计算机视觉计算理论解析与应用

"3计算机视觉.ppt - 西安电子科技大学CAD所 2009年3月 讲解计算机视觉的计算理论，包括低层视觉、运动分割、图像分割、摄像机标定、D.Marr理论等内容" 计算机视觉是一门多学科交叉的领域，它涉及图像处理、机器学习、数学、物理等多个方面，旨在通过模拟人类视觉系统来理解和解释图像或视频数据。此份3计算机视觉.ppt来自西安电子科技大学CAD研究所，时间回溯至2009年3月，提供了一个详尽的课程提纲，涵盖了计算机视觉的关键概念和技术。 首先，低层视觉的预处理是视觉处理的基础，包括图像去噪、增强、平滑、锐化等步骤，目的是提高图像质量，使得后续的分析更加准确。投射阴影的消除是其中的一个重要环节，因为阴影可能混淆图像中的对象和背景，影响识别结果。运动分割和动态轮廓提取则涉及到视频分析，它们用于识别并分离出画面中的移动元素，提取出物体的边界信息。 运动目标的跟踪是计算机视觉中的核心问题之一，它涉及目标检测、状态估计和预测，使得系统能持续关注同一物体在不同帧间的移动。图像分割与中层视觉处理则更进一步，将图像分解成有意义的区域或对象，这通常涉及颜色、纹理、边缘等特征的分析。摄像机标定是计算视觉中的重要技术，用于确定相机的内参数和外参数，以便将二维图像映射到三维世界，几何不变量则在此基础上研究图像特征在不同视角下的稳定性，对于识别和匹配有重要意义。 D.Marr的视觉计算理论是计算机视觉理论的里程碑，他将视觉过程分为三个层次：计算理论（定义问题和目标）、表征与算法（如何解决这些问题）以及系统实现（如何在实际硬件上运行）。D.Marr理论强调了从图像到三维场景理解的转换，包括对二维图像性质、2.5维表征（观察者中心坐标系）以及三维物体结构的解析。然而，该理论也存在争议，如忽视了反馈机制和先验知识的作用。 数字视觉的概念强调了整个视觉系统的数字化流程，从传感器捕获到决策输出，涵盖感知、建模、处理、分析等多个环节，模拟人类视觉系统实现决策功能。低层次的数字视觉主要处理图像的基础特征，而高层次的则涉及理解、识别和推理。 这份3计算机视觉.ppt涵盖了计算机视觉领域的基础理论和关键技术，对于学习和研究计算机视觉的人来说，是一份非常有价值的学习资料。