計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)論文(2)
計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)論文篇二
試論計(jì)算機(jī)視覺與圖像處理技術(shù)
【摘 要】隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，計(jì)算機(jī)視覺研究成為科學(xué)和工程領(lǐng)域的一項(xiàng)重要內(nèi)容。作為一門綜合性較強(qiáng)的學(xué)科內(nèi)容，計(jì)算機(jī)視覺學(xué)吸引了不同學(xué)科研究者的廣泛關(guān)注。同時(shí)在計(jì)算機(jī)技術(shù)和視覺學(xué)研究不斷深入的條件下，取得了豐碩的研究成果。這些研究成果的應(yīng)用轉(zhuǎn)化促進(jìn)了醫(yī)學(xué)、地質(zhì)學(xué)等的發(fā)展，對(duì)人類社會(huì)和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。基于此，本研究以計(jì)算機(jī)視覺與圖像處理技術(shù)作為研究對(duì)象，就圖像處理的方法等進(jìn)行了分析。
【關(guān)鍵詞】計(jì)算機(jī) 視覺 圖像處理 技術(shù)
一、引言
隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，在20世紀(jì)60年底產(chǎn)生了計(jì)算機(jī)視覺學(xué)這一學(xué)科。計(jì)算機(jī)視覺是借助計(jì)算機(jī)以及各種設(shè)備，進(jìn)行生物視覺模擬的一種技術(shù)。計(jì)算機(jī)視覺學(xué)的主要任務(wù)，是借助已掌握的圖片、視頻等資料，進(jìn)行計(jì)算與處理，和人類及其他生物的視覺過程一樣，
得到相應(yīng)形式的三維數(shù)據(jù)信息。計(jì)算機(jī)視覺學(xué)的發(fā)展，在工業(yè)、農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)中，地質(zhì)勘探、天文、醫(yī)學(xué)觀察等領(lǐng)域也有著重要的應(yīng)用價(jià)值。因此，視覺學(xué)的研究和應(yīng)用轉(zhuǎn)化受到了越來越多的重視。
二、計(jì)算機(jī)視覺學(xué)的圖像分割研究
(一)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的分割研究
在計(jì)算機(jī)視覺學(xué)應(yīng)用過程中，經(jīng)常進(jìn)行的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)分割有下面幾項(xiàng)內(nèi)容：第一種是邊緣檢測(cè)的分割、第二種是區(qū)域分割、第三種是邊緣和區(qū)域相互結(jié)合的分割。第一種基于邊緣檢測(cè)的分割，這種分割的基本方法：首先對(duì)檢測(cè)圖像的邊緣點(diǎn)進(jìn)行檢測(cè)，然后根據(jù)一定的法則進(jìn)行輪廓的連接，獲得分割的區(qū)域。基于邊緣檢測(cè)的分割其難點(diǎn)是邊緣檢測(cè)時(shí)如何處理好抗噪聲性能、檢測(cè)的精度之間的矛盾。所以，在研究的過程中，提出了多種多尺度邊緣檢測(cè)的方法，按照實(shí)際問題進(jìn)行多尺度邊緣信息設(shè)計(jì)等方案，以獲得更為合適的抗噪性能和檢測(cè)的精度。第二種基于區(qū)域的分割，它的基本思想是按照?qǐng)D像數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，將整個(gè)圖像的空間劃分成為幾個(gè)不同的區(qū)域進(jìn)行圖像處理。
(二)計(jì)算機(jī)視覺學(xué)模型驅(qū)動(dòng)的分割
經(jīng)常使用的模型驅(qū)動(dòng)分割有下面三種，第一種模型是基于動(dòng)態(tài)輪廓的模型、第二種模型是組合優(yōu)化模型、第三種模型是目標(biāo)幾何與統(tǒng)計(jì)模型。第一種是基于動(dòng)態(tài)輪廓的模型用在進(jìn)行分割目標(biāo)的動(dòng)態(tài)輪廓，因?yàn)槠淠芰亢瘮?shù)使用的是積分運(yùn)算，有著很好的抗噪性能，對(duì)于目標(biāo)的局部模糊也不敏感，所以其適用性很廣。但這種分割方法容易收斂到局部最優(yōu)，因此要求初始輪廓應(yīng)盡可能靠近真實(shí)輪廓。通過組合優(yōu)化的方法進(jìn)行分割問題的處理，是使用一目標(biāo)函數(shù)綜合表示分割的相關(guān)要求以及約束，把分割變?yōu)槟繕?biāo)函數(shù)的優(yōu)化求解。因?yàn)槟繕?biāo)函數(shù)多數(shù)情況下作為多變量函數(shù)存在的，因此可以通過使用隨機(jī)優(yōu)化的方法來實(shí)現(xiàn)。
(三)計(jì)算機(jī)視覺學(xué)圖像分割的半自動(dòng)方法
