计算机视觉与图像处理

计算机专业的图形学与图像处理技术

计算机专业的图形学与图像处理技术在如今的数字时代中扮演着重要角色。图形学和图像处理技术涉及将数字图像应用于计算机生成图像、图像分析和处理、计算机视觉以及许多其他领域。它已经成为计算机科学和工程中的一个重要分支，为各种应用提供了强大的工具和技术。

一、图形学技术

1. 三维建模与渲染技术

三维建模技术是图形学中的关键技术之一，它涉及通过在虚拟三维空间中创建、编辑和操纵几何图形来生成三维模型。三维模型可以用于游戏开发、电影制作、虚拟现实等应用领域。

渲染技术是将三维模型转化为具有真实感观和光照效果的图像的过程。通过光线跟踪、阴影计算和材质贴图等技术，渲染引擎可以产生逼真的三维图像。

2. 计算机动画技术

计算机动画技术是指使用计算机生成的图像来模拟和创建动态效果的技术。通过建模、渲染和动画化三个阶段，可以创建出栩栩如生的动画场景。计算机动画广泛应用于电影、电视、电子游戏和虚拟现实等领域。

3. 虚拟现实技术 虚拟现实技术是通过计算机生成的图像和声音来模拟真实世界的感觉和体验的技术。它利用图形学和图像处理技术来创建沉浸式的虚拟环境，让用户可以与虚拟世界进行交互。虚拟现实技术在游戏、培训、医学和军事等领域得到广泛应用。

二、图像处理技术

1. 图像获取与处理

图像获取是指将现实世界中的视觉信息转换为数字图像的过程。图像处理是对数字图像进行分析和处理的过程。这些技术包括图像去噪、图像增强、图像压缩和图像恢复等，可以提高图像的质量并从中提取有用的信息。

2. 图像分析与识别

图像分析和识别技术是对数字图像进行自动分析和识别的过程。通过使用计算机算法和模式识别技术，可以实现图像的自动分类、目标检测和图像内容分析等功能。图像分析和识别广泛应用于人脸识别、车牌识别和医学影像分析等领域。

3. 计算机视觉技术

计算机视觉技术是指通过计算机处理和解释数字图像来模拟人类视觉系统的功能。它包括图像恢复、立体视觉、运动分析和场景理解等技术。计算机视觉技术在机器人、自动驾驶和智能监控等领域有广泛应用。

计算机视觉技术及其应用案例解析

计算机视觉技术是人工智能领域中十分重要的一个分支，其应用领域广泛，包括工业、医疗、安防、交通、金融等各个领域。本文将介绍计算机视觉技术的定义、原理、分类、应用案例等方面。

一、计算机视觉技术的定义

计算机视觉技术是指将数字图像信号转化为实际世界中的物理信息，并对其进行分析、处理以及理解等过程。计算机视觉技术的目的是实现对图像的理解和处理，使计算机能够像人类一样观察、理解和处理图像信息。

二、计算机视觉技术的原理

计算机视觉技术原理主要涉及图像采集、图像处理和图像分析三个方面。

1.图像采集

图像采集是计算机视觉技术的最开始过程，主要采用光学成像的方法，将图像信息转化为数字信号，形成数字图像。目前常用的数字成像设备包括数码相机、CCD/CMOS传感器等。

