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  • 对图像的处理不包括
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    2022-03-23 11:07:32

            图像增强是图像处理的一个重要环节,早期的图像处理就是从图像增强开始的,人们研究对质量低的图像进行处理以获得改善质量后的图像。现今的图像增强还为后续的图像处理,如图像信息提取、图像识别等,提供更高识别度的图像。

            从图像处理技术来看,图像的摄取、编码、传输和处理过程中有许多因素可以使图像变模糊。如摄取过程中的聚焦不良,编码中的量化步骤使得图像的高频分量损失,处理过程中的对图像进行放大时由于缩放算法具有低通滤波性质而导致图像变得柔和等等。图像锐化正是针对这个问题对图像的边缘进行增强和高频分量进行补偿,使得画质清晰锐利,视觉感受良好,为后续的处理提供具有更高辨析度的图像。

    一、图像锐化基本原理

            研究表明,各种图像模糊的物理过程的数学模型一般包含有求和、平均或者积分运算。那么与此相反,图像的锐化过程就是包含有差分和微分的运算。

            图像锐化是图像增强的一个经典问题。长期以来在出版业中使用的图像锐化处理是从原始图像自身减去低通滤波后的图像而得到一幅清晰锐利的图像,这种处理称为图像的反锐化掩蔽,也称钝化模板,可以表示为

    f_{s}(x,y)=f_{o}(x,y)-f_{lp}(x,y)

            反锐化掩蔽的一般形式称为高频提升滤波和高频增强滤波。高频提升滤波通过将

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    千次阅读 2021-06-27 22:38:52
    一幅图像包含的信息首先表现为光的强度(intensity),即一幅图像可看成是空间各个坐标点上的光强度 I 的集合,其普遍数学表达式为: I = f(x,y,z,λ,t) 式中: (x,y,z)表示空间坐标, λ 表示波长, t 表示...

    声明: 本系列文档由学习哔站视频总结而得,后续会逐渐添加相对应的示例代码(python)

    1. 什么是图像与图像处理

    百闻不如一见。

    图像是客观对象的一种相似性的、生动性的描述或写真,是人类社会活动中最常用的信息载体。 或者说图像是客观对象的一种表示,它包含了被描述对象的有关信息。 它是人们最主要的信息源。

    1.1 什么是图像

    • 图 ——> 物体透射或反射的分布,是客观存在的;
    • 像 ——> 人(的视觉系统)对(接受在大脑中形成的)图的印象或认识,是人的感觉。
    • 图像 ——> 是图和像的有机结合,既反映物体的客观存在,又体现人的心里因素;是客观对象的一种可视表示,它包含了被描述对象的有关信息。

    1.2 图像的分类

    根据图像空间坐标和幅度(亮度或色彩)的连续性可分为模拟(连续)图像数字图像

    • 模拟图像:空间坐标和幅度都连续变化的图像
    • 数字图像:空间坐标和幅度均用离散的数字表示的图像

    1.3 图像处理

    图像处理(image processing)就是对图像信息进行加工处理和分析,以满足:

    • 人的视觉、心里需求
    • 实际应用或某种目的(如机器识别)的需求

    着重强调图像之间进行的变换,广义上泛指各种图像技术,狭义上指随图像进行各种加工(处理),达到:

    • 改善人的视觉效果,
    • 为自动识别打基础,
    • 压缩编码

    1.4 图像处理的分类

    • 模拟图像处理(光学处理):光学透镜处理、光学照相处理等。
      • 优点:实时性强、速度快、处理信息量大、分辨率高;
      • 缺点:处理精度低,灵活度差,难有判断功能。
    • 数字图像处理:利用计算机对数字图像进行处理。
      • 精度高、处理内容丰富、方法易变、灵活度高
      • 缺点处理速度较慢。
    • 光电结合处理:用光学方法完成运算量巨大的处理(如频谱变换等),用计算机对光学处理结果(如频谱)进行分析判断等处理。该方法是前两种方法的有机结合,它集结了二者的优点,光电结合处理是今后图像处理的发展方向,也是一个值得关注的研究方向。

    2. 数字图像处理的方法和步骤

    2.1 图像的数学表示

    一幅图像所包含的信息首先表现为光的强度(intensity),即一幅图像可看成是空间各个坐标点上的光强度 I 的集合,其普遍数学表达式为:

     I = f(x,y,z,λ,t)   # x,y,z 表示空间坐标,λ表示波长,t表示时间。
    

    式中:

