计算机视觉：图像预处理与坐标变换详解

本章节属于计算机视觉教程的一部分，主要探讨的是图像预处理技术在计算机视觉中的关键作用。图像预处理是处理数字图像的第一步，它涉及对图像进行一系列操作，以提高后续分析和识别的准确性和效率。 首先，第4章详细讲解了图像坐标变换，这是预处理的基础。包括基本坐标变换，如平移、尺度、旋转和变换级连，这些变换用于纠正图像中的几何失真，确保后续处理的一致性和准确性。其中，空间变换和灰度插值是校正几何失真的两种方法。 接着，灰度映射是另一个重要的预处理环节。它通过设计映射函数，改变图像的灰度级别，以满足增强图像对比度、调整动态范围或实现特定视觉效果的需求。例如，图像求反可以反转图像的亮度，动态范围压缩有助于处理过曝或欠曝的图像，而对比度增强则可以提高图像的视觉冲击力。 直方图修正则是通过调整图像的灰度分布来增强图像的对比度。直方图均衡化是常见的方法，它通过对原始图像的灰度直方图进行变换，使其在整个灰度范围内均匀分布，从而增加像素灰度值的动态范围，提高图像的整体对比度。直方图规定化则允许用户自定义增强规则，通过三个步骤来实现特定的直方图效果。 本章节还涉及到了具体的计算步骤和示例，例如计算对照表来直观展示直方图均衡化和规定化的效果。这些技术对于计算机视觉应用，如目标检测、图像分类和人脸识别等领域至关重要，它们能够提升算法的性能，使图像更适合后续的深度学习模型处理。 计算机视觉第四章深入剖析了图像预处理的多个核心环节，从坐标变换到灰度映射再到直方图修正，这些预处理技术为后续的计算机视觉任务奠定了坚实的基础。通过理解并熟练掌握这些技术，能够在实际项目中有效地处理和优化图像数据。