图像处理与计算机视觉：核心技术与应用介绍

图像输入输出设备在图像处理与计算机视觉技术中起着关键作用，它们是实现视觉感知与信息传递的核心组件。本课程围绕这一主题展开，结合了理论知识与实际应用，旨在深入理解图像的形成、数字化和处理过程。 首先，课程的基础知识涵盖了数学中的线性代数、概率与统计，以及计算机科学中的软件编程，电子学中的信号处理等，这些为后续的图像处理和计算机视觉提供了坚实的理论基础。课程引用了多本经典教材，如张广军的《机器视觉》、岗萨雷斯的《数字图像处理》等，让学生掌握核心概念和技术。 视觉在人类信息传递中占据主导地位，古语强调了视觉的重要性，如“百闻不如一见”、“一目了然”，突显了图像在人机交互中的关键角色。在人机交互中，尽管计算机主要通过键盘和鼠标接收信息，但图像处理能力的提升使得计算机能够更好地理解和解析视觉信息。 图像处理的应用需求主要体现在两个方面：一是对图像质量的改进，如增强图像清晰度、去除噪声等；二是实现机器自动理解，让计算机具备视觉功能，这涉及到计算机视觉和模式识别等技术。图像被定义为二维函数，可以是光学图像（如Lenna测试图像和IKONOS卫星遥感图像）或数字图像，后者通过离散化处理形成像素，进一步进行灰度或彩色区分。 数字图像处理是图像处理的核心领域，它包括广泛的范畴，从简单的图像变换到复杂的图像理解。低级处理主要涉及图像的直接处理，如滤波、调整大小等；中级处理则涉及对象识别和特征提取；高级处理则上升到理解图像内容和物体间的关系，输出抽象数据。这三类处理层次反映了处理任务的递进性和复杂性。 图像处理与计算机视觉虽然有交集，但区别在于前者更侧重于图像的处理和优化，而后者更偏向于对图像内容的深入理解和分析。两者共同推动了现代信息技术的发展，尤其是在人工智能和机器学习领域的广泛应用，如自动驾驶、医学影像分析等。 图像输入输出设备与图像处理技术在计算机视觉领域的结合，不仅影响了人机交互方式，也推动了科技进步，对于理解和开发智能化系统具有重要意义。通过学习这些技术，可以深入理解如何利用计算机来解析和解释视觉世界。