265550556的205=10082颜I600204色12深5B110520度002。0051005
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0.1 数字图像
0.2 数字图像处理 与识别
0.3 数字图像处理的 预备知识
1、数字图像是能够在计算机上显示和处理的图像，根据其特性可分为
位图和矢量图。
➢ 位图通常使用数字阵列来表示，如BMP、JPG、GIF等
➢ 矢量图由矢量数据库表示，如PNG图形
2、数字图像模型
其对应的矩阵模型为
f11
8
从CVPR2013看计算机视觉领域的最新热点
1、RGB-D 数据的分析 2、中层patch的分析——在局部特征很难具有足够的描述力的情 况下，中层特征的提取和分析就显得更加重要。 3、深度学习以及特征学习——在慢慢具备海量数据处理能力的今 天，深度学习确实是解决问题的一个很好的途径。深度学习必须 结合好的特征学习，才是解决问题的王道。
图像处理与计算机视觉技术综述
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) Lenna (x, y): 点的空间坐标（实数） 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
3. 20世纪70年代：遥感卫星和医学 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 象监测 等 图像重构 X光断层图像重构技术，英国G.N.Hounsfield 第一台脑 断层摄像仪应用
4. 20世纪70年代末：人工智能兴起，开始计算机视 觉研究，由2D获取3D空间信息
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
图像复原 形态学处 理 分割
图像增强
图像采集
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
图像复原 形态学处 理 分割
图像增强
图像采集
表示&描述
问题域 彩色图像 处理 图像压缩
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》 岗萨雷斯，《数字图像处理》 章毓晋《图像工程》
课程介绍
• • • • 基础知识 数学：线性代数、概率与统计 计算机科学：软件编程 电子学：信号处理
图像处理与计算机视觉
图像处理与计算机视觉近年来，随着计算机技术的迅速发展，图像处理和计算机视觉技术得到了广泛的应用。
图像处理与计算机视觉旨在通过计算机对图像进行感知、理解和处理，以模拟和增强人类的视觉能力。
本文将介绍图像处理与计算机视觉的基本概念、应用领域以及未来发展趋势。
一、基本概念图像处理是指对数字图像进行各种操作和处理的技术。
数字图像是由亮度和颜色信息组成的二维数字数组，在计算机中以像素的形式存储。
图像处理技术包括图像增强、图像恢复、图像分割和图像压缩等方法。
通过对图像进行处理，可以改善图像质量、提取图像特征，从而实现更好的图像分析和理解。
计算机视觉是指计算机通过摄像机和图像处理算法，模拟和实现对真实世界的感知和理解能力。
计算机视觉从图像中提取有用的信息，并进行分析、理解和识别。
计算机视觉技术的应用包括人脸识别、目标跟踪、图像检索、自动驾驶等领域。
二、应用领域1. 医学图像处理与计算机辅助诊断医学图像处理和计算机视觉技术在医学影像诊断中发挥重要作用。
例如，医生可以通过对CT扫描图像进行图像分割和三维重建，实现对肿瘤的精准定位和手术引导。
此外，计算机辅助诊断系统能够自动提取图像特征，辅助医生进行疾病诊断和判断。
2. 智能安防图像处理和计算机视觉技术在智能安防领域有广泛的应用。
