圖像處理與計(jì)算機(jī)視覺(jué)

圖像處理與計(jì)算機(jī)視覺(jué)匯報(bào)人：XX2024-01-31BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA目錄CONTENTS圖像處理基礎(chǔ)計(jì)算機(jī)視覺(jué)概述圖像特征提取與描述圖像分割與對(duì)象識(shí)別三維重建與立體視覺(jué)深度學(xué)習(xí)在圖像處理與計(jì)算機(jī)視覺(jué)中應(yīng)用BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA01圖像處理基礎(chǔ)二值圖像、灰度圖像、彩色圖像等。圖像類型采樣和量化，將模擬圖像轉(zhuǎn)換為數(shù)字圖像。數(shù)字化過(guò)程像素是圖像的基本單元，分辨率決定了圖像的清晰度和細(xì)節(jié)表現(xiàn)。像素與分辨率圖像表示與數(shù)字化改變圖像的灰度范圍或彩色圖像的色調(diào)、飽和度和亮度。點(diǎn)運(yùn)算幾何運(yùn)算邏輯運(yùn)算圖像的平移、旋轉(zhuǎn)、縮放和仿射變換等。二值圖像的邏輯與、或、非等運(yùn)算，用于圖像分割和特征提取等。030201圖像基本運(yùn)算將圖像從空間域轉(zhuǎn)換到頻率域，便于進(jìn)行濾波和特征分析。傅里葉變換用于圖像的多尺度分析和壓縮編碼等。小波變換直方圖均衡化、對(duì)比度拉伸、銳化濾波等，改善圖像視覺(jué)效果。圖像增強(qiáng)技術(shù)圖像變換與增強(qiáng)濾波方法均值濾波、中值濾波、高斯濾波等，去除噪聲并保留圖像細(xì)節(jié)。噪聲類型高斯噪聲、椒鹽噪聲、周期噪聲等。邊緣保持濾波雙邊濾波、導(dǎo)向?yàn)V波等，在去噪的同時(shí)保持圖像的邊緣信息。圖像噪聲與濾波BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA02計(jì)算機(jī)視覺(jué)概述計(jì)算機(jī)視覺(jué)是一門(mén)研究如何讓計(jì)算機(jī)從圖像或視頻中獲取信息、理解內(nèi)容并作出決策的科學(xué)。定義從早期的圖像處理技術(shù)，到基于機(jī)器學(xué)習(xí)的視覺(jué)方法，再到深度學(xué)習(xí)的廣泛應(yīng)用，計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)不斷取得突破性進(jìn)展。發(fā)展歷程計(jì)算機(jī)視覺(jué)定義與發(fā)展計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用領(lǐng)域在生產(chǎn)線檢測(cè)、質(zhì)量控制、智能物流等方面發(fā)揮重要作用。實(shí)現(xiàn)車輛檢測(cè)、交通擁堵分析、智能駕駛輔助等功能。應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像分析、輔助診斷、智能康復(fù)等領(lǐng)域。人臉識(shí)別、行為分析、異常檢測(cè)等技術(shù)在安防領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用。工業(yè)自動(dòng)化智能交通醫(yī)療健康安全監(jiān)控圖像采集預(yù)處理特征提取分類與識(shí)別計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)組成通過(guò)攝像頭、掃描儀等設(shè)備獲取圖像數(shù)據(jù)。從圖像中提取出關(guān)鍵信息，如邊緣、紋理、顏色等。對(duì)圖像進(jìn)行去噪、增強(qiáng)、變換等操作，以便于后續(xù)處理?；谔崛〉奶卣鲗?duì)圖像進(jìn)行分類和識(shí)別。如何在光照變化、遮擋、動(dòng)態(tài)背景等復(fù)雜環(huán)境下實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定的視覺(jué)處理。復(fù)雜環(huán)境適應(yīng)性實(shí)時(shí)性要求數(shù)據(jù)隱私問(wèn)題泛化能力對(duì)于許多應(yīng)用場(chǎng)景，如自動(dòng)駕駛、智能機(jī)器人等，計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)需要具備高度的實(shí)時(shí)性。在計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用中，如何保護(hù)用戶隱私和數(shù)據(jù)安全是一個(gè)重要問(wèn)題。如何提高計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)的泛化能力，使其能夠適應(yīng)各種不同類型的數(shù)據(jù)和場(chǎng)景。計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究挑戰(zhàn)BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA03圖像特征提取與描述