    • (x,y,z)表示空间坐标,
    • λ 表示波长,
    • t 表示时间,
    • I (大写) 是光点(x,y,z)的强度(幅度)。

    静止图像,与时间 t 无关;

    静止图像: I = f(x,y,z,λ)
    

    单色图像(也成灰度图像),波长 λ 为常数;

    单色图像: I = f(x,y,z,t)
    

    平面图像则与坐标 z 无关。

    平面图像: I = f(x,y,λ,t)
    

    而对于平面上的静止灰度图像,器数学表达式可简化为:

    I = f(x,y)
    

    运动图像可用(静止)的图像序列来表示,彩色图像可分解成三基色图像,三维图像可有二维重建。

    因此主要针对平面上的静止灰度图像进行论述。

    图像的特点:

    • 空间有限:人的视野有限,一幅图像的大小业有限。
    • 幅度(强度)有限:即对于所有的 x,y 都有 0 <= f(x,y) <= Bm ,其中 Bm 为有限值。

    2.2 数字图像处理的基本步骤

    • 图像信息的获取:采用图像扫描仪等奖图像数字化
    • 图像信息的存储:对获取的数字图像、处理过程中的图像信息以及处理结果存储在计算机等数字系统中。
    • 图像信息的处理:即数字图像处理,它是指用数字计算机或数字系统对数字图像进行各种处理。
    • 图像信息的传输:要解决的主要问题是传输信道和数据量的矛盾问题。
    • 图像信息的显示:用可视的方法进行输出和显示。

    2.3 数字图像处理的内容和方法

    • 图像数字化:将非数字形成的图像信号通过数字化设备转换成数字图像,包括采样和量化。

    • 图像变换:对图像进行变换以便于在频域对图像进行有效的处理。

    • 图像增强:增强图像中的有用信息,削弱干扰和噪声,提高图像的清晰度,突出图像中所感兴趣的部分。

      • 在这里插入图片描述
    • 图像恢复(复原):对退化的图像进行处理,使处理后的图像尽可能地接近原始(清晰)图像。

      • 在这里插入图片描述
    • 图像压缩编码:对待处理图像进行压缩编码以减少面熟信息的数据量(存储空间的限制)。

      • 静止图像:
        • 图像尺寸:480*640像素的彩色图片
        • 数据量:480 x 640 x 3 = 900K bytes
      • 运动图像:
        • 8G容量:8G bytes
        • 放映速度:36帧/秒
        • 压缩前约放映2502秒
      • 结论:有限的存储空间要求压缩图像。
    • 图像分隔:根据选定的特征将图像划分为若干个有意义的部分,这些选定的特征包括图像的边缘、区域等。

      通过Prewitt梯度方法获取图像的轮边缘

      在这里插入图片描述

    • 图像的分析和描述:主要是对已经分隔的或正在分隔的图像各个部分的属性及各部分之间的关系进行分析表述。

      • 区域的几何特征
      • 边界描述
      • 区域描述
      • 纹理描述
      • 形态学描述
    • 图像的识别分类:根据从图像中提取的各自目标物的特征,与目标国有的特征进行匹配、识别,以作出对各自目标物类属的判别。

    3. 数字图像处理系统的组成

    一个基本的数字图像处理系统由图像输入、图像存储、图像通信、图像处理和分析五个模块组成。如图所示:

    在这里插入图片描述

    1) 数字图像输入模块:也称图像采集或图像数字化,是利用图像采集设备(数码相机、数码摄像机等)来获取数字图像,或通过数字化设备(如图像扫描仪)将要处理的连续图像转换成适合于计算机处理的数字图像。

    2)数字图像存储模块:用于图像处理和分析的数字图像存储器可分为三类,

    • 处理和分析过程中使用的快速存储器

    • 在线或联机存储器

    • 不经常使用的数据库(档案库)存储器

      如:计算机内存、硬盘、软盘、闪存盘、CD光盘等。

    **3)数字图像输出模块:**在图像分析、识别和理解中,一般需要将处理前后的图像显示出来,或将处理结果永久保存。

    • 前者称为软拷贝或显示,使用设备包括CRT显示器、液晶显示器和投影仪等;

