计算机视觉中数学方法

资 源 简 介

计算机视觉中数学方法

详 情 说 明

计算机视觉是人工智能领域的重要分支，其核心在于通过数学方法理解和处理视觉信息。在计算机视觉中，数学工具被广泛应用于图像处理、特征提取、三维重建等任务。

几何变换是计算机视觉中的基础数学方法之一。通过矩阵运算实现图像的平移、旋转、缩放等操作，这些变换通常使用齐次坐标表示，便于计算。例如，仿射变换和透视变换能够校正图像中的几何失真。

矩阵运算在计算机视觉中占据重要地位。卷积运算通过滤波器矩阵提取图像特征，而奇异值分解（SVD）等方法则用于解决相机标定和三维重建问题。此外，最小二乘法常用于优化问题，如拟合直线或平面。

概率论和统计学在目标检测和跟踪中发挥关键作用。贝叶斯定理用于更新目标的状态概率，而卡尔曼滤波则通过噪声模型预测和修正目标位置。

总之，数学方法为计算机视觉提供了理论基础和实用工具，使得机器能够像人类一样“看懂”世界。