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资料介绍
计算机视觉核心任务概述
计算机视觉（Computer Vision, CV）是人工智能领域的核心分支之一，旨在让计算机能够从图像、视频等视觉数据中获取信息、理解内容，并做出决策或输出对应结果。经过数十年发展，计算机视觉已经衍生出大量细分任务，覆盖从基础像素处理到高层语义理解的多个层级，广泛应用于自动驾驶、医疗影像分析、安防监控、内容创作、工业质检等多个领域。本文将按任务层级从低到高，梳理计算机视觉的核心任务类型，介绍各任务的目标、应用场景与技术演进。
一、低层视觉任务
低层视觉任务是计算机视觉的基础，主要对输入图像进行预处理、特征提取与像素级操作，为后续高层语义分析提供干净、规范的输入数据。
1. 图像预处理
图像预处理是所有计算机视觉任务的前置步骤，核心目标是提升图像质量、消除无关噪声、统一输入规格，常见子任务包括：
· 图像去噪：消除图像采集过程中引入的高斯噪声、椒盐噪声、泊松噪声等，保留边缘与细节信息，早期采用滤波方法（如高斯滤波、中值滤波），当前主流基于深度学习的去噪模型（如Diffusion模型、BM3D改进算法）能够在强噪声场景下还原高质量图像。
· 图像增强：提升图像对比度、调整亮度与色彩分布，改善视觉观感与机器识别效果，包括直方图均衡化、Retinex算法、基于深度学习的低光照增强等，广泛应用于夜间监控、航拍图像处理等场景。
· 几何变换：对图像进行缩放、裁剪、旋转、翻转、透视变换等操作，统一不同设备采集图像的尺寸与视角，是数据扩增与输入标准化的核心操作。
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