数字媒体技术概览：从CG到计算机视觉

SECAM彩色电视广播系统的基础。YUV色彩空间主要用于视频处理，因为它可以有效地压缩数据，尤其在保持亮度分量（Y）不变的情况下，压缩色度分量（U和V）可以大大减少存储和传输的数据量。 特征提取与匹配 特征提取是计算机视觉中的关键步骤，目的是从图像中识别出稳定的、具有代表性的结构，如角点、边缘、斑点等。这些特征对于图像识别、物体检测和图像拼接等任务至关重要。特征匹配则是找到不同图像之间对应特征的过程，它基于特征的相似性或几何一致性，是图像配准和三维重建的基础。 图像拼接 图像拼接是将多张图像融合成一张大图像的技术，常用于全景摄影和虚拟现实。它涉及到图像的对齐、重采样、无缝融合等技术，确保拼接后的图像在视觉上连贯无断层。 Seam Carving Seam Carving是一种内容自适应的图像缩放技术，它通过在图像中找到能量最小的“缝”并移除或添加这些缝来改变图像的尺寸，同时尽可能保持图像的内容完整性。 暗通道去雾 暗通道先验（Dark Channel Prior）是用于图像去雾的一种方法，由Jianfeng He等人提出。该方法利用自然场景中存在局部区域非常暗的像素这一现象，推断出图像的雾度，并以此为基础恢复清晰图像。 新技术介绍 除了上述的传统技术，数字媒体技术领域不断涌现新的方法和应用，例如深度学习在图像处理中的应用，如卷积神经网络（CNNs）在图像分类、目标检测和图像生成中的突破。还有基于AI的视频编辑、增强现实（AR）、虚拟现实（VR）技术，以及3D打印、数字建模等，这些都是数字媒体技术的前沿方向。 总结 胡伟老师的数字媒体技术课程涵盖了从基础的图像和视频概念，到高级的特征提取、图像拼接和去雾技术。课程内容深入浅出，不仅涉及理论知识，还包含实际应用，旨在让学生全面理解和掌握数字媒体技术的核心概念和最新进展。通过学习，学生将具备处理和分析数字图像、视频的能力，同时对计算机图形学、计算机视觉等领域有深入的理解，为未来在相关领域的研究和开发打下坚实基础。