图像处理与计算机视觉

图像处理与计算机视觉汇报人：XX2024-01-31BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA目录CONTENTS图像处理基础计算机视觉概述图像特征提取与描述图像分割与对象识别三维重建与立体视觉深度学习在图像处理与计算机视觉中应用BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA01图像处理基础二值图像、灰度图像、彩色图像等。图像类型采样和量化，将模拟图像转换为数字图像。数字化过程像素是图像的基本单元，分辨率决定了图像的清晰度和细节表现。像素与分辨率图像表示与数字化改变图像的灰度范围或彩色图像的色调、饱和度和亮度。点运算几何运算逻辑运算图像的平移、旋转、缩放和仿射变换等。二值图像的逻辑与、或、非等运算，用于图像分割和特征提取等。030201图像基本运算将图像从空间域转换到频率域，便于进行滤波和特征分析。傅里叶变换用于图像的多尺度分析和压缩编码等。小波变换直方图均衡化、对比度拉伸、锐化滤波等，改善图像视觉效果。图像增强技术图像变换与增强滤波方法均值滤波、中值滤波、高斯滤波等，去除噪声并保留图像细节。噪声类型高斯噪声、椒盐噪声、周期噪声等。边缘保持滤波双边滤波、导向滤波等，在去噪的同时保持图像的边缘信息。图像噪声与滤波BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA02计算机视觉概述计算机视觉是一门研究如何让计算机从图像或视频中获取信息、理解内容并作出决策的科学。定义从早期的图像处理技术，到基于机器学习的视觉方法，再到深度学习的广泛应用，计算机视觉技术不断取得突破性进展。发展历程计算机视觉定义与发展计算机视觉应用领域在生产线检测、质量控制、智能物流等方面发挥重要作用。实现车辆检测、交通拥堵分析、智能驾驶辅助等功能。应用于医学影像分析、辅助诊断、智能康复等领域。人脸识别、行为分析、异常检测等技术在安防领域具有广泛应用。工业自动化智能交通医疗健康安全监控图像采集预处理特征提取分类与识别计算机视觉系统组成通过摄像头、扫描仪等设备获取图像数据。从图像中提取出关键信息，如边缘、纹理、颜色等。对图像进行去噪、增强、变换等操作，以便于后续处理。基于提取的特征对图像进行分类和识别。如何在光照变化、遮挡、动态背景等复杂环境下实现稳定的视觉处理。复杂环境适应性实时性要求数据隐私问题泛化能力对于许多应用场景，如自动驾驶、智能机器人等，计算机视觉系统需要具备高度的实时性。在计算机视觉应用中，如何保护用户隐私和数据安全是一个重要问题。如何提高计算机视觉系统的泛化能力，使其能够适应各种不同类型的数据和场景。计算机视觉研究挑战BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA03图像特征提取与描述

边缘检测与轮廓跟踪边缘检测算法包括Sobel、Canny、Prewitt等，用于检测图像中的边缘信息。轮廓跟踪算法基于边缘检测的结果，通过跟踪边缘像素点来提取物体的轮廓。边缘检测应用在图像分割、目标识别、场景理解等领域有广泛应用。如Harris、FAST等，用于检测图像中的角点或特征点。角点检测算法基于角点检测的结果，提取出具有代表性和稳定性的特征点。特征点提取方法在图像配准、目标跟踪、三维重建等领域有重要作用。特征点应用角点检测与特征点提取纹理特征描述子如灰度共生矩阵、Gabor滤波器、LBP等，用于描述图像的纹理信息。纹理分析方法通过对纹理特征进行统计、建模和分析，实现对图像的分类、识别和分割等任务。纹理特征应用在遥感监测、医学图像处理、安全监控等领域有广泛应用。纹理特征描述与分析形状特征描述与匹配形状特征描述子如Hu矩、Zernike矩、傅里叶描述符等，用于描述物体的形状信息。形状匹配方法基于形状特征描述子的结果，通过相似度度量来实现形状匹配和识别。形状特征应用在文字识别、工业检测、生物特征识别等领域有重要作用。BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA04图像分割与对象识别03优缺点优点是实现简单，运算速度快；缺点是对噪声敏感，阈值选择不当可能导致分割效果不佳。