计算机视觉完整版教学课件汇总全书电子教案.pptx

;目录;;背 景 介 绍;;1.1 计算机视觉简史;;现实生活应用 ;相对其他许多传统的机器学习方法，深度神经网络本身就是一个消耗计算量的大户。另一方面，由于多层神经网络本身极强的表达能力，对数据量也提出了很高的要求。;图像搜索;;本书从基本的视觉色彩原理到神经网络模型，再到之后的卷积模型与具体应用，对计算机视觉领域的知识进行了较为系统的介绍。 全书共分为八个章节： 第二、三章介绍基础的图像色彩表示及传统特征提取方法； 第四章介绍深度学习神经网络方法及卷积、循环神经网络； 第五至八章介绍图像分类、目标检测与分割、图片描述与关系识别及生成对抗网络等主要任务及算法。 ;;目录;;背 景 介 绍;;本章主要介绍了色彩和图像的基础知识，这些内容与计算机视觉有紧密的关系，是后续章节的基础。首先介绍了与图像有关的色彩学基础，包括电磁波谱、三基色原理和彩色模型；接着介绍了图像数字化的表示方法和有关概念，包括采样、量化和图像的性质；最后介绍了图像的预处理方法，包括灰度化、几何变换和图像增强。;;欲要处理图像 先学色彩基础;本节介绍图像处理方面所需要的最基础的颜色表示； 通过光的电磁波谱到三基色原理，再到常见的彩色模型，把颜色用一种科学的方法表示出来； 建立一种能够用数学表达的模型，为计算机能够处理图像提供了最基本的数学前提。;图像的数字化;图像性质;本节介绍图像在计算机中如何存储和如何表示； 介绍图像在数字化后的一些基本性质，包括像素间关系、对比度、敏锐度以及图像中的噪声。;;;; 图像增强算法目的是要改善图像的视觉效果，有目的地强调图像的整体或局部特性，扩大图像中不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果。 注意： 不能增加原始图像的信息，只能增强对某种信息的辨别能力，会损失一些其它信息。 强调根据具体应用而言，更“好”更“有用”的视觉效果图像。 难以定量描述。 ;对图像中的每一个点单独地进行处理，或使图像成像均匀，或扩大图像动态范围，扩展对比度。 强调对图像???体进行调整。 灰度变换（对比度拉伸） 灰度求反：将原图灰度值翻转 增强对比度：增强原图的各部分的反差 动态图像压缩：对原图进行灰度压缩 灰度切分（和增强对比度类似）：将某个灰度值范围变得比较突出 直方图修正 直方图均衡化：把原始图像的直方图变换成均匀分布的形式，增加图像灰度值的动态范围。本质是扩大量化间隔，而量化级别反而减少。 直方图规定化：有选择地增强某个灰度值范围的对比度。; 强调对图像局部进行改善(比如增强边缘和纹理信息) 图像平滑：用于消除图像噪声，但是也容易引起边缘的模糊 均值滤波 中值滤波 空域滤波 图像锐化：突出物体的边缘轮廓，便于目标识别 梯度算子法 二阶导数算子法 高通滤波 掩模匹配法 ;?;?;本节主要介绍图像预处理过程中常用的方法。 几何变换用于改正图像采集系统的系统误差和仪器位置的随机误差； 平滑消除图像中的随机噪声，同时不使图像轮廓或线条变得模糊； 增强对图像中的信息有选择地加强或抑制，达到改善图像视觉效果的目的，或将图像转变为更适合于机器处理的形式，以便于数据抽取或识别。;;;;目录;;;;章 节 概 述;;;3.1.1 Harris角点;3.1.1 Harris角点;FAST角点定义： 若某像素点与其周围领域内足够多的像素点处于不同的区域，则该像素点可能为角点。也就是某些属性与众不同，考虑灰度图像，即若该点的灰度值比其周围领域内足够多的像素点的灰度值大或者小，则该点可能为角点。;;;;3.2.2 DOG斑点检测;3.2.3 SIFT斑点检测;3.2.4 SURF斑点检测;3.3.1 BRIEF描述子;3.3.1 BRIEF描述子;3.3.2 ORB特征提取算法;3.3.3 BRISK特征提取算法;3.3.4 FREAK特征提取算法;;边缘示例;以3×3的卷积模板为例。;;3.5.2 Roberts算子;3.5.2 Roberts算子;3.5.3 Prewitt算子;3.5.3 Prewitt算子;3.5.4 Sobel算子;3.5.4 Sobel算子;3.5.5 Kirsch算子;3.6.1 二阶微分边缘算子基本思想;3.6.2 Laplace算子;3.6.3 Log算子;3.6.4 Canny算子;;3.7.1 SUSAN检测方法;;本章较为全面地介绍了传统计算机视觉技术中对图像的局部特征点的提取算法。 首先我们介绍了两种最主流的局部特征点，分别是角点和斑点。角点对应着物体的拐角，而斑点对应着与周围有着剧烈颜色和灰度差别的区域，这两种特征点都是一个图像中比较明显的区域，适合用来做物体定位与识别。而其中，角点检测主要用滑动窗口的方法比较窗口滑动前后内部的灰度差异来找寻角点，而斑点检测主要