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计算机视觉作为人工智能领域的一个重要分支，近年来在众多应用场景中发挥着越来越重要的作用，图像处理与特征提取是计算机视觉中的核心环节，本文将结合计算机视觉教程，对图像处理与特征提取方法进行解析，旨在为读者提供一份全面的计算机视觉基础教程。
图像处理
1、图像去噪
图像去噪是图像处理中的基本任务，旨在消除图像中的噪声，提高图像质量，常用的图像去噪方法有均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
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（1）均值滤波：通过对图像中的每个像素点进行邻域内像素值的加权平均，实现去噪，优点是算法简单，但容易造成图像模糊。
（2）中值滤波：以邻域内像素值的中值作为当前像素点的值，实现去噪，优点是能有效去除椒盐噪声，但算法复杂度较高。
（3）高斯滤波：根据高斯分布对邻域内像素值进行加权平均，实现去噪，优点是能较好地保留图像边缘，但容易造成图像模糊。
2、图像增强
图像增强是通过对图像进行一系列处理，提高图像质量，使其更易于观察和分析，常用的图像增强方法有直方图均衡化、对比度增强、锐化等。
（1）直方图均衡化：通过调整图像的直方图，使图像中的像素分布更加均匀，提高图像整体对比度。
（2）对比度增强：通过调整图像中像素值的差异，使图像细节更加清晰。
（3）锐化：通过增强图像中像素值的梯度，使图像边缘更加明显。
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特征提取
1、空间特征
空间特征主要描述图像中像素点之间的关系，常用的空间特征有灰度共生矩阵、边缘检测、角点检测等。
（1）灰度共生矩阵：通过统计图像中像素点之间的灰度级差和方向关系，描述图像纹理特征。
（2）边缘检测：通过检测图像中像素值的变化，提取图像边缘信息。
（3）角点检测：通过检测图像中像素点周围的梯度变化，提取图像角点信息。
2、频域特征
频域特征主要描述图像的频率成分，常用的频域特征有傅里叶变换、小波变换等。
（1）傅里叶变换：将图像从空间域转换到频域，分析图像的频率成分。
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（2）小波变换：通过多尺度分析，提取图像在不同尺度下的频率特征。
3、深度特征
深度特征是近年来兴起的一种特征提取方法，通过深度学习模型自动学习图像特征，常用的深度特征提取方法有卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
（1）卷积神经网络：通过卷积层、池化层等操作，自动提取图像特征。
（2）循环神经网络：通过循环层，对图像序列进行建模，提取时间序列特征。
本文从图像处理和特征提取两个方面，对计算机视觉基础教程进行了解析，通过对图像处理与特征提取方法的了解，有助于读者更好地掌握计算机视觉技术，在实际应用中，可以根据具体问题选择合适的图像处理与特征提取方法，提高计算机视觉系统的性能。
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