邊緣檢測(cè)與輪廓跟蹤邊緣檢測(cè)算法包括Sobel、Canny、Prewitt等，用于檢測(cè)圖像中的邊緣信息。輪廓跟蹤算法基于邊緣檢測(cè)的結(jié)果，通過(guò)跟蹤邊緣像素點(diǎn)來(lái)提取物體的輪廓。邊緣檢測(cè)應(yīng)用在圖像分割、目標(biāo)識(shí)別、場(chǎng)景理解等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。如Harris、FAST等，用于檢測(cè)圖像中的角點(diǎn)或特征點(diǎn)。角點(diǎn)檢測(cè)算法基于角點(diǎn)檢測(cè)的結(jié)果，提取出具有代表性和穩(wěn)定性的特征點(diǎn)。特征點(diǎn)提取方法在圖像配準(zhǔn)、目標(biāo)跟蹤、三維重建等領(lǐng)域有重要作用。特征點(diǎn)應(yīng)用角點(diǎn)檢測(cè)與特征點(diǎn)提取紋理特征描述子如灰度共生矩陣、Gabor濾波器、LBP等，用于描述圖像的紋理信息。紋理分析方法通過(guò)對(duì)紋理特征進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、建模和分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的分類、識(shí)別和分割等任務(wù)。紋理特征應(yīng)用在遙感監(jiān)測(cè)、醫(yī)學(xué)圖像處理、安全監(jiān)控等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。紋理特征描述與分析形狀特征描述與匹配形狀特征描述子如Hu矩、Zernike矩、傅里葉描述符等，用于描述物體的形狀信息。形狀匹配方法基于形狀特征描述子的結(jié)果，通過(guò)相似度度量來(lái)實(shí)現(xiàn)形狀匹配和識(shí)別。形狀特征應(yīng)用在文字識(shí)別、工業(yè)檢測(cè)、生物特征識(shí)別等領(lǐng)域有重要作用。BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA04圖像分割與對(duì)象識(shí)別03優(yōu)缺點(diǎn)優(yōu)點(diǎn)是實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，運(yùn)算速度快；缺點(diǎn)是對(duì)噪聲敏感，閾值選擇不當(dāng)可能導(dǎo)致分割效果不佳。01原理通過(guò)設(shè)置閾值，將圖像分為前景和背景兩部分，實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單且運(yùn)算量較小。02適用范圍適用于目標(biāo)和背景灰度差異較大的情況?；陂撝档膱D像分割方法適用范圍適用于目標(biāo)和背景灰度差異不大，但同一目標(biāo)內(nèi)部灰度相似的情況。優(yōu)缺點(diǎn)優(yōu)點(diǎn)是對(duì)噪聲有一定的魯棒性，能夠分割出較為完整的目標(biāo)；缺點(diǎn)是運(yùn)算量較大，實(shí)時(shí)性較差。原理根據(jù)像素之間的相似性（如灰度、紋理等）將圖像劃分為不同的區(qū)域?；趨^(qū)域的圖像分割方法123利用圖像中目標(biāo)邊緣的灰度不連續(xù)性進(jìn)行分割。原理適用于目標(biāo)邊緣清晰、灰度突變明顯的情況。適用范圍優(yōu)點(diǎn)是能夠準(zhǔn)確地定位目標(biāo)邊緣；缺點(diǎn)是對(duì)噪聲敏感，邊緣檢測(cè)算法的選擇對(duì)分割效果影響較大。優(yōu)缺點(diǎn)基于邊緣的圖像分割方法技術(shù)分類人臉識(shí)別、指紋識(shí)別、車牌識(shí)別、智能視頻監(jiān)控等。應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)展趨勢(shì)隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，對(duì)象識(shí)別的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性得到了顯著提升，未來(lái)將更加廣泛地應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域?；谔卣鞯淖R(shí)別、基于模型的識(shí)別、基于深度學(xué)習(xí)的識(shí)別等。對(duì)象識(shí)別技術(shù)及應(yīng)用BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA05三維重建與立體視覺(jué)通過(guò)模仿人類雙眼視差，利用兩個(gè)相機(jī)從不同角度拍攝同一場(chǎng)景，獲取左右兩幅視圖。雙目立體視覺(jué)基本原理對(duì)雙目相機(jī)進(jìn)行內(nèi)外參數(shù)標(biāo)定，消除畸變和偏差，確保左右視圖準(zhǔn)確對(duì)應(yīng)。相機(jī)標(biāo)定與校正采用局部或全局立體匹配算法，在左右視圖中尋找同名點(diǎn)，計(jì)算視差圖。立體匹配算法根據(jù)視差圖和相機(jī)參數(shù)，恢復(fù)出場(chǎng)景中物體的三維坐標(biāo)信息。三維坐標(biāo)恢復(fù)雙目立體視覺(jué)原理及實(shí)現(xiàn)01020304點(diǎn)云數(shù)據(jù)獲取通過(guò)激光雷達(dá)、結(jié)構(gòu)光等傳感器獲取場(chǎng)景的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)。點(diǎn)云預(yù)處理對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪、濾波、簡(jiǎn)化等預(yù)處理操作，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和處理效率。點(diǎn)云配準(zhǔn)與融合將不同視角或不同傳感器獲取的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行配準(zhǔn)和融合，得到完整的三維場(chǎng)景表示。