2、图像与机器视觉：概念、操作及数学基础全解析

图像与机器视觉：概念、操作及数学基础全解析

在当今数字化的时代，图像和机器视觉技术在各个领域都发挥着至关重要的作用。从工业生产中的质量检测到医学影像的诊断分析，这些技术的应用无处不在。本文将深入探讨图像与机器视觉的相关概念、操作以及其背后的数学原理。

1. 术语区分：图像与机器视觉

很多人常常会混淆机器视觉和图像处理这两个概念。下面我们来明确一下这两个领域的术语定义，以清晰地展现它们在内容和目标上的差异。

1.1 图像处理

图像处理的主要目标是让图像看起来更好，其输出结果仍然是图像。它包含以下几个主要功能：
- 增强（Enhancement） ：通过一系列操作，如对比度拉伸（包括直方图均衡化等函数）、亮度缩放、边缘锐化等，使图像在人眼看来更加清晰和美观。
- 编码（Coding） ：寻找高效且有效的方式来表示图像中的信息，包括量化方法和去除冗余信息。同时，编码还可以使图像在传输或存储过程中对误码具有更强的鲁棒性。
- 压缩（Compression） ：采用与编码类似的技术，但更侧重于减少存储和/或传输图像所需的比特数。
- 恢复（Restoration） ：旨在修复图像中存在的问题。与增强不同，恢复需要有图像退化的模型，常见的做法是假设存在一个确定性的模糊算子，随后叠加加性随机噪声。
- 重建（Reconstruction） ：通常指从多个部分图像构建一个完整图像的过程。例如，在计算机断层扫描（CT）中，通过对物体进行大