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  • 图像处理与计算机视觉
    千次阅读
    2019-09-22 02:22:05

    当前,计算机视觉在许多领域都有着广泛的应用,并且已成为就业的一个重要方向。 (1)传统行业,工业、农业、交通监控、智慧城市、人机交互、卫星遥感、国防安保 (2)互联网、物联网,大数据领域 (3)国内一些高大上的企业,百度,腾讯,阿里巴巴,每年都有计算机视觉领域的岗位。 (4)计算机领域的国际国内大赛。

    数字图像处理(Digital Image Processing) 将图像信号转换成数字信号并用计算机对其进行处理的过程。

    数字图像 由连续的模拟图像采样和量化而得。 组成数字图像的基本单位是像素,所以数字图像是像素的集合。 像素的值代表图像在该位置的亮度(或灰度),称为图像的灰度值。 数字图像像素具有整数坐标和整数灰度值☆

    特点:图像是人类信息获取和交流的主要方式 视、听、触、嗅、味等 图像是人类信息获取的重要手段 图像的分辨率逐步提高 可以充分利用现代化的数字通讯和信息传输技术 数字图像可以长期保存和永不失真

    研究方向:

    1图像的平滑 (Image Smoothing) 即图像的去噪声处理,主要是为了去除实际成像过程中,因成像设备和环境所造成的图像失真,提取有用信息。

    邻域平均法 中值滤波 多图像平均法  频域低通滤波法

    2边缘锐化,锐化的作用是要使灰度反差增强。

    2.图像分割(separate?Divide?Segment!) 将图像分成若干部分,每一部分对应于某一物体表面。 在进行分割时,每一部分的灰度或纹理符合某一种均匀测度度量。 其本质是将像素进行分类。分类依据是像素的灰度值、颜色、频谱特性、空间特性或纹理特性等。

    图像类型:

    1、索引图像(Indexed Image) 2、灰度图像(Intensity Image) 3、真彩色图像(RGB Image) 4、二值图像(BW Image)。

    数字图像处理主要是对已有的图像,比如说可见光的图像、红外图像、雷达成像进行噪声滤除、边缘检测、图像恢复等处理,就像用ps 处理照片一样的。人脸识别啊、指纹识别啊、运动物体跟踪啊,都属于图像处理。去噪有各种滤波算法;其他的有各种时频变化算法,如傅里叶变化,小波变换等

    图像增强方法:

    基于图像域的方法: 直接在图像所在的空间进行处理,也叫空域处理

    基于变换域的方法: 在图像变换域间接进行,也叫频域处理

    根据处理策略不同,分为: 点处理、邻域处理、全图处理

    计算机图形学(Computer Graphics)讲的是图形,也就是图形的构造方式,是一种从无到有的概念,从数据得到图像。是给定关于景象结构、表面反射特性、光源配置及相机模型的信息,生成图像。

    计算机视觉(Computer Vision)是给定图象,从图象提取信息,包括景象的三维结构,运动检测,识别物体等。 

    数字图像处理(Digital Image Processing)是对已有的图像进行变换、分析、重构,得到的仍是图像。

    模式识别(PR)本质就是分类,根据常识或样本或二者结合进行分类,可以对图像进行分类,从图像得到数据。

    非结构化道路检测与障碍物识别

    比较瘦长的目标是人,比较扁长方的是汽车

    转载于:https://www.cnblogs.com/fengtangjiang/p/11152466.html

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    文章结尾有福利~, 小伙伴们请翻到最后~~~

    数组图像处理系列教程

    本系列教程主要介绍数字图像处理技术,与之相关的有 【AI】【机器视觉】 ,【计算机视觉】,那么它们之间的关系如何呢?

    目录

    课程介绍

    1 关系图

    2  区别与联系

    3  课程内容

    4  课程特点



    1 关系图

    2  区别与联系

    总结:无论是机器视觉也好,计算机视觉也罢,处理的核心都是图像,数字图像处理技术是以图像为基础,对图像做各种处理(滤波、 变换、分割)等处理的技术

    3  课程内容

    数字图像处理基础

    空间域图像处理

    频率域图像处理

    形态学图像处理

    图像特征检测

    图像分割

    彩色图像的各种格式转换

    4  课程特点

    尽量用最通俗的语言讲解,会以理论结合实践的方法来展开系列教程。

       

    福利福利~ ,免费版的来了~,大家可以去B站观看免费版                    


     

    展开全文
  • 讲解图像处理视觉的知识。。是一个很不错的ppt,里边讲很多东西
  • 图像处理与计算机视觉算法及应用教程源码.zip ,好资源分享出来,大家一起学习。 声明:仅供学习使用,如有版权问题,请联系我删除。
  • 图像处理与计算机视觉相关的书籍

    千次阅读 多人点赞 2019-01-15 21:11:29
    数字图像处理就是二维矩阵的处理,而从二维图像中恢复出三维场景就是计算机视觉的主要任务之一。这里面就涉及到了图像处理所涉及到的三个重要属性:连续性,二维矩阵,随机性。所对应的数学知识是高等数学(微积分)...

