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软件工程与项目管理
Software Engineering & Project Management

若阈值大于该阈值则可以认为该图像为背景，若阈值小于该阈值则可以认为该图
像为目标。
3. 目标检测技术
目标检测是指在图像中找到与预定目标相关的像素，通过对这些像素进行
分析和比较，从而确定其是否为目标。计算机视觉算法中常见的目标检测技术如

下：背景减除法、前景减除法。背景减除法主要是通过将图像中的背景和前景分
离，然后判断图像中的物体是否为目标。在图像中寻找最小外接矩形，并将其分
割成两个相邻的子区域，对两个子区域进行二值化处理，通过对像素点颜色和灰

度的比较，找出最接近目标的像素点，利用该像素点与背景像素点之间的颜色差
异以及灰度差异对背景进行判断。在使用背景减除法的过程中，需要注意对前景
和背景进行区分，并对图像中的阴影进行剔除。但是在使用背景减除法时，也会
造成一定的信息损失，因此，在应用过程中需要考虑到这种情况。前景减除法主
要是在图像中找出与预定目标相关的像素，然后计算该像素与预定目标的相关性，

如果该像素与预定目标的相关性越强，则确定该像素为前景；反之，如果该像素
与预定目标的相关性不强，则确定该像素为背景。使用前景减除法处理图像的过
程中需要注意以下几个方面：要注意区分前景和背景，避免信息损失；注意对图

像中物体大小的变化进行分析；在对物体大小进行分析时，要避免出现错误判断，
从而导致对物体大小的判断出现失误。
4. 立体匹配技术
立体匹配是利用两幅或者两幅以上的图像之间的对应关系，获得视差的过
程。立体匹配技术在计算机视觉中具有重要作用，其不仅能够获得图像的深度信

息，还能够确定物体间的位置关系。立体匹配技术分为视差计算和特征提取两个
部分，其中视差计算是利用视差函数进行计算，特征提取则是利用纹理信息对图
像进行处理。立体匹配技术在很多领域中得到了广泛应用，如机器人视觉、3D

打印等。使用立体匹配技术能够获得较多的视差图。由于摄像机本身存在误差，
因此在图像采集过程中会受到光照变化、阴影等因素的影响，导致摄像机获取到
的图像存在一定偏差。立体匹配技术可以对这种偏差进行有效调整，提高图像匹
配精度。立体匹配技术具有较高的可靠性与精确性。
5. 图像采集

图像采集是指通过电子设备对光学成像原理获取到的图像进行数字化采集。

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