图像处理与计算机视觉技术综述知识讲解
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。
图像处理与计算机视觉技术
图像处理与计算机视觉技术近年来，图像处理和计算机视觉技术在各行各业得到了广泛应用。
从医学影像到自动驾驶，从安防监控到娱乐游戏，这些技术正在改变我们的生活方式和工作方式。
在本文中，将探讨这两种技术的应用和未来发展。
一、图像处理技术图像处理技术是数字图像处理、压缩、增强、修复和分析等技术的总称。
它主要包括以下几个方面：1. 数字图像处理数字图像处理是对数字图像进行操作和处理的技术，包括图像去噪、图像增强、图像复原、图像分割、图像压缩等。
数字图像处理技术广泛应用于医学影像、摄影以及工业检测等领域。
2. 图像识别图像识别技术是指利用计算机对图像进行处理，从而实现对图像中对象、形状、轮廓等特征的识别。
图像识别技术在工厂质检、遥感影像分析、安防监控等领域有着广泛的应用。
3. 人脸识别人脸识别技术是指利用计算机对人脸图像进行处理，从而实现对人脸的识别、比对和辨认的技术。
人脸识别技术可以应用在安防监控、门禁考勤、公安案件侦破等领域。
二、计算机视觉技术计算机视觉技术是指利用计算机对视觉信息进行处理、分析、理解和获取的技术，涵盖了图像处理、模式识别、机器学习、深度学习等多个领域。
计算机视觉技术主要包括以下几个方面：1. 物体检测和跟踪物体检测和跟踪技术是指利用计算机对图像中的指定物体进行识别、定位和跟踪的技术。
这种技术可以应用于自动驾驶、无人机、安防监控等领域。
2. 模式识别模式识别技术是指对大量数据进行分析和处理，从而寻找数据中的模式和规律，以进行分类和识别。
这种技术可以应用于人脸识别、指纹识别、语音识别、股票分析等领域。
3. 机器学习机器学习技术是指让计算机根据大量的数据自主学习并改进模型和算法的技术。
这种技术可以应用于自然语言处理、图像识别、人工智能等领域。
三、图像处理和计算机视觉的未来发展随着计算机技术和人工智能技术的不断发展，图像处理和计算机视觉技术将会在未来有更多的发展和应用：1. 智能制造智能制造是指利用数字化、网络化和智能化技术对制造业进行升级的过程。
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。
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。
计算机科学中的图像处理与计算机视觉
计算机科学中的图像处理与计算机视觉在计算机科学领域中，图像处理与计算机视觉是两个重要的研究方向。
图像处理涉及使用计算机算法对图像进行操作和改善，而计算机视觉则关注如何让计算机“看懂”图像。
本文将深入探讨这两个领域的基本概念、应用以及未来的发展趋势。
一、图像处理图像处理是对数字图像进行操作和改善的技术。
通过应用各种算法和方法，可以对图像进行去噪、增强、分割、压缩等一系列处理操作。
图像处理的目的是提取有用的信息，改善图像质量以及实现图像的特定应用。
1.1 图像处理的基本概念图像是由像素组成的二维矩阵，每个像素包含了图像的颜色和亮度信息。
图像处理的基本操作包括灰度变换、直方图均衡化、滤波、边缘检测等。
通过这些操作，可以改变图像的对比度、亮度、清晰度等特征，增强图像细节。
1.2 图像处理的应用领域图像处理在诸多领域中具有广泛的应用。
在医学领域，图像处理可以用于X光和MRI图像的分析与识别。
在安全领域，图像处理可以用于人脸识别、指纹识别等。
在娱乐领域，图像处理可以用于游戏图像渲染和特效制作。
此外，图像处理还广泛应用于军事、交通、遥感等领域。
1.3 图像处理的未来发展随着计算机性能的不断提升和图像处理算法的不断改进，图像处理技术将会呈现出更广阔的应用前景。
未来，图像处理将与人工智能、大数据等技术相结合，开创更加智能化、自动化的图像处理系统。
二、计算机视觉计算机视觉是一门研究如何让计算机“看懂”图像的学科。
通过计算机视觉，计算机可以理解和解释图像中的内容，实现图像的自动分析、理解和应用。
2.1 计算机视觉的基本概念计算机视觉的基本任务包括图像分类、目标检测、目标跟踪、人脸识别等。
这些任务涉及到图像特征的提取、目标识别和图像理解等方面的技术。
2.2 计算机视觉的应用领域计算机视觉在许多领域中具有广泛的应用。
在自动驾驶领域，计算机视觉可以通过识别道路标志、行人、车辆等实现驾驶辅助和智能交通。
在机器人领域，计算机视觉可以用于目标检测、环境感知和导航等。
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• 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》 – 《计算机视觉——一种现代方法》
林学訚等译， – 《机器视觉算法与应用》
杨少荣等译，
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
• 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
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
1929年，15级灰度
2. 1964年：航天技术
– 60年代初作为一门学科，主要目的是改善图像 质量，采取的方法有图像增强和复原技术
• 美国JPL（喷气推进）实验室处理卫星发射回来的 月球表面的照片
应用图像畸变的校正、
灰度变换、去除噪声
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
• 系统构成框图
• 采集
– 装置：两部分
(1) 传感器：能产生与所接受到的电磁能量成正 比的模拟电信号（CCD，CMOS）
(2) 高速图像采集系统：它能将上述（模拟）电 信号转化为数字（离散）的形式
– 输入设备
• 具备上述两种装置 • 如：数码相机，数码摄像机，扫描仪
图像输入输出设备
• 处理
– 装置：两部分
图像复原
形态学处 理
图像增强
分割
图像采集
问题域
彩色图像 处理
表示&描述
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
图像增强
分割
图像采集
问题域
彩色图像 处理
表示&描述
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
形态学处 理
图像增强
分割
图像采集
问题域
彩色图像 处理
表示&描述
– 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
• 图像实例
光学图像 Lenna
大脑断 层图像
IKONOS卫星 光学图像 423mile 高 16000miles/h 1m分辨率 EP－3, 海南陵水,01-4-4
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
5. 80年代末到今：多媒体技术
– 高速计算机和大规模集成电路的发展：图像压 缩和多媒体技术；文本图像的分析和理解，文 字的识别取得重大的进展；图像通讯和传输等 的广泛应用
1.1.3 图像处理与计算机视觉的系统构成
– 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
• 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。
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
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）
图像压缩
对象识别
数字图像处理的关键步骤：表示&描述
图像复原
形态学处 理
图像增强
分割
图像采集
问题域
彩色图像 处理
视觉重要？
• 古语
– 百闻不如一见 – 一目了然 – 眼见为实，耳听为虚。。。
• 人类信息的主要传递手段
– 视觉，听觉，味觉，触觉等 – 视觉占60％以上
• 人机交互
– 字符、图形 – 计算机接收信息手段单一（键盘，鼠标）
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
分割
图像采集
问题域
彩色图像 处理
表示&描述
图像压缩
对象识别
数字图像处理的关键步骤：图像采集
图像复原
形态学处 理
图像增强
分割
图像采集
问题域
彩色图像 处理
表示&描述
图像压缩
对象识别
数字图像处理的关键步骤：图像增强
图像复原
形态学处 理
图像增强
分割
图像采集
问题域
彩色图像 处理
表示&描述
图像压缩
对象识别
数字图像处理的关键步骤：图像复原
– 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。
(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
图像复原
形态学处 理
图像增强
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。
– 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）