计算机视觉各主题列表和霍夫变换

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计算机视觉各主题列表和霍夫变换之间的区别

计算机视觉各主题列表 vs. 霍夫变换

这是一个计算机视觉以及图象处理的主题列表. 霍夫變換是一種特徵檢測(feature extraction)，被廣泛應用在圖像分析（image analysis）、電腦視覺 (computer vision)以及數位影像處理 (digital image processing)。 霍夫變換是用來辨別找出物件中的特徵，例如：線條。他的演算法流程大致如下，給定一個物件、要辨別的形狀的種類，演算法會在參數空間(parameter space)中執行投票來決定物體的形狀， 而這是由累加空間(accumulator space)裡的局部最大值(local maximum)來決定。 現在廣泛使用的霍夫變換是由 Richard Duda 和 Peter Hart 在西元1972年發明，並稱之為廣義霍夫變換(generalized Hough transform)，廣義霍夫變換和更早前1962年的Paul Hough 的專利有關 。 經典的霍夫變換是偵測圖片中的直線，之後，霍夫變換不僅能識別直線，也能夠識別任何形狀，常見的有圓形、橢圓形。1981年，因為Dana H. Ballard 的一篇期刊論文 "Generalizing the Hough transform to detect arbitrary shapes"，讓霍夫變換開始流行於電腦視覺界。.

计算机视觉

计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是指用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图像处理，用计算机处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。 作为一門科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取「信息」的人工智能系统。这里所指的信息指香农定义的，可以用来帮助做一个“决定”的信息。因为感知可以看作是从感官信号中提取信息，所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。 作为一个工程学科，计算机视觉寻求基于相关理论与模型来建立计算机视觉系统。这类系统的组成部分包括：.

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雷登變換

數學上，雷登變換是一種積分變換，這個變換將二維平面函數f變換成一個定義在二維空間上的一個線性函數 f(f的意思是對f做雷登變換)，而 f的值為函數f對該條線 f做積分的值。以右圖為例，黃色區域即是f，A線則是代表 f。 雷登變換是Johann Radon在西元1917年提出，他也同時提出雷登變換的反變換公式，以及三次空間的雷登變換公式。 三次空間雷登變換，是對一個平面積分(對線積分則是 X-ray transform)。而在不久之後，更高維度的歐幾里得空間的雷登變換被提出，更詳盡的廣義雷登變換要查Integral geometry。 在複數上有和雷登變換相似的Penrose transform，雷登變換被廣泛的應用在斷層掃描，雷登反變換可以從斷層掃描的剖面圖重建出投影前的函數。.

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