图像处理、模式识别、三维重建

计算机视觉是人工智能领域的重要分支，其研究内容涵盖多个层面，主要分为基础任务和高级应用方向。以下是核心研究内容的梳理：

一、基础任务

1. 图像分类

   将图像划分到预定义类别（如物体识别、场景分类），常用CNN、SVM、决策树等算法。

2. 目标检测

   定位并识别图像中的目标物体，R-CNN、YOLO、Faster R-CNN等算法是主流。

3. 图像分割

   实现像素级分类（如语义分割U-Net、实例分割Mask R-CNN）或区域级划分。

4. 目标跟踪

   跟踪图像中目标的位置变化，常用光流法、卡尔曼滤波等。

二、高级应用方向

1. 三维重建与姿态估计

   从二维图像构建三维模型（如SfM、Structure from Motion）及目标姿态分析。

2. 视频分析

   处理视频序列，包括行为识别、视频摘要、事件检测等。

3. 场景理解与分析

   理解图像中的空间关系，如室内布局、场景分类。

4. 深度学习技术

   • 卷积神经网络（CNN）：特征提取与分类；

   • 生成对抗网络（GAN）：图像生成与风格迁移。

三、相关技术支撑

• 图像预处理 ：去噪、增强、归一化等；

• 特征提取 ：SIFT、HOG、深度学习特征；

• 模型优化 ：GPU加速、分布式计算。

四、研究挑战

• 鲁棒性 ：应对光照变化、视角变化、遮挡等；

• 实时性 ：满足视频流处理的时效要求。

五、典型应用领域

• 医疗影像 ：疾病诊断、手术辅助；

• 自动驾驶 ：环境感知、目标追踪；

• 工业检测 ：缺陷检测、质量监控。

计算机视觉通过模拟人类视觉系统，不断融合图像处理、模式识别与深度学习技术，推动智能机器人、自动驾驶、医疗诊断等领域的创新。