论计算机视觉的应用与发展

论计算机视觉的应用与发展

摘要：计算机视觉学是自二十世纪六十年代中期迅速发展起来的一门新学科。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相应场景的三维信息，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的研究内容,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历史,现状和研究动向。

关键字：计算机视觉图像应用

Abstract：Computer vision is a new rapidly developed subject since the 1960s medium-term. Computer vision is used for an analog of biological vision with computers and related equipments. Its main task is obtaining corresponding scene 3-d information by collecting the picture or video processed, just like humans and many other creature do every day. Because of computer vision has a great potential application value in industrial and agricultural production, geology, astronomy, meteorology, the medicine and the military and other fields,so it is becoming more and more attention in the world. This paper briefly introduced the study content of computer vision,its relationship with nearby subjects, the technical difficulties that computer vision research is facing and computer vision’s history, present situation and research trend.

Key words：computer vision pictures application

1 绪论

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，它已经吸引了来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。

计算机视觉学所研究的对象,简单地说就是研究如何让计算机通过图象传感器或其它光传感器来感知、分析和理解周围环境。

人类感知外界环境主要通过视觉,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大致可以分成两个阶段：图象处理阶段又称视觉处理中的低水平和中水平阶段；图象分析、理解阶段又称视觉处理中的高水平处理阶段。

在图象处理阶段,计算机对图象信息进行一系列的加工处理,这主要是：

1、校正成象过程中系统引进的光度学和几何学的畸变,抑制和去除成象过程中引进的噪声—统称为图象的恢复。

2、从图象信息如亮度分布信息中提取诸如边沿信息,深度信息图象点沿轴方向的尺度,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象基元,如轮廓、线条、纹理、边缘、边界、物体的各个面等从图象中分离出来,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—称之基元的分割和关系的确定。

在图象分析和理解阶段,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象中各基元之间的关系在预知识的指导下得出图象所代表的实际景物的含义,得出图象的解释或描述。

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象中的各基元及其关系,利用预知识作为指导,通过匹配,搜索和推理等手段,最终得到对图象的描述。在整个过程中预知识时刻提供处理的样板和证据。每一步的处理结果随时同预知识进行对比。有时,处理的中间结果和最终结果还要馈送给预知识库作为知识的更新和积累。

2 图像分割研究

图像分割是图像处理与机器视觉的基本问题之一。其要点是:把图像划分成若干互不交迭区域的集合。这些区域要么对当前的任务有意义,要么有助于说明它们与实际物体或物体的某些部分之间的对应关系。图像分割的应用十分广泛,几乎出现在有关图像处理的所有领域,并涉及各种类型的图像。例如,在遥感应中,合成孔径雷达图像中目标的分割;遥感云图中不同云系和背景分布的分割;在交通图像分析中,把车辆目标从背景中分割出来。在这些应用中,分割通常是为了进一

步对图像进行分析、识别、压缩编码,分割的准确性直接影响后续任务的有效性。

一般来讲,分割出的区域需同时满足均匀性和连通性的条件。其中均匀性是指在该区域中的所有象素点都满足基于灰度、纹理、彩色等特征的某种相似性准则;连通性是指在该区域内存在任意两点的路径。尽管图像处理和机器视觉界的研究者们为此付出了长期的努力,符合以上两点的通用性分割仍面临着巨大的困难;大部分研究成果都是针对某一类型图像、某一具体应用的分割。可以概括为以下内容。

2.1 数据驱动的分割

常见的数据驱动分割包括基于边缘检测的分割、基于区域的分割、边缘与区域相结合的分割等。对于基于边缘检测的分割,其基本思想是先检测图像中的边缘点,再按一定策略连接成轮廓,从而构成分割区域。难点在于边缘检测时抗噪声性能和检测精度的矛盾,若提高检测精度,则噪声产生的伪边缘会导致不合理的轮廓;若提高抗噪声性能,则会产生轮廓漏检和位置偏差。为此,人们提出各种多尺度边缘检测方法,根据实际问题设计多尺度边缘信息的结合方案,以较好地兼顾抗噪声性能和检测精度。

基于区域的分割的基本思想是根据图像数据的特征将图像空间划分成不同的区域。常用的特征包括:直接来自原始图像的灰度或彩色特征;由原始灰度或彩色值变换得到的特征。方法有阈值法、区域生长法、聚类法、松弛法等。

边缘检测能够获得灰度或彩色值的局部变化强度,区域分割能够检测特征的相似性与均匀性。将两者结合起来,通过边缘点的限制,避免区域的过分割;同时通过区域分割补充漏检的边缘,使轮廓更加完整。例如,先进行边缘检测与连接,再比较相邻区域的特征(灰度均值、方差),若相近则合并;对原始图像分别进行边缘检测和区域生长,获得边缘图和区域片段图后,再按一定的准则融合,得到最终分割结果。

2.2 模型驱动的分割

常见的模型驱动分割包括基于动态轮廓(Snakes)模型、组合优化模型、目标几何与统计模型。Snakes模型用于描述分割目标的动态轮廓。由于其能量函数采用积分运算,具有较好的抗噪声性,对目标的局部模糊也不敏感,因而适用性很广。但这种分割方法容易收敛到局部最优,因此要求初始轮廓应尽可能靠近真实轮廓。

近年来对通用分割方法的研究倾向于将分割看作一个组合优化问题,并采用一系列优化策略完成图像分割任务。主要思路是在分割定义的约束条件之外,根据具体任务再定义一个优化目标函数,所求分割的解就是该目标函数在约束条件下的全局最优解。以组合优化的观点处理分割问题,主要是利用一个目标函数综

合表示分割的各种要求和约束,将分割变为目标函数的优化求解。由于目标函数通常是一个多变量函数,可采用随机优化方法。

基于目标几何与统计模型的分割是将目标分割与识别集成在一起的方法,常称作目标检测或提取。基本思想是将有关目标的几何与统计知识表示成模型,将分割与识别变为匹配或监督分类。常用的模型有模板、特征矢量模型、基于连接的模型等。这种分割方法能够同时完成部分或全部识别任务,具有较高的效率。然而由于成像条件变化,实际图像中的目标往往与模型有一定的区别,需要面对误检与漏检的矛盾,匹配时的搜索步骤也颇为费时。

2.3 图像分割的半自动方法

从人工参与程度来看,图像分割可分为人工、半自动、自动等三种类型。其中人工分割完全由操作者利用鼠标勾画出分割区域的轮廓,费时费力,且容易受操作者主观因素的影响,重复性差。自动分割不需人机交互,但适应性差,很难实现对一批图像同时获得满意的分割效果。半自动分割将人机交互与自动分割相结合,能够适应不同的图像和需求,且有效降低计算复杂度。目前半自动分割中人机交互的方式有:勾画目标的大致轮廓,构成自动分割的初始化;根据特定的图像和任务调整算法参数;在分割过程中加入人工交互节等。总之,从实用化的角度看,自动分割仍是长期努力的方向。目前更为现实的是在自动分割前或分割过程中加入人机交互的半自动分割。其发展方向为尽可能少和简便的人机交互。可见,图像分割是图像处理和机器视觉必不可少的重要环节,也是图像理论发展的瓶颈之一。随着计算机速度与容量的快速进展,图像处理与机器视觉实用化系统硕果累累。例如,基于内容的图像检索系统、智能监视系统、视觉引导的智能交通系统、手写体字符/人脸/指纹/虹膜识别系统等。然而有关的理论研究并没有取得突破性进展。

