计算机视觉复习：核心概念与技术解析

"计算机视觉期末复习" 在计算机视觉领域，我们关注的是如何让计算机模拟人类视觉系统，理解和解析图像及视频中的信息。该领域涵盖了多种技术，如图像处理、模式识别、机器学习等，旨在赋予计算机对周围环境的感知能力。 1. 计算机视觉的定义：计算机视觉是一门技术学科，它研究如何使用计算机来模拟和实现生物视觉的功能。这包括对空间物体的传感器数据处理、抽象分析、决策制定，最终达到识别和理解图像内容的目标。 2. 直方图均衡化：直方图均衡化是图像处理中的一种技术，旨在改善图像的对比度。它的基本思想是将原始图像的灰度值分布从集中在某一灰度范围转变为在整个灰度范围内的均匀分布。通过非线性拉伸，图像的像素值被重新分配，使得不同灰度级别的像素数量相对均衡。结果是，图像的直方图变得更加均匀，有助于提高图像的可读性和识别性。 3. 几何变换：在计算机视觉中，常见的几何变换包括平移、旋转和尺度变化。平移是移动图像中每个点的一个特定距离，旋转是改变图像的角度，而尺度变化则是调整图像在x轴和y轴上的大小。 4. 卷积和滤波：卷积是图像处理的核心操作之一，常用于特征提取和图像去噪。例如，卷积掩模技术通过将滤波器与图像的局部区域进行逐像素的乘法和加法运算来处理图像。常见的滤波器有均值滤波器（低通滤波器），用于减少噪声，以及高斯滤波器，它根据高斯函数来确定邻域像素的权重。高通滤波器，如拉普拉斯算子，常用于边缘检测，而中值滤波和双边滤波是常用的非线性滤波方法，能更好地保护边缘信息。 5. 边缘检测：边缘检测是定位图像中灰度变化显著的区域，以找到图像的轮廓和边界。常用的边缘检测算子包括Robert交叉梯度、Sobel梯度、拉普拉斯算子以及Canny边缘检测算法。Canny算法通常包括高斯滤波、梯度计算、非极大值抑制和双阈值处理等步骤，以准确且无误地检测边缘。 6. 图像分割：图像分割是将图像划分为多个具有共同属性的区域，例如前景和背景。基于灰度阈值的分割方法是最基础的，如单值阈值分割，它通过设定一个阈值T将图像转化为二值图像。全局阈值分割适用于背景和前景对比度明显的图像，而阈值的选择可以基于灰度直方图的峰值和谷底。 以上内容是计算机视觉期末复习的重点，涵盖了该领域的主要概念和技术，对于理解和应用计算机视觉理论至关重要。