学习代数、微积分或其他数字概念来加深对计算机视觉或图像处理的理解本身就是一种令人衰弱的考验，除非建立图像与其数字表示之间的清晰关系。我们中的许多人都熟悉数学在计算机视觉领域中发挥的重要作用，而那些不熟悉的人，会通过这篇文章以及路线图来模糊地熟悉数学，以克服对复杂的希腊语和拉丁语表示的恐惧，这些表示法贡献了相当大的力量。现代数学的比例。由此可见，征服数学方法是我们成为简历专家的迫切目标，除此之外别无他法。因此，我们应该将其视为解释高度复杂现象的强大语言、解密视觉数据之谜的古老工具和创新之路。揭开 CV 诸神语言神秘面纱的众多有效方法之一，同时在我们对它的理解中具有创造性和稳健性，就是利用 Python，因为它将极大地帮助我们密切观察图像对后续数学运算的响应，同时还提供高维数据。通过其库库进行可视化。
在介绍了我来之不易的顿悟之后，让我带您大致了解一下在图像处理和计算机视觉中发挥关键作用的数学概念。
文章的目标
- 熟悉各种数学方法在计算机视觉中的作用。
- 为计算机视觉研究和开发提供完整的数学路线图。
线性代数
当我们以向量、矩阵和张量的形式表示图像时，线性代数就发挥了作用。
结石
微积分有助于导出和优化图像处理和计算机视觉任务的数学模型。
概率与统计
概率论和统计学帮助我们对图像数据进行建模和分析，包括特征提取、图像分割和对象检测。
信号处理
为了过滤和变换图像以消除伪影和噪声，以及提取时频域中有意义的信息，我们采用了信号处理技术，例如傅里叶分析和小波变换。
微分方程
利用微分方程对动态系统进行建模，例如光流、运动估计和图像配准。
几何学
几何对于计算机视觉中对象的空间变换和 3D 重建非常重要。
优化
优化用于开发图像去噪、去模糊和超分辨率的算法和模型。
图像处理和计算机视觉的数学路线图
以下是计算机视觉数学方法的路线图，它将为您的计算机视觉研究和开发之旅做出充分贡献。
线性代数
- 向量空间和子空间：理解属性和运算。
- 矩阵分解：奇异值分解 (SVD) 和特征值分解。
- 线性回归：对回归任务的变量之间的关系进行建模。
- 主成分分析 (PCA)：降维技术。
结石
- 多变量微积分：多维偏导数、梯度和优化。
- 链式法则：计算复合函数的导数。
- Hessian 矩阵：在更高维度上分析曲率和优化。
- 变分微积分：能量最小化问题的欧拉-拉格朗日方程。
概率与统计
- 随机过程：对计算机视觉中的时间和空间不确定性进行建模。
- 马尔可夫链：分析顺序和时间数据。
- 统计模式识别：对象识别和分类的统计技术。
- 贝叶斯决策理论：不确定性下的决策。
信号处理
抽样理论
- 奈奎斯特-香农采样定理：将连续信号转换为离散信号的原理。
- 混叠：了解欠采样和频率折叠的影响。
图像过滤
- 线性滤波器：卷积、相关及其在降噪和图像增强方面的应用。
- 非线性滤波器：中值滤波、双边滤波及其在保留边缘和减少噪声方面的用途。
频域分析
- 离散傅立叶变换 (DFT)：将信号从时域变换到频域。
- 快速傅立叶变换 (FFT)：计算 DFT 的高效算法。
- 功率谱：分析信号内容并识别主频率。
小波理论
- 连续小波变换 (CWT)：分析不同尺度和分辨率的信号。
- 离散小波变换 (DWT)：将信号分解为小波系数以进行有效表示。
- 小波包分析：使用小波包对信号进行进一步分析和分解。
滤波器设计
- 有限脉冲响应 (FIR) 滤波器：设计具有有限持续时间脉冲响应的滤波器。
- 无限脉冲响应 (IIR) 滤波器：设计具有无限持续时间脉冲响应的滤波器。
- 滤波器组：构建用于多分辨率分析和合成的滤波器组。
图像压缩
- 变换编码：应用离散余弦变换 (DCT) 等变换来实现高效的数据表示。
- 量化：降低精度，同时保留基本图像信息。
- 熵编码：霍夫曼编码和算术编码等技术用于进一步压缩。
图像修复
- 逆问题：建模图像去模糊、超分辨率和图像重建。
- 正则化：在恢复任务中平衡观察数据的保真度和先前假设。
微分方程
- 计算机视觉中的偏微分方程（PDE）：用于图像分析和恢复的热方程、波动方程和扩散方程。
- 水平集方法：用于分割任务的曲线和曲面的隐式表示。
- 活动轮廓（Snake）：用于对象边界检测的轮廓演化。
几何学
- 3D 几何：表示和转换 3D 对象和场景。
- 相机几何：针孔相机模型、相机内在和外在参数。
- 运动结构：根据 2D 图像序列估计 3D 结构。
- 3D 重建：从多个图像构建 3D 模型的技术。
优化
- 非线性优化：牛顿法和 Levenberg --- Marquardt 算法等技术。
- 凸包：凸多面体及其在计算机视觉中的应用。
- 图切割：图像分割和对象识别的能量最小化。
- 组合优化：解决计算机视觉中的 NP 难题。
结论
由于研究界的大力努力，计算机视觉在过去十年中迅速发展。为了跟上该领域内的研究和出版物的步伐，理解数学原理是势在必行的。因此，本文旨在阐明计算机视觉领域的研究人员甚至开发人员的职业所需的路线图。
我希望上述路线图能够引导您的计算机视觉之旅。如果某些方面无人关注，请在评论部分告诉我。