3 视觉技术的研究

人类很多研究都是以延伸人类能力为目的的,早期的工作是在体力上延伸,计算机发明以来,就拓展到对人类脑力和感知能力的延伸上。对人类视觉感知能力的计算机模拟导致了计算机视觉的产生。计算机视觉也经常被称为图像理解,是指研究完成一项任务所需的视觉信息及如何从图像中获取这些信息的研究领域。其基本目的有三个:

(1)根据一幅或多幅二维投影图像计算出观察点到目标物体的距离;

(2)根据一幅或多幅二维投影图像计算出观察点到目标物体的运动参数;

(3)根据一幅或多幅二维投影图像计算出观察点到目标物体的表面物理特性。要达到的最终目的是实现对于三维景物世界的理解,即实现人的视觉系统的某些功能。也就是利用二维投影图像来重构三维物体的可视部分。

3.1 计算机视觉研究的对象与方法

3.1.1 以模型世界为主要对象的视觉基本方法研究

这个阶段以Roberts的开创性工作为标志。在Roberts的工作中引入了三维物体与二维成像的关系,采用了一些简单的边缘特征提取方法并引入了组合线段的方法。这些早期的工作对视觉的发展起了促进作用,但对于稍微复杂的景物便难于奏效。

为他对三维关系的分析仅仅是靠简单的边缘线段的约束关系,并没有充分考虑人类或其他动物视觉系统感知三维空间关系的方式。

3.1.2 以计算理论为核心的视觉模型研究

20世纪70年代开始,对计算机视觉的研究进入更为理性化的阶段,主要集中于各种本征特性的恢复,包括三维形状、运动、光源等的恢复。主要出发点是从生理学、光学和射影几何的方法出发,研究成像及其逆问题。在这一阶段中,以Marr为代表的一些研究者提出了以表示为核心、以算法为中间转换过程的一般性视觉处理模型。在其理论中强调表示的重要性以及从不同层次上去研究信息处理问题,在计算理论和算法实现上又特别强调计算理论的重要性。在三维信息的感知方面,根据人类感知深度的不同提出了一系列ShapefromX的方法。

3.2 计算机视觉的应用领域

计算机视觉的应用领域主要包括对照片、视频资料如航空照片、卫星照片、视频片段等的解释、精确制导、移动机器人视觉导航、医学辅助诊断、工业机器人的手眼系统、地图绘制、物体三维形状分析与识别及智能人机接口等。

早期进行数字图像处理的目的之一就是要通过采用数字技术提高照片的质量,辅助进行航空照片和卫星照片的读取判别与分类。由于需要判读的照片数量很多,于是希望有自动的视觉系统进行判读解释,在这样的背景下,产生了许多航空照片和卫星照片判读系统与方法。自动判读的进一步应用就是直接确定目标的性质,进行实时的自动分类,并与制导系统相结合。目前常用的制导方式包括激光制导、电视制导和图像制导,在导弹系统中常常将惯性制导与图像制导结合,利用图像进行精确的末制导。

工业机器人的手眼系统是计算机视觉应用最为成功的领域之一,由于工业现场的诸多因素,如光照条件、成像方向均是可控的,因此使得问题大为简化,有利于构成实际的系统。与工业机器人不同,对于移动机器人而言,由于它具有行为能力,于是就必须解决行为规划问题,即是对环境的了解。随着移动式机器人的发展,越来越多地要求提供视觉能力,包括道路跟踪、回避障碍、特定目标识别等。目前移动机器人视觉系统研究仍处于实验阶段,大多采用遥控和远视方法。

在医学上采用的图像处理技术大致包括压缩、存储、传输和自动/辅助分类

判读,此外还可用于医生的辅助训练手段。与计算机视觉相关的工作包括分类、判读和快速三维结构的重建等方面。长期以来,地图绘制是一件耗费人力、物力和时间的工作。以往的做法是人工测量,现在更多的是利用航测加上立体视觉中恢复三维形状的方法绘制地图,大大提高了地图绘制的效率。同时,通用物体三维形状分析与识别一直是计算机视觉的重要研究目标,并在景物的特征提取、表示、知识的存储、检索以及匹配识别等方面都取得了一定的进展,构成了一些用于三维景物分析的系统。

近年来,基于生物特征(biometrics)的鉴别技术得到了广泛重视,主要集中在对人脸、虹膜、指纹、声音等特征上,这其中大多都与视觉信息有关。与生物特征识别密切相关的另一个重要应用是用于构成智能人机接口。现在计算机与人的交流还是机械式的,计算机无法识别用户的真实身份,除键盘、鼠标外,其他输入手段还不成熟。利用计算机视觉技术可以使计算机检测到用户是否存在、鉴别用户身份、识别用户的体势(如点头、摇头)。此外,这种人机交互方式还可推广到一切需要人机交互的场合,如入口安全控制、过境人员的验放等。

4 对计算机视觉研究的认识

计算机视觉研究经历了近40年的过程,仍面临许多问题。主要由于这一方向是多学科的交叉与结合,同时视觉是一个涉及生理、心理的复杂过程,不仅与眼睛有关,还和大脑的推理、学习有关。研究计算机视觉的目的是要实现对人类视觉的模拟和延伸。对于人类而言,视觉是一个轻而易举的功能,对机器却不同。视觉过程很难用类似于问题求解的方法符号化。随着计算机科学领域中对定量研究的重视,这种状况会得到改善。在计算机视觉的研究过程中,应考虑将功能模拟与认知模拟相结合。人类延伸其他能力的过程中,功能模拟起到了主要作用,但视觉是涉及心理和生理两方面的过程,因此必须在功能模拟的同时重视认知模拟。

计算理论的进步与感知手段的改进有助于计算机视觉的研究。在计算机视觉中计算理论占有十分重要的地位,计算理论的进步,新的计算模型的提出可以解决以往一些困难的问题;另一方面,感知手段的进步也可以起到同样的作用。采用主动视觉可从另一个侧面去处理面对的视觉问题。要实现完整的视觉系统,视觉知识的获取、管理和利用是必不可少的。一个相对完备的视觉系统同时也是一个知识管理系统,在视觉过程中对一幅图像的理解需要大量的关于任务领域的知识,这些知识不同于问题求解中的知识可以明确的显性表示,而且人类获取信息的80%是通过视觉得到的,因而这些知识涉及面之广难以预测,因此视觉系统中的知识管理是一个重要问题。

从以往的研究看,过去的几十年虽然提出、解决了一些问题,但是由于视觉问题的特殊性和复杂性,还有大量的问题需要研究。研究的重点包括对新方法、新手段的探索。当然,在原有问题上采用新的描述方法、求解手段也是一个可能的

