计算机视觉与数学：深度解析 | 理论基础与应用 - 常规

计算机视觉是一门涉及大量数学知识的交叉学科，其实现和进展离不开数学的支持和推动。以下是计算机视觉与数学的具体关系：

图像处理中的数字信号处理：图像处理是计算机视觉的核心领域，它涉及到数字信号处理的各种技术，包括采样、量化、滤波、变换等。这些技术都基于离散时间信号的数学模型，如傅里叶变换、小波变换、离散余弦变换等。
计算机视觉中的几何学：计算机视觉需要对图像中的物体进行几何建模，如计算物体的位置、姿态、形状等。这些问题需要几何学的知识，如刚体变换、欧几里得空间、仿射变换等。
统计学在计算机视觉中的应用：统计学是计算机视觉中不可或缺的数学工具。它可以用来建立模型，处理图像中的噪声和干扰，以及进行图像分类和目标识别等任务。统计学方法包括贝叶斯推断、最大似然估计、隐马尔可夫模型等。
机器学习技术在计算机视觉中的应用：机器学习是一种强大的数学工具，可以用来训练模型，提高计算机视觉的精度和效率。机器学习的方法包括支持向量机、神经网络、决策树等。

综上所述，计算机视觉与数学密切相关，数学是计算机视觉的理论基础和技术支撑。