計算機視覺的基本問題

計算機視覺的基本問題一、計算機視覺概述1.1計算機視覺的定義計算機視覺是研究如何使計算機具有類似人類的視覺感知和理解能力的技術(shù)。它涉及圖像處理、模式識別、機器學習等領(lǐng)域。1.2計算機視覺的應(yīng)用計算機視覺技術(shù)在工業(yè)、醫(yī)療、交通、安防、娛樂等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。1.3計算機視覺的基本問題計算機視覺的基本問題主要包括圖像采集、圖像處理、特征提取、目標識別、場景理解等。二、圖像采集2.1圖像采集設(shè)備圖像采集設(shè)備包括攝像頭、掃描儀、顯微鏡等，它們可以將現(xiàn)實世界的圖像轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號。2.2圖像采集質(zhì)量圖像采集質(zhì)量受設(shè)備性能、環(huán)境因素、圖像內(nèi)容等因素的影響。2.3圖像采集技術(shù)圖像采集技術(shù)包括圖像分辨率、幀率、曝光時間、白平衡等參數(shù)的調(diào)整。三、圖像處理3.1圖像增強圖像增強是指通過調(diào)整圖像的亮度、對比度、色彩等參數(shù)，提高圖像質(zhì)量。3.2圖像分割圖像分割是將圖像劃分為若干個互不重疊的區(qū)域，以便進行后續(xù)處理。3.3圖像濾波圖像濾波是去除圖像噪聲、平滑圖像表面的一種技術(shù)。四、特征提取4.1特征提取方法特征提取方法包括基于像素的方法、基于區(qū)域的方法、基于變換的方法等。4.2特征選擇特征選擇是指從大量特征中篩選出對目標識別有重要作用的特征。4.3特征降維特征降維是指將高維特征空間映射到低維空間，降低計算復(fù)雜度。五、目標識別5.1目標識別方法目標識別方法包括基于模板匹配、基于特征匹配、基于機器學習等方法。5.2目標檢測目標檢測是指從圖像中檢測出感興趣的目標區(qū)域。5.3目標跟蹤目標跟蹤是指對檢測到的目標進行實時跟蹤。六、場景理解6.1場景理解方法場景理解方法包括基于規(guī)則的方法、基于機器學習的方法等。6.2場景分類場景分類是指將圖像或視頻序列劃分為不同的場景類別。6.3場景重建場景重建是指根據(jù)圖像或視頻序列重建出三維場景。七、計算機視覺在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用7.1工業(yè)檢測計算機視覺在工業(yè)檢測領(lǐng)域主要用于產(chǎn)品質(zhì)量檢測、缺陷檢測等。7.2工業(yè)自動化計算機視覺在工業(yè)自動化領(lǐng)域主要用于視覺、自動化生產(chǎn)線等。7.3工業(yè)監(jiān)控計算機視覺在工業(yè)監(jiān)控領(lǐng)域主要用于安全監(jiān)控、生產(chǎn)過程監(jiān)控等。八、計算機視覺在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用8.1醫(yī)學圖像分析計算機視覺在醫(yī)學圖像分析領(lǐng)域主要用于病變檢測、疾病診斷等。8.2醫(yī)學圖像處理計算機視覺在醫(yī)學圖像處理領(lǐng)域主要用于圖像增強、圖像分割等。8.3醫(yī)學圖像識別計算機視覺在醫(yī)學圖像識別領(lǐng)域主要用于病變識別、疾病分類等。九、計算機視覺在交通領(lǐng)域的應(yīng)用9.1交通監(jiān)控計算機視覺在交通監(jiān)控領(lǐng)域主要用于車輛檢測、違章抓拍等。9.2交通信號識別計算機視覺在交通信號識別領(lǐng)域主要用于識別交通信號燈、標志牌等。9.3車輛跟蹤計算機視覺在車輛跟蹤領(lǐng)域主要用于實時跟蹤車輛行駛軌跡。十、計算機視覺在安防領(lǐng)域的應(yīng)用10.1安防監(jiān)控計算機視覺在安防監(jiān)控領(lǐng)域主要用于人臉識別、行為分析等。10.2事件檢測計算機視覺在事件檢測領(lǐng)域主要用于異常行為檢測、火災(zāi)檢測等。10.3安全防范計算機視覺在安全防范領(lǐng)域主要用于入侵檢測、目標跟蹤等。[1]陳寶權(quán)，張立明.計算機視覺[M].北京：清華大學出版社，2010.[2]郭航，劉鐵巖