突破点。在视觉领域中多数的问题不是问题本身正确与否,而是描述是否恰当以及求解是否有效的问题,因而描述方式、求解手段的探索是十分重要的。总之,随着对定量研究的重视,新的描述方式、求解手段的研究,以及感知手段的改进,计算机视觉的研究必将迎来一个更加繁荣的时代。

参考文献：

[1] 陈熙霖.计算机视觉：算法与系统原理,清华大学出版社,2000

[2] 高满屯.计算机视觉研究中的投影理论和方法,西北工业大学出版社,1998

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[5] (美)福赛思.计算机视觉：一种现代方法，电子工业出版社,2004

计算机视觉在建筑学领域的应用

计算机视觉在土木建筑领域的应用 摘要：随着电子计算机的普及，计算机视觉已经广泛用于各个不同的领域。本文就数图像识别、处理在土木建筑领域的应用、当前存在的问题及计算机视觉的发展现状进行了探讨。 关键字：计算机视觉数字图像处理土木建筑发展现状 信息与能源和材料并称人类社会的三大支柱。人类通过眼、耳、手鼻、舌等五官来感受外部世界。主要有视觉信息、听觉信息、触觉信息、嗅觉信息以及味觉信息。在上述五种类型的信息中，人们对视觉和听觉信息研究得较多，利用也较多。如通信、电视和多媒体等。图形和图像均属于视觉信息。 近年来，随着电子计算机的普及和计算机视觉的深入研究，数字图像处理以其再现性好、适用面宽、灵活性高、信息压缩的潜力大等特点已经广泛用于各个不同的领域。它在土木建筑方面也有着广泛的应用。本文主要就数字图像处理在建筑学、桥梁道路等方面的应用及存在的问题展开讨论。 计算机视觉在土木领域的应用主要可以分为理论研究设计方面的应用，建筑等实物中的应用，建筑模拟方面的应用和其它方面的应用。 （1）在理论研究设计方面的应用 数字图像处理在土木建筑领域的理论设计以及模拟计算方面都有有广泛的应用，以下就一些实例加以说明。 一个典型的例子是利用计算机解决隧洞超欠挖的问题①。在地下隧洞的开挖过程中，钻爆法是开挖的主要方法之一，但钻爆法的缺点是其不可避免地造成隧洞大量的超欠挖现象。因此，方便、决捷且可靠的评价方法在隧洞的超欠挖评价中是十分必要的。图像处理技术是解决此类问题的可靠方法之一，它不仅可以方便的计算超欠挖的方量，而且可以分析引起超欠挖的原因，同时，它可以解决工程中由于回填混凝上方量不统一的争端。图像处理技术就是对隧洞的开挖断面进行一次数码成像，对数码图像进行计算机处理，从而计算超欠挖方量的技术。 另一个例子是建筑物表面模型的重建②。主要是针对建筑物模型的规则性，用基于平面的建筑物模型重建算法，从单幅透视图像恢复建筑物的表面模型。该方法主要分为相机定标、基平面的提取、平面位置和方向的计算等几个子过程。相机定标主要用于求解相机的焦距，是一个非常重要的部分。该方法以建筑物场

人工智能与计算机视觉

过去几年，全球的互联网公司包括谷歌、微软、Facebook以及中国的百度、阿里巴巴都在加强人工智能领域的投资，设立自己的人工智能研究院。vivo是第一家设立专攻人工智能方向研究院的中国手机公司。此举是vivo内部已经确立的一份3-5年的中长期发展的战略规划，未来对人工智能的发展研究是必然趋势，vivo公司创始人兼CEO沈炜曾表示“人工智能和5G的结合将会是5G时代手机发展的趋势”。 今年我们看到vivo在产品上不少创新，比如AI拍照、商用屏下指纹技术等等，这些都是基于生物特征(biometrics)的鉴别技术，除此之外还有对人脸、虹膜、指纹、声音等特征上的识别，这些大多涉及到视觉信息，正是体现了计算机视觉的应用性，那什么是计算机视觉呢? 计算机视觉技术的概念 正像其它学科一样，一个大量人员研究了多年的学科，却很难给出一个严格的定义，模式识别如此，目前火热的人工智能如此，计算机视觉亦如此。与计算机视觉密切相关的概念有视觉感知(visual perception),视觉认知(visual cognition),图像和视频理解( image and video understanding)。这些概念有一些共性之处，也有本质不同。 从广义上说，计算机视觉就是“赋予机器自然视觉能力”的学科。自然视觉能力，就是指生物视觉系统体现的视觉能力。一则生物自然视觉无法严格定义，在加上这种广义视觉定义又“包罗万象”，同时也不太符合40多年来计算机视觉的研究状况，所以这种“广义计算机视觉定义”，虽无可挑剔，但也缺乏实质性内容，不过是一种“循环式游戏定义”而已。 实际上，计算机视觉本质上就是研究视觉感知问题。视觉感知，根据维科百基(Wikipedia)的定义, 是指对“环境表达和理解中，对视觉信息的组织、识别和解释的过程”。根据这种定

计算机视觉技术

目录 1立体视觉 (1) 1.1计算机视觉技术 (1) 2立体视觉技术 (3) 2.1双目立体视觉技术 (3) 致谢 (8) 附录： (9)

立体视觉 我的毕业论文排版样文 1立体视觉 1.1计算机视觉技术 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的重要研究领域。计算机视觉是一门综合性的学科，它已经吸引了来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[18]。 视觉是各个应用领域，如制造业、检验、文档分析、医疗诊断和军事等领域中各种智能自主系统中不可分割的一部分。由于它的重要性，一些先进国家，例如美国把对计算机视觉的研究列为对经济和科学有广泛影响的科学和工程中的重大基本问题，即所谓的重大挑战。“计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。机器视觉需要图像信号，纹理和颜色建模，几何处理和推理，以及物体建模。一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起[19]。”作为一门学科，计算机视觉开始于60 年代初，但在计算机视觉的基本研究中的许多重要进展是在80 年代取得的。现在计算机视觉已成为一门不同于人工智能、图象处理、模式识别等相关领域的成熟学科[20]。 不少学科的研究目标与计算机视觉相近。这些学科包括图像处理、图像识别、景物分析、图像理解等。由于历史发展或领域本身的特点这些学科互有差别，但又有某种程度的相互重叠。为了清晰起见，把这些与计算机视觉有关的学科从研究目标和方法角度加以归纳[21]。 （1）图像处理 图像处理技术把输入图像转换成具有所希望特性的另一幅图像。例如，可通过处理使输出图像有较高的信噪比，或通过增强处理突出图像的细节，以便于操作员的检验。在计算机视觉研究中经常利用图像处理技术进行预处理和特征抽取。 （2）图像识别 图像识别技术根据从图像抽取的统计特性或结构信息，把图像分成预定的类别。在计算机视觉中图像识别技术经常用于对图像中的某些部分(例如分割区域)的识别和分类。 第 1 页（共9页）

