圖像處理與計算機視覺

圖像處理與計算機視覺匯報人：XX2024-01-31BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA目錄CONTENTS圖像處理基礎計算機視覺概述圖像特征提取與描述圖像分割與對象識別三維重建與立體視覺深度學習在圖像處理與計算機視覺中應用BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA01圖像處理基礎二值圖像、灰度圖像、彩色圖像等。圖像類型采樣和量化，將模擬圖像轉換為數字圖像。數字化過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節(jié)表現。像素與分辨率圖像表示與數字化改變圖像的灰度范圍或彩色圖像的色調、飽和度和亮度。點運算幾何運算邏輯運算圖像的平移、旋轉、縮放和仿射變換等。二值圖像的邏輯與、或、非等運算，用于圖像分割和特征提取等。030201圖像基本運算將圖像從空間域轉換到頻率域，便于進行濾波和特征分析。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、對比度拉伸、銳化濾波等，改善圖像視覺效果。圖像增強技術圖像變換與增強濾波方法均值濾波、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、導向濾波等，在去噪的同時保持圖像的邊緣信息。圖像噪聲與濾波BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA02計算機視覺概述計算機視覺是一門研究如何讓計算機從圖像或視頻中獲取信息、理解內容并作出決策的科學。定義從早期的圖像處理技術，到基于機器學習的視覺方法，再到深度學習的廣泛應用，計算機視覺技術不斷取得突破性進展。發(fā)展歷程計算機視覺定義與發(fā)展計算機視覺應用領域在生產線檢測、質量控制、智能物流等方面發(fā)揮重要作用。實現車輛檢測、交通擁堵分析、智能駕駛輔助等功能。應用于醫(yī)學影像分析、輔助診斷、智能康復等領域。人臉識別、行為分析、異常檢測等技術在安防領域具有廣泛應用。工業(yè)自動化智能交通醫(yī)療健康安全監(jiān)控圖像采集預處理特征提取分類與識別計算機視覺系統(tǒng)組成通過攝像頭、掃描儀等設備獲取圖像數據。從圖像中提取出關鍵信息，如邊緣、紋理、顏色等。對圖像進行去噪、增強、變換等操作，以便于后續(xù)處理?；谔崛〉奶卣鲗D像進行分類和識別。如何在光照變化、遮擋、動態(tài)背景等復雜環(huán)境下實現穩(wěn)定的視覺處理。復雜環(huán)境適應性實時性要求數據隱私問題泛化能力對于許多應用場景，如自動駕駛、智能機器人等，計算機視覺系統(tǒng)需要具備高度的實時性。在計算機視覺應用中，如何保護用戶隱私和數據安全是一個重要問題。如何提高計算機視覺系統(tǒng)的泛化能力，使其能夠適應各種不同類型的數據和場景。計算機視覺研究挑戰(zhàn)BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA03圖像特征提取與描述

邊緣檢測與輪廓跟蹤邊緣檢測算法包括Sobel、Canny、Prewitt等，用于檢測圖像中的邊緣信息。輪廓跟蹤算法基于邊緣檢測的結果，通過跟蹤邊緣像素點來提取物體的輪廓。邊緣檢測應用在圖像分割、目標識別、場景理解等領域有廣泛應用。如Harris、FAST等，用于檢測圖像中的角點或特征點。角點檢測算法基于角點檢測的結果，提取出具有代表性和穩(wěn)定性的特征點。特征點提取方法在圖像配準、目標跟蹤、三維重建等領域有重要作用。特征點應用角點檢測與特征點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。紋理分析方法通過對紋理特征進行統(tǒng)計、建模和分析，實現對圖像的分類、識別和分割等任務。紋理特征應用在遙感監(jiān)測、醫(yī)學圖像處理、安全監(jiān)控等領域有廣泛應用。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果，通過相似度度量來實現形狀匹配和識別。形狀特征應用在文字識別、工業(yè)檢測、生物特征識別等領域有重要作用。BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA04圖像分割與對象識別03優(yōu)缺點優(yōu)點是實現簡單，運算速度快；缺點是對噪聲敏感，閾值選擇不當可能導致分割效果不佳。