    • 后者称为硬拷贝,使用设备包括照相机、激光拷贝和打印机等。

    **4)数字图像通信模块:**对图像数据进行传输和通信。用于图像数据量很大,而能提供通信传输又有限,因此传输前必须对表示图像的数据进行压缩编码,以减少图像数据量。

    **5)数字图像处理与分析模块(核心模块):**包括处理算法、实现软件和计算机。

    4. 数字图像的主要应用

    • 宇宙探测中的应用:主要是星体图片的获取、传送和处理;
    • 通信方面的应用:图像信息传输、电视电话、卫星电话、数字电视等。主要是压缩图像数据和动态图像(序列)传送;
    • 遥感方面的应用:(航空遥感卫星遥感)地形、地质、资源的勘测,自然灾害检测、预报和调查,环境检测、调查等;
    • 生物医学方面的应用:细胞分析、染色体分类、放射图像处理、血球分类、各种CT、核磁共振图像分析、DNA显示分析、显微图像处理、癌细胞识别、心脏活动的动态分析、超声图像成像、生物进化的图像分析等等;
    • 军事公安方面的应用:军事目标的侦查和探测、导弹制导、各种侦查图像的判读和识别,雷达、声纳图像处理、指挥自动化系统等;
    • 工业生产的应用:将CAD和CAM技术应用于磨具和零件优化设计和制造、无损探伤、石油气勘测、纺织物的图案设计、流水线零件的自动检测识别、邮件自动分拣和包裹的自动分拣识别等。
    • 天气预报:天气云图测绘、传输,气象卫星云图的处理和识别等。
    • 信息安全:信息隐藏与数字水印,指纹识别、虹膜识别和面部识别。
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  • Python图像处理

    千次阅读 2022-06-11 23:35:48
    python图像处理

    一、简介

    实现计算机视觉任务的过程中,不可避免地需要对图像进行读写操作以及图像预处理操作,下面介绍两个常用的Python图像处理库:OpenCV和Pillow。

    OpenCV全称是由英特尔公司资助的开源计算机视觉库。

    • 它由一系列C函数和少量C++类所组成,实现图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法,例如特征检测与跟踪、运动分析、目标分割与识别以及3D重建等。

    • OpenCV作为基于C/C++语言编写的跨平台开源软件,可以运行在Linux、Windows、Android和MacOS操作系统上,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

    1.1 图像处理-OpenCV

    OpenCV是模块结构的,有以下主要模块。

    • 【core】–核心功能模块,包含内容有:OpenCV基本数据结构、动态数据结构、绘图函数、数组操作相关函数、辅助功能与系统函数和宏、与OpenGL的互操作。
    • 【imgproc】–图像处理模块,包含内容有:线性和非线性的图像滤波、图像的几何变换、图像转换、直方图相关、结构分析和形状描述、运动分析和对象跟踪、特征检测、目标检测等内容。
    • 【features2D】–2D功能模块,包含以下内容:特征检测和描述、特征检测器、描述符提取器等内容。
    • 【highGUI】–高层GUI图形用户界面,包含:媒体的I/O输入输出、视频捕捉、图像和视频的编码解码、图形交互界面的接口等内容。

    1.2 图像处理- PIL和Pillow

    作为Python2的第三方图像处理库是Pillow的前身。随着Python3的更新,PIL移植到Python3更名为Pillow。与OpenCV一样,Pillow也是模块结构,主要包括以下结构。

    • 【Image】–图像功能模块,包含内容有:读写图像、图像混合、图像放缩、图像裁切、图像旋转。

    • 【ImageFilter】–图像滤波功能模块,包含内容有:各类图像滤波核。

    • 【ImageEnhance】–图像增强功能模块,包含内容有:色彩增强、亮度增强、对比度增强、清晰度增强。

    • 【ImageDraw】–图像绘画功能模块,包含内容有:绘制几何形状、绘制文字。

    二、 常用图像类型

    2.1 二值图像

    二值图像只有黑白两种颜色,如图所示。图像中的每个像素只能是黑或白,没有中间的过渡。因此二值图像的像素值只能为0或1,0表示黑色,1表示白色。
    在这里插入图片描述

    2.2 灰度图像

    • 灰度图像只表达图像的亮度信息没有颜色信息,如(a)图所示。
    • 灰度图像的每个像素点上只包含一个量化的灰度级(即灰度值)。
    • 像素点的亮度水平如(b)图所示,通常使用1字节(8位二进制数)来存储灰度值,因此用正整数表示灰度值的范围是0~255。
      在这里插入图片描述

