22、计算机视觉领域的关键技术与应用

计算机视觉领域的关键技术与应用

1. 引言

计算机视觉作为一个多领域交叉的学科，在众多领域有着广泛的应用。从图像的处理、分析到三维模型的重建，从物体的识别到场景的理解，计算机视觉技术不断推动着科技的发展。本文将深入探讨计算机视觉领域的一些关键技术及其应用。

2. 图像相关基础概念与技术

2.1 图像形成

图像形成主要包括几何和 photometric 两个方面。几何图像形成基于几何原语，如点、线、面等，使用齐次坐标进行表示，涉及到各种几何变换，如 2D 和 3D 变换，包括仿射、欧几里得、透视等变换。而 photometric 图像形成则与光照、反射等因素有关，如双向反射分布函数（BRDF）描述了物体表面的反射特性。

2.2 图像滤波与处理

图像滤波是图像处理的重要环节，常见的滤波器有低通、带通、双边等滤波器。低通滤波器用于平滑图像，双边滤波器则在平滑的同时能保留边缘信息。图像压缩通过离散余弦变换（DCT）等方法减少数据量。图像恢复包括模糊去除、噪声去除等操作，以提高图像质量。

2.3 图像特征处理

特征检测是图像分析的关键步骤，如使用 Harris、F¨orstner 等方法检测图像中的特征点。特征描述符用于描述特征点的特征，如 SIFT、PCA - SIFT 等。特征匹配则通过计算特征描述符之间的距离来找到对应关系，可使用 k - d 树等数据结构提高匹配效率。

2.4 图像对齐与拼接

图像对齐分为基于特征和基于强度两种方法。基于特征的对齐通过找到图像间的特征对应关系，使用迭代最近点（ICP）等方法进行对齐；基于强度的