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Powerarena (電腦視覺 (相近/相關技術領域 (圖像處理/圖像分析 (研究物件主要是二維圖像，實現圖像的轉化，尤其針對像素級的操作，例如提…

- - - - 理論與模型組成系統
        
        過程控制
        
        無人駕駛車
        
        工業機器人
        
        資訊組織
        
        圖像資料庫和圖像序列的索引建立
        
        物體與環境建模
        
        工業檢查，醫學圖像分析和拓撲建模
        
        交感互動
        
        人機互動的輸入裝置
        
        事件監測
        
        圖像監測
      - 人工智慧
        
        決策力
        
        在人工智慧的領域裡，電腦視覺系統作為感知器，為決策提供資訊。
        
        計畫
    - - 機器視覺運作基本流程
        
        圖像的獲取
        
        圖像的處理和分析
        
        輸出或顯示
      - 基本構造
        
        主端電腦（Host Computer）
        
        影像擷取卡（Frame Grabber）與影像處理器
        
        影像攝影機
        
        3.1 CCTV鏡頭
        
        3.2 顯微鏡頭
        
        照明裝置
        
        4.1 Halogen鹵素燈光源
        
        4.2 LED光源
        
        4.3 高週波螢光燈源
        
        4.4 閃光燈源
        
        4.5 其他特殊光源
        
        影像顯示器
        
        5.1 LCD
        
        機構及控制系統
        
        6.1 PLC、PC-Base控制器
        
        6.2 精密桌台
        
        6.3 伺服運動機台
    - - 電腦視覺關注的目標在於充分理解電磁波
        
        可見光
        
        紅外線
      - 神經生物學
        
        生物視覺系統
    - - 影像處理
        
        相關領域
        
        電腦科學
        
        人工智慧
      - 常用的訊號處理技術
        
        快速傅立葉變換
        
        可以減小資料處理量和處理時間。
        
        從一維訊號處理擴充來的技術和概念
        
        2.1 解析度
        
        2.2 動態範圍
        
        2.3 頻寬
        
        2.4 濾波器設計
        
        2.5 微分算子
        
        2.6 邊緣檢測
        
        2.7 Domain modulation
        
        2.8 降噪（Noise reduction）
        
        專用於二維（或更高維）的技術和概念
        
        3.1 連通性
        
        3.2 旋轉不變性
  - - - 研究物件主要是二維圖像，實現圖像的轉化，尤其針對像素級的操作，例如提高圖像對比度，邊緣提取，去雜訊和幾何變換如圖像旋轉。這一特徵表明無論是圖像處理還是圖像分析其研究內容都和圖像的具體內容無關。
    - - 研究物件主要是對映到單幅或多幅圖像上的三維場景，例如三維場景的重建。電腦視覺的研究很大程度上針對圖像的內容。
    - - 主要是指工業領域的視覺研究，例如自主機器人的視覺，用於檢測和測量的視覺。這表明在這一領域通過軟體硬體，圖像感知與控制理論往往與圖像處理得到緊密結合來實現高效的機器人控制或各種實時操作。
    - - 使用各種方法從訊號中提取資訊，主要運用統計學的理論。此領域的一個主要方向便是從圖像資料中提取資訊。
    - - 這一領域最初的研究內容主要是製作圖像，但有時也涉及到圖像分析和處理。例如，醫學成像就包含大量的醫學領域的圖像分析。
  - - - 辨識
        
        對一個或多個經過預先定義或學習的物體或物類進行辨識，通常在辨識過程中還要提供他們的二維位置或三維姿態。
        
        應用方向
        
        基於內容的圖像提取
        
        姿態評估
        
        光學字元辨識
      - 鑑別
        
        辨識辨認單一物體本身。例如：某一人臉的辨識，某一指紋的辨識。
      - 監測
        
        從圖像中發現特定的情況內容。例如：醫學中對細胞或組織不正常技能的發現，交通監視儀器對過往車輛的發現。監測往往是通過簡單的圖象處理發現圖像中的特殊區域，為後繼更複雜的操作提供起點。
    - - 自體運動
        
        監測攝錄影機的三維剛性運動。
      - 圖像跟蹤
        
        跟蹤運動的物體。
    - - 給定一個場景的二或多幅圖像或者一段錄影，場景重建尋求為該場景建立一個三維模型。最簡單的情況便是生成一組三維空間中的點。更複雜的情況下會建立起完整的三維表面模型。
    - - 圖像恢復的目標在於移除圖像中的雜訊，例如儀器雜訊，模糊等
  - - - 一幅數位影像是由一個或多個圖像傳感器產生，這裡的傳感器可以是各種光敏攝錄影機，包括遙感裝置，X射線斷層攝影儀，雷達，超聲波接收器等。取決於不同的傳感器，產生的圖片可以是普通的二維圖像，三維圖組或者一個圖像序列。圖片的像素值往往對應於光在一個或多個光譜段上的強度（灰度圖或彩色圖），但也可以是相關的各種物理資料，如聲波，電磁波或核磁共振的深度，吸收度或反射度。
    - - 在對圖像實施具體的電腦視覺方法來提取某種特定的資訊前，一種或一些預處理往往被採用來使圖像滿足後繼方法的要求。
        
        二次取樣保證圖像坐標的正確
        
        平滑去噪來濾除傳感器引入的裝置雜訊
        
        提高對比度來保證實現相關資訊可以被檢測到
        
        調整尺度空間使圖像結構適合局部應用
    - - 從圖像中提取各種複雜度的特徵。
        
        線，邊緣提取和脊偵測
        
        局部化的特徵點檢測如邊角檢測，斑點檢測
        
        更複雜的特徵可能與圖像中的紋理形狀或運動有關。
    - - 在圖像處理過程中，有時會需要對圖像進行分割來提取有價值的用於後繼處理的部分
        
        篩選特徵點
        
        分割一或多幅圖片中含有特定目標的部分
    - - 到了這一步，資料往往具有很小的數量，例如圖像中經先前處理被認為含有目標物體的部分。
        
        驗證得到的資料是否符合前提要求
        
        估測特定係數，比如目標的姿態，體積
        
        對目標進行分類
- - - - 寶成