    2.3 RGB图像

    • RGB(Red、Green、Blue)图像如(a)图,可以看成是由多个RGB像素点组成。
    • 每个彩色像素点分别由R、G、B三种颜色空间组成如(b)图,本质是3维数组。
    • 在RGB颜色空间中,任意色光都可以用R、G、B三色不同分量的相加混合而成。
      在这里插入图片描述

    2.4 常用颜色空间简介

    • 实际应用中常用的颜色空间很多,通常使用3个独立的变量对颜色进行描述,例如RGB、HSV、YUV等。
    • 一个图像的不同的颜色空间是可以转换的,cv2.cvtColor可以实现颜色的转换。
      • cv2.COLOR_BGR2GRAY
      • cv2.COLOR_BGR2RGB
      • cv2.COLOR_BGR2HSV
      • cv2.COLOR_BGR2YUV
      • cv2.COLOR_BGR2HLS

    三、OpenCV图像读写与显示

    • 通过OpenCV库对数字图像进行处理时,涉及到的基础操作包括读取、显示、写出图像文件。
    • 在OpenCV库中,图像数据是以NumPy数组的形式存在。

    3.1 读入图像

    • 在python的OpenCV中,通过cv2.imread()函数读入图像数据,其基本使用格式如下。
    • cv2.imread(filename, flags)
    • 在默认情况下通过cv2.imread()函数读入图像数据为3通道的彩色图,像素值为8位的非负整数,图像数据以NumPy中ndarray的方式存在。
    • 如果定义了cv2.imread()读入模式为cv2.IMREAD_GRAYSCALE那么读入图像为单通道的灰度图。
    • 需要注意的是,通过OpenCV读入彩色图像数据的颜色通道顺序为BGR(蓝、绿、红)并非常用的RGB(红、绿、蓝)顺序。
    • 在OpenCV中,读取到的图像数组维度可以表示为:
      (高,宽,通道数)即(height, width, channel)。OpenCV图像坐标与常规的数学坐标有区别,左上角位置为坐标原点。
      • 在Windows【画图】工具中,帽檐红点坐标为(248, 102),但在OpenCV中像素位置应为(102, 248)。
      • X轴 == 列位置 == 图像宽
      • Y轴 == 行位置 == 图像高
      在这里插入图片描述

    3.2 显示图像

    • 在OpenCV中,通过cv2.imshow()函数显示图像数据,其基本使用格式如下。
    • cv2.imshow(winname, img)
    • 在OpenCV中,通过cv2.waitKey()函数设置图片窗口显示时长,其基本使用格式如下。
    • cv2.waitKey([,delay])
    • waitKey作用是图像显示时等待用户按键触发,如果用户按键触发或时间超过了设置的时间则退出图片展示。
    • cv2.waitKey(0)的作用是令程序一直停留在显示图像的状态。如果没有增加cv2.waitKey(0),那么程序运行完毕后,图像显示窗口会自动关闭,即一闪而逝。

    3.3 写出图像

    • 在OpenCV中,通过cv2.write()函数保存图像数据,其基本使用格式如下。
    • cv2.imwrite(filename, img)
    import cv2
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy
    
    # 读写图像
    img = cv2.imread(filename='lena.jpg', flags=cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    img.shape
    # (377, 373)
    img.dtype
    # dtype('uint8')
    
    # 图像展示
    cv2.imshow(winname='lena', mat=img)
    cv2.waitKey(0)
    
    # 图像保存
    cv2.imwrite(filename='test_img.jpg', img=img)
    
    

    四、图像几何变换

    4.1 图像平移

    • 图像平移变换将一幅图像中的所有像素点都按照给定的偏移量在水平方向(沿x轴方向)或垂直方向(沿y轴方向)移动,是图像几何变换中较为简单的一种变换。

    • 图像平移原理示意图如下图所示。
      在这里插入图片描述

    • 假设对点P_0 (x_0,y_0 )进行平移后得到点P(x,y),其中x方向的平移量为∆x,y方向的平移量为∆y ,则点P(x,y)的坐标如下式。
      在这里插入图片描述

    • 利用齐次坐标表示图像平移变换前后点P_0 (x_0,y_0 )到点P(x,y)的关系如下式所示。
      在这里插入图片描述
      实现步骤:

    • 1. 定义平移变换矩阵: 例如:np.float32([[1,0,50], [0,1,100]])