计算机视觉技术在工业生产中的应用

计算机视觉技术在工业生产中的应用 计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，用电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。这里所指的信息指Shannon定义的，可以用来帮助做一个“决定”的信息。因为感知可以看作是从感官信号中提取信息，所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数 据中“感知”的科学。 那么计算机有那些主要技术呢？ 首先作为一个工程学科，计算机视觉寻求基于相关理论与模型来建立计算机视觉系统。这类系统的组成部分包括： （1）程序控制（例如工业机器人和无人驾驶汽车） （2）事件监测（例如图像监测） （3）信息组织（例如图像数据库和图像序列的索引建立） （4）物体与环境建模（例如工业检查，医学图像分析和拓扑建模）（5）交感互动（例如人机互动的输入设备） 其次，计算机视觉同样可以被看作是生物视觉的一个补充。在生物视觉领域中，人类和各种动物的视觉都得到了研究，从而建立了

这些视觉系统感知信息过程中所使用的物理模型。生物视觉与计算机视觉进行的学科间交流为彼此都带来了巨大价值。 计算机视觉包含如下一些分支：画面重建，事件监测，目标跟踪，目标识别，机器学习，索引建立，图像恢复等。 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，它已经吸引了来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。 视觉是各个应用领域，如制造业、检验、文档分析、医疗诊断，和军事等领域中各种智能／自主系统中不可分割的一部分。计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。机器视觉需要图象信号，纹理和颜色建模，几何处理和推理，以及物体建模。一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起。 再次，物理是与计算机视觉有着重要联系的另一工业应用领域。计算机视觉关注的目标在于充分理解电磁波——主要是可见光与红 外线部分——遇到物体表面被反射所形成的图像，而这一过程便是基于光学物理和固态物理，一些尖端的图像感知系统甚至会应用到量子力学理论，来解析影像所表示的真实世界，计算机视觉同样可以被看作是物理学的拓展。 再次，另一个具有重要意义的应用领域是神经生物学，尤其是其

人机交互中的计算机视觉技术.

人机交互中的计算机视觉技术 基于视觉的接口概念 计算机视觉是一门试图通过图像处理或视频处理而使计算机具备“ 看” 的能力的计算学科。通过理解图像形成的几何和辐射线测定, 接受器(相机的属性和物理世界的属性, 就有可能 (至少在某些情况下从图像中推断出关于事物的有用信息, 例如一块织物的颜色、一圈染了色的痕迹的宽度、火星上一个移动机器人面前的障碍物的大小、监防系统中一张人脸的身份、海底植物的类型或者是 MRI 扫描图中的肿瘤位置。计算机视觉研究的就是如何能健壮、有效地完成这类的任务。最初计算机视觉被看作是人工智能的一个子方向, 现在已成为一个活跃的研究领域并长达 40年了。 基于视觉的接口任务 至今,计算机视觉技术应用到人机交互中已取得了显著的成功,并在其它领域中也显示其前景。人脸检测和人脸识别获得了最多的关注, 也取得了最多的进展。第一批用于人脸识别的计算机程序出现在 60年代末和 70年代初,但直到 90年代初,计算机运算才足够快,以支持这些实时任务。人脸识别的问题产生了许多基于特征位置、人脸形状、人脸纹理以及它们间组合的计算模型, 包括主成分分析、线性判别式分析、 Gabor 小波网络和 .Active Appearance Model(AAM . 许多公司,例如Identix,Viisage Technology和 Cognitec System,正在为出入、安全和监防等应用开发和出售人脸识别技术。这些系统已经被部署到公共场所, 例如机场、城市广场以及私人的出入受限的环境。要想对人脸识别研究有一个全面的认识,见。 基于视觉的接口技术进展 尽管在一些个别应用中取得了成功,但纵使在几十年的研究之后,计算机视觉还没有在商业上被广泛使用。几种趋势似乎表明了这种情形即将会发生改变。硬件界的摩尔定律的发展, 相机技术的进步, 数码视频安装的快速增长以及软件工具的可获取性(例如 intel 的 OpenCV libraray使视觉系统能够变得小巧、灵

计算机视觉应用专题报告

二、技术应用场景及典型厂商分析 1.计算机视觉技术已应用于传统行业和前沿创新，安全/娱乐/营销成最抢先落地的商业化领域 计算机视觉技术已经步入应用早期阶段，不仅渗透到传统领域的升级过程中，还作为最重要的基础人工智能技术参与到前沿创新的研究中。 本报告将重点关注技术对传统行业的影响。其中，计算机对静态内容的识别应用主要体现在搜索变革和照片管理等基础服务层面，意在提升产品体验；伴随内容形式的变迁（文字→图片→视频），动态内容识别的需求愈加旺盛，安全、娱乐、营销成为最先落地的商业化领域。 Analysys易观认为，这三类领域均有一定的产业痛点，且均是视频内容产出的重地，数据体量巨大，适合利用深度学习的方式予以改进。与此同时，行业潜在的商业变现空间也是吸引创业者参与的重要原因。 另一方面，当前计算机视觉主要应用于二维信息的识别，研究者们还在积极探索计算机对三维空间的感知能力，以提高识别深度。

2.计算机视觉的应用从软硬件两个层面优化安防人员的作业效率和深度 安防是环境最为复杂的应用领域，通常的应用场景以识别犯罪嫌疑人、目标车辆（含套牌车/假牌车）以及真实环境中的异常为主。 传统安防产品主要功能在于录像收录，只能为安防人员在事后取证的环节提供可能的线索，且需要人工进行反复地逐帧排查，耗时耗力；智能安防则是将视频内容结构化处理，通过大数据分析平台进行智能识别搜索，大大简化了工作难度，提高工作效率。 除此之外，在硬件层面上，传统安防产品超过4-5米的监控内容通常无法达到图像识别的像素要求，并容易受复杂环境中光影变化和移动

遮挡的影响而产生信息丢失，因此计算机会出现大量的误报漏报，这些局限为治安工作造成了一定的阻碍。 安防技术厂商在此基础上进行了创新，以格灵深瞳为例，目前已将摄像头的有效识别距离稳定至70-80米，同时开创了三维计算机视觉的应用，通过整合各类传感器达到类人眼的效果，减弱了环境对信息采集的负面影响，提高复杂环境下的识别准确度。 Analysys易观认为，计算机视觉的应用从行业痛点出发，以软硬件的方式大大优化了安防人员的作业效率与参考深度，是顺应行业升级的利好。不过，在实际应用过程中，对公安、交警、金融等常见安防需求方而言，更强的视觉识别效果往往意味着更多基础成本（存储、带宽等）的投入，安防厂商的未来将不只以技术高低作为唯一衡量标准，产品的实用性能与性价比的平衡才是进行突围、实现量产的根本，因此市场除了有巨大的应用空间外，还会引发一定的底层创新。

