《计算机视觉基础知识全解析》
图片来源于网络，如有侵权联系删除
一、引言
计算机视觉是一门研究如何使计算机像人类一样“看”的科学领域，它在众多领域如自动驾驶、医疗影像分析、安防监控等有着广泛的应用，要深入理解计算机视觉，掌握其基础知识是关键的第一步。
二、图像基础
1、图像的表示
- 计算机中的图像是由像素组成的，对于灰度图像，每个像素通常用一个字节（0 - 255）来表示其亮度值，值为0表示黑色，255表示白色，中间的值表示不同的灰度等级，而彩色图像则有多种表示方式，常见的是RGB（红、绿、蓝）模型，每个像素由三个字节分别表示红、绿、蓝三个通道的强度值，这种表示方式可以组合出各种各样的颜色。
- 图像的分辨率也是一个重要概念，它指的是图像在水平和垂直方向上的像素数量，高分辨率的图像包含更多的细节，但也需要更多的存储空间和计算资源来处理。
2、图像的预处理
- 由于图像在采集过程中可能受到噪声的干扰，所以去噪是常见的预处理步骤，均值滤波是一种简单的去噪方法，它通过计算像素邻域内的平均值来替换中心像素的值，中值滤波则是将邻域内的像素值排序后取中值作为中心像素的值，对于去除椒盐噪声效果较好。
- 图像的灰度化也是预处理的一种操作，在某些情况下，将彩色图像转换为灰度图像可以简化后续的处理，并且减少计算量，灰度化的方法有多种，如加权平均法，根据人眼对不同颜色的敏感度，通常采用红色通道乘以0.299、绿色通道乘以0.587、蓝色通道乘以0.114后相加得到灰度值。
3、图像的几何变换
- 图像的平移、旋转、缩放等几何变换在计算机视觉中经常用到，平移是指将图像中的所有像素按照指定的方向移动一定的距离，旋转则是围绕某个中心点将图像旋转一定的角度，在旋转过程中需要考虑插值算法来处理新位置的像素值，如双线性插值，缩放是改变图像的大小，缩小图像可以减少数据量，放大图像可能会导致图像模糊，需要采用合适的插值方法来尽量保持图像的清晰度。
三、特征提取
1、边缘检测
图片来源于网络，如有侵权联系删除
- 边缘是图像中灰度值发生急剧变化的地方，边缘检测是计算机视觉中非常重要的特征提取方法，Sobel算子是一种常用的边缘检测算子，它通过计算水平和垂直方向的梯度来确定边缘的位置，对于一个图像的某一像素点，Sobel算子会分别计算其水平方向和垂直方向相邻像素的灰度差值，然后根据一定的公式得到该点的梯度值，当梯度值超过某个阈值时，就认为该点是边缘点。
- Canny边缘检测算法则更为复杂和精确，它包括高斯滤波去除噪声、计算梯度、非极大值抑制和双阈值检测等步骤，通过这些步骤，可以得到更细、更准确的边缘图像。
2、角点检测
- 角点是图像中两条边缘相交的地方，它包含了图像的重要结构信息，Harris角点检测算法是一种经典的角点检测方法，它基于图像的局部自相似性，通过计算一个矩阵的特征值来判断一个点是否为角点，如果特征值都比较大，则该点是角点；如果一个特征值大，一个特征值小，则该点是边缘点；如果两个特征值都小，则该点是平坦区域。
- Shi - Tomasi角点检测算法是对Harris角点检测算法的改进，它直接使用较小的特征值作为角点响应函数，在某些情况下可以得到更好的角点检测结果。
3、特征描述符
- 特征描述符用于描述图像中的特征点，以便在不同的图像中进行匹配，SIFT（尺度不变特征变换）特征描述符是一种非常强大的特征描述符，它具有尺度不变性、旋转不变性等优点，SIFT算法首先通过构建高斯金字塔来检测不同尺度下的特征点，然后为每个特征点确定主方向，最后根据特征点周围的像素信息构建特征描述向量。
- SURF（加速稳健特征）特征描述符是SIFT的加速版本，它采用了近似的高斯二阶微分模板来计算图像的 Hessian矩阵，从而提高了特征点检测和描述的速度。
四、目标检测与识别
1、传统目标检测方法
- 滑动窗口法是一种传统的目标检测方法，它通过在图像上滑动不同大小的窗口，对每个窗口内的图像进行特征提取和分类，判断是否包含目标，这种方法计算量非常大，尤其是对于大图像和多尺度检测。
- 基于特征的目标检测方法，如利用HOG（方向梯度直方图）特征结合SVM（支持向量机）分类器进行行人检测，HOG特征通过计算图像局部区域的梯度方向直方图来描述图像的外观特征，SVM则是一种有效的分类器，通过训练可以将包含行人的图像窗口与不包含行人的图像窗口区分开来。
2、基于深度学习的目标检测方法
图片来源于网络，如有侵权联系删除
- 近年来，基于深度学习的目标检测方法取得了巨大的进展，Faster R - CNN是一种经典的目标检测网络，它由区域提议网络（RPN）和Fast R - CNN组成，RPN用于生成可能包含目标的候选区域，Fast R - CNN则对这些候选区域进行分类和回归，得到目标的类别和位置信息。
- YOLO（You Only Look Once）系列算法则是一种单阶段的目标检测算法，它将目标检测看作一个回归问题，直接在图像上预测目标的类别和位置，具有检测速度快的优点。
五、图像分割
1、阈值分割
- 阈值分割是一种简单的图像分割方法，它根据图像的灰度值，选择一个或多个阈值，将图像分为不同的区域，对于一个灰度图像，如果选择一个阈值T，那么灰度值小于T的像素可以归为一类，灰度值大于T的像素归为另一类，这种方法适用于目标与背景灰度差异较大的情况。
2、区域生长法
- 区域生长法是从图像中的某个种子点开始，根据一定的相似性准则（如像素的灰度值相似性），不断将相邻的像素合并到同一个区域，从图像中的一个已知为目标的像素点开始，不断将其周围灰度值与它相差不大的像素点加入到目标区域，直到没有满足相似性准则的像素为止。
3、基于深度学习的图像分割方法
- U - Net是一种专门用于医学图像分割的深度学习网络，它具有U形的结构，由收缩路径和扩展路径组成，收缩路径用于提取图像的特征，扩展路径用于将特征还原到原始图像的尺寸，并进行像素级的分类，从而实现图像分割。
六、结论
计算机视觉的基础知识涵盖了图像基础、特征提取、目标检测与识别、图像分割等多个方面，这些基础知识是构建更复杂的计算机视觉应用的基石，随着技术的不断发展，计算机视觉在各个领域的应用将越来越广泛，对基础知识的深入理解和创新应用将推动计算机视觉技术不断向前发展。
评论列表