计算机视觉期末复习指南：三阶段解析与二值图像处理详解

"这份《计算机视觉》期末复习资料提供了对计算机视觉学科基础的深入理解，涵盖了三个主要的视觉表示框架阶段：1) 原始图像的特征抽取，形成基元图，这是第一步，用于提取图像的基本信息；2) 中期阶段，通过深度、法线方向和轮廓等信息构建二维半图，强调了从观测者视角恢复场景的立体信息；3) 后期阶段，目标是识别三维物体，将所有信息整合到物体中心的坐标系中。 第三章着重讨论了二值图像的特点，它简化了处理过程，包括快速的算法、较小的内存需求和较低的硬件要求，适用于灰度图像的处理。获取二值图像的方法包括设置阈值、硬件和软件手段。图像分割则是将图像划分为目标候选区域，而二值化则是通过阈值操作将图像转化为黑白两色。 投影分类在计算机视觉中扮演重要角色，如水平、垂直、对角线投影，它们能够提取特定的图像特征。章节中提及的4-连通成分序贯法（标记算法）是一种图像处理技术，用于处理图像中的连接性和分割。 欧拉数E=C-H，是用于描述图像连通性和空洞的数学概念，与图像的拓扑结构相关。图像的扩展与收缩操作是通过结构元进行的，它们分别用于填补空洞和消除噪声，涉及到膨胀和腐蚀两种操作。开运算和关运算是这两种操作的组合，用于细化或细化图像的细节。 第四章探讨了图像增强，这是一种预处理技术，旨在突出图像中的感兴趣区域，同时抑制不必要的信息，但输出的图像不会完全恢复原始图像的特性。这表明，图像增强是基于目的性增强，而不是恢复原始图像，因此不追求完全的一致性，而是增强视觉效果和可分析性。" 这份文档对于准备期末考试的学生来说，提供了一个实用的学习工具，涵盖了从基础概念到具体算法的全面复习内容，有助于理解和应用计算机视觉的核心原理。无论是理解图像处理流程，还是掌握实际操作技巧，都将对备考起到积极的作用。