24、MATLAB在图像处理与计算机视觉中的应用

MATLAB在图像处理与计算机视觉中的应用

1. 计算机视觉概述

计算机视觉是计算机科学和人工智能的一个跨学科领域，致力于开发能够解释、理解和分析图像或视频中视觉信息的算法、模型和计算机系统。其主要目标是复制人类视觉系统（HVS）的部分能力，使计算机能够通过视觉数据感知和理解周围的世界。

计算机视觉专注于广泛的任务，包括目标识别、运动检测、模式识别、图像信息提取、图像分割、3D重建等。它在医学、汽车、安全、制造、零售、娱乐和机器人等众多行业都有应用。

近年来，计算机视觉的发展得益于深度神经网络，特别是卷积神经网络（CNNs），它们在许多视觉识别任务中取得了卓越的成果。这些进展从根本上改变了机器与视觉世界交互的方式，为自动驾驶、医学诊断、增强现实等领域开辟了新的可能性。

目标识别在概念上可分为两个步骤：首先使用特征提取技术根据模型定义感兴趣的目标；然后在图像中搜索该目标。这需要使用机器学习和数据挖掘算法，通过数据集为要搜索的目标构建模型，随后确定图像中是否有与该模型匹配的像素。具体方法有以下几种：
- 形状匹配 ：通过搜索轮廓来测量形状之间的相似度，识别搜索目标轮廓上点的对应关系。基本思路是在轮廓上选择n个点，考虑每个点与其他n - 1个点连接的向量，这些向量构成该点处轮廓的复杂描述符。通过形状提取过程（特征提取的一部分）获得这些向量，进而得到描述符，用于在其他图像中识别相似形状并进行分类。
- 模式匹配 ：在大数据集中识别特定的数据序列或规律（模式）。在数字图像中，先准备一个模式，对应描述特定感兴趣目标或其一部分的一组像素，然后在图像中进行像素分类，以确定是否存在与