计算机视觉:figure-ground原则与特征提取方法详解
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更新于2024-08-05
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计算机视觉复习整理1主要探讨了图像理解中的一些核心原则和概念,包括:
1. **图像与背景关系原则(figure-ground)**:这是一种认知现象,人类大脑倾向于将图像中的物体或图形识别为与背景分离的部分,使其在视觉上更加突出。
2. **接近原则(proximity)**:物体如果在空间上靠近,会被视为一个整体,这是人类观察时的基本组织原则。
3. **相似原则(similarity)**:物体在形状、大小、颜色或强度等方面的相似性有助于我们将其视为一个整体,这是感知过程中的一种整合方式。
4. **连续性原则(contiguity)**:连续的图形部分容易被感知为一个整体,即使它们之间存在空隙。
5. **封闭/闭合原则(closure)**:大脑会自动填充未完成的图形,使其看起来完整,这有助于识别复杂的视觉元素。
6. **蕴含律(principle of grouping)**:在感知复杂对象时,人们倾向于假设对象具有对称性、简单性和规则性,有助于简化视觉信息。
7. **格式塔法则(Gestalt principles)**:这些原则是一套心理学理论,用于解释人类如何从视觉信息中构建有意义的形状和结构。
**PrimalSketch** 技术通过处理原始图像,提取出如角点、边缘、纹理等基本特征,形成基元图,作为后续分析的基础。
**2.5D Sketch** 和 **3D Model** 分别涉及二维场景的深度信息恢复和三维物体的重建,前者是基于观察者的视角,后者则以物体为中心。
视觉框架通常分为三个阶段:
- **二值图像**:将图像转化为黑白形式,便于分析。
- **形状特征提取**,如面积(零阶矩)、区域中心(一阶矩)、方向(最小二乘法求解),以及伸长率、密集度、形态比等。
- **几何特性**,如水平和垂直投影的计算,对角线投影的处理和标号对应关系。
此外,还介绍了**连通分量标记算法**,它是一种用于分割图像中连通区域的递归方法,包括检查相邻像素标记、复制标记或合并标记等步骤。
整个资源围绕计算机视觉的基础理论和方法展开,对理解图像数据的分析和处理至关重要,涵盖了从低级特征提取到高级场景理解和三维重建等多个层次。
2023-09-03 上传
2022-01-15 上传
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2024-03-17 上传
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2022-06-24 上传
2021-10-23 上传
西西里的小裁缝
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