    1、 数学

    我们所说的图像处理实际上就是数字图像处理,是把真实世界中的连续三维随机信号投影到传感器的二维平面上,采样并量化后得到二维矩阵。数字图像处理就是二维矩阵的处理,而从二维图像中恢复出三维场景就是计算机视觉的主要任务之一。这里面就涉及到了图像处理所涉及到的三个重要属性:连续性,二维矩阵,随机性。所对应的数学知识是高等数学(微积分),线性代数(矩阵论),概率论和随机过程。这三门课也是考研数学的三个组成部分,构成了图像处理和计算机视觉最基础的数学基础。如果想要更进一步,就要到网上搜搜林达华推荐的数学书目了。

    2、信号处理

    图像处理其实就是二维和三维信号处理,而处理的信号又有一定的随机性,因此经典信号处理和随机信号处理都是图像处理和计算机视觉中必备的理论基础。

    2.1经典信号处理

    信号与系统(第2版) Alan V.Oppenheim等著 刘树棠译

    离散时间信号处理(第2版) A.V.奥本海姆等著 刘树棠译

    数字信号处理:理论算法与实现 胡广书 (编者)

    2.2随机信号处理

    现代信号处理 张贤达著

    统计信号处理基础:估计与检测理论 Steven M.Kay等著 罗鹏飞等译

    自适应滤波器原理(第4版) Simon Haykin著 郑宝玉等译

    2.3 小波变换

    信号处理的小波导引:稀疏方法(原书第3版) tephane Malla著, 戴道清等译

    2.4 信息论

    信息论基础(原书第2版) Thomas M.Cover等著 阮吉寿等译

    3、模式识别

    Pattern Recognition and Machine Learning Bishop, Christopher M. Springer

    模式识别(英文版)(第4版) 西奥多里德斯著

    Pattern Classification (2nd Edition) Richard O. Duda等著

    Statistical Pattern Recognition, 3rd Edition Andrew R. Webb等著

    模式识别(第3版) 张学工著

    4、图像处理与计算机视觉的书籍推荐

    图像处理,分析与机器视觉 第三版 Sonka等著 艾海舟等译

    Image Processing, Analysis and Machine Vision
    (附:这本书是图像处理与计算机视觉里面比较全的一本书了,几乎涵盖了图像视觉领域的各个方面。中文版的个人感觉也还可以,值得一看。)

    数字图像处理 第三版 冈萨雷斯等著

    Digital Image Processing

    (附:数字图像处理永远的经典,对写英文论文也很有帮助,建议购买英文版的。)

    计算机视觉:理论与算法 Richard Szeliski著

    Computer Vision: Theory and Algorithm
    附:微软的Szeliski写的一本最新的计算机视觉著作。内容非常丰富,尤其包括了作者的研究兴趣,比如一般的书里面都没有的Image Stitching和 Image Matting等。这也从另一个侧面说明这本书的通用性不如Sonka的那本。不过作者开放了这本书的电子版,可以有选择性的阅读。
    http://szeliski.org/Book/Multiple View Geometry in Computer Vision 第二版Harley等著

    计算机视觉:一种现代方法 DA Forsyth等著

    Computer Vision: A Modern Approach

    MIT的经典教材。虽然已经过去十年了,还是值得一读。期待第二版

    Machine vision: theory, algorithms, practicalities 第三版 Davies著

    数字图像处理 第四版 Pratt著

    Digital Image Processing

    5、深度学习书籍资源推荐

    深度学习(Deep Learning)byIan Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville

    中文版下载地址:https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese

    R语言深度学习实践指南(Deep Learning Made Easy with R)by Dr. N.D. Lewis

    下载地址:http://download.csdn.net/detail/oscer2016/9829915

    深度学习基础(Fundamentals of Deep Learning)by Nikhil Buduma

    下载地址:http://www.taodocs.com/p-32598980.html

    神经网络和统计学习(Neural networks and statistical learning) by K.-L. Du and M.N.s. Swamy

    下载地址:http://download.csdn.net/detail/oscer2016/9829919

    神经网络和深度学习(Neural Networks and Deep Learning) by Michael Niels

    下载地址:http://download.csdn.net/download/newhotter/9651111

    10本机器学习书籍资源推荐

    机器学习、神经网络和统计分类(Machine Learning, Neural Networks, and Statistical Classification)by

    D. Michie, D.J. Spiegelhalter, C.C. Taylor

    下载地址:http://www1.maths.leeds.ac.uk/~charles/statlog/

    贝叶斯推理和机器学习(Bayesian Reasoning and Machine Learning)by David Barber

    下载地址:http://web4.cs.ucl.ac.uk/staff/D.Barber/pmwiki/pmwiki.php?n=Brml.Online

    机器学习的高斯过程(Gaussian Processes for Machine Learning) by Carl Edward Rasmussen and Christopher K. I. Williams,The MIT Press