2.图像处理

图像处理是指对数字图像进行预处理、增强、分割和识别等操作，以获得更多的图像信息。图像处理方法包括噪声滤波、灰度变换、形态学操作等。

3.图像分析

图像分析是指对数字图像进行特征提取和目标识别等操作，以实现对图像的自动理解和处理。图像分析方法包括图像分割、目标检测、目标跟踪等。

三、计算机视觉技术的分类

计算机视觉技术按照不同的特点可分为以下几类：

1.图像识别与分类

图像识别与分类是计算机视觉技术中最为基础的应用领域，其主要任务是将数字图像分类为不同的类别。图像识别与分类技术主要运用在图像搜索、人脸识别、物体识别等方面。

2.图像检测与跟踪

图像检测与跟踪是利用计算机视觉技术对图像中的目标进行识别、定位和跟踪等操作。其主要应用在视频监控、安防、智能交通等领域。

3.图像重建与三维建模

图像重建与三维建模是利用多个二维图像信息进行三维重建和建模等操作，其主要应用在计算机辅助设计、医学影像分析等方面。

四、计算机视觉技术的应用案例

1.智能语音与图像识别

智能语音和图像识别技术在智能手机、智能音箱、智能手表等各类智能设备中被大量应用。这些设备可以自动识别声音指令、人脸特征等信息，并自动完成相应的操作。

前言：最近由于工作的关系，接触到了很多篇以前都没有听说过的经典文章，在感叹这些文

章伟大的同时，也顿感自己视野的狭小。 想在网上找找计算机视觉界的经典文章汇总，一

直没有找到。失望之余，我决定自己总结一篇，希望对󰀁CV 领域的童鞋们有所帮助。由于

自

己的视野比较狭窄，肯定也有很多疏漏，权当抛砖引玉了

1990 年之前 Peter Burt,

Edward

Adelson. The Laplacian Pyramid as A

Compact Image Code. 虽说这个Laplacian Pyramid是有冗

余的，但使用起来非常简单方便，

对理解小波变换也非常有帮助。这

位Adelson是W.T.Freeman的老板，

都是大牛.

J Canny A Computational Approach to Edge

Detection 经典不需要解释。在Sonka的书里

面对这个算法也有比较详细的描

述。

S Mallat. A theory for multiresolution signal

decomposition: The wavelet

representation Mallat的代表作。

M Kass, A Snakes: active contour models Deformable model的开山鼻祖。 Witkin, D

Terzopoulos.

RM

HARALICK Textural Features for Image

Classification 这三篇都是关于纹理特征的，虽然

过去这么多年了，现在在检索和识

别中依然很有用。

RM

HARALICK Statistical and structural approaches

to texture

Tamura等 Texture features corresponding to

visual perception

A P Dempster, N

图形图像　

吕学刚　，　于　明　，　刘翠响　

（河北工业大学信息学院，天津３ｏ０ｌ３Ｏ）　ＩＰＬ和ＯｐｅｎＣＶ　

摘　要：本文介绍了可用于图像处理与计算机视觉编程的强大类库一一ＩＰＬ和ＯｐｅｎＣＶ，对其主要数据结构进行了　

说明，讨论了在ｖＣ＋＋环境下调用相关库函数的软件设置问题，最后给出了一个典型的图像采集与处理的　

实例。本文对于图像处理与计算机视觉方面的应用设计具有实用价值。　

关键词：计算机视觉；图像处理；ＩＰＬ；ＯｐｅｎＣＶ；ＶＣ＋＋　

引　言　

视觉是人类从大自然中获取信息的最主要的　

手段，而图像正是人类获取视觉信息的主要途径。　

计算机视觉和数字图像处理技术目前已经广泛地　

应用于工业、医疗保健、航空航天、军事等各个领　

域。英特尔公司提供的ＩＰＬ和ＯｐｅｎＣＶ类库是在　

ＶＣ＋＋环境下使用，来进行数字图像处理和计算机　

视觉编程的方法，其以方便使用和功能强大等优　

点，可以缩短相关程序的开发周期，具有很强的实　

用价值。但是目前国内还没有这方面的内容介绍，　

因而本文将对这两个类库作一个较为全面的说明。　

１　Ｉ　Ｐ　Ｌ和０ｐｅｎ　ＣＶ的介绍　

Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ公司开发的Ｖｉｓｕａｌ　Ｃ＋＋一直是一种　

具有高度综合性能的软件开发工具，用它开发出的　

程序具有运行速度快、可移植能力强等优点，在对　

数字图像进行处理时经常是采用Ｖｉｓｕａｌ　Ｃ＋＋进行　

编程。ＩＰＬ（Ｉｍａｇｅ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　ｌｉｂｒａｒｙ）和ＯｐｅｎＣＶ　

（Ｏｐｅｎ　Ｓｏｕｒｃｅ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｖｉｓｉｏｎ　Ｌｉｂｒａｒｙ）是在数字图　

像处理和计算机视觉方面功能强大的类库，能给编　

程带来极大的方便，可轻松实现很多复杂的数字图　

像处理功能，缩短程序的开发周期。这两个库都可　

通过从英特尔公司的网站下载得到。　

①ＩＰＬ以标准ＤＬＬｓ和静态库的形式提供了一　系列底层图像处理函数，不同版本的库是针对不同　

的处理器进行开发的。该库函数可以进行图像滤　

波、阈值计算、像素的算术和逻辑运算、图像的颜色