视觉信息处理:图像处理与计算机视觉技术探索
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更新于2024-07-10
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"本文概述了视觉信息加工的三个要素,并重点介绍了图像处理与计算机视觉技术。主要内容包括相关书籍推荐、基础学科知识、视觉在人类信息传递中的重要性、图像处理的应用需求以及图像处理与计算机视觉的学科区分。"
在视觉信息加工中,存在三个关键要素:计算理论、表达方式和算法实现,这三者之间虽然有逻辑联系,但并非绝对依赖。实际上,它们可以被看作是两个层次的概念,即理论与实践的结合。计算理论为视觉信息处理提供基础,表达方式则用于描述视觉信息,而算法实现则是将理论转化为实际操作的关键。一旦计算理论建立,表达和算法与硬件实现会互相影响,共同推动技术进步。
图像处理作为一门重要学科,它与计算机视觉密切相关。《机器视觉》的作者张广军、《数字图像处理》的作者岗萨雷斯、《图像工程》的章毓晋、《计算机视觉——一种现代方法》的林学訚等都为我们提供了深入学习这些领域的宝贵资源。学习图像处理,需要具备一定的数学基础,如线性代数和概率统计,同时,掌握软件编程和信号处理等计算机科学和电子学知识也是必要的。
视觉信息在人类生活中占据主导地位,大约60%以上的信息是通过视觉传递的。因此,图像处理技术对于改善视觉体验和实现机器自动理解图像至关重要。图像处理的主要应用需求有两个方向:一是改进图像质量,二是让计算机具备类似人类的视觉理解能力,实现自动化识别。
图像处理领域包含三个级别的处理:低级、中级和高级。低级处理专注于图像的原始改善,如去噪、增强等;中级处理涉及图像分割和目标特征提取;高级处理则更注重对目标物体及其相互关系的理解。图像处理与计算机视觉的区别在于,前者更侧重于图像的物理特性处理,而后者更关注从图像中提取信息,理解场景和对象。
图像处理和计算机视觉是紧密相连的领域,它们共同推动了现代信息技术的发展,尤其在人机交互、模式识别、遥感图像分析等领域发挥着重要作用。通过深入理解和应用这些技术,我们可以构建更智能、更直观的系统,服务于日常生活和科学研究。
2021-12-02 上传
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