1、计算机视觉与图像处理

计算机视觉与图像处理

1. 计算机视觉的起源与发展

计算机视觉（Computer Vision）作为一门跨学科领域，旨在使计算机能够理解和解释视觉信息。自20世纪60年代以来，计算机视觉经历了从简单的图像处理到复杂的场景理解的巨大飞跃。最初的研究集中在图像处理的基础操作上，例如滤波、边缘检测和形态学操作。随着硬件性能的提升和算法的进步，计算机视觉逐渐扩展到更复杂的任务，如物体识别、三维重建、动作识别等。

关键技术的发展历程

• 图像处理基础 ：早期的计算机视觉研究主要集中在图像处理的基础操作上，例如滤波、边缘检测、形态学操作等。这些技术为后续的高级视觉任务奠定了基础。

• 特征提取 ：随着研究的深入，学者们开始关注如何从图像中提取有意义的特征。常见的特征提取方法包括SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）、SURF（Speeded-Up Robust Features）等。这些方法能够有效地捕捉图像中的局部特征，从而提高了物体识别的准确性。

• 深度学习的应用 ：近年来，深度学习技术的兴起为计算机视觉带来了革命性的变化。卷积神经网络（CNN）等模型在图像分类、物体检测、语义分割等任务中取得了显著的成果。通过大规模的数据集和强大的计算资源，深度学习模型能够自动学习到图像中的复杂模式，极大地提升了计算机视觉系统的性能。

2. 图像处理的基本概念

图像处理是计算机视觉的重要