图像处理与计算机视觉的区别

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

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