assignment1 51215901014雷智凯1

计算机视觉是现代信息技术中的一个重要分支，它旨在模拟人类视觉系统，使机器能够理解和解析图像内容。这个领域涉及多个任务，包括图像增强、图像分类、图像检测与定位、图像分布以及目标识别。例如，在自动驾驶中，计算机视觉技术用于识别路面障碍、确定车辆位置，并追踪其他行驶的车辆或行人。在医疗领域，计算视觉可以辅助医生分析医学影像，帮助诊断疾病。 在人工智能研究的热点问题中，计算机视觉占据了重要地位。这些问题包括但不限于：图像分类（将图像归类到预定义的类别中）、目标检测（识别并定位图像中的特定物体）、图像分割（将图像划分为不同的有意义区域）、目标跟踪（持续追踪运动中的物体）、OCR文字识别（自动识别并转换图像中的文本）、图像滤波与降噪（改善图像质量，去除不必要的干扰）、图像增强（改善图像的视觉效果）、风格迁移（将一种图像风格应用到另一种图像上）、三维重建（从二维图像构建三维模型）、图像检索（通过内容查找相似图像）以及生成对抗网络（GANs），GANs能够生成逼真的新图像或视频。 数字图像处理是计算机视觉的基础，其中包含了许多关键知识点。例如： 1. 边缘检测：边缘是图像中亮度或颜色显著变化的地方，通常通过检测灰度变化的一阶或二阶导数来实现。常用的边缘检测算子有Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子和Laplacian算子。Roberts算子对45度边缘敏感，但定位不准确；Prewitt算子在噪声较大的图像中表现良好，但忽视了相邻像素的影响；Sobel算子综合考虑各种因素，适用于噪声环境；Laplacian算子对噪声敏感，但通过改进的LOG算子可以减少这一问题。 2. 图像增强：包括空域增强和频域增强。空域增强是对图像中的每个像素直接操作，如直方图均衡化、对比度增强等。邻域运算，如滤波，是空域增强的一种形式，可以用于平滑图像或锐化细节。频域增强则通过傅立叶变换改变图像的频率成分，增强特定频率后反变换回空域，以达到增强效果。 3. 数字形态学：这是一种非线性的图像处理方法，常用于处理二值图像，例如去除小噪声点、连接断开的边缘或填充图像中的孔洞。它基于结构元素与图像的数学运算，如膨胀（添加像素）、腐蚀（移除像素）、开闭运算等。 这些基本概念和技术构成了计算机视觉和数字图像处理的基石，为更高级的应用，如深度学习模型的训练和图像分析提供了必要的预处理步骤。随着技术的发展，这些方法不断被优化和创新，以适应更复杂、更高精度的图像理解和应用需求。