计算机视觉的关键技术有哪些？
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计算机视觉信息的处理技术主要依赖于图像处理方法，经过处理后输出图像的质量得到相当程度的改善，既改善了图像的视觉效果，又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。 图像分割：图像分割是将图像分成若干部分，
计算机视觉信息的处理技术主要依赖于图像处理方法，经过处理后输出图像的质量得到相当程度的改善，既改善了图像的视觉效果，又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。
图像分割：图像分割是将图像分成若干部分，每一部分对应于某一物体表面，在进行分割时，每一部分的灰度或纹理符合某一种均匀测度度量。其本质是将像素进行分类，分类的依据是像素的灰度值、颜色、频谱特性、空间特性或纹理特性等。
图像增强：图像的增强用于调整图像的对比度，突出图像中的重要细节，改善视觉质量。通常采用灰度直方图修改技术进行图像增强。
图像平滑：图像的平滑处理技术即图像的去噪声处理，主要是为了去除实际成像过程中因成像设备和环境所造成的图像失真，提取有用信息，去除噪声，恢复原始图像是图像处理中的一个重要内容。
图像编码和传输：数字图像的数据量是相当庞大的，高信道速率意味着高投资，也意味着普及难度增加。因此，传输过程中，对图像数据进行压缩显得非常重要。图像数据的压缩主要通过图像数据的编码和变换压缩完成。
边缘锐化：图像边缘锐化处理主要是加强图像中的轮廓边缘和细节，形成完整的物体边界，达到将物体从图像中分离出来或将表示同一物体表面，它是早期视觉理论和算法中的基本问题，也是中期和后期视觉成败的重要因素之一。
图像识别：图像的识别过程实际上可以看作是一个标记过程，即利用识别算法来辨别景物中已分割好的各个物体，给这些物体赋予特定的标记，它是机器视觉系统必须完成的一个任务。目前用于图像识别的方法主要分为决策理论和结构方法。
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