01原理通過設置閾值，將圖像分為前景和背景兩部分，實現簡單且運算量較小。02適用范圍適用于目標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和背景灰度差異不大，但同一目標內部灰度相似的情況。優(yōu)缺點優(yōu)點是對噪聲有一定的魯棒性，能夠分割出較為完整的目標；缺點是運算量較大，實時性較差。原理根據像素之間的相似性（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利用圖像中目標邊緣的灰度不連續(xù)性進行分割。原理適用于目標邊緣清晰、灰度突變明顯的情況。適用范圍優(yōu)點是能夠準確地定位目標邊緣；缺點是對噪聲敏感，邊緣檢測算法的選擇對分割效果影響較大。優(yōu)缺點基于邊緣的圖像分割方法技術分類人臉識別、指紋識別、車牌識別、智能視頻監(jiān)控等。應用領域發(fā)展趨勢隨著深度學習技術的不斷發(fā)展，對象識別的準確性和實時性得到了顯著提升，未來將更加廣泛地應用于各個領域?；谔卣鞯淖R別、基于模型的識別、基于深度學習的識別等。對象識別技術及應用BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA05三維重建與立體視覺通過模仿人類雙眼視差，利用兩個相機從不同角度拍攝同一場景，獲取左右兩幅視圖。雙目立體視覺基本原理對雙目相機進行內外參數標定，消除畸變和偏差，確保左右視圖準確對應。相機標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，計算視差圖。立體匹配算法根據視差圖和相機參數，恢復出場景中物體的三維坐標信息。三維坐標恢復雙目立體視覺原理及實現01020304點云數據獲取通過激光雷達、結構光等傳感器獲取場景的三維點云數據。點云預處理對點云數據進行去噪、濾波、簡化等預處理操作，提高數據質量和處理效率。點云配準與融合將不同視角或不同傳感器獲取的點云數據進行配準和融合，得到完整的三維場景表示。點云分割與識別采用聚類、分割、識別等算法對點云數據進行處理，提取出場景中的目標物體及其屬性信息。三維點云獲取與處理技術利用物體的輪廓、表面等幾何特征進行三維模型重建。基于形狀的三維重建結合物體的紋理信息，恢復出更加真實的三維模型表面細節(jié)?；诩y理的三維重建對初步重建的三維模型進行優(yōu)化處理，修復模型中的錯誤和缺陷，提高模型質量。三維模型優(yōu)化與修復將重建的三維模型應用于虛擬現實、增強現實、游戲制作、影視特效等領域。三維模型應用三維模型重建方法及應用增強現實技術將計算機生成的虛擬信息疊加到真實世界中，增強用戶對現實世界的感知和理解。虛擬現實與增強現實的應用將虛擬現實和增強現實技術應用于教育、醫(yī)療、娛樂、工業(yè)等領域，提高生產效率和用戶體驗。虛擬現實與增強現實的融合將虛擬現實和增強現實技術進行融合，實現更加自然和智能的人機交互體驗。虛擬現實技術通過計算機生成一個完全虛擬的三維環(huán)境，用戶可以在其中進行自由交互和體驗。虛擬現實與增強現實技術BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA06深度學習在圖像處理與計算機視覺中應用深度學習是機器學習的一個分支，通過構建深層神經網絡來模擬人腦的學習過程。深度學習概念從早期的感知機到神經網絡，再到深度學習的崛起，經歷了多次技術革新和突破。發(fā)展歷程包括自動編碼器、循環(huán)神經網絡、卷積神經網絡等，為圖像處理與計算機視覺提供了強大的工具。關鍵技術深度學習概述及發(fā)展歷程經典網絡結構如LeNet-5、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet和ResNet等，它們在圖像分類、目標檢測等領域取得了顯著成果。結構設計技巧包括網絡深度、寬度、卷積核大小、步長等超參數的選擇，以及正則化、批歸一化等訓練技巧的應用。卷積神經網絡原理通過卷積操作提取圖像特征，并利用池化層進行降維和抽象，最后通過全連接層進行分類或回歸。卷積神經網絡原理及結構設計包括基于區(qū)域提名的R-CNN系列算法、YOLO系列算法和SSD等，它們在速度和精度上各有優(yōu)勢。目標檢測技術主要利用深度學習模型進行特征提取和分類，實現對圖像中物體的自動識別和標注。識別技術廣泛應用于智能安防、智能交通、智能醫(yī)療等領域，如人臉識別、車輛檢測、病灶識別等。