计算机视觉作为人工智能领域的重要分支，旨在赋予计算机像人类一样 “看” 和理解视觉世界的能力。它广泛应用于安防监控、自动驾驶、医疗影像分析、工业检测等众多领域，深刻改变着我们的生活和生产方式。本文将深入剖析计算机视觉的各项关键技术，探索其发展脉络与前沿趋势。
图像预处理是计算机视觉任务的首要步骤，旨在改善图像质量，为后续分析提供更有利的条件。
- 灰度化：将彩色图像转换为灰度图像，减少数据量，同时保留图像的主要特征信息。在一些对颜色信息要求不高的任务中，如字符识别，灰度化可以简化处理流程。
- 滤波：用于去除图像中的噪声，平滑图像。常见的滤波方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波。均值滤波通过计算邻域内像素的平均值来替换中心像素值；中值滤波则取邻域内像素值的中值，对椒盐噪声有很好的抑制效果；高斯滤波基于高斯函数对邻域像素进行加权平均，能够在平滑图像的同时保留边缘信息。
- 边缘检测：检测图像中的边缘信息，有助于识别物体的轮廓。经典的边缘检测算子有 Sobel 算子、Prewitt 算子和 Canny 算子。Canny 算子由于其具有低误检率、高定位精度和单边缘响应等优点，在实际应用中更为广泛。
特征提取是从图像中提取具有代表性的特征，以便进行后续的分类、识别等任务。
- 手工特征：早期的计算机视觉主要依赖手工设计的特征，如 SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）和 HOG（方向梯度直方图）。SIFT 特征具有尺度、旋转和光照不变性，能够在不同的图像条件下准确地提取特征点；HOG 特征在行人检测等任务中表现出色，通过计算图像局部区域的梯度方向直方图来描述图像的纹理特征。
- 深度学习特征：随着深度学习的发展，卷积神经网络（CNN）成为特征提取的主流方法。CNN 通过卷积层自动学习图像的特征表示，其提取的特征具有更强的表达能力和泛化能力。例如，在 ImageNet 图像分类竞赛中，基于 CNN 的模型取得了远超手工特征的准确率。
目标检测是在图像或视频中定位和识别特定目标的任务。
- 传统目标检测方法：早期的目标检测方法基于滑动窗口和手工特征，如 Viola - Jones 算法用于人脸检测。该算法通过级联分类器快速筛选出可能包含目标的区域，然后使用 Haar 特征进行分类。
- 基于深度学习的目标检测方法：近年来，基于深度学习的目标检测方法取得了巨大的突破。主要分为单阶段和两阶段目标检测方法。两阶段方法如 Faster R - CNN，先通过区域建议网络（RPN）生成可能包含目标的候选区域，然后对这些候选区域进行分类和定位；单阶段方法如 YOLO（You Only Look Once）和 SSD（Single Shot MultiBox Detector），直接在图像上进行目标的分类和定位，具有更快的检测速度。
图像分类是将图像划分到不同的类别中。
- 传统图像分类方法：传统的图像分类方法基于机器学习算法，如支持向量机（SVM）。先提取图像的手工特征，然后使用 SVM 进行分类。这种方法在小规模数据集上有一定的效果，但在处理大规模复杂图像时存在局限性。
- 基于深度学习的图像分类方法：基于 CNN 的图像分类方法成为主流。典型的 CNN 模型有 AlexNet、VGG、ResNet 等。AlexNet 在 2012 年的 ImageNet 竞赛中取得了突破性的成绩，首次证明了 CNN 在图像分类任务中的强大能力；ResNet 通过引入残差块解决了深度神经网络训练过程中的梯度消失问题，使得网络可以训练得更深，从而提高了分类准确率。
语义分割是将图像中的每个像素分配到不同的语义类别中，实现对图像的精细分割。
- 传统语义分割方法：传统的语义分割方法基于图割、条件随机场等模型，通过对图像的局部和全局信息进行建模来实现分割。但这些方法计算复杂度高，分割精度有限。
- 基于深度学习的语义分割方法：基于 CNN 的语义分割方法取得了显著的进展。典型的模型有 FCN（全卷积网络）、U - Net 和 Mask R - CNN 等。FCN 将传统的 CNN 中的全连接层替换为卷积层，实现了端到端的像素级分类；U - Net 采用编码器 - 解码器结构，能够更好地保留图像的细节信息；Mask R - CNN 在目标检测的基础上增加了实例分割分支，能够同时实现目标检测和实例分割。
实例分割不仅要对图像中的不同目标进行分割，还要区分出不同的实例。
- Mask R - CNN：是实例分割领域的经典模型。它在 Faster R - CNN 的基础上，增加了一个用于生成目标掩码的分支。通过在每个候选区域上进行掩码预测，实现了对不同实例的精确分割。
- 最新进展：近年来，一些新的实例分割方法不断涌现，如 YOLACT 和 SOLO 等。这些方法在分割速度和精度上都有了进一步的提升，并且在实时应用场景中具有更好的性能。
随着深度传感器的发展，三维计算机视觉成为研究热点。它涉及到三维物体重建、三维目标检测和三维场景理解等任务。例如，在自动驾驶中，三维计算机视觉可以帮助车辆更好地感知周围环境，识别障碍物的位置和形状。目前，三维计算机视觉面临着数据采集、处理和分析等方面的挑战，需要进一步的技术创新。
多模态计算机视觉将视觉信息与其他模态的数据（如音频、文本）相结合，能够提供更丰富的信息和更准确的理解。例如，在视频分析中，结合视频的视觉信息和音频信息可以更好地理解视频的内容。多模态计算机视觉需要解决不同模态数据的融合和对齐问题，是一个具有挑战性的研究方向。
随着计算机视觉模型的复杂度不断提高，模型的可解释性和鲁棒性成为重要问题。在一些关键领域，如医疗诊断和自动驾驶，需要了解模型做出决策的依据，同时模型要能够在不同的环境条件下保持稳定的性能。如何提高模型的可解释性和鲁棒性是当前计算机视觉领域需要解决的重要挑战。
