图像处理与计算机视觉基础概览

"该PPT深入讲解了图像处理与计算机视觉技术，引用了多本专业书籍作为参考，包括《机器视觉》、《数字图像处理》、《图像工程》、《计算机视觉——一种现代方法》和《机器视觉算法与应用》。课程涵盖了必要的基础知识，如数学（线性代数、概率与统计）、计算机科学（软件编程）和电子学（信号处理）。此外，还强调了视觉在信息传递中的重要性，以及图像处理和计算机视觉在人机交互中的应用。图像被定义为二维函数，处理过程包括图像数字化、像素操作和不同级别的处理，如低级、中级和高级处理。图像处理与计算机视觉的区别在于处理的深度和目标，而两者又有密切联系。" 详细说明: 图像处理与计算机视觉是信息技术领域的重要分支，它们在科学研究、工业制造、医疗诊断、安全监控等多个领域有着广泛的应用。图像处理主要关注如何通过算法和技术改进图像的质量，使其更易于观察或分析。这包括对图像的增强、去噪、锐化、压缩和复原等操作，通常涉及低级和中级处理，如边缘检测、色彩校正和图像分割。 计算机视觉则更进一步，旨在让计算机能够模仿人类视觉，理解和解析图像中的内容，识别目标物体、理解场景结构、进行运动分析等。它涵盖了中级和高级处理，涉及特征提取、物体识别、场景理解、深度学习等复杂任务。在人机交互中，图像处理和计算机视觉使得计算机能识别字符、图形，甚至理解自然场景，极大地丰富了交互方式。 基础学科支持着这两个领域的发展，数学中的线性代数提供了矩阵运算的基础，概率与统计用于处理不确定性；计算机科学的编程能力是实现算法的关键；电子学的信号处理知识则对于理解图像信号的本质至关重要。 参考书籍如张广军的《机器视觉》、岗萨雷斯的《数字图像处理》、章毓晋的《图像工程》、林学訚等译的《计算机视觉——一种现代方法》和杨少荣等译的《机器视觉算法与应用》，这些书籍涵盖了从理论基础到实际应用的广泛内容，是学习这两个领域的宝贵资源。 图像处理与计算机视觉的发展随着技术的进步不断演进，特别是在大数据、人工智能和深度学习的推动下，这两个领域正以前所未有的速度发展，为我们的生活和工作带来了革命性的变化。