    下载地址:http://www.gaussianprocess.org/gpml/

    信息理论、推理和学习算法(Information Theory, Inference, and Learning Algorithms) by David J.C. MacKay

    下载地址:http://www.inference.phy.cam.ac.uk/mackay/itprnn/book.html

    统计学习元素(The Elements of Statistical Learning)by Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman

    下载地址:http://statweb.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn/printings/ESLII_print10.pdf

    机器学习课程(A Course in Machine Learning)by Hal Daumé III

    下载地址:http://ciml.info/

    机器学习导论(Introduction to Machine Learning)by Amnon Shashua,Cornell University

    下载地址:https://arxiv.org/abs/0904.3664v1

    强化学习(Reinforcement Learning)

    下载地址:https://www.intechopen.com/books/reinforcement_learning

    机器学习导论(Introduction to Machine Learning)- By Nils Nilsson

    下载地址:http://ai.stanford.edu/~nilsson/mlbook.html

    强化学习(Reinforcement Learning)- MIT Press

    下载地址:http://webdocs.cs.ualberta.ca/~sutton/book/the-book.html

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    展开全文
  • 计算机视觉技术课后答案-计算机视觉课后作业1——图像处理基础 计算机视觉.pdf
  • 计算机视觉的常用图像处理技术 计算机视觉.pdf
  • 对历年图像处理计算机视觉中的经典论文进行归纳总结
  • 计算机视觉与图像处理区别

    千次阅读 2019-10-24 16:20:52
    图像处理+机器学习,计算机视觉是是给定图象,从图象提取信息,包括景象的三维结构,运动检测,识别物体等。 计算机图形学(Computer Graphics) 讲的是图形,也就是图形的构造方式,是一种从无到有的概念,从...
    • 计算机视觉、计算机图形学、图像处理的区别
    • 计算机视觉的历史
    • 计算机视觉的概念
    • 计算机视觉的任务

    - 计算机视觉的目标

    计算机视觉、计算机图形学、图像处理的区别

    计算机视觉(Computer Vision)=图像处理+机器学习,计算机视觉是是给定图象,从图象提取信息,包括景象的三维结构,运动检测,识别物体等。
    计算机图形学(Computer Graphics)讲的是图形,也就是图形的构造方式,是一种从无到有的概念,从数据得到图像。是给定关于景象结构、表面反射特性、光源配置及相机模型的信息,生成图像。
    数字图像处理(Digital Image Processing)是对已有的图像进行变换、分析、重构,得到的仍是图像。
    区别:
    Computer Vision,简称 CV。输入的是图像或图像序列,通常来自相机或usb摄像头。输出的是对于图像序列对应的真实世界的理解,比如检测人脸、识别车牌。
    Computer Graphics,简称 CG 。输入的是对虚拟场景的描述,通常为多边形数组,而每个多边形由三个顶点组成,每个顶点包括三维坐标、贴图坐标、rgb颜色等。输出的是图像,即二维像素数组。
    Digital Image Processing,简称 DIP。输入的是图像,输出的也是图像。Photoshop中对一副图像应用滤镜就是典型的一种图像处理。常见操作有模糊、灰度化、增强对比度等。

    Created with Raphaël 2.1.0 图像 图像 结构+纹理+光照+语义 结构+纹理+光照+语义 数字图像处理 计算机视觉 计算机图形

    计算机视觉历史

    James Jerome Gibson理论(整体感知,不可计算):
    -适应外界环境
    -控制自身的运动
    D Marr(可计算):
    -重构可见表面的几何形
    ##计算机视觉的概念
    -计算机视觉是研究用计算机来模拟人和生物视觉系统功能的技术学科。
    -计算机视觉的研究目标是使计算机具有通过一副或多幅图像认知周围环境信息的能力

    计算机视觉的任务

    中心任务:
    - 对图像进行理解
    这里的理解包括形状、位置、运动
    具体任务:
    - 特征提取、特征描述、特征匹配等
    - 图像/视频分割
    - 目标跟踪
    - 目标(物体)识别
    - 目标三维重建
    - 等等

    计算机视觉的目标

    主要目标:
    - 物体识别

    计算机视觉的4个重要阶段

    马尔计算机视觉建立->主动视觉大辩论->分层三维重建理论->基于学习的视觉
    马尔计算机视觉建立:1981-
    主动视觉大辩论:1988-1994-
    分层三维重建理论: 1992-
    马尔计算机基于学习的视觉:2001-

    展开全文
  • 图像处理与计算机视觉基础相关领域的经典书籍以及论文
  • Matlab 图像处理与计算机视觉工具箱

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