1、图像与视觉处理算法全解析

图像与视觉处理算法全解析

1. 图像视觉处理技术的发展与现状

人类的视觉系统是获取外界信息的重要途径，为了增强视觉能力，人们发明了诸多工具，如眼镜、望远镜、雷达等。计算机在处理这些设备产生的图像时发挥了关键作用。过去十几年间，科技发生了巨大变化。早期写作时，哈勃太空望远镜是主要的太空光学设备，个人电脑性能有限，图像采集设备昂贵且分辨率低。如今，出现了更多太空望远镜，个人电脑性能大幅提升，数字相机普及，图像采集变得更加容易。

尽管技术进步显著，但在视觉和图像处理领域，一些方面变化不大。理论更加复杂，三维视觉方法有所改进，机器人视觉系统和人脸识别取得进展，但廉价字符识别仍不够可靠，视觉系统尚未像其他软件那样普及，可能是因为视觉问题本身具有较高难度。

2. 图像视觉处理技术的目标与软件基础

当前的目标是实现技术的“民主化”，让更多人能在家、企业或学校使用相关技术。所需软件均可在互联网免费获取，如免费编译器（Microsoft Visual Studio Express）和OpenCV。开发图像分析系统的主要障碍在于个人编程能力。

部分原有内容变化不大，如边缘检测、细化、阈值处理和形态学等。软件更新为使用Intel的OpenCV系统，这使得图像输入输出和显示对程序员来说更加容易，还能实时从网络摄像头捕获图像作为程序输入。数学知识对于理解算法依然必要，一些情况下会采用直观方式描述，同时提供软件代码作为数学的替代，详细展示算法步骤。

3. 内容结构与新增亮点

内容进行了调整，删除了小波和遗传算法相关章节，新增了分类器、并行编程和基于内容搜索的章节。分类器章节弥补了之前的不足；并行编程章节展示了如何将网络中