圖像處理與計(jì)算機(jī)視覺算法實(shí)操教程匯報(bào)人：XX2024-01-23XXREPORTING目錄圖像處理基礎(chǔ)計(jì)算機(jī)視覺核心算法深度學(xué)習(xí)在圖像處理中的應(yīng)用計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用案例圖像處理與計(jì)算機(jī)視覺前沿技術(shù)圖像處理與計(jì)算機(jī)視覺實(shí)踐項(xiàng)目PART01圖像處理基礎(chǔ)REPORTINGXX像素表示灰度圖像彩色圖像圖像分辨率圖像表示與數(shù)字化圖像由像素組成，每個(gè)像素具有特定的位置和顏色值。彩色圖像通常由紅、綠、藍(lán)三個(gè)通道組成，每個(gè)通道對應(yīng)一個(gè)顏色分量?；叶葓D像是一種特殊類型的圖像，其中每個(gè)像素只有一個(gè)亮度值。圖像分辨率指圖像中像素的數(shù)量，通常以寬度和高度的像素?cái)?shù)表示。包括圖像的平移、旋轉(zhuǎn)、縮放等變換。幾何變換通過改變像素的灰度值來增強(qiáng)圖像的對比度或亮度?；叶茸儞Q通過重新分配圖像的灰度值，使得圖像的對比度得到增強(qiáng)。直方圖均衡化通過濾波器對圖像進(jìn)行平滑處理，以減少噪聲和細(xì)節(jié)。圖像平滑圖像變換與增強(qiáng)空間域?yàn)V波直接對圖像的像素進(jìn)行操作，如均值濾波、中值濾波等。頻率域?yàn)V波將圖像轉(zhuǎn)換到頻率域進(jìn)行處理，如低通濾波、高通濾波等。自適應(yīng)濾波根據(jù)圖像的局部特性自動調(diào)整濾波器參數(shù)，以實(shí)現(xiàn)更好的去噪效果。非局部均值去噪利用圖像中相似區(qū)域的信息進(jìn)行去噪，能夠較好地保留圖像細(xì)節(jié)。圖像濾波與去噪PART02計(jì)算機(jī)視覺核心算法REPORTINGXX傳統(tǒng)特征提取方法如SIFT、SURF、ORB等，用于從圖像中提取關(guān)鍵點(diǎn)和生成描述子。深度學(xué)習(xí)特征提取利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）自動學(xué)習(xí)和提取圖像特征，如VGG、ResNet等。特征編碼與聚合將提取的特征進(jìn)行編碼和聚合，以便于后續(xù)的相似度匹配和分類等任務(wù)。特征提取與描述030201目標(biāo)檢測與跟蹤基于滑動窗口的目標(biāo)檢測、基于區(qū)域提議的目標(biāo)檢測（如FasterR-CNN）、基于回歸的目標(biāo)檢測（如YOLO、SSD）等。目標(biāo)跟蹤方法基于濾波的目標(biāo)跟蹤（如卡爾曼濾波、粒子濾波）、基于相關(guān)性的目標(biāo)跟蹤（如MOSSE、KCF）、基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)跟蹤（如Siamese網(wǎng)絡(luò)）等。多目標(biāo)跟蹤處理多個(gè)目標(biāo)的跟蹤問題，需要考慮數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和軌跡管理等。目標(biāo)檢測方法雙目立體視覺利用兩個(gè)攝像頭的視差信息，恢復(fù)場景的三維結(jié)構(gòu)。結(jié)構(gòu)光三維重建通過投射特定模式的光源到物體表面，捕捉反射光信息以重建物體三維形狀。激光掃描三維重建使用激光雷達(dá)或激光掃描儀獲取物體表面的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，進(jìn)而進(jìn)行三維重建。三維模型匹配與識別在三維空間中進(jìn)行模型的匹配和識別，可應(yīng)用于機(jī)器人導(dǎo)航、虛擬現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域。三維重建與立體視覺PART03深度學(xué)習(xí)在圖像處理中的應(yīng)用REPORTINGXX通過卷積核在圖像上滑動并進(jìn)行卷積運(yùn)算，提取圖像特征。卷積層激活函數(shù)池化層全連接層引入非線性因素，增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)表達(dá)能力。降低數(shù)據(jù)維度，減少計(jì)算量，同時(shí)保留重要特征。將提取的特征進(jìn)行整合，輸出分類或回歸結(jié)果。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理LeNet-52012年ILSVRC冠軍模型，采用ReLU激活函數(shù)和Dropout技術(shù)。AlexNetVGGNetResNet01020403引入殘差結(jié)構(gòu)，解決深度網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的梯度消失問題。最早的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之一，用于手寫數(shù)字識別。通過反復(fù)堆疊3x3卷積核和2x2最大池化層，構(gòu)建深度網(wǎng)絡(luò)。經(jīng)典CNN模型解析FasterR-CNN、YOLO、SSD等算法原理及實(shí)現(xiàn)。目標(biāo)檢測MaskR-CNN算法原理及實(shí)現(xiàn)。實(shí)例分割FCN、U-Net等算法原理及實(shí)現(xiàn)。