计算机视觉是一个涵盖了许多子领域和技术的广泛研究领域。以下是计算机视觉的四个核心方面:
图像处理(Image Processing):图像处理是计算机视觉的基础。它涉及对数字图像进行预处理和增强,以便进一步分析和解释。常见的图像处理技术包括滤波、噪声消除、对比度增强、图像金字塔构建等。
特征提取(Feature Extraction):特征提取旨在从图像中提取有意义的信息,以便于后续的识别和分类。这些特征可能包括颜色、纹理、形状、轮廓等。计算机视觉中的经典特征提取方法包括SIFT、SURF、HOG等。近年来,深度学习技术(如卷积神经网络)已经在特征提取方面取得了显著的进展。
物体识别与分类(Object Recognition and Classification):在提取了有意义的特征之后,计算机视觉系统需要识别图像中的物体并将其分类。这可以通过模式识别、分类器和机器学习算法来实现,如支持向量机(SVM)、随机森林、神经网络等。近年来,深度学习技术(如卷积神经网络和循环神经网络)在图像识别和分类任务上取得了突破性的成果。
图像理解(Image Understanding):图像理解是计算机视觉中最高层次的任务,它涉及到对图像的语义信息进行推理和解释。这包括场景理解、物体间关系分析、动作识别等。图像理解可以借助知识表示、推理技术和深度学习模型(如循环神经网络和Transformer)来实现。
这四个核心方面共同构成了计算机视觉的基本框架,为实现类似于人类视觉系统的功能提供了支持。
图像处理(Image Processing):图像处理是计算机视觉的基础。它涉及对数字图像进行预处理和增强,以便进一步分析和解释。常见的图像处理技术包括滤波、噪声消除、对比度增强、图像金字塔构建等。
特征提取(Feature Extraction):特征提取旨在从图像中提取有意义的信息,以便于后续的识别和分类。这些特征可能包括颜色、纹理、形状、轮廓等。计算机视觉中的经典特征提取方法包括SIFT、SURF、HOG等。近年来,深度学习技术(如卷积神经网络)已经在特征提取方面取得了显著的进展。
物体识别与分类(Object Recognition and Classification):在提取了有意义的特征之后,计算机视觉系统需要识别图像中的物体并将其分类。这可以通过模式识别、分类器和机器学习算法来实现,如支持向量机(SVM)、随机森林、神经网络等。近年来,深度学习技术(如卷积神经网络和循环神经网络)在图像识别和分类任务上取得了突破性的成果。
图像理解(Image Understanding):图像理解是计算机视觉中最高层次的任务,它涉及到对图像的语义信息进行推理和解释。这包括场景理解、物体间关系分析、动作识别等。图像理解可以借助知识表示、推理技术和深度学习模型(如循环神经网络和Transformer)来实现。
这四个核心方面共同构成了计算机视觉的基本框架,为实现类似于人类视觉系统的功能提供了支持。