通過對(duì)人工參與程度的分，我們可以得出圖像分割，主要有三種類型即：人工圖像分割、半自動(dòng)圖像分割、自動(dòng)圖像分割等。人工圖像分割指的是操作者使用鼠標(biāo)，將分割區(qū)域的輪廓進(jìn)行勾畫的方法，人工圖像分割的缺點(diǎn)是費(fèi)時(shí)費(fèi)力，而且很容易就會(huì)受到一些主觀因素的影響，并且人工圖像分割的可重復(fù)性較差。自動(dòng)圖像分割不需要借助人機(jī)交互就能完成，但是也很難實(shí)現(xiàn)同一批圖像處理的滿意分割效果。半自動(dòng)分割這種形式指的是將人機(jī)交互同自動(dòng)分割結(jié)合在一起，半自動(dòng)分割可以實(shí)現(xiàn)對(duì)不同圖像與處理需求的適應(yīng)，并且可以大大降低計(jì)算過程的復(fù)雜性。在計(jì)算機(jī)技術(shù)不斷發(fā)展的背景下，計(jì)算速度和容量有了大幅度的提升，計(jì)算機(jī)圖像處理及視覺應(yīng)用取得了豐碩的成果。
三、計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的分析
(一)以模型為研究對(duì)象的處理方法
在以模型世界作為研究對(duì)象的視覺學(xué)研究過程中，以Roberts的開創(chuàng)性工作作為一種標(biāo)志，在他的工作過程中，引進(jìn)了三維物體與二維物體成像的關(guān)系，使用較為簡(jiǎn)單的邊緣特征提取、組合線段等手段和方法。他對(duì)三維關(guān)系的分析只是按照簡(jiǎn)單的邊緣線段的約束關(guān)系，缺乏對(duì)人類或其他動(dòng)物視覺系統(tǒng)感知三維空間關(guān)系的充分考慮。但是早期的這些研究工作，對(duì)計(jì)算機(jī)視覺學(xué)的研究和發(fā)展發(fā)揮了良好的促進(jìn)意義，但是對(duì)于較為復(fù)雜的景物就不能夠奏效。
(二)以計(jì)算理論為主體的視覺模型
隨著計(jì)算機(jī)視覺研究的不斷深入，在二十世紀(jì)七十年代，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的研究，開始向著更為理性的階段發(fā)展，主要表現(xiàn)在：不同本征特性的恢復(fù)，恢復(fù)的內(nèi)容有三維形狀恢復(fù)、運(yùn)動(dòng)恢復(fù)、光源恢復(fù)等等。研究的出發(fā)點(diǎn)是光學(xué)、生理學(xué)以及射影幾何的視角出發(fā)，對(duì)成像及其逆等問題進(jìn)行研究。在這個(gè)過程中，一些學(xué)者提出了以表示作為核心、通過算法作為中間轉(zhuǎn)換過程的視覺處理模型，例如：著名的計(jì)算機(jī)視覺學(xué)研究者M(jìn)arr就提出了這些觀點(diǎn)，在他的理論里面，對(duì)表示的重要意義進(jìn)行強(qiáng)調(diào)，并且從不同層面上對(duì)信息處理問題進(jìn)行了研究。
(三)計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用研究
在現(xiàn)實(shí)生活和生產(chǎn)的過程中，計(jì)算機(jī)視覺主要應(yīng)用在照片資料、視頻資料處理上，例如：航空照片的處理、衛(wèi)星照片的編譯、醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的輔助性診斷、移動(dòng)機(jī)器人視覺導(dǎo)航等等。其中，工業(yè)機(jī)器人手眼系統(tǒng)的研發(fā)，成為計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用最具代表性的成果之一。因?yàn)楣I(yè)生產(chǎn)、施工等現(xiàn)場(chǎng)等因素具有一定的復(fù)雜性，這種環(huán)境下的光照、成像特點(diǎn)等等可以控制，這就使得計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用更為簡(jiǎn)單，對(duì)于系統(tǒng)的實(shí)際構(gòu)成有著很好的作用。移動(dòng)機(jī)器人與工業(yè)機(jī)器人不同之處就是移動(dòng)機(jī)器人具有一定的行為能力，這就需要研究者解決機(jī)器人的行為規(guī)劃問題。在移動(dòng)機(jī)器人種類、智能化水平不斷提升的背景下，對(duì)視覺能力的要求也越來越高，這也使得計(jì)算機(jī)視覺有了更為廣闊的應(yīng)用前景。
四、結(jié)語
綜上所述，計(jì)算機(jī)視覺學(xué)作為人類科技發(fā)展和社會(huì)進(jìn)步的一種學(xué)科體現(xiàn)，在前進(jìn)和發(fā)展的過程中，通過研究者和應(yīng)用者的不斷總結(jié)和探究，取得了豐碩的成果。在未來視覺技術(shù)發(fā)展的道路上，仍然有大量的工作需要進(jìn)行研究。
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