      • [1,0,50]表示在x轴方向移动50个单位
      • [0,1,100]表示在y轴方向移动100个单位

    • 2. 执行转换:cv2.warpAffine (src, M, dsize)
      在这里插入图片描述
      通过OpenCV实现图像平移操作,结果如下图所示,(a)为原图和(b)为平移后图像。
      在这里插入图片描述

    import cv2
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    img = cv2.imread('lena.jpg')
    height, width, channel = img.shape
    # 图像平移
    # 1、定义平移变换矩阵
    M = np.float32([[1,0,50], [0,1,100]])
    # 2、执行平移变换
    img_tran = cv2.warpAffine(src=img, M=M, dsize=(height, width))
    cv2.imshow('image translation', img_tran)
    cv2.waitKey(0)
    

    4.2 图像旋转

    • 图像旋转(Rotation)是指图像以某一点为中心旋转一定的角度形成一幅新的图像的过程。通常是以图像的中心为圆心旋转,将图像中的所有像素点都旋转一个相同的角度。
    • 图像旋转原理如图所示,将点(x_0,y_0)绕原点o顺时针旋转至点(x_1,y_1 ),其中a为旋转角,r为点(x_0,y_0 )到原点的距离, b为原点o到点(x_0,y_0 )的线段与x轴之间的夹角。在旋转过程中, r保持不变。
      在这里插入图片描述
    • 设旋转前,x_0、y_0的坐标分别为x_0=r cos⁡b、y_0=r sin⁡b,当旋转a角度后,坐标x_1、y_1的值分别如下式所示。
      在这里插入图片描述
      上式的矩阵的形式如下式所示。
      在这里插入图片描述
      实现步骤:
    • 1. 计算旋转变换矩阵: cv2.getRotationMatrix2D (center, angle, scale)
      在这里插入图片描述
    • 2. 执行转换:cv2.warpAffine (src, M, dsize)
      在这里插入图片描述
      通过OpenCV实现图像旋转,得到的效果如图所示。
      在这里插入图片描述
    # 图像旋转
    # 1、定义旋转变换矩阵
    M = cv2.getRotationMatrix2D(center=(height*0.5, width*0.5), # 旋转的中心位置坐标
                                angle=45,   # 旋转的角度
                                scale=0.8   # 缩放比例
                                )
    # 2、执行旋转变换
    img_rotation = cv2.warpAffine(img, M, dsize=(height,width))
    cv2.imshow('image_rotation', img_rotation)
    cv2.waitKey(0)
    

    4.3 图像缩放

    • 图像比例缩放是指将给定的图像在x轴方向按比例缩放f_x倍,在y轴方向按比例缩放f_y倍,从而获得一幅新的图像。如果f_x=f_y,即x轴方向和y轴方向缩放的比率相同,此比例缩放为图像的全比例缩放。如果f_x≠f_y,那么图像的比例缩放会改变原始图像的像素间的相对位置,产生几何畸变。
    • 在OpenCV中cv2.resize(src, dsize, fx, fy, interpolation)可以实现图像缩放。
      在这里插入图片描述
    • 具体实现图像缩放有多种插值方法,OpenCV的resize函数提供了如下5种常见方法。
      • 最邻近插值:cv2.INTER_NEAREST
      • 双线性插值:cv2.INTER_LINEAR
      • 区域插值:cv2.INTER_AREA
      • 三次样条插值:cv2.INTER_CUBIC
      • Lanczos插值:cv2.INTER_LANCZOS4
    # 图像缩放
    # 1、直接指定缩放大小
    img_res = cv2.resize(img, dsize=(244,244))
    img_res.shape
    # (244, 244, 3)
    cv2.imshow('image_resize', img_res)
    cv2.waitKey(0)
    
    # 2、最近邻插值
    img_near = cv2.resize(img, dsize=None, fx=1.5, fy=1,
                          interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
    cv2.imshow('img_near', img_near)
    cv2.waitKey(0)
    

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 数字图像处理的主要研究内容包含很多方面请列出并简述其中的 4 种 图像数字化将一幅图像以数字的形式表示主要包括采样和量化两个过程 图像增强将一幅图像中的有用信息进行增强同时其无用信息进行抑制提高图 像的...
  • 俗话说:“好记性不如烂笔头”,多写写多记记,总不会错。多一些为什么的坚持,少一些功利主义的追求。今天介绍图像处理的经典操作。本内容参考自《实用MATLAB图像和视频处理》第一章。