語義分割目標(biāo)檢測與分割實(shí)戰(zhàn)PART04計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用案例REPORTINGXX特征提取通過深度學(xué)習(xí)等方法提取人臉特征，如面部輪廓、眼睛、鼻子、嘴巴等部位的形狀、大小和相對位置。應(yīng)用場景安全監(jiān)控、人臉門禁、人臉考勤、人臉支付等。人臉比對將提取的特征與數(shù)據(jù)庫中的已知人臉特征進(jìn)行比對，實(shí)現(xiàn)身份識別或驗(yàn)證。人臉檢測利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)從圖像或視頻中定位并提取人臉區(qū)域。人臉識別技術(shù)及應(yīng)用1道路識別通過圖像處理技術(shù)識別道路邊界、車道線、交通標(biāo)志等。障礙物檢測利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)檢測道路上的障礙物，如車輛、行人、自行車等。行為分析分析道路上其他交通參與者的行為，如車輛行駛軌跡、行人過馬路意圖等。應(yīng)用場景輔助駕駛、自動駕駛、智能交通系統(tǒng)等。自動駕駛中的計(jì)算機(jī)視覺目標(biāo)檢測與跟蹤通過計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)檢測并跟蹤監(jiān)控視頻中的目標(biāo)，如人、車等。行為分析分析目標(biāo)的行為模式，如異常行為檢測、行為識別等。人群密度估計(jì)利用圖像處理技術(shù)估計(jì)監(jiān)控場景中的人群密度，為安全管理提供依據(jù)。應(yīng)用場景智能監(jiān)控、智能門禁、智能報(bào)警等。智能安防領(lǐng)域應(yīng)用PART05圖像處理與計(jì)算機(jī)視覺前沿技術(shù)REPORTINGXX圖像生成利用生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GANs）生成逼真的圖像，包括人臉、風(fēng)景、藝術(shù)品等。圖像修復(fù)針對破損、模糊或低分辨率的圖像，使用GANs進(jìn)行修復(fù)和增強(qiáng)。圖像風(fēng)格遷移將圖像轉(zhuǎn)換為不同的藝術(shù)風(fēng)格，如油畫、素描等，同時(shí)保持圖像內(nèi)容不變。生成對抗網(wǎng)絡(luò)在圖像處理中的應(yīng)用半監(jiān)督學(xué)習(xí)結(jié)合少量有標(biāo)簽數(shù)據(jù)和大量無標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，提高模型的泛化能力。自監(jiān)督學(xué)習(xí)通過設(shè)計(jì)特定的預(yù)訓(xùn)練任務(wù)，從無標(biāo)簽數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)有用的特征表示。弱監(jiān)督學(xué)習(xí)利用標(biāo)注不完全或不準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，例如使用圖像級別的標(biāo)簽進(jìn)行目標(biāo)檢測。弱監(jiān)督學(xué)習(xí)與半監(jiān)督學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺中的研究跨模態(tài)學(xué)習(xí)研究不同模態(tài)數(shù)據(jù)（如文本、圖像、音頻等）之間的關(guān)聯(lián)和轉(zhuǎn)換，實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)檢索、生成等任務(wù)。多模態(tài)融合將來自不同模態(tài)的信息進(jìn)行有效融合，提高模型對復(fù)雜場景的理解能力。多模態(tài)交互探索不同模態(tài)數(shù)據(jù)之間的交互方式，如文本與圖像的交互、語音與視頻的交互等，實(shí)現(xiàn)更自然的人機(jī)交互體驗(yàn)。跨模態(tài)學(xué)習(xí)與多模態(tài)融合技術(shù)PART06圖像處理與計(jì)算機(jī)視覺實(shí)踐項(xiàng)目REPORTINGXX圖像預(yù)處理濾波、去噪、邊緣檢測、二值化等。基于背景建模、光流法、MeanShift等算法實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測與跟蹤。目標(biāo)檢測與跟蹤讀取、顯示、保存圖像，調(diào)整圖像尺寸和色彩空間。圖像基本操作角點(diǎn)檢測、SIFT、SURF等特征提取算法。特征提取基于OpenCV的圖像處理實(shí)戰(zhàn)ABCD基于TensorFlow/PyTorch的深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練與優(yōu)化數(shù)據(jù)準(zhǔn)備加載圖像數(shù)據(jù)集，進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)和預(yù)處理。模型訓(xùn)練使用反向傳播算法進(jìn)行模型參數(shù)更新，實(shí)現(xiàn)模型訓(xùn)練。模型構(gòu)建使用CNN、RNN、GAN等深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行圖像分類、生成等任務(wù)。模型優(yōu)化使用學(xué)習(xí)率衰減、正則化、早停等技巧進(jìn)行模型優(yōu)化，提高模型性能。01020304人臉識別使用OpenCV和深度學(xué)習(xí)模型實(shí)現(xiàn)人臉識別系統(tǒng)。圖像分類使