图像视觉基础与数学基础课件目•图像视觉基础•数学基础录•图像视觉与数学基础的结合•实践与应用案例01CATALOGUE图像视觉基础视觉感知与图像理解01020304视觉感知原理图像理解概念特征与上下文案例分析介绍人类视觉系统对图像的感知原理，包括光学、神经等方面的机制。阐述图像理解的定义、目标和方法，以及其在计算机视觉领域的重要性。分析图像中特征的重要性，讨论上下文信息在图像理解中的作用。通过具体案例，展示视觉感知与图像理解在实际应用中的关联。数字图像处理基础图像数字化图像变换解释图像数字化的原理和方法，包括采样、介绍图像的基本变换，如平移、旋转、缩量化等概念。放等。图像滤波图像增强阐述不同类型的图像滤波器，如均值滤波器、高斯滤波器、中值滤波器等，以及它们在图像处理中的应用。讨论图像增强的方法和技术，如直方图均衡化、对比度拉伸等。图像特征提取与分析特征提取方法特征分析介绍常用的图像特征提取方法，如边缘检测、角点检测、斑点检测等。讨论特征的选择、降维和可视化方法，以及特征在图像分类、目标跟踪等任务中的作用。特征描述子深度学习与特征提取阐述特征描述子的概念，如SIFT、SURF、ORB等，以及它们在图像匹配和识别中的应用。简要介绍深度学习在图像特征提取中的应用，如卷积神经网络（CNN）等。02CATALOGUE数学基础线性代数与矩阵论基础向量空间与线性变换矩阵运算与性质深入理解向量空间的概念，掌握线性变换及其性质，为矩阵运算打下基础。学习矩阵的基本运算，如加法、数乘、乘法、转置等，并了解矩阵的性质及其应用。特征值与特征向量矩阵分解与广义逆矩阵掌握特征值与特征向量的定义、性质及计算方法，理解它们在线性变换中的意义。学习矩阵的分解方法，如LU分解、QR分解、SVD分解等，以及广义逆矩阵的概念和应用。微积分与最优化方法函数极限与连续性导数与微分学习函数极限的定义和性质，了解函数的连续性掌握导数的定义、性质和计算方法，理解微分在函数局部性质研究中的应用。及其判定方法。微分中值定理与导数的应用最优化方法学习微分中值定理（如罗尔定理、拉格朗日中值定理等），了解导数在函数单调性、极值、最值等方面的应用。了解无约束最优化方法和约束最优化方法的基本原理和算法，如梯度下降法、牛顿法、拉格朗日乘数法等。概率论与统计基础随机事件与概率随机变量及其分布学习随机事件的定义和性质，掌握概率的基本概念、性质和计算方法。了解离散型随机变量和连续型随机变量的概念，掌握常见分布（如二项分布、泊松分布、正态分布等）的性质和应用。统计量与抽样分布参数估计与假设检验学习常用统计量（如均值、方差、标准差等）的定义和性质，了解抽样分布（如卡方分布、t分布、F分布等）及其在参数估计和假设检验中的应用。掌握点估计和区间估计的方法，了解假设检验的基本原理和步骤，学习常见检验方法（如t检验、F检验、卡方检验等）的应用。03CATALOGUE图像视觉与数学基础的结合数学模型在图像处理中的应用压缩模型利用数学方法，如离散余弦变换、小波变换等，实现图像压缩，减少存储空间需求，方便传输和存储。滤波模型通过数学模型如卷积、高斯滤波等，对图像进行平滑处理，降低噪声，提高图像质量。形态学模型应用数学形态学理论，进行图像的膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等操作，用于图像增强、边缘检测等任务。计算机视觉中的数学方法线性代数：通过矩阵运算，实现图像的变换、旋转、缩放等操作，为计算机视觉中的图像处理提供基础支持。微积分：在图像处理和计算机视觉中，微积分理论被广泛应用于图像平滑、边缘检测、光学流计算等方面。概率论与统计：概率论和统计方法为计算机视觉中的模式识别、目标跟踪、机器学习等任务提供了有效手段，如贝叶斯分类器、最大似然估计等。通过这些数学方法和模型的应用，我们能够更好地分析和处理图像数据，提取有用信息，为计算机视觉任务提供强有力的支持。04CATALOGUE实践与应用案例数字图像处理实践0103图像增强图像分割通过算法对图像进行改善，如去噪、锐化、对比度调整等，以提高图像质量和视觉效果。将图像划分为若干具有相似性质的区域，常用于目...
