计算机视觉的图像处理方法是，计算机视觉的运用

在计算机视觉系统中，视觉信息处理技术主要依靠图像处理方法，经过这些处理操作后输出图像的质量大大提高，这不仅改善了图像的视觉效果，也使得计算机加工更容易。图像分析、处理和识别。

早期图像处理的目的是提高图像质量，主要目的是改善人类视觉效果。在图像处理中，输入是低质量图像，输出是经过增强、恢复、编码等提高其质量的图像。

常用的图像处理方法包括：

图像校正

图像增强用于调整图像对比度、突出显示图像中的重要细节并提高图像质量。刻意增强图像的全局或局部特征，锐化原本不清晰的图像，突出显示感兴趣的特定特征，或者突出图像中各个对象的特征之间的差异，通过放大或抑制不感兴趣的特征来提高图像质量并提供更丰富的信息。增强图像判读和识别效果，满足特殊分析需求。

图像转换

图像数组非常大，因此直接在空间域中处理它们需要大量计算。因此，常常采用各种图像变换技术如傅里叶变换、离散余弦变换等间接处理技术将空间域处理转换为变换域处理。这不仅减少了计算量，而且提供了更高效的处理。

边缘锐化和图像平滑

图像平滑是指用于增强图像的大区域或低频成分，或抑制干扰高频成分的图像噪声的图像处理方法。其目的是创建图像亮度的平滑梯度并减少突变梯度。图像质量将会提高。

图像边缘锐化处理主要是增强图像中的轮廓边缘和细节，形成完整的物体边界，以达到从图像中分离物体或检测代表同一物体表面的区域的目的。

图像数据编码和压缩

图像编码和压缩技术可以减少描述图像的数据量，节省图像传输和处理时间，减少内存占用。压缩可以在不失真或有失真的情况下实现。编码是最重要的压缩技术，也是最早且相对成熟的图像处理技术之一。

图像分割

图像分割是提取图像中有意义的特征，例如边缘和区域。这构成了进一步图像识别、分析和理解的基础。虽然边缘提取和区域分割的方法有很多，但目前还没有一种可以普遍适用于各种图像的有效方法。

图像识别

图像识别过程实际上可以认为是一个标记过程。其主要内容是对图像进行一定的预处理（增强、恢复）后进行图像分割和特征提取，以进行决策分类。

机器视觉应用

机器视觉被称为自动化的眼睛，广泛应用于国民经济、科学研究、国防建设等领域。近年来，由于大型图像数据集、机器学习（深度学习）技术以及日益强大的计算机的支持，机器视觉领域的技术和应用得到了快速发展。

工业应用：例如，在烟叶质量图像处理过程中，对不同类型烟叶的数字图形进行计算机视觉分析，以自动确定感兴趣的烟叶样品的质量，从而智能评估识别是否是烟叶。实现了。已测试。

在公安行动中的应用：计算机人脸识别技术是利用计算机分析人脸图像并提取有效识别信息以“识别”身份的技术。

医疗应用：X-CT、放射性同位素扫描、B型超声、磁共振成像等。

军事应用：在执行低空渗透飞行和其他空袭任务时，利用被动地形侦察和测量技术可以提高飞行的隐身性，并解决易于被地方当局发现的需要。

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