6、图像捕获、表示与预处理全解析

图像捕获、表示与预处理全解析

1. 图像捕获与表示概述

图像捕获是视觉处理流程的首要步骤，涉及图像传感方法和传感器图像处理方法。当前有多种图像传感器技术可供选择，而图像传感方法往往决定了后续所需的图像预处理操作，有效的预处理有助于充分挖掘图像数据的价值。

在成像方面，涵盖了 2D 和 3D 成像的传感器配置。同时，为了在数据捕获后创建新图像，如高动态范围（HDR）图像和实现图像重新聚焦，采用了多种相机配置用于计算成像。随着移动设备在消费应用中越来越多地提供 3D 深度相机技术，深度成像方法（如立体成像和飞行时间法）也得到了广泛关注。深度图在计算机视觉中有着重要应用，可用于解决诸多问题，如 3D 特征描述以及前景和背景对象的 3D 图像分割。

2. 图像预处理的重要性

在计算机视觉中，图像预处理是为进一步分析图像做准备的关键步骤，包括兴趣点和特征提取。虽然有些人认为图像预处理会扭曲原始数据的真实性质，但合理运用预处理可以带来诸多益处，有助于实现更好的局部和全局特征检测。

图像预处理类似于数据集的数学归一化，是许多特征描述方法中的常见步骤。打个比方，它就像一个具有多种控制功能的音响系统，从简单的音量控制到配备全图形均衡器、效果处理和优质扬声器的复杂系统，通过一系列的校正和增强操作，成为计算机视觉流程中不可或缺的一部分。

3. 图像预处理需解决的问题

原始相机图像数据可能存在各种问题，因此需要根据所选的特征描述方法进行有针对性的图像预处理。不同的特征描述方法对预处理的要求不同，例如，使用灰度数据的局部二进制描述符与彩色 SIFT 算法所需的预处理就有所差异。为了获得最佳结果，还需要进行一些探索性工作