计算机视觉前沿与深度学习

视觉研究中投入巨大，在IEEE 模式分析与机器智能汇刊(IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE TPAMI)、计算机视觉国际期刊(International Journal of Computer Vision, IJCV)、IEEE图像处理汇刊(IEEE Transactions on Image Processing, IEEE TIP)、IEEE国际计算机视觉大会(IEEE Inter-national Conference on Computer Vision, IEEE ICCV)和IEEE国际计算机视觉与模式识别会议(IEEE Conference on Computer Vi-sion and Pattern Recognition, IEEE CVPR)等顶级国际期刊和会议上发表了许多重要学术论文，产生了许多国际一流的研究成果。其中最受到关注的研究是深度学习，而深度学习领域发表的论文70%以上是关于视觉图像识别方面的。 为了更好地开展学术交流，推动国内计算机视觉学科发展，进一步提升我国计算机视觉研究在国际领域的影响力，中国计算机学会成立了“计算机视觉专业组”。在本期专题中，计算机视觉专业组特别邀请了多位著名的视觉专家从不同角度撰文，介绍计算机视觉前沿与深度学习研究方面的最新进展。 香港中文大学助理教授王晓刚、博士孙祎、教授汤晓鸥共同撰写的《从统一子空间分析到联合深度学习：人脸识别的十年历程》文章，回顾了人脸识别近十年的发展历程。他们的团队使用深度学习开发了DeepID2+系统，在人脸识别最受关注的LFW(labeled faces in the wild)1数据集上取得了人脸确认任务的世界第一，识别率99.47%。深度学习在人脸识别上的巨大成功，并非只是利用复杂模型拟合数据集。DeepID2+系统的神经元响应有很多重要的性质，比如它是中度稀疏的，对人物身份和人脸属性有很强的选择性，对局部遮挡具有良好的鲁棒性。这些性 计算机视觉通常是指用摄像机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪/测量来实现对客观三维世界的理解。计算机视觉既是科学领域中富有挑战性的理论研究，也是工程领域中的重要应用，在图像检索、安全监控、人机交互、医疗诊断和机器人等领域具有广阔的应用前景。美国和欧洲等先进国家将计算机视觉列为对经济和科学有广泛影响的重大基本问题，计算机视觉也是“谷歌大脑”、“百度大脑”等研究计划中的核心项目。 计算机视觉作为一门学科始于20世纪60年代。随着个人计算机的普及，计算机视觉在80年代取得了重要进展。最近10年，随着计算机性能的大幅提升和互联网的快速发展，新的视觉特征、大数据、稀疏低秩、深度学习等技术的不断涌现，使计算机视觉又迎来了一次突飞猛进的发展，开辟出许多新的研究领域。国内高校与科研单位在计算机特邀编辑：王　涛1　查红彬2　1爱奇艺公司 2北京大学 计算机视觉前沿与深度学习关键词：计算机视觉　深度学习 1 标注过的户外脸部测试数据集。

计算机视觉的应用

运动目标检测 目录 基于统计背景模型的运动目标检测方法 背景模型提取 运动目标检测 后处理 基于统计背景模型的运动目标检测方法 问题：（1）背景获取：需要在场景存在运动目标的情况下获得背景图像（2）背景扰动：背景中可以含有轻微扰动的对象，如树枝、树叶的摇动，扰动部分不应该被看做是前景运动目标（3）外界光照变化：一天中不同时间段光线、天气等的变化对检测结果的影响（4）背景中固定对象的移动：背景里的固定对象可能移动，如场景中的一辆车开走、一把椅子移走，对象移走后的区域在一段时间内可能被误认为是运动目标，但不应该永远被看做是前景运动目标（5）背景的更新：背景中固定对象的移动和外界光照条件的变化会使背景图像发生变化，需要及时对背景模型进行更新，以适应这种变化（6）阴影的影响：通常前景目标的阴影也被检测为运动目标的一部分，这样讲影响对运动目标的进一步处理和分析首先利用统计的方法得到背景模型，并实时地对背景模型进行更新以适应光线变化和场景本身的变化，用形态学方法和检测连通域面积进行后处理，消除噪声和背景扰动带来的影响，在HSV色度空间下检测阴影，得到准确的运动目标。 背景模型提取 前提假设在背景模型提取阶段，运动目标在场景区域中运动，不会长时间停留在某一位置视频流中某一像素点只有在前景运动目标通过时，它的亮度值才发生大的变化，在一段时间内，亮度值主要集中在很小的一个区域中，可以用这个区域内的平均值作为该点的背景值。具体实现过程：在YUV颜色空间下，Y值的变化范围为0~255，将该范围划分成若干区间[0,T][T,2T]…[Nt,255],n=255/T，对于每个像素点，统计一段时间内每个区间内亮度值的出现的次数。找出出现次数最多的那个区间，将该区间内所有值的平均值作为背景模型在该点的亮度值。这种方法不受前景运动目标的影响。 运动目标检测 检测当前图像和背景图像中对应像素点的差异，如果差值大于一定阈值，则判定该像素为前景运动目标

人工智能计算机视觉发展分析

人工智能计算机视觉发展分析 计算机视觉是用电脑去识别物体的一种新技术。作为视觉来讲，必须要有眼睛与大脑两部分。计算机视觉的主要组成部分不是“眼睛”，而是“大脑”。 2011年，计算机视觉迎来了最伟大的突破。当年，谷歌人工智能实验室的杰夫·迪恩与斯坦福大学计算机系教授吴恩达合作，他们动用上万台电脑的计算资源，让计算机用深度学习算法在YouTube上观看了一千万段关于猫的视频，最后计算机终于完成了“猫脸识别”。这个项目是谷歌大脑在计算机视觉领域取得的巨大成功。 到了2014年，计算机视觉领域的ImageNet比赛第一次超越了人类肉眼识别图片的准确率——这标志着计算机视觉已经比人眼更加精准，因此具有极大地应用价值。 ImageNet国际挑战赛是计算机视觉领域最著名的比赛，被誉为国际计算机视觉领域的“奥林匹克”。它是2010年由美国斯坦福大学人工智能实验室的李飞飞教授主导推出的。早在2009年，ImageNet对1500万张图片进行了标注，涉及22000个类别的物体，李飞飞她们建立了一个规模空前的数据库。而且，她们公开了整个数据库，免费提供给全世界的人工智能研究团队。有了这个培育计算机大脑的数据库，科研工作者教会了计算机识别物体。 计算机视觉的基本原理

想要实现计算机视觉，首先需要有一个摄像头，然后把拍摄的照片成像在CCD上形成电子照片。这些电子照片是以像素为单位存储在计算机上的。每一个像素都可以看成是三个矩阵元，这些矩阵元给出了像素的RGB数值（每个数值都是整数，取值在0到255之间）。其中，R表示红色，是red的首字母； G表示绿色，是green的首字母；B表示蓝色，是blue的首字母。有了这三种基本颜色，就可以按照不同的权重叠加出千变万化的色彩。 计算机视觉所处理的主要对象就是这个RGB数值，因为每一张照片的像素很多，因此整张照片可以被看成是三个大的矩阵。 计算机视觉的本质，其实就是处理这三个矩阵，然后从这三个矩阵中提取出“特征信息”，比如对于动物的图片，可以提取的特征是“有没有尾巴？”以及“有没有毛？”等。通过对特征信息的提取与判断，可以实现“猫脸识别”或者“人脸识别”。人工智能是通过机器学习的方法，提取不同物体的特征，然后用分类器对各种事物进行分类识别。 计算机视觉的头部公司之一商汤科技与华东师范大学合作，编写了中国第一本人工智能教材《人工智能基础（高中版）》，在书中详细介绍了计算机视觉的算法实现及其基本原理。 计算机视觉有哪些相关企业与落地应用？ 计算机视觉领域的应用非常广泛，其主要的落地应用有以下几个大类。

