43、计算机视觉指标：全面解析与实践应用

计算机视觉指标：全面解析与实践应用

1. 图像捕获与表示

1.1 图像传感器技术

图像传感器是计算机视觉系统的前端，其性能直接影响后续处理。常见的传感器材料有硅基材料，如电荷耦合器件（CCD）和光电二极管（Photo - Diode）。传感器配置包括马赛克（Mosaic）、佛维昂（Foveon）和背照式（BSI）传感器。以下是不同配置的特点：
| 传感器配置 | 特点 |
| — | — |
| 马赛克（Mosaic） | 通过滤光片阵列获取不同颜色信息 |
| 佛维昂（Foveon） | 能在单个像素内捕获多光谱信息 |
| 背照式（BSI） | 提高了光线捕获效率，增强了动态范围 |

传感器在工作过程中会面临动态范围和噪声问题，需要进行处理。例如，去马赛克（De - Mosaicking）操作将原始的马赛克图像转换为完整的彩色图像；死像素校正（Dead Pixel Correction）则修复传感器中的坏点；同时，还需要进行颜色和照明校正以及几何校正。

1.2 相机与计算成像

计算成像技术为图像捕获带来了新的方法，包括单像素计算相机、2D计算相机和3D深度相机系统。
- 单像素计算相机 ：通过压缩感知等技术，用单个像素获取图像信息。
- 2D计算相机 ：如2D阵列相机，能提供更广泛的视角和更高的分辨率。
- 3D深度相机系统 ：
- 双目立体视觉（Binocular Stereo） ：利用两