数字图像处理概述

计算机视觉技术

• 任务：通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的相关信息。
• 流程：

• 视频处理以图像处理为基础
• 图像数据最流行的表示方式：数字图像。
• 成像方式不止可见光，微波、超声波、射线等都可以成像。

图像处理系统

图像的采集

如下图，a为传感器采集到的原始图，b为AB线上亮度值的一维函数表示，c为对空间上的取样以及对亮度的量化，d为最终得到的结果。

前后对比：

图像处理技术

• 图像编码
• 图像压缩
• 图像变换
• 图像增强
• 图像复原
• 图像分割
• 图像识别
• ...

技术的进化过程

• 对比

	传统图像处理	经典机器学习	深度学习
提取特征模式	人工设计特征	人工设计特征	数据驱动-学习特征
分类模式	人为设定固定阈值	通过学习得到阈值	通过学习得到阈值
便利性	纯手工	半自动	全自动

展望

虽然深度学习的崛起降低了图像处理的门槛，但要想对图像所包含的信息有一个更好的了解，学习传统的图像处理算法是必要的。况且AGI的实现也必定基于对图像特征在逻辑层次的理解。