计算机视觉在各个方面的应用

计算机视觉在各个方面的应用 摘要 计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，用电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。这里所指的信息指Shannon定义的，可以用来帮助做一个“决定”的信息。因为感知可以看作是从感官信号中提取信息，所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。 关键词：图像处理，模式识别，图像理解。 正文 1.1序言 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相应场景的三维信息，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样。 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，它已经吸引了来自各个学科的研究者参加到对它的研究之中。其中包括计算计科学和工程、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。 所需要的知识储备以及相关课程如下， 图1-1 图1-2

1.1.2 现阶段的形式 视觉是各个应用领域，如制造业、检验、文档分析、医疗诊断，和军事等领域中各种智能/自主系统中不可分割的一部分。由于它的重要性，一些先进国家，例如美国把对计算机视觉的 图1-3计算机视觉与其他领域的关系 研究列为对经济和科学有广泛影响的科学和工程中的重大基本问题，即所谓的重大挑战（grand challenge）。计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。机器视觉需要图象信号，纹理和颜色建模，几何处理和推理，以及物体建模。一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起。作为一门学科，计算机视觉开始于60年代初，但在计算机视觉的基本研究中的许多重要进展是在80年代取得的。计算机视觉与人类视觉密切相关，对人类视觉有一个正确的认识将对计算机视觉的研究非常有益。为此我们将先介绍人类视觉。 人类正在进入信息时代，计算机将越来越广泛地进入几乎所有领域。一方面是更多未经计算机专业训练的人也需要应用计算机，而另一方面是计算机的功能越来越强，使用方法越来越复杂。这就使人在进行交谈和通讯时的灵活性与目前在使用计算机时所要求的严格和死板之间产生了尖锐的矛盾。人可通过视觉和听觉，语言与外界交换信息，并且可用不同的方式表示相同的含义，而目前的计算机却要求严格按照各种程序语言来编写程序，只有这样计算机才能运行。为使更多的人能使用复杂的计算机，必须改变过去的那种让人来适应计算机，来死记硬背计算机的使用规则的情况。而是反过来让计算机来适应人的习惯和要求，以人所习惯的方式与人进行信息交换，也就是让计算机具有视觉、听觉和说话等能力。这时计算机必须具有逻辑推理和决策的能力。具有上述能力的计算机就是智能计算机。 智能计算机不但使计算机更便于为人们所使用，同时如果用这样的计算机来控制各种自动化装置特别是智能机器人，就可以使这些自动化系统和智能机器人具有适应环境，和自主作出决策的能力。这就可以在各种场合取代人的繁重工作，或代替人到各种危险和恶劣环境中完成任务。 1.1.3 简单原理 计算机视觉就是用各种成象系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释。计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能象人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。要经过长期的努力才能达到的目标。因此，在实现最终目标以前，人们努力的中期目标是建立一种视觉系统，这个系统能依据视觉敏感和反馈的某种程度的智能完成一定的任务。例如，计算机视觉的一个重

2017年计算机视觉行业现状及发展前景分析报告

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正文目录 1 计算机视觉：未来之眼，人工智能的前哨 (6) 1.1 计算机视觉：人类的另一双“慧眼” (6) 1.2 巨头入主视觉领域，人工智能成行业新引擎 (8) 1.2.1 国外互联网巨头开启并购狂潮-苹果看“脸”VS谷歌注重运用 (9) 1.2.2国内计算机视觉最看“脸”，投融资如火如荼 (10) 1.3 欧美领跑产业趋势，市场空间巨大 (12) 1.3.1工业自动化需求驱动产业成长 (12) 1.3.2国内需求强劲，未来有望引领产业发展 (13) 2 生产需求和技术进步驱动计算机视觉行业发展 (16) 2.1 硬件是基础，算法是核心 (16) 2.2 计算机技术升级+巨头布局+产业政策“三驾马车”促进产业成长 (18) 2.2.1 图像处理与深度学习技术为行业内生驱动 (18) 2.2.2“机器换人”带来“视觉”设备广泛应用 (19) 2.2.3 政策为产业发展保驾护航 (20) 2.3 性能优越，应用领域广泛 (21) 2.3.1 比人类更敬业的“眼睛” (21) 2.3.2 应用广泛，大有作为 (22) 2.4 多维场景、嵌入式、一体化成为计算机视觉技术趋势 (23) 2.4.1 从二维场景重建迈向三维乃至通用视觉信息系统的构建 (23) 2.4.2 基于嵌入式的产品将取代板卡式产品 (24) 2.4.3 标准化、一体化解决方案也将是计算机视觉的必经之路 (25) 3 应用领域广泛，计算机视觉前景看好 (25) 3.1 智能制造领域迅速扩展，半导体与电子制造占据半壁江山 (25) 3.1.1 半导体电子制造：计算机视觉有效提升自动化水平 (26) 3.1.2 汽车制造：计算机视觉为汽车制造严格把关 (29) 3.1.3 生物医疗：计算机视觉为医疗影像、药品质控装上神秘的眼睛 (30) 3.2 消费应用领域快速扩展，打开未来想象空间 (31) 3.2.1 服务机器人：取代重复劳作，实现场景交互 (31) 3.2.2 无人驾驶：计算机视觉是无人驾驶汽车皇冠上的明珠 (32) 3.2.3 物流：OCR是智能物流的技术核心 (33) 3.2.4 安防监控：计算机视觉透视公共场所，助力智能安防 (33)

计算机视觉系统及其应用

课程设计 课程名称工业自动化专题 题目名称_计算机视觉系统及其应用学生学院_____自动化________ 专业班级______ 学号 学生姓名____ 指导教师___________ 2013 年 6月 25日

机器视觉系统及其应用 摘要：主要介绍机器视觉系统的概要，简要分析机器视觉的特点、优越性和应用，具体介绍了机器视觉技术在印刷行业、农业、工业、医学中的实际应用，并且分别举例说明。机器视觉的诞生和应用在理论和实际中均具有重要意义。 关键词：机器视觉；标签检测；药物检测；水果品质检测；硬币检测。 1. 机器视觉系统 1.1 机器视觉系统简介 机器视觉系统是指利用机器替代人眼做出各种测量和判断。机器视觉是工程领域和科学领域中的一个非常重要的研究领域，它是一门涉及光学、机械、计算机、模式识别、图像处理、人工智能、信号处理以及光电一体化等多个领域的综合性学科。 机器视觉系统通过图像摄取装置将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号。机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成。 机器视觉系统的优点有：1.非接触测量，对于被检测对象不会产生任何损伤，而且提高了系统能够的可靠性；2.较宽的光谱响应范围，例如使用人眼看不见的红外测量，扩展人眼的视觉范围；3.长时间稳定工作，人类难以长时间对同一对象进行观察，而机器视觉系统则可以长时间地作测量、分析和识别任务。 现在，机器视觉系统在工业、农业、国防、交通、医疗、金融甚至体育、娱乐等等行业都获得了广泛的应用，可以说已经深入到我们的生活、生产和工作的方方面面。 1.2 基本原理 图 1 是机器视觉系统的基本结构，在一定的光照（包括可见光，红外线甚至超声波等各种成象手段)条件下，成象设备（摄象机，图像采集板等）把三维场景的图像采集到计算机内部，形成强度的二维阵列——原始图象；然后，运用图像处理技术对采集到的原始图像进行预处理以得到质量改善了的图像；其次，运用机器视觉技术从图像中提取感兴趣的特征分类整理；，构成对图像的进一步，运用模式识别技术对抽取到的特征进行描述；最后，运用人工智能得到更高层次的抽象描述。完成视觉系统的任务。 图1机器视觉的基本结构

