计算机视觉技术的应用实例论文

简介：
本文探讨了计算机视觉技术在实际场景中的应用案例，涵盖图像处理、模式识别及深度学习等领域，旨在展示其解决复杂问题的能力和广阔前景。 本段落提出了一种基于Curvelet shrink的自适应WRAPPING算法来消除图像噪声。作为新兴的多尺度图像处理方法之一，曲波变换因其对各向异性曲线稀疏表达的优势，在图像去噪领域得到广泛应用，并且在该领域的应用比小波方法更具优势。 文中改进了传统WRAPPING算法中的阈值技术。通过在一个规定的窗口模板内进行曲波系数的阈值缩减操作，这种方法可以显著提高峰值信噪比（PSNR），最多可提升8.10分贝。实验对比显示，在主观视觉效果和客观性能指标方面，该方法均优于小波硬阙值及软阈值方法，并且在重建图像时能更好地保持边缘信息。 此外，本段落还提出了一种基于感兴趣区的小波边缘检测算法以及一种利用亮度信息进行前景目标分割并消除阴影的算法。针对计算机视觉领域中普遍存在的前景目标阴影去除难题，文中首先对感兴趣的区域（ROI）实施二维Haar小波变换，并将该区域从RGB颜色空间转换至HSI颜色空间，在此过程中发现，阴影部分对应的是具有较低亮度和较少边缘信息的小波系数模极大值。实验结果表明，本段落提出的方法能够有效消除目标的阴影。