计算机视觉期末复习（图像分割，相机标定，SFM，图像检索（bag of words）,角点检测 DoG）

计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支，它涉及到对图像和视频数据的理解、分析和解释。本篇文章将对期末复习的关键知识点进行详细阐述，包括图像分割、相机标定、结构从运动(SFM)、图像检索（bag of words）以及角点检测（DoG）。 **图像局部特征描述子** 图像局部特征描述子在计算机视觉中起着至关重要的作用，它们用于识别和匹配图像中的特定区域。以下是三种常见的局部特征描述子： 1. **Harris角点检测**：Harris角点检测是一种早期的角点检测算法，通过计算图像局部的灰度变化来寻找图像中的关键点，这些点在尺度和方向上具有不变性。 2. **尺度不变特征变换(SIFT)**：SIFT特征描述符是由David Lowe提出的，它能在不同尺度和旋转下保持稳定，对光照变化也有一定的鲁棒性。SIFT包括尺度空间极值检测、关键点定位、方向赋值和描述符生成等步骤。 3. **差分高斯(DOG)角点检测**：DOG是通过比较不同尺度的高斯滤波图像来检测角点，其核心思想是利用高斯金字塔的相邻层之间的差异来发现尺度空间中的局部极大值或极小值点。 **相机模型与相机标定** 相机模型描述了图像像素与真实世界之间的关系。基本的投影方程将三维空间的点映射到二维图像平面上。相机标定是确定相机内参和外参的过程，包括主点位置、焦距、畸变系数等内参，以及相机在世界坐标系中的位置和姿态等外参。常用的标定方法是张正友标定法，它基于多个已知几何形状的图像来解决一系列线性或非线性方程。 **多视图几何（SFM）** 结构从运动（Structure from Motion, SFM）是通过多个视角的图像来恢复场景的三维结构。SFM的基本概念包括： 1. **基础矩阵和本质矩阵**：基础矩阵描述了两幅图像间的几何关系，而本质矩阵可以进一步推导出基础矩阵，并用于计算相机之间的相对姿态。 2. **SFM算法**：包括稠密SFM和稀疏SFM，通过匹配图像特征并构建三维点云来恢复场景的几何结构。 3. **立体视觉**：立体视觉是SFM的一种特殊情况，通过两台或更多相机获取的图像来实现深度信息的获取和三维重建。 **图像检索与识别** 在图像检索中，"bag of words"模型是一种常用的方法。它首先通过视觉词典生成过程将图像特征编码为词汇表中的单词，然后使用TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）或其他相似度度量来衡量图像之间的相似度。这种模型在大规模图像数据库的搜索和分类中表现出色。 **图像分割** 图像分割是将图像划分为多个互不重叠的区域，每个区域具有相似的属性，如颜色、纹理或强度。它是许多计算机视觉任务的基础，如目标检测、图像理解等。图像分割的方法包括阈值分割、区域生长、边缘检测、水平集方法等。 以上内容涵盖了计算机视觉期末复习的主要知识点，对于理解和应用计算机视觉技术至关重要。通过深入学习这些概念和技术，可以更好地解决实际问题，如自动驾驶、无人机导航、医学成像分析等。