计算机视觉的现状与发展前景

计算机视觉的现状与发展前景 二十年前，计算机的出现使工作场所出现革命化发展。直到现在，约75％的办公室工作通过计算机和互联网来实现。1990年，大约15％美国家庭拥有了一台计算机，现在增加到70％。计算机视觉(Computer v|si0n)一词最早出现在P．H．Westonl 975 年的论文中。计算机视觉是以视觉处理理论为中心，属于人工智能范畴的一个新领域。它也是以图像处理、模式识别、计算机技术和生理学心理学为基础的信息处理科学中的一个重要分支。计算机视觉技术集数字图像处理、数字信号处理、光学、物理学、几何学、应用数学、模式识别及人工智能等知识于一体，其应用已经涉及到计算几何、计算机图形学、图像处理、机器人学等领域。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。计算机视觉研究的目标有两个：一个是开发从输入的图像数据自动构造场景描述的图像理解系统，另一个是理解人类视觉，以便有朝一日用机器代替人去作人类难以达到或根本无法达到的工作。当前，计算机视觉也是人工智能及机器人科学中颇为活跃的和卓有成效的热门研究课题。 视觉理解是计算机视觉系统的一个重要处理环节，当前，具有视党反馈功能的机器人已能代替人完成各种复杂的任务，如：产品的自动装配、焊接和检验、生物医学中的自动诊断、遥感照片的自动解释、各种车辆的自动导航等。这种赋予机器以类似人的视觉信息处理能力并为人类自身服务的美好愿望在一定范围或特定任务下已部分地成为现实。今天，计算机视觉的应用已渗透到机器人、天文、地理、医学、化学、物理等宏观及微观世界的各个研究领域。有人预言，计算机视觉是实现智能机器人和第五代计算机的关键因素之一。 计算机视觉是一个复杂的处理过程，景物理解及景物分析是其处理要点之一。用机器实现景物理解必须将输入的图像和预先存入的有关物体结构和环境约束知识进行交互作用，建立明确而有意义的描述理解。这种过程可归结为从一幅图像中提取景物信息，完成某些计算，在不同阶段的理解过程引入相关的先验知识，从而完成理解处理。类似的工作实际上早在50年代就已经开始了。目前，三维物体及景物分析工作的重点在三维物体与自然景物的识Ⅱ与分析上。80年代，在计算机视觉研究中占主导地位的是Mart教授提出的视觉计算理论框架，在这种框架下，Marr认为视觉可看做是三个层次的信息处理过程，而且要从计算理论、算法描述及硬件实现三个方面去实现三个层次的工作。三维物体识别研究自Mart教授创立视觉计算理论后取得了重大进展。这一理论的要点在于把视觉看成一个过程，它从外部世界的图像逐步产生对景物的三个层次的描述，即： a)初始简图——这是基本意义的灰度变动的局部几何性质，以线条勾画出的草图形式出现 b)二维半简图——该图主要描述物体可视面的表面方向和观察点到表面的距离} c)三维模型表示——这是物体形状的全部而清晰的描述。有人认为，Marr教授的视觉计算理论是肘计算机视觉研究的最杰出的贡献。 90年代，Rosenfeld认为应重视三个方面的工作，一是计算的鲁棒性问题，二是主动视觉(active vision)的研究，三是定性视觉的研究(qualitative vision)。有人把视觉定义为“根据tob_id_4068获得的图像理解景物信息的处理过程，而计算机视觉主要是利用计算机提供的手段和方法去完成这一信息处理过程。具体包括：视觉信息的获取图像预处理、分割、描述、识别理解等几步工作。1965年，L．Roberts关于“三维物体的感知”一文提出了几种获取三维信息的基本方法。这些基本方法至今还被计算机视觉研究领域普遍采用。目前，获取视觉信息的主要方法有主动法和被动法两大类，主动法需要对测试物体加入特殊的人造

图像处理与计算机视觉算法及应用

图像处理与计算机视觉算法及应用 图像处理与计算机视觉算法及应用（Algorithms for Image Processing and Computer Vision）（第2版）的配套代码。基于OpenCV库-matching code for the book"Algorithms for Image Processing and Computer Vision".Based on OpenCV Library. [上传源码成为会员下载此文件] [成为VIP会员下载此文件] 文件列表(点击判断是否您需要的文件，如果是垃圾请在下面评价投诉): 图像处理与计算机视觉算法及应用（第2版）\Chapter 1\capture.c .......................................\.........\lib0.c .......................................\.........\thr_glh.c .......................................\.........0\angular.c .......................................\..........\check.c .......................................\..........\convert.c .......................................\..........\display.c .......................................\..........\listGreyFiles.c

