图像理解技术主要涉及哪些关键算法？

图像理解旨在让计算机对图像内容进行感知、分析、推理等，以下是其涉及的关键算法：

传统图像处理算法

• ​​边缘检测算法​​：如Sobel算子、Canny算子等，用于检测图像中物体的边缘，这些边缘信息是后续物体识别和分割的基础。
• ​​阈值分割算法​​：像Otsu算法，可将图像按像素值分成不同区域，把物体从背景中分离出来。
• ​​形态学算法​​：包括膨胀、腐蚀、开运算和闭运算等，用于处理二值图像，在去除噪声、连接断裂物体等方面有应用。

特征提取与描述算法

• ​​SIFT（尺度不变特征变换）​​：能在不同尺度空间检测关键点并计算其特征描述符，对图像的旋转、缩放、亮度变化保持不变性，在物体识别和图像匹配中常用。
• ​​SURF（加速稳健特征）​​：是SIFT的改进版，计算速度更快，可用于实时图像处理系统。
• ​​HOG（方向梯度直方图）​​：通过计算图像局部区域的梯度方向直方图来描述物体外观和形状，常用于行人检测。

机器学习算法

• ​​支持向量机（SVM）​​：可用于图像分类任务，通过寻找最优超平面将不同类别的图像分开，在小样本数据上表现良好。
• ​​决策树与随机森林​​：决策树可对图像特征进行划分和分类，随机森林由多个决策树组成，能提高分类的准确性和稳定性。

深度学习算法

• ​​卷积神经网络（CNN）​​：是图像理解领域最常用的模型，如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等。CNN通过卷积层自动提取图像特征，在图像分类、目标检测、语义分割等任务中表现出色。
• ​​循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM、GRU）​​：虽多用于序列数据处理，但在处理与时间序列相关的图像数据（如视频理解）时也有应用。
• ​​生成对抗网络（GAN）​​：由生成器和判别器组成，可用于图像生成、图像修复、超分辨率重建等任务。