例如，智能监控系统可以通过图像分析和目标识别来实现对异常行为的检测和报警。
此外，计算机视觉技术还可以用于人脸识别、指纹识别等身份认证技术，提高安全性和便利性。
3. 视频游戏与虚拟现实图像处理和计算机视觉技术在视频游戏和虚拟现实领域发挥重要作用。
通过对玩家的动作和表情进行识别，可以实现与游戏角色的互动，提升游戏的沉浸感。
此外，计算机视觉技术还可以用于虚拟现实技术，实现对用户在虚拟环境中的交互和感知。
三、发展趋势1. 深度学习在图像处理与计算机视觉中的应用深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，已经在图像处理和计算机视觉领域取得了重要的突破。
机器视觉第4章 图像处理技术课件
4章 图像处理技术
4.6.2 Harris角点检测
对每个像素点进行如下操作：
4. 对矩阵C进行特征值分解，得到两个特征值1, 2
C
I
2 x
wx, y
Ix I y w x, y
IxIy
y
5. 计算区域判别准则值R
R det C k trC
k一般取值0.06。
4.2 图像分割
阈值变换方法主要有两类：固定阈值法和浮动阈值法。 双峰法 迭代法 大津法 判别分析法 一维最大熵法
4章 图像处理技术
4.2.1 双峰法
认为图像由前景和背景组成，在直方图上两者各形成一个 高峰，双峰间的最低谷就是图像分割阈值。
具体实现：先绘出直方图，然后人为定下双峰间分割阈值
类Cj的发生概率wj，平均值uj为
wj k w k j w k j1
uj
u w
kj kj
u k j1 w k j1
4章 图像处理技术
4.2.4 判别分析法
类间方差
M
2 wj u j uT
j 1
uT
uL
L i 1
i Ni N
使2最大的阈值组，就是最佳阈值组
1 0
0 1
Prewitt
1 0 1 1 0 1 1 0 1
1 1 1
0
0
0
1 1 1
边缘定位准 对噪声敏感 平均、微分 对噪声有抑制作用
Sobel
1 0 1 2 0 2 1 0 1
1 2 1
0
0
0
1 2 1
加权平均 边宽2像素
Isotropic(各 1 0 1 1 2 1 权值反比于邻点与
4章 图像处理技术
《2024年计算机视觉技术应用研究综述》范文
《计算机视觉技术应用研究综述》篇一一、引言计算机视觉技术是人工智能领域的重要组成部分，其通过模拟人类视觉系统，实现对图像、视频等视觉信息的处理、分析和理解。
近年来，随着计算机技术的飞速发展，计算机视觉技术在各个领域得到了广泛应用，包括但不限于安防监控、医疗诊断、自动驾驶、智能机器人等。
本文旨在综述计算机视觉技术的研究现状、应用领域以及未来发展趋势。
二、计算机视觉技术概述计算机视觉技术是一种利用图像处理技术、模式识别技术和人工智能技术等手段，对图像和视频信息进行获取、传输、存储、分析和理解的技术。
其核心技术包括图像处理、特征提取、目标检测、图像识别等。
计算机视觉技术的应用，能够提高人们的生产效率和生活质量，具有重要的应用价值。
三、计算机视觉技术研究现状目前，计算机视觉技术的研究主要集中在以下几个方面：图像处理技术、深度学习算法、三维重建技术等。
其中，深度学习算法在计算机视觉领域的应用最为广泛，如卷积神经网络（CNN）在图像分类、目标检测、人脸识别等领域取得了显著的成果。
此外，随着硬件设备的不断发展，计算机视觉技术的处理速度和精度得到了显著提升。
四、计算机视觉技术应用领域1. 安防监控：计算机视觉技术在安防监控领域的应用主要体现在智能视频监控和人脸识别等方面。
通过智能视频监控系统，可以实现实时监控和预警功能，提高安防系统的效率和准确性。
2. 医疗诊断：计算机视觉技术可以帮助医生实现图像分析、病变检测等功能，提高医疗诊断的准确性和效率。
如计算机辅助诊断系统在肺癌、乳腺癌等疾病的诊断中得到了广泛应用。
3. 自动驾驶：计算机视觉技术是实现自动驾驶的关键技术之一。