浅谈计算机视觉技术

浅谈计算机视觉 随着数字多媒体技术的快速发展，人机交互成为人类生活中不可或缺的一部分。作为计算机技术的一个重要分支，计算机视觉技术近些年来得到了广泛重视，它为人机交互提供了更广阔的发展空间。 计算机视觉就是用摄像机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量的机器视觉，在电脑中做进一步的图像处理后成为适合人眼或者检测仪器检测的图像。计算机视觉与图像处理、图像分析、机器人视觉和计算机视觉是彼此密不可分的学科，但相比之下又有不同：计算机视觉的研究对象主要是映射到单幅或多幅图像上的三维场景，例如三维场景的重建。计算机视觉的研究很大程度上针对图像的内容。对于一个计算机视觉系统来说，它主要包括以下部分：程序控制、事件检测、信息组织、物体与环境建模、交感互动。计算机视觉系统的结构很大程度上依赖于其具体应用方向，同时也可由其功能决定：是预先固定的抑或是在运行过程中自动学习调整。但在所有的计算机视觉系统中，图像处理、预处理、特征提取、检测/分割、高级处理几乎是必不可少的。 识别、运动、场景重建、图像恢复是计算机视觉中较为经典的问题。其中，识别就是判定一组图像数据中是否包含某个特定的物体，图像特征或运动状态。这一问题通常可以通过机器自动解决，但是到目前为止，还没有某个单一的方法能够广泛的对各种情况进行判定：在任意环境中识别任意物体。对于运动问题，基于序列图像的对物体运动的监测包含多种类型，例如自体运动和图像跟踪。在场景重建方面，给定一个场景的二或多幅图像或者一段录像，场景重建寻求为该场景建立一个计算机模/三维模型。最简单的情况便是生成一组三维空间中的点。更复杂的情况下会建立起完整的三维表面模型。而在图像恢复中，计算机视觉主要用来移除图像中的噪声。 在进行计算机视觉方面的系统开发时，有一个很有用的工具库，即OpenCv,它是Intel资助的开源计算机视觉库，是一套关于计算机视觉的开放源代码的API 函数库，由一系列C函数及C++类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。一个典型的计算机视觉算法应包括：数据获取(视频和图像)、预处理（降低噪声，光照、亮度归一化，模糊化，锐化，腐蚀，膨胀等）、特征提取、特征选择、分类器涉及与训练、分类判别。OpenCv对于这六个部分，分别提供了API。但在进行相关部分的研究时，仅有OpenCv是满足不了开发人员的需要的，这就需要去查阅计算机视觉、模式识别、机器学习领域顶级会议、期刊、杂志上面发表的文章，然后再根据这些文章中阐述的原理和方法，来编程实现需要的东西。 随着计算机硬件性能的不断提高，计算机视觉技术的应用从传统的工业自动化、移动机器人视觉导航、医学图像分析、遥感图像等领域逐渐扩展到基于生物特征的识别和验证、基于视觉的人机接口和人机交互、视频监控等领域。在这些以人为中心的计算机视觉应用中，人体是主要对象，涉及对人体的静态和动态特征检测、识别及理解。在现实生活中，我们需要计算机对自然、连续的动作和行为进行分析。基于这种事实，一些技术难题由此而生：分布式视觉信息处理方法和系统、自然连续动作和行为的分割及多层次模型、基于上下境行为的理解。 通过计算机视觉课程讲座的学习，我对该课程有了初步了解，而文中所提的相关概念和理解是我通过查阅相关文献和网络资源所总结的。如果所述的一些技术难题得到解决，将给社会带来极大的经济效益。

计算机视觉及其应用2

计算机视觉及其应用 1.计算机视觉概述 机器视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能，也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。按现在的理解，人类视觉系统的感受部分是视网膜，它是一个三维采样系统。三维物体的可见部分投影到网膜上，人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解。机器视觉系统的输入装置可以是摄像机、转鼓等，它们都把三维的影像作为输入源，即输入计算机的就是三维世界的二维投影。如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种正变换的话，则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到三维客观世界的逆变换，也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。 2.国内计算机图像视觉技术的应用现状 对产品质量、生产效率、精度等需要很高的新型的高科技生产领域，尤其在半导体和光电子工业，可以说所有全线产品和生产工艺等都需要应用到计算机图像和视觉技术，在电子装配工业，如SMT 设备、电子元件质量检测等也同样需要使用这门技术。在对传统工业设备和工艺流程等进行新技术改造或替换过程中，在各种安全监控领域，以及随市场发展而出现新的需要领域等等，都能够应用此技术，其市场非常大，发展潜力无穷。计算机图像和视觉技术已经在国外得到广泛的应用，并且技术也比较成熟。然而，在国内的情况并不乐观。随着国内市场成熟，巨大的市场驱动，加上此技术明显的固有优势，相信它将在国内得到广泛的应用，产生巨大的经济效率。 3.计算机视觉应用的关键技术 机器视觉系统中，视觉信息的处理技术主要依赖于图像处理方法，它包括图像增强、数据编码和传输、平滑、边缘锐化、分割、特征抽取、图像识别与理解等内容。经过这些处理后，输出图像的质量得到相当程度的改善，既改善了图像的视觉效果，又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。 （1）图像的增强 图像的增强用于调整图像的对比度，突出图像中的重要细节，改善视觉质量。通常采用灰度直方图修改技术进行图像增强。图像的灰度直方图是表示一幅图像灰度分布情况的统计特性图表，与对比度紧密相连。如果获得一幅图像的直方图效果不理想，可以通过直方图均衡化处理技术作适当修改，即把一幅已知灰度概率分布图像中的像素灰度作某种映射变换，使它变成一幅具有均匀灰度概率分布的新图像，实现使图像清晰的目的。 (2)图像的平滑

2018年计算机视觉技术研究报告

２０１８年计算机视觉技术研究报告 摘　要：一计算机视觉技术始于２０世纪６０年代，主要研究如何让机器对图像进行高层次理解和自动化处理三随着机器学习技术的 引入，特别是近几年来深度学习技术的发展，计算机视觉研 究取得了重大进展三数据二算法二算力和应用场景是计算机 视觉的四大核心要素三移动互联网和存储技术的发展，为计 算机视觉技术的研究和应用提供了海量数据三同时监督学习二 非监督学习二强化学习和对抗学习等各种算法形态也在近年 来取得了巨大突破三计算平台更是从ＣＰＵ发展到现在的ＧＰＵ 和ＴＰＵ，算力大幅度提升三这三方面的发展，使得计算机视 觉技术被广泛应用于安防监控二金融二医学影像分析二自动 驾驶二智慧城市等各个应用场景中三 一　计算机视觉发展历程 计算机视觉主要研究的是如何让机器对图像或视频进行高层次的理解三

具体来说，计算机视觉致力于从单个图像或图像序列中自动提取二分析和理解有用的信息，实现自动化的视觉理解三 （一）经典视觉体系的建立 计算机视觉始于２０世纪６０年代后期，与当时流行的数字图像处理领域不同的是，计算机视觉希望从图像中提取三维结构，以实现全面的场景理解三２０世纪７０年代，计算机视觉体系慢慢地建立起来，主流研究包括如何进行图像中边缘的提取二线条的标注二非多面体和多面体的建模二光流的研究以及对运动的估计三在之后的十年里，更严格的数学分析被引入视觉建模，比如尺度空间的概念二利用阴影二纹理及焦点进行的形状推断以及一些轮廓模型三到２０世纪９０年代，投影三维重建的研究渐渐活跃起来，它让我们对于相机校准有了更好的理解三９０年代末，基于计算机图形学和计算机视觉领域的交叉作用，一些新的研究慢慢涌现，包括图形渲染二图像变形二视图差值二全景图像拼接以及早期的光场渲染三 经典的计算机视觉系统主要可以分为五个步骤：图像获取二预处理二特征提取二检测分割和语义分析三图像获取由照相机或摄像机来获取图像或视频；预处理则是对图像和视频进行噪声去除和数据整合等处理；特征提取是从图像中提取线二边缘二颜色二方向二纹理等各种复杂度的特征；检测分割则是对有价值的部分进行分割提取；语义分析包括对图像进行识别或分类等过程三 （二）机器学习的引入和应用 机器学习主要研究计算机怎样模拟和实现人类的学习行为，通常来说，机器学习重新组织已有的知识结构来获得新的知识和技能，通过一系列的训练过程来不断提升自身的预测性能三机器学习的出现源于这样一个想法：一个算法的效果应该随着时间的推进越来越好三２０世纪９０年代，随着计算机硬件和软件的进步，机器学习的实际应用变得越来越广泛三此时，计算机视觉和机器学习的结合变为必然，机器学习