點(diǎn)云分割與識(shí)別采用聚類、分割、識(shí)別等算法對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，提取出場(chǎng)景中的目標(biāo)物體及其屬性信息。三維點(diǎn)云獲取與處理技術(shù)利用物體的輪廓、表面等幾何特征進(jìn)行三維模型重建?；谛螤畹娜S重建結(jié)合物體的紋理信息，恢復(fù)出更加真實(shí)的三維模型表面細(xì)節(jié)。基于紋理的三維重建對(duì)初步重建的三維模型進(jìn)行優(yōu)化處理，修復(fù)模型中的錯(cuò)誤和缺陷，提高模型質(zhì)量。三維模型優(yōu)化與修復(fù)將重建的三維模型應(yīng)用于虛擬現(xiàn)實(shí)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、游戲制作、影視特效等領(lǐng)域。三維模型應(yīng)用三維模型重建方法及應(yīng)用增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)將計(jì)算機(jī)生成的虛擬信息疊加到真實(shí)世界中，增強(qiáng)用戶對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的感知和理解。虛擬現(xiàn)實(shí)與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的應(yīng)用將虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)應(yīng)用于教育、醫(yī)療、娛樂(lè)、工業(yè)等領(lǐng)域，提高生產(chǎn)效率和用戶體驗(yàn)。虛擬現(xiàn)實(shí)與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的融合將虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)進(jìn)行融合，實(shí)現(xiàn)更加自然和智能的人機(jī)交互體驗(yàn)。虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)通過(guò)計(jì)算機(jī)生成一個(gè)完全虛擬的三維環(huán)境，用戶可以在其中進(jìn)行自由交互和體驗(yàn)。虛擬現(xiàn)實(shí)與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA06深度學(xué)習(xí)在圖像處理與計(jì)算機(jī)視覺(jué)中應(yīng)用深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，通過(guò)構(gòu)建深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)模擬人腦的學(xué)習(xí)過(guò)程。深度學(xué)習(xí)概念從早期的感知機(jī)到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，再到深度學(xué)習(xí)的崛起，經(jīng)歷了多次技術(shù)革新和突破。發(fā)展歷程包括自動(dòng)編碼器、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，為圖像處理與計(jì)算機(jī)視覺(jué)提供了強(qiáng)大的工具。關(guān)鍵技術(shù)深度學(xué)習(xí)概述及發(fā)展歷程經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如LeNet-5、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet和ResNet等，它們?cè)趫D像分類、目標(biāo)檢測(cè)等領(lǐng)域取得了顯著成果。結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)技巧包括網(wǎng)絡(luò)深度、寬度、卷積核大小、步長(zhǎng)等超參數(shù)的選擇，以及正則化、批歸一化等訓(xùn)練技巧的應(yīng)用。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理通過(guò)卷積操作提取圖像特征，并利用池化層進(jìn)行降維和抽象，最后通過(guò)全連接層進(jìn)行分類或回歸。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理及結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)包括基于區(qū)域提名的R-CNN系列算法、YOLO系列算法和SSD等，它們?cè)谒俣群途壬细饔袃?yōu)勢(shì)。目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)主要利用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行特征提取和分類，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像中物體的自動(dòng)識(shí)別和標(biāo)注。識(shí)別技術(shù)廣泛應(yīng)用于智能安防、智能交通、智能醫(yī)療等領(lǐng)域，如人臉識(shí)別、車輛檢測(cè)、病灶識(shí)別等。