1、计算机视觉：原理、技术与应用

计算机视觉：原理、技术与应用

1 入门指南

计算机视觉是一个多学科交叉的领域，它结合了现代物理科学和多种图像采集技术，旨在获取、处理、分析和理解来自环境的复杂高维数据，以用于科学和技术探索。该领域的目标是将从图像形成到测量、识别或反应的整个视觉过程视为一个整体。

1.1 系统组件与成像

计算机视觉系统主要由以下几个关键部分组成：
- 成像系统 ：负责图像的形成和采集，涉及电磁辐射、照明技术、成像光学等知识。例如，在辐射和照明方面，需要了解电磁辐射的基本原理、辐射度量和光度学的基本概念，以及辐射与物质的相互作用和不同的照明技术。
- 信号处理 ：对成像传感器获取的空间和时空信号进行处理，包括多维信号的表示、邻域算子、运动分析等。例如，在多维信号表示中，需要处理连续信号和离散信号，以及它们之间的关系，还会涉及到向量空间、酉变换、傅里叶变换等概念。
- 模式识别 ：用于识别和分类图像中的模式和对象，如概率建模、模糊图像处理、神经网络计算等。例如，概率建模可以将对象识别视为一个概率问题，通过建立模型密度来进行识别。

1.2 学习与应用

对于想要学习计算机视觉的人来说，需要具备一些基本的数学知识，包括集合论、矩阵代数、微分和积分方程、复数、傅里叶变换、概率、随机变量和图论等。在学习过程中，可以采用以下几种方式：
- 顺序阅读 ：全面了解计算机视觉的最新状态，适合不同背景的读者。
- 查找特定主题 ：各章节内