試論計算機視覺與圖像處理技術(shù)
在現(xiàn)實生活和生產(chǎn)的過程中，計算機視覺主要應(yīng)用在照片資料、視頻資料處理上，以下是小編搜集整理的一篇探究計算機視覺與圖像處理技術(shù)應(yīng)用的論文范文，供大家閱讀借鑒。
【摘要】隨著計算機技術(shù)的不斷發(fā)展，計算機視覺研究成為科學(xué)和工程領(lǐng)域的一項重要內(nèi)容。作為一門綜合性較強的學(xué)科內(nèi)容，計算機視覺學(xué)吸引了不同學(xué)科研究者的廣泛關(guān)注。同時在計算機技術(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)化促進了醫(yī)學(xué)、地質(zhì)學(xué)等的發(fā)展，對人類社會和經(jīng)濟的發(fā)展產(chǎn)生了深遠的影響。基于此，本研究以計算機視覺與圖像處理技術(shù)作為研究對象，就圖像處理的方法等進行了分析。
【關(guān)鍵詞】計算機;視覺;圖像處理;技術(shù)
一、引言
隨著計算機技術(shù)的不斷發(fā)展，在20世紀60年底產(chǎn)生了計算機視覺學(xué)這一學(xué)科。計算機視覺是借助計算機以及各種設(shè)備，進行生物視覺模擬的一種技術(shù)。計算機視覺學(xué)的主要任務(wù)，是借助已掌握的圖片、視頻等資料，進行計算與處理，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。計算機視覺學(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、計算機視覺學(xué)的圖像分割研究
(一)數(shù)據(jù)驅(qū)動的分割研究
在計算機視覺學(xué)應(yīng)用過程中，經(jīng)常進行的數(shù)據(jù)驅(qū)動分割有下面幾項內(nèi)容：第一種是邊緣檢測的分割、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的分割，這種分割的基本方法：首先對檢測圖像的邊緣點進行檢測，然后根據(jù)一定的法則進行輪廓的連接，獲得分割的區(qū)域�；谶吘墮z測的分割其難點是邊緣檢測時如何處理好抗噪聲性能、檢測的精度之間的矛盾。所以，在研究的過程中，提出了多種多尺度邊緣檢測的方法，按照實際問題進行多尺度邊緣信息設(shè)計等方案，以獲得更為合適的抗噪性能和檢測的精度。第二種基于區(qū)域的分割，它的基本思想是按照圖像數(shù)據(jù)的特點，將整個圖像的空間劃分成為幾個不同的區(qū)域進行圖像處理。
(二)計算機視覺學(xué)模型驅(qū)動的分割
經(jīng)常使用的模型驅(qū)動分割有下面三種，第一種模型是基于動態(tài)輪廓的模型、第二種模型是組合優(yōu)化模型、第三種模型是目標幾何與統(tǒng)計模型。第一種是基于動態(tài)輪廓的模型用在進行分割目標的動態(tài)輪廓，因為其能量函數(shù)使用的是積分運算，有著很好的抗噪性能，對于目標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)盡可能靠近真實輪廓。通過組合優(yōu)化的方法進行分割問題的處理，是使用一目標函數(shù)綜合表示分割的相關(guān)要求以及約束，把分割變?yōu)槟繕撕瘮?shù)的優(yōu)化求解。因為目標函數(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優(yōu)化的方法來實現(xiàn)。
(三)計算機視覺學(xué)圖像分割的半自動方法
通過對人工參與程度的分，我們可以得出圖像分割，主要有三種類型即：人工圖像分割、半自動圖像分割、自動圖像分割等。人工圖像分割指的是操作者使用鼠標，將分割區(qū)域的輪廓進行勾畫的方法，人工圖像分割的缺點是費時費力，而且很容易就會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。自動圖像分割不需要借助人機交互就能完成，但是也很難實現(xiàn)同一批圖像處理的滿意分割效果。半自動分割這種形式指的是將人機交互同自動分割結(jié)合在一起，半自動分割可以實現(xiàn)對不同圖像與處理需求的適應(yīng)，并且可以大大降低計算過程的復(fù)雜性。在計算機技術(shù)不斷發(fā)展的背景下，計算速度和容量有了大幅度的提升，計算機圖像處理及視覺應(yīng)用取得了豐碩的成果。
三、計算機視覺技術(shù)的分析
(一)以模型為研究對象的.處理方法
在以模型世界作為研究對象的視覺學(xué)研究過程中，以Roberts的開創(chuàng)性工作作為一種標志，在他的工作過程中，引進了三維物體與二維物體成像的關(guān)系，使用較為簡單的邊緣特征提取、組合線段等手段和方法。他對三維關(guān)系的分析只是按照簡單的邊緣線段的約束關(guān)系，缺乏對人類或其他動物視覺系統(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，對計算機視覺學(xué)的研究和發(fā)展發(fā)揮了良好的促進意義，但是對于較為復(fù)雜的景物就不能夠奏效。
(二)以計算理論為主體的視覺模型
隨著計算機視覺研究的不斷深入，在二十世紀七十年代，計算機視覺技術(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)、運動恢復(fù)、光源恢復(fù)等等。研究的出發(fā)點是光學(xué)、生理學(xué)以及射影幾何的視角出發(fā)，對成像及其逆等問題進行研究。在這個過程中，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：著名的計算機視覺學(xué)研究者Marr就提出了這些觀點，在他的理論里面，對表示的重要意義進行強調(diào)，并且從不同層面上對信息處理問題進行了研究。
(三)計算機視覺的應(yīng)用研究
在現(xiàn)實生活和生產(chǎn)的過程中，計算機視覺主要應(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、移動機器人視覺導(dǎo)航等等。其中，工業(yè)機器人手眼系統(tǒng)的研發(fā)，成為計算機視覺應(yīng)用最具代表性的成果之一。因為工業(yè)生產(chǎn)、施工等現(xiàn)場等因素具有一定的復(fù)雜性，這種環(huán)境下的光照、成像特點等等可以控制，這就使得計算機視覺的應(yīng)用更為簡單，對于系統(tǒng)的實際構(gòu)成有著很好的作用。移動機器人與工業(yè)機器人不同之處就是移動機器人具有一定的行為能力，這就需要研究者解決機器人的行為規(guī)劃問題。在移動機器人種類、智能化水平不斷提升的背景下，對視覺能力的要求也越來越高，這也使得計算機視覺有了更為廣闊的應(yīng)用前景。
四、結(jié)語
綜上所述，計算機視覺學(xué)作為人類科技發(fā)展和社會進步的一種學(xué)科體現(xiàn)，在前進和發(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行研究。
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