阅读笔记2：董超底层视觉之美|底层视觉是什么？

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本文针对底层视觉给出了一个大抵的定义，然后通过底层视觉与人工智能、计算机视觉、图像处理等相干概念的对比来对底层视觉做了进一步的界定。
1. 底层视觉是什么

• 以像素级图像为输入、处理和输出单元的计算机视觉问题       底层视觉是以像素级的图像为输入、处理和输出单元的计算机视觉，它将图像从原始信号或某种观测状态转换成人们想要看到的样子，通常是清晰的天然图像
  
• 底层视觉包含哪些任务？       底层视觉所包含的任务重要有图像和视频的去噪、加强、复原、压缩、HDR、超分辨率等，另有一些处于模糊地带的任务如图像风格化、图像生成等。这些任务之间也存在一些交叉和融合，好比去噪、去压缩和超分辨率可以同时进行，也可以合成一个任务来研究。
  
  
  
  

2. 底层视觉与计算机视觉

按照语义抽象水平，计算机视觉可以分为以下三类：

别的，图像生成任务是在上面三种任务之外的，他不是将图像进行明白或转换，而是根据抽象的信息（如笔墨或噪声）生成具体的图像。
3. 底层视觉与人工智能

以“老电影复原”这个底层视觉任务为例，分析是否符合人工智能的四个原则。
人工智能四个原则：

• 人工智能是一种办理复杂问题的算法。
  
• 人工智能可以实现复杂的目标。
  
• 人工智能具备从数据中学习的能力。
  
• 人工智能要与人类主观意识进行互通。
  

“老电影复原”任务中分别与上面四个原则对应的特点：

• 该任务“过程不可逆”、“解不唯一”，是一个复杂的问题；
  
• 老电影复原是一个复杂的目标，它包含多个子目标或子任务，如去噪、去模糊、去压缩伪影、超分辨率、插帧、上色、加强等。
  
• 需要大量数据进行训练
  
• 老电影复原的终极目标是要提拔人眼的主观感受.
  

4. 底层视觉与图像处理

“底层视觉关注的是任务，而图像处理关注的是工具。”
“我们看到经典的图像处理课本会包含大量的工具性算法，是所有图像相干研究的基础。而底层视觉的课本会以任务为导向，报告每个任务的定义、评价和方法。”
   早期的底层视觉算法都是用的图像处理工具，好比边缘提取算子、奈奎斯特采样、统计直方图、傅里叶变更等。进入深度学习期间后，底层视觉全面采用深度学习方法，只保存了一些根本的图像处理操作（如图像拼接和色彩空间转换），而将绝大部分计算放到了网络模子当中。

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