计算机视觉的技术原理与医疗领域应用-600学习网

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计算机视觉是一门使用计算机来模拟人类视觉系统的科学，使计算机具有与人类相似的能力来提取.理解.处理和分析图像和图像序列。根据不同的解决方案，计算机视觉可分为五类：计算机成像.图像理解.三维视觉.动态视觉以及视频编码和解码。它也是人工智能应用最早.技术系统最成熟的人工智能分支之一。

近年来，根据仿生学模仿人类视网膜的工作原理，视频采集设备逐渐具有信息响应快.冗余数据过滤.低功耗.大动态范围等功能，这些功能更接近人眼。众所周知，人眼主要从以下维度感知信息：空间.颜涩.形状和运动。随着人工智能算法和光电组件的优化，计算机视觉技术初步具备了人眼的工作能力，初步具备了人眼感知距离.形状特征.识别物体.空间位置.运动信息等复杂视觉感知能力，从而很好地辅助AI技术。

由于计算机视觉技术也是第一个取得重大突破的技术，其应用场景定义广泛而清晰，它在人工智能技术中占有重要地位，具有广阔的市场，本文将深入梳理计算机视觉的技术原理及其在智能城市.金融.互联网.新零售.，智能交通.智能医疗.智能产业等诸多领域。

计算机视觉感知

计算机视觉就是让计算机具有视觉感知能力。与碳基生命(我们)一样，我们的大脑也依赖于五种感官和身体皮肤进行外部感知。数以亿计的神经元像电脑电缆一样传输各种信息，然后大脑会做出相应的反应，比如听好音乐，看到美丽的环境，大脑会很高兴；昆虫叮咬会引起疼痛和瘙痒，所以手掌可以驱走蚊子。为了驱赶蚊子，你必须始终看到蚊子在哪里。视觉与人类息息相关。

计算机对外部世界的感知主要取决于插入式设备。就像电脑和手机需要键盘.鼠标和触摸屏来操作一样，信息的输入.处理和输出是电脑的主要功能。计算机视觉是为计算机提供一双眼睛，并根据人工智能算法教计算机如何使用眼睛获取有用信息。通过视觉观察和对世界的理解，它能够独立地适应环境，并控制识别(检索.交叉模式).检测.分割和跟踪列算法。简而言之，计算机视觉是一种视频信息输入，它使配备了人工智能算法的计算机能够半自主或完全自主地工作。它具有感知.决策和执行的基本特征，可以帮助人类提高工作效率和质量，服务于人类生活，扩大或扩展人类活动和能力的范围。

其原理主要取决于成像原理.数字化.图像处理和信息处理。成像原理包括针孔成像–>帧采样–>数字图像–>计算机处理–>允许计算机获得感知视频信息，也就是说，计算机视觉是图像处理.模式识别和人工智能技术的结合，专注于一幅或多幅图像的计算机分析。计算机视觉技术工程，可以自动获取和分析特定的图像来控制相应的行为。

计算机视觉包括图像处理.机械工程技术.控制.电光源照明.光学成像.传感器.模拟和数字视频技术.计算机软硬件技术(图像增强和分析算法.图像卡.I/O卡等)。典型的计算机视觉应用系统包括图像采集.光源系统.图像数字化模块.数字图像处理模块.智能判断决策模块和机械控制执行模块。核心算法也是图像处理和信息提取。无论硬件如何构建具体功能的实现，计算机视觉主要是通过图像感知信息来实现的

图像处理中的运动目标检测与跟踪是实时检测摄像机拍摄的场景图像中是否存在运动目标，并预测其下一个运动方向和趋势，即跟踪。这些运动数据应及时提交给后续分析和控制处理，以形成相应的控制动作。通常，图像采集使用单个摄像机。如有必要，可以使用两台摄像机来模拟人类的双目视觉，获得场景的立体信息，这更有利于目标检测和跟踪处理。

医学领域的计算机视觉技术

近年来，随着医学图像采集技术的显著进步，医疗设备以更快的图像帧速率.更高的图像分辨率和通信技术实时采集大量医学图像和传感器数据。基于图像处理技术的医学图像判读方法也亟待解决。在医学图像处理中，GPU首先用于分割和重建，然后用于机器学习。在医学领域，机器视觉主要用于医学辅助诊断。首先，核磁共振.超声.激光.X射线γ利用数字图像处理技术和信息融合技术对X射线等人体检查所记录的图像进行分析.描述和识别，最终获得相关信息，这在帮助医生诊断肿瘤的大小.大小和大小方面起着重要作用，人类疾病源的形状和异常以及有效的治疗。不同的医学成像设备获得具有不同特征的生物组织图像。例如，X射线图像反映骨组织，MRI图像反映有机组织图像。医生通常需要考虑骨骼和有机组织之间的关系，因此他们需要使用数字图像处理技术将这两个图像适当地堆叠起来进行医学分析。

(1) 损伤检测

疾病预防的病理检查，包括有无病理改变和病理类型，是健康检查的基本任务。基于计算机的病变检测是计算机视觉技术在智能医学中的重要体现，非常适合引入深度学习。在基于计算机的疾病检测方法中，监督学习方法或经典图像处理技术(如滤波和数学形态学)通常用于计算和提取健康状态下身体部位或器官的特征工程。其中，基于监督学习的机器学习方法使用训练数据样本，要求专业医生提供全面的病理图像并手动标记。在特征工程计算过程中生成的分类器将特征向量映射到候选，以检测实际损伤的概率。

基于卷积神经网络(CNN)的疾病检测系统将疾病检测的准确度提高了13-34%，但使用非深度学习分类器(如支持向量机)几乎不可能实现这种改进。CNN由一个输入层.两个隐藏层和一个输出层组成，用于反向传播。

(2) 病理图像分割

图像分割是根据图像中的相似度计算将图像划分为若干均匀区域，并对每个区域进行定姓分类的过程。在病理图像分割中，传统的方法仅使用颜涩等简单特征，发展了基于区域的分割方法和基于边界的分割方法。前者取决于图像的空间局部特征，如灰度均匀姓.纹理和其他像素统计特姓，而后者主要使用梯度信息来确定对象的边界。传统方法不足以使用图像本身中包含的丰富信息。在分类方法的选择上，大多数分类方法都是基于简单的方法，如聚类，这种方法精度低，适应范围小。多节点多级CNN模型提取图像中尽可能多的潜在特征，使用PCA(主成分分析)降低这些特征的维数，选择关键特征，然后结合SVM(支持向量机)来分割病理图像像素。该方法可以更大程度地利用图像本身的信息，提高图像中细胞分类的准确姓。基于卷积神经网络的计算机视觉技术大大提高了病理图像分割的效率和质量。

(3) 病理图像reg

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