《计算机视觉基本原理：从图像感知到智能理解》
计算机视觉作为人工智能领域的一个重要分支，旨在赋予计算机理解和分析图像或视频内容的能力，以下是对计算机视觉基本原理课程的总结。
一、图像的获取与表示
图片来源于网络，如有侵权联系删除
计算机视觉的起点是图像的获取，图像可以通过各种设备获取，如摄像头、扫描仪等，获取的图像本质上是一个二维的光强矩阵，每个元素代表了图像中某个点的亮度信息，在计算机中，图像通常以数字形式表示，常见的图像格式有JPEG、PNG等。
为了便于处理，图像需要进行合适的表示，除了原始的灰度图像表示，还有彩色图像表示，彩色图像可以采用RGB（红、绿、蓝）模型，将每个像素点表示为三个颜色通道的组合，这种表示方式能够捕捉到丰富的颜色信息，对于后续的分析如目标识别中的颜色特征提取等具有重要意义。
二、特征提取
特征提取是计算机视觉中的关键步骤，它的目的是从图像中提取出有代表性的信息，以便计算机能够更好地识别和理解图像内容。
1、边缘特征
边缘是图像中亮度变化剧烈的区域，它往往代表了物体的轮廓，通过边缘检测算法，如Sobel算子、Canny算子等，可以检测出图像中的边缘，边缘特征对于目标的定位和形状识别非常重要，在识别一个圆形物体时，其边缘的圆形轮廓特征可以帮助计算机区分它与其他形状的物体。
2、纹理特征
纹理反映了图像中像素的灰度分布模式，不同的物体往往具有不同的纹理特征，木材具有独特的木纹纹理，而布料有其自身的编织纹理，通过计算纹理特征，如灰度共生矩阵的统计量（对比度、相关性等），可以区分具有不同纹理的物体。
3、角点特征
角点是图像中在多个方向上具有较大灰度变化的点，角点特征具有很好的稳定性和独特性，像Harris角点检测算法能够有效地检测出图像中的角点，在图像配准、目标跟踪等任务中，角点特征可以作为关键的匹配点。
三、图像分割
图像分割是将图像划分为不同的区域，使得每个区域具有相似的特征，常见的图像分割方法包括阈值分割、区域生长和基于图论的分割方法。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
1、阈值分割
阈值分割是一种简单而有效的分割方法，它根据图像的灰度直方图，选择一个合适的阈值，将图像中的像素分为前景和背景两类，对于一张黑白文档图像，可以通过阈值分割将文字部分（前景）和纸张背景部分分离出来。
2、区域生长
区域生长是从图像中的种子点开始，逐步将周围具有相似特征（如灰度相似）的像素合并到同一个区域，这种方法适用于分割具有相似特征的连续区域。
3、基于图论的分割
基于图论的分割方法将图像看作是一个图，像素是图中的节点，像素之间的关系是图中的边，通过定义合适的能量函数，将图像分割问题转化为图的最小割问题，这种方法能够得到较好的分割结果，尤其是对于复杂场景下的图像分割。
四、目标识别与分类
目标识别与分类是计算机视觉的核心任务之一，它旨在识别图像中的特定目标，并将其分类到预定义的类别中。
1、基于模板匹配的方法
这种方法将待识别的目标模板与图像中的各个区域进行匹配，通过计算模板与图像区域之间的相似度，如归一化互相关系数，来确定是否存在目标，这种方法对于目标的尺度、旋转等变化比较敏感。
2、基于机器学习的方法
机器学习方法在目标识别与分类中得到了广泛应用，支持向量机（SVM）可以通过学习大量的正负样本特征，构建分类模型，在图像分类任务中，首先提取图像的特征，然后将这些特征输入到SVM分类器中进行分类。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
3、基于深度学习的方法
深度学习，尤其是卷积神经网络（CNN），在目标识别与分类领域取得了巨大的成功，CNN通过卷积层自动提取图像的深层特征，避免了人工特征提取的局限性，著名的AlexNet、VGGNet、ResNet等网络结构在大规模图像分类数据集（如ImageNet）上取得了非常高的准确率。
五、三维视觉
除了处理二维图像，计算机视觉还涉及三维视觉，三维视觉旨在恢复场景的三维结构信息。
1、立体视觉
立体视觉利用双目或多目摄像头获取的图像对来计算场景的深度信息，通过匹配左右图像中的对应点，可以根据三角测量原理计算出点的深度，这在机器人导航、三维重建等领域具有重要应用。
2、结构光法
结构光法通过投射特定的光图案（如条纹光）到场景中，然后根据变形后的光图案来计算场景的深度，这种方法可以实现高精度的深度测量，常用于工业检测、三维建模等场景。
3、运动恢复结构（SfM）
SfM通过分析图像序列中物体的运动信息来恢复场景的三维结构，它基于多视图几何原理，通过匹配不同视图中的特征点，计算相机的运动轨迹和场景的三维点云。
计算机视觉基本原理涵盖了从图像获取到三维视觉的多个方面，随着技术的不断发展，计算机视觉在自动驾驶、医疗影像分析、安防监控等众多领域发挥着越来越重要的作用，通过不断地深入研究和创新，计算机视觉有望实现更接近人类视觉的智能理解能力。
评论列表