    中国史之【文王推演《易经》】:
    《周易》即《易经》,传统经典之一,相传是周文王被囚禁期间所作,内容包括《经》和《传》两部分,中心思想是以阴阳的交替变化描述世间万物。《周易》是中国传统思想文化与民族智慧的结晶,被尊为“五经”之始。
    ——来源:全历史APP

    俗话说:“好记性不如烂笔头”,多写写多记记,总不会错。多一些不为什么的坚持,少一些功利主义的追求。

    今天介绍图像处理的经典操作。本内容参考自《实用MATLAB图像和视频处理》第一章。

    今天,几乎不存在与数字图像处理无关的技术领域。数字图像处理应用领域非常广泛,包括:医学上的核磁共振成像、工业上的缺陷检测、军事上的无人机识别、安防上的智能监控、手机上的自拍美图,更别说互联网上每时每秒上传的照片和短视频等等。

    计算机视觉是一个具有广泛前景的领域,只要有图像数据要处理,就需要计算机视觉技术。即使现在的目标检测、分割都有很大的进步,但离真正的像人的眼睛一样智能,还有很长的道路。我们还远没有挖掘到计算机视觉里面的知识宝藏。

    图像处理的经典操作包括如下:

    1、Sharpening (锐化)

    将一幅图像中的边缘和细节进行增强,以帮助人们观察的技术。
    在这里插入图片描述

    2、Noise Removal (噪声消除)

    在进一步处理一幅图像前使用图像处理滤波器来减少其中的噪声数量。根据噪声的种类,可使用不同的噪声消除技术。
    在这里插入图片描述

    3、Deblurring (去模糊)

    有多种原因会导致图像变得模糊,比如一个不恰当的聚焦镜头、对快速运动的物体没有使用足够快的快门速度,等等。
    在这里插入图片描述

    4、Edge Extraction (边缘提取)

    从一幅图像中将目标区分开之前,边缘提取是一个基本的图像预处理步骤。在这里插入图片描述

    5、Binarization (二值化)

    在许多图像分析应用中,常需要减少单色图像中的灰度级数以简化和加速计算。将一幅灰度图像归一化到只有两个灰度值(黑和白),这个过程叫二值化。
    在这里插入图片描述

    6、Blurring (模糊)

    有时候需要模糊一幅图像,以最小化场景中纹理和细节的重要性,例如当一个目标可以由其形状而较好地识别时,就可以模糊它的纹理。
    在这里插入图片描述

    7、Contrast Enhancement (对比度增强)

    为了改善人对图像边缘的观察,以及使其他图像处理工作(如边缘检测)更方便,常需要增强一幅图像的对比度。
    在这里插入图片描述

    8、Object Segmentation and Labeling (目标分割和标记)

    一旦相关的目标分割和标记后,就可以把它们的相关特征提取出来,并用来分类、比较、聚类或识别所讨论的目标。
    在这里插入图片描述
    【最后】补充一下人类视觉系统机器视觉系统的不同点以及三大挑战:

    (1)存储空间

    • 人类的视觉系统无时无刻不在输入图片、大脑训练学习、做出决策,对于印象深刻的画面还会短期或长期存储在大脑中。只要你眼睛睁开,那就是在获取输入数据。所以,人类的视觉系统可以基于一个非常大的、一生采集、处理和积累的图像数据库。
    • 而对于机器视觉系统,内存卡总有个量,尽管存储图像本身已不再是一个昂贵的任务,但将他们有筛选地映射到高层语义概念,更是难于上青天,如果全部的数据都放进系统也不合理,目前还没有合适的方法。

    (2)决策系统

    • 人类大脑非常强大,可基于视觉输入以非常快的速度做出决策,还有一些本能的反应。
    • 但对于机器视觉系统,尽管现在硬件发展神速,但仍然没法用算法来实现实时系统的要求。

    (3)泛化能力

    • 人类的视觉系统可以在各种复杂的环境下,比如黑暗环境、看人的后背识人、小目标、看局部脑补全图等等,依然能够准确识别。
    • 然而,现在的机器视觉系统还只能处理单任务,车牌识别的系统也只能在灯光和摄像头怼到车牌才能准确识别,而且车牌识别的系统没法用到人脸识别中去。这也是现在的模型局限,没法设计一个通用的模型,应对不同的数据都能识别。

    综上来说,计算机视觉还有很长的路要走。路漫漫其修远兮,吾将上下而求索~

    【声明】:学习笔记基于互联网上各种学习资源的个人整理。

    以上是本期内容,下期介绍matlab图像处理的基础(1)。

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