图像处理与计算机视觉技术综述VIP免费

图像处理与计算机视觉技术综述•主要参考书–张广军，《机器视觉》–岗萨雷斯，《数字图像处理》–章毓晋《图像工程》–《计算机视觉——一种现代方法》林学訚等译，–《机器视觉算法与应用》杨少荣等译，课程介绍•基础知识–数学：线性代数、概率与统计–计算机科学：软件编程–电子学：信号处理视觉重要？•古语–百闻不如一见–一目了然–眼见为实，耳听为虚。。。•人类信息的主要传递手段–视觉，听觉，味觉，触觉等–视觉占60％以上•人机交互–字符、图形–计算机接收信息手段单一（键盘，鼠标）图像处理重要？•两大应用需求–对图像信息的改进–机器自动理解：使计算机具有视觉主要学科–图像处理、计算机视觉和模式识别计算机图形学1.1图像处理与计算机视觉的发展及系统构成1.图像（Image）–可以看作是对物体或场景的一种表现形式–抽象定义：二维函数f(x,y)•(x,y):点的空间坐标（实数）•f:点(x,y)的幅度（亮度、强度或灰度）–英文单词•Image：一般指用镜头等科技手段得到的视觉形象•Picture：强调手工描绘的人物或景物画•Drawings：人工绘制的工程图Lenna1.1.1图像处理与计算机视觉的概念•图像实例光学图像LennaIKONOS卫星光学图像423mile高16000miles/h1m分辨率EP－3,海南陵水,01-4-4大脑断层图像遥感图像2.数字图像–数字化：对x，y和f进行离散化-其中的每个点称为图像元素，即像素。–分类（根据f的性质）•灰度图像（特殊：二值图像）•彩色图像3.数字图像处理–DIP（DigitalImageProcessing）–广义：与图像相关的处理（图像分析、理解和计算机视觉等）–狭义（从输入和输出内容）：对图像进行各种加工，以改善图像的视觉效果或突出目标，强调图像之间进行的变换，是一个从图像到图像的过程–广义上分为三种类型：低、中、高级处理•图像处理主要是低级处理及部分中级处理3.数字图像处理–低级处理：输入输出都是图像–中级处理：图像分割及目标的描述，输出是目标的特征数据–高级处理：目标物体及相互关系的理解，输出是更抽象的数据4.图像处理与计算机视觉的区别与联系•图像处理主要集中在二维图像分析、识别和理解，如光学字符识别、工件表面、显微图片和航空照片的分析和解释等。•计算机视觉是采用图像处理、模式识别、人工智能技术相结合的手段，着重于一幅或多幅图像的计算机分析，图像可以由单个或多个传感器获取，也可以是单个传感器在不同时刻获取的图像序列。分析是对目标物体的识别，确定目标物体的位置和姿态，对三维景物进行符号描述和解释。•机器视觉：计算机视觉技术工程化，能够自动获取和分析特定的图像，以控制相应的行为。计算机视觉为机器视觉提供图像和景物分析的理论及算法基础，机器视觉为计算机视觉的实现提供传感器模型、系统构造和实现手段。1.1.2图像处理与计算机视觉的发展1.20世纪20年代：报纸业–图像的编码与重构技术•Bartlane电缆图片传输系统：从伦敦到纽约传送一幅图片从1周减少到3小时•色调质量和分辨率改善1921年，电报打印机，5个灰度级1922年，穿孔纸带，5个灰度级1929年，15级灰度2.1964年：航天技术–60年代初作为一门学科，主要目的是改善图像质量，采取的方法有图像增强和复原技术•美国JPL（喷气推进）实验室处理卫星发射回来的月球表面的照片应用图像畸变的校正、灰度变换、去除噪声3.20世纪70年代：遥感卫星和医学–图像增强和图像识别•利用遥感图片，进行地质资源探测，农作物估产，水文气象监测等–图像重构•X光断层图像重构技术，英国G.N.Hounsfield第一台脑断层摄像仪应用4.20世纪70年代末：人工智能兴起，开始计算机视觉研究，由2D获取3D空间信息5.80年代末到今：多媒体技术–高速计算机和大规模集成电路的发展：图像压缩和多媒体技术；文本图像的分析和理解，文字的识别取得重大的进展；图像通讯和传输等的广泛应用1.1.3图像处理与计算机视觉的系统构成•系统构成框图•采集–装置：两部分(1)传感器：能产生与所接受到的电磁能量成正比的模拟电信号（CCD，CMOS）(2)高速图像采集系统：它能将上述（模拟）电信号转化为数字（离散）的形式–输入设备•具备上述两种装置•如：数码相机，数码摄...