计算机视觉基础：理解与挑战

"计算机视觉基础复习资料，包括计算机视觉定义、与图像处理的区别、面临的挑战、视觉线索、应用、传感器成像原理、采样与量化影响以及图像坐标系等内容。" 在计算机视觉领域，"计算机视觉基础复习.doc"为我们揭示了这一科学的基石。计算机视觉旨在利用计算机模拟人类视觉系统，理解并解析图像和视频数据，从而实现对现实世界的感知和理解。它区别于数字图像处理，后者主要关注图像的变换、滤波、复原和压缩等操作，而计算机视觉更注重从图像中提取信息，构建模型，比如从二维图像到2.5维要素图，再到三维模型的表示。 计算机视觉面临多种挑战，包括物体的外观、大小和形状变化，复杂的姿态和运动，不可预测的行为，噪声和遮挡，以及视点变化等。这些因素都增加了计算机理解和解析图像的难度。为了克服这些挑战，计算机视觉研究者利用各种视觉线索，如深度线索（如直线透视和空间透视），远近顺序线索（通过遮挡判断距离），形状线索（如纹理梯度和阴影）以及位置和光照线索（如投影）。 文档中还涵盖了计算机视觉的一些典型应用，如OCR技术、智能交通系统、人脸识别、表情识别、三维重建、生物识别、辅助驾驶、无人驾驶、人机交互、智能机器人和工业机器人等。这些应用展示了计算机视觉在现实生活中的广泛影响力。 在技术层面上，文档讨论了CCD/CMOS传感器的成像原理，即光电转换，以及采样与量化如何影响图像的空间分辨率和幅度分辨率。此外，还提到了图像坐标系的一般设置，其中左上角为坐标原点，以及像素之间的距离和邻域关系。 在几何和光学方面，文档介绍了薄透镜成像模型，射影几何中信息的丢失与保留，以及像机成像过程中的内参（如焦距、主点坐标）和外参（如旋转和平移矩阵）。像机标定是确定这些参数的关键步骤，其目的是提高计算机视觉算法的精度。 图像处理中的变换和插值也是复习的重要部分，包括图像的平移、尺度、旋转和级联变换，以及最近邻和双线性插值方法。图像的灰度映射则涉及到对图像像素的点操作，通过映射函数改变图像的整体亮度和对比度。 这份复习资料全面地概述了计算机视觉的基础知识，涵盖了理论、技术及其在实际应用中的表现，对于学习和理解计算机视觉这一领域至关重要。