通过图像处理和识别技术，可以实现车辆对周围环境的感知和判断，从而实现在复杂道路环境下的自动驾驶。
4. 智能机器人：计算机视觉技术可以帮助机器人实现目标识别、姿态估计等功能，提高机器人的智能化程度和应用范围。
如服务机器人在餐饮、医疗等领域得到了广泛应用。
图像处理和计算机视觉技术
图像处理和计算机视觉技术近年来，随着计算机科学和人工智能领域的不断发展，图像处理和计算机视觉技术已经成为热门领域之一。
它们在许多应用中起着重要作用，并得到了工业界和学术界的广泛关注和研究。
本文将介绍图像处理和计算机视觉技术的基本概念、发展历史和应用现状，以及未来发展方向。
一、图像处理的基本概念图像处理是指对数字图像进行处理和分析的技术。
数字图像是由像素构成的二维矩阵，每个像素都有着自己的亮度和颜色值。
图像处理技术可以改变图像的亮度、对比度、颜色等属性，也可以对图像进行滤波、增强、修复、分割、压缩等操作，从而得到更加理想的图像结果。
图像处理技术广泛应用于数字媒体、医学影像、卫星遥感、安全监控、无人驾驶等领域。
例如，在数字媒体领域中，图像处理技术可以用于图像修复、增强、分割、压缩等操作，从而达到更好的观看效果。
在医学影像领域中，图像处理技术可以帮助医生更好地诊断疾病，比如CT扫描、MRI扫描等。
在卫星遥感领域中，图像处理技术可以帮助我们更好地了解地球表面的情况，比如农田和城市的分布情况。
在无人驾驶领域中，图像处理技术可以实现自动驾驶的功能，让汽车更加智能化。
二、计算机视觉的基本概念计算机视觉是指让计算机“看”懂视觉信息的技术。
它是人工智能和机器学习的一个分支，旨在利用计算机对图像、视频等视觉信息进行理解、分析、识别和理解。
计算机视觉是一项非常具有挑战性的技术，因为计算机要面对许多复杂的图像，比如光照变化、噪声、失真等，需要有较强的计算能力和算法设计能力。
计算机视觉技术可以分为三个主要步骤：感知、理解和交互。
感知步骤与人类视觉感知相似，主要涉及视觉信息的采集和处理，理解步骤则是对感知得到的信息进行解析和整合，最终得到对图像的理解和描述。
交互步骤则是将计算机视觉技术与现实世界进行连接和交互，实现计算机可视化、虚拟现实、增强现实等应用。
计算机视觉技术也被广泛应用于数字媒体、医学影像、安保监控、自动驾驶等领域。
图像处理与计算机视觉
无人机视觉
无人机视觉系统集成了计 算机视觉技术，可以实现 自主导航、目标跟踪等功 能，广泛用于航拍、农业 等领域。
人机交互
人机交互是计算机视觉的 重要应用方向，通过摄像 头捕获用户动作实现手势 识别、面部表情识别等技 术，改善用户体验。
结语
计算机视觉作为一门前沿技术，不仅在工业生产、 安防监控等领域有着广泛应用，也正改变着我们 的生活方式。随着深度学习等技术的不断发展， 计算机视觉将有更广阔的发展空间。
图像增强与复原的实际应用
医学图像处 理
用于医学诊断和 分析
艺术图像处 理
用于数字艺术创 作和修复
卫星图像处 理
用于地球观测和 资源管理
图像复原的方法
模糊函数
描述模糊效果
优化算法
用于求解复原问 题
噪声模型
描述噪声特点
图像增强的应用领域
安防监控
提高图像识别精 度
智能医疗
提升医学影像分 析效率
图像处理的应用领域
01 医学影像分析
利用图像处理技术辅助医疗诊断和治疗
02 人脸识别
通过图像处理技术识别和验证个体身份
03 视觉导航
利用图像处理技术实现机器人和自动导航系 统的定位和导航
图像采集和表示
数字图像的 采集
通过传感器获取 真实世界中的光 学信息，并转换
为数字信号
数字图像中 像素的概念
的应用。
● 04
第四章 目标检测与识别
目标检测与识别的任务
确定感兴趣 目标位置
识别目标所在的 具体位置
准确性要求 高
确保识别结果准 确
识别目标类 别
对目标进行分类
目标检测的常用算法
01 传统的目标检测算法