01原理通过设置阈值，将图像分为前景和背景两部分，实现简单且运算量较小。02适用范围适用于目标和背景灰度差异较大的情况。基于阈值的图像分割方法适用范围适用于目标和背景灰度差异不大，但同一目标内部灰度相似的情况。优缺点优点是对噪声有一定的鲁棒性，能够分割出较为完整的目标；缺点是运算量较大，实时性较差。原理根据像素之间的相似性（如灰度、纹理等）将图像划分为不同的区域。基于区域的图像分割方法123利用图像中目标边缘的灰度不连续性进行分割。原理适用于目标边缘清晰、灰度突变明显的情况。适用范围优点是能够准确地定位目标边缘；缺点是对噪声敏感，边缘检测算法的选择对分割效果影响较大。优缺点基于边缘的图像分割方法技术分类人脸识别、指纹识别、车牌识别、智能视频监控等。应用领域发展趋势随着深度学习技术的不断发展，对象识别的准确性和实时性得到了显著提升，未来将更加广泛地应用于各个领域。基于特征的识别、基于模型的识别、基于深度学习的识别等。对象识别技术及应用BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA05三维重建与立体视觉通过模仿人类双眼视差，利用两个相机从不同角度拍摄同一场景，获取左右两幅视图。双目立体视觉基本原理对双目相机进行内外参数标定，消除畸变和偏差，确保左右视图准确对应。相机标定与校正采用局部或全局立体匹配算法，在左右视图中寻找同名点，计算视差图。立体匹配算法根据视差图和相机参数，恢复出场景中物体的三维坐标信息。三维坐标恢复双目立体视觉原理及实现01020304点云数据获取通过激光雷达、结构光等传感器获取场景的三维点云数据。点云预处理对点云数据进行去噪、滤波、简化等预处理操作，提高数据质量和处理效率。点云配准与融合将不同视角或不同传感器获取的点云数据进行配准和融合，得到完整的三维场景表示。点云分割与识别采用聚类、分割、识别等算法对点云数据进行处理，提取出场景中的目标物体及其属性信息。三维点云获取与处理技术利用物体的轮廓、表面等几何特征进行三维模型重建。基于形状的三维重建结合物体的纹理信息，恢复出更加真实的三维模型表面细节。基于纹理的三维重建对初步重建的三维模型进行优化处理，修复模型中的错误和缺陷，提高模型质量。三维模型优化与修复将重建的三维模型应用于虚拟现实、增强现实、游戏制作、影视特效等领域。三维模型应用三维模型重建方法及应用增强现实技术将计算机生成的虚拟信息叠加到真实世界中，增强用户对现实世界的感知和理解。虚拟现实与增强现实的应用将虚拟现实和增强现实技术应用于教育、医疗、娱乐、工业等领域，提高生产效率和用户体验。虚拟现实与增强现实的融合将虚拟现实和增强现实技术进行融合，实现更加自然和智能的人机交互体验。虚拟现实技术通过计算机生成一个完全虚拟的三维环境，用户可以在其中进行自由交互和体验。虚拟现实与增强现实技术BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA06深度学习在图像处理与计算机视觉中应用深度学习是机器学习的一个分支，通过构建深层神经网络来模拟人脑的学习过程。深度学习概念从早期的感知机到神经网络，再到深度学习的崛起，经历了多次技术革新和突破。发展历程包括自动编码器、循环神经网络、卷积神经网络等，为图像处理与计算机视觉提供了强大的工具。关键技术深度学习概述及发展历程经典网络结构如LeNet-5、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet和ResNet等，它们在图像分类、目标检测等领域取得了显著成果。结构设计技巧包括网络深度、宽度、卷积核大小、步长等超参数的选择，以及正则化、批归一化等训练技巧的应用。卷积神经网络原理通过卷积操作提取图像特征，并利用池化层进行降维和抽象，最后通过全连接层进行分类或回归。卷积神经网络原理及结构设计包括基于区域提名的R-CNN系列算法、YOLO系列算法和SSD等，它们在速度和精度上各有优势。目标检测技术主要利用深度学习模型进行特征提取和分类，实现对图像中物体的自动识别和标注。识别技术广泛应用于智能安防、智能交通、智能医疗等领域，如人脸识别、车辆检测、病灶识别等。