104--计算机视觉的应用与发展综述

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时间:2019-09-04

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1、计算机视觉的应用与发展综述摘要:计算机视觉学是自二十世纪六十年代屮期迅速发展起来的一门新学科。它是个边缘学科,集众家之所长,是个工程性很强的技术,主要需要有空间儿何、矩阵分析、光电技术、图像处理、应用数学、离散数学及计算机技术等等各个方面的知识,才能止确的指导视觉系统的建模、解模及实际工程问题的解决方法。计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得和应场景的三维信息,就像人类和许多其他类生物每天所做的那样。由于算机视觉学在工农业生产、地质学、天文学、气象学、医学及军事并学

2、等领域有着极大的潜在应用价值,所以它在国际上越来越受人重视。本文简要地介绍了计算机视觉学结构和研究内容,它同附近学科的关系,计算机视觉研究中面临的技术难点以及计算机视觉学的丿力史,现状和研究动向。关键字:计算机;视觉;图像;应用Abstract:Computervisionisanewrapidlydevelopedsubjectsincethe1960smedium-term・Computervisionisusedforananalogofbiologicalvisionwithcomputersandrelatedequipm

3、ents・Itsmaintaskisobtainingcorrespondingscene3・dinformationbycollectingthepictureorvideoprocessed,justlikehumansandmanyothercreaturedoeveryday.Becauseofcomputervisionhasagreatpotentialapplicationvalueinindustrialandagriculturalproduction,geology,astronomy,meteorology,t

4、hemedicineandthemilitaryandotherfields,soitisbecomingmoreandmoreattentionintheworld.Thispaperbrieflyintroducedthestudycontentofcomputervision,itsrelationshipwithnearbysubjects,thetechnicaldifficultiesthatcomputervisionresearchisfacingandcomputervision'shistory,presents

5、ituationandresearchtrend・Keywords:computervisionpicturesapplication1绪论计算机视觉系统一般有光源、摄像机、采集卡及PC软件系统等组成,可以完成图像的采集与处理、目标的识别功能,视觉系统的结构一般是从系统的模型的角度理解的。计算机视觉既是工程领域,也是科学领域中的一个富有挑战性重要研究领域。计算机视觉是一门综合性的学科,它已经吸引了來自各个学科的研究者参加到对它的研究之中。其中包括计算机科学和工程、信号处理、物理学、应用数学和统计学,神经生理学和认知科学等。计算机视觉

6、学所研究的对象,简单地说就是研究如何让计算机通过图像传感器或其它光传感器來感知、分析和理解周围环境。人类感知外界坏境主要通过视觉、听觉和触觉等四大感觉系统。其中视觉系统是最复杂的。人类从外界获得的信息中视觉信号量最大。模仿人类的视觉系统,计算机视觉系统中信息的处理和分析人致可以分成两个阶段:视觉的图像处理阶段又称视觉处理中的低水平和中水平阶段;图像分析、理解阶段又称视觉处理中的高水平处理阶段。在视觉图像处理阶段,计算机对图像信息进行一系列的加工处理,这主要是:1、校正成像过程中系统引进的光度学和几何学的畸变抑制和去除成像过程中引进的

7、噪声一统称为图像的恢复。2、从图像信息如亮度分布信息中提取诸如边沿信息,深度信息图像点沿轴方向的尺度,表面三维倾斜方向信息等反映客观景物特征的信息。3、根据抽取的特征信息把反映三维客体的各个图像基元,如轮廓、线条、纹理、边缘、边界、物体的各个面等从图像中分离出来,并且建立起各个基元之间的拓朴学上的和几何学上的关系一称之基元的分割和关系的确定。在图像分析和理解阶段,计算机根据事先存贮在数据库中的预知识模型,识别出各个基元或某些基元组合所代表的客观世界中的某些实体称之为模型匹配以及根据图像中各基元之间的关系在预知识的指导下得出图像所代表

8、的实际景物的含义,得出图像的解释或描述。必须强调,预知识在视觉系统中起着相当重要的作用。在预知识库中存放着各种实际可能遇到的物体的知识模型,和实际景物中各种物体之间的约束关系。计算机的作用是根据被分析的图像中的各基元及其关系,利用预知

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