计算机视觉入门：图像处理与分割技术

"该文档是关于计算机图像处理方法的简介，涵盖了计算机视觉的基本概念，包括图像的底层处理、预处理、图像分割与识别以及高层理解。文档提到了机器学习和深度学习在计算机视觉中的应用，并提供了作为计算机视觉学习大纲的指导。" 在计算机图像处理中，首先要理解图像的数据结构和底层预处理。图像通常以矩阵形式存储，链结构用于描述物体边界。为了减少处理数据量，可以使用金字塔结构，如M型、T型和四叉树。预处理中的一个重要步骤是灰度级变换，例如直方图均衡化，它可以增强图像的对比度。几何变换包括旋转、尺度变换和斜切，它们用于调整图像的形状和位置。图像平滑通过卷积操作来抑制噪声，中值滤波是其中一种非线性平滑方法，特别适用于去除椒盐噪声。 边缘检测是图像分析的关键，因为它可以帮助识别图像的重要特征。常用的边缘检测算子有Laplace算子，它具有旋转不变性，但对噪声敏感。Canny边缘检测算法是一种更优的选择，它能有效抵抗噪声，同时检测到弱边缘。这个过程包括高斯模糊、梯度计算、非最大值抑制等步骤。 频域预处理涉及使用高通、低通和带通滤波器，它们可以针对性地过滤图像的不同频率成分。角点检测是另一个重要环节，如Moravec和Harris角点检测器，它们在图像中定位显著的转折点，有助于识别物体的关键特征。 图像分割是将图像划分为具有不同特征的区域，阈值化是最简单的分割方法，如单一阈值、最优阈值和多光谱阈值化。基于边缘的分割方法则利用边缘信息来划分图像，例如通过边缘图像阈值化、边缘松弛法或图搜索方法来实现。 图像复原技术用于纠正图像退化问题，如由运动模糊、镜头问题或大气扰动导致的退化。常见的复原方法包括逆滤波和维纳滤波。 该文档提供了计算机视觉领域的基础理论和关键技术，包括图像表示、预处理、特征提取、分割以及恢复，对于想要深入了解这一领域的人来说是一份宝贵的资源。