17、计算机视觉技术：从基础到前沿

计算机视觉技术：从基础到前沿

1. 计算机视觉概述

计算机视觉涵盖了广泛的主题，从图像形成开始，涉及图像预处理（去除噪声或模糊）、区域分割、特征描述符转换等。多图像可以进行匹配和配准，其结果可用于估计运动、跟踪人物、重建3D模型，或合并图像以生成更具吸引力和趣味性的合成图像与渲染效果。此外，还能对图像进行分析以生成其内容的语义描述。不过，计算机和人类在这一领域的性能差距仍然很大，并且在未来多年可能都会保持这种状态。

1.1 相关数学技术

在研究计算机视觉的过程中，我们会接触到大量的数学技术，包括：
- 连续数学 ：信号处理、变分方法、三维和射影几何、线性代数和最小二乘法等。
- 离散数学和计算机科学 ：图算法、组合优化，甚至用于信息检索的数据库技术。由于计算机视觉中的许多问题都是逆问题，需要从有噪声的输入数据中估计未知量，因此我们还会涉及贝叶斯统计推断技术，以及从大量训练数据中学习概率模型的机器学习技术。随着互联网上部分标注的视觉图像数量呈指数级增长，后者将继续对该领域产生重大影响。

1.2 解决问题的方法

为了解决计算机视觉中的复杂问题，通常采用以下三种方法：
- 工程方法 ：首先要仔细定义所解决的问题，并质疑该过程中固有的基本假设和目标。然后，实施并仔细测试多种替代解决方案或方法，同时关注可靠性和计算成本等问题。最后，在实际环境中部署和评估一个或多个解决方案。
- 科学方法 ：基于对物理原理的基本理解。在计算机视觉中，这包括人造和自然结构的