图像处理与计算机视觉技术综述

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1、图像处理与计算机视觉技术综述主要参考书张广军，《机器视觉》岗萨雷斯，《数字图像处理》章毓晋《图像工程》《计算机视觉——一种现代方法》林学訚等译，《机器视觉算法与应用》杨少荣等译，课程介绍基础知识数学：线性代数、概率与统计计算机科学：软件编程电子学：信号处理视觉重要？古语百闻不如一见一目了然眼见为实，耳听为虚。。。人类信息的主要传递手段视觉，听觉，味觉，触觉等视觉占60％以上人机交互字符、图形计算机接收信息手段单一（键盘，鼠标）图像处理重要？两大应用需求对图像信息的改进机器自动理解：使计算机具有视觉主要学科图像处理、

2、计算机视觉和模式识别计算机图形学1.1图像处理与计算机视觉的发展及系统构成1.图像（Image）可以看作是对物体或场景的一种表现形式抽象定义：二维函数f(x,y)(x,y):点的空间坐标（实数）f:点(x,y)的幅度（亮度、强度或灰度）英文单词Image：一般指用镜头等科技手段得到的视觉形象Picture：强调手工描绘的人物或景物画Drawings：人工绘制的工程图Lenna1.1.1图像处理与计算机视觉的概念图像实例光学图像LennaIKONOS卫星光学图像423mile高16000miles/h1m分辨率EP－

3、3,海南陵水,01-4-4大脑断层图像遥感图像2.数字图像数字化：对x，y和f进行离散化-其中的每个点称为图像元素，即像素。分类（根据f的性质）灰度图像（特殊：二值图像）彩色图像3.数字图像处理DIP（DigitalImageProcessing）广义：与图像相关的处理（图像分析、理解和计算机视觉等）狭义（从输入和输出内容）：对图像进行各种加工，以改善图像的视觉效果或突出目标，强调图像之间进行的变换，是一个从图像到图像的过程广义上分为三种类型：低、中、高级处理图像处理主要是低级处理及部分中级处理3.数字图像处理低级

4、处理：输入输出都是图像中级处理：图像分割及目标的描述，输出是目标的特征数据高级处理：目标物体及相互关系的理解，输出是更抽象的数据4.图像处理与计算机视觉的区别与联系图像处理主要集中在二维图像分析、识别和理解，如光学字符识别、工件表面、显微图片和航空照片的分析和解释等。计算机视觉是采用图像处理、模式识别、人工智能技术相结合的手段，着重于一幅或多幅图像的计算机分析，图像可以由单个或多个传感器获取，也可以是单个传感器在不同时刻获取的图像序列。分析是对目标物体的识别，确定目标物体的位置和姿态，对三维景物进行符号描述和解释。

5、机器视觉：计算机视觉技术工程化，能够自动获取和分析特定的图像，以控制相应的行为。计算机视觉为机器视觉提供图像和景物分析的理论及算法基础，机器视觉为计算机视觉的实现提供传感器模型、系统构造和实现手段。1.1.2图像处理与计算机视觉的发展1.20世纪20年代：报纸业图像的编码与重构技术Bartlane电缆图片传输系统：从伦敦到纽约传送一幅图片从1周减少到3小时色调质量和分辨率改善1921年，电报打印机，5个灰度级1922年，穿孔纸带，5个灰度级1929年，15级灰度2.1964年：航天技术60年代初作为一门学科，主要目

6、的是改善图像质量，采取的方法有图像增强和复原技术美国JPL（喷气推进）实验室处理卫星发射回来的月球表面的照片应用图像畸变的校正、灰度变换、去除噪声3.20世纪70年代：遥感卫星和医学图像增强和图像识别利用遥感图片，进行地质资源探测，农作物估产，水文气象监测等图像重构X光断层图像重构技术，英国G.N.Hounsfield第一台脑断层摄像仪应用4.20世纪70年代末：人工智能兴起，开始计算机视觉研究，由2D获取3D空间信息5.80年代末到今：多媒体技术高速计算机和大规模集成电路的发展：图像压缩和多媒体技术；文本图像的分

7、析和理解，文字的识别取得重大的进展；图像通讯和传输等的广泛应用1.1.3图像处理与计算机视觉的系统构成系统构成框图采集装置：两部分(1)传感器：能产生与所接受到的电磁能量成正比的模拟电信号（CCD，CMOS）(2)高速图像采集系统：它能将上述（模拟）电信号转化为数字（离散）的形式输入设备具备上述两种装置如：数码相机，数码摄像机，扫描仪图像输入输出设备处理装置：两部分专用图像处理系统：是计算机的辅助处理器，主要采用专用集成芯片（ASIC)、数字信号处理器(DSP)或者FPGA等设计的全硬件处理器。计算机：是整个系统的

8、核心，除了控制整个系统的各个模块的正常运行外，还承担最后结果运算和输出。数字图像处理的关键步骤图像采集图像复原形态学处理分割对象识别图像增强表示&描述问题域彩色图像处理图像压缩数字图像处理的关键步骤：图像采集图像采集图像复原形态学处理分割对象识别图像增强表示&描述问题域彩色图像处理图像压缩数字图像处理的关键步骤：图像增强图像采集图像复原形态学处理分割对象识别