西北工大软件学院计算机视觉期末复习要点解析

"该资源是针对西北工业大学软件学院计算机视觉课程的期末复习材料，涵盖了从基础知识到关键概念的梳理，旨在帮助学生准备考试。" 在计算机视觉领域，学习者需要理解的基本概念包括： 1. 计算机视觉的定义：它是计算机科学的一个分支，致力于通过模拟人类视觉系统来理解和解释数字图像或视频数据。其目标是让机器能够识别、分类、定位和追踪图像中的对象。 2. 主要应用：计算机视觉广泛应用于自动驾驶、人脸识别、图像分析、医疗影像诊断、无人机导航、安防监控等多个领域。 3. 发展历程：计算机视觉从早期的几何模型和图像处理发展到深度学习和神经网络，技术不断进步，应用日益广泛。 4. 图像形成原理：涉及针孔相机模型，包括世界坐标系、相机坐标系和图像坐标系的转换。外参矩阵描述相机相对于世界坐标的位姿，内参矩阵则包含了相机的物理特性，如焦距、主点坐标等。 5. 透镜孔径与景深：孔径大小影响景深，小孔径带来大景深，使更多距离的物体保持清晰。视场角与焦距有关，小焦距提供广角视野，大焦距则可以捕捉远距离细节。 6. 几何模型：内部参数矩阵用于将三维空间点转换为二维图像点，外部参数矩阵结合了旋转(R)和平移(T)信息，描述相机在世界坐标系的位置。 7. 像面失真：实际成像中，由于镜头非理想性，图像会出现畸变，需要通过校准来修正。 8. 光照模型：Lambert模型描述了表面反射光强与入射角的关系，Phong模型进一步加入了镜面反射和环境光效应，更接近真实世界的光照效果。 9. 色彩空间：HSV色彩空间以色调、饱和度和亮度三个维度表示颜色，更适合人眼感知和图像处理。 10. 相机标定：通过特定图案的多次拍摄，计算内参和外参矩阵，消除像面失真，提高图像质量。 11. 图像滤波与边缘检测：这是图像处理的基础，包括数字图像表示、点操作、滤波器（如均值滤波、高斯滤波）以及边缘检测算法（如Canny边缘检测）等，它们有助于噪声去除和特征提取。 以上内容是计算机视觉课程复习的关键点，对于理解和掌握该领域的核心技术至关重要。通过深入学习这些概念，学生可以更好地应对考试，并为将来在计算机视觉领域的实践打下坚实基础。