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计算机视觉与图像处理

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第一部分计算机视觉概述：从像素到感知世界2

第二部分图像形成与表示：数字图像的质5

第三部分图像增强处理：让图像更清晰赏心悦目9

第四部分图像分割处理：识别图像中不同目标区域12

第五部分特征提取与匹配：寻找图像中的关键信息16

第六部分目标检测与识别：让计算机理解图像内容20

第七部分三维视觉与重建：从二维到三维的立体世界22

第八部分图像处理应用：从娱乐到医疗的广泛领域26

第一部分计算机视觉概述：从像素到感知世界

关键词关键要点

计算机视觉的发展历程

1.早期：20世纪60年代到80年代早期，以图像处理、计

算机图形学、计算几何等理论为基础，主要关注图像增强、

色彩校正、边壕检测、纹理分析、几何变换等基础算法。

2.中期：20世纪80年代中期到90年代中期,随着人工智

能、贝叶斯方法、优化算法等理论的引入，计算机视觉研究

开始转向基于模型的方法，如主动轮廓模型、统计形状模

型、特征点检测等。

3.近期：20世纪90年弋中期至今，随着深度学习、卷积

神经网络等技术的兴起，计算机视觉研究进入了一个新的

阶段，深度学习方法在图像分类、目标检测、图像分割、人

脸识别等任务上取得了突破性的进展。

计算机视觉的应用

1.医学图像分析：计算矶视觉技术在医学图像分析领域得

到了广泛的应用，如计算机断层扫描(CT)、磁共振成像

(MRI)、超声图像、X射线图像等医疗图像的分析和处理，

辅助医生进行疾病诊断和治疗。

2.工业视觉检测：计算机视觉技术在工业视觉检测领域也

得到了广泛的应用，如产品质量检测、缺陷检测、机器人导

航等，提高生产效率和产品质量。

3.安防监控：计算机视觉技术在安防监控领域也得到了广

泛的应用，如人脸识别、车辆识别、行为分析等，提高了安

保水平。

计算机视觉的挑战

1.数据量大：计算机视觉任务通常需要处理大量的数据，

如图像、视频等，给算法的训练和推理带来了挑战。

2.计算量大：计算机视觉算法通常需要进行大量的计算，

如卷积操作、矩阵运算等，给硬件和软件带来了挑战。

3.鲁棒性差：计算机视觉算法通常对噪声、光照、遮挡等

因比较敏感，鲁棒性差，在实际应用中容易出现误差。

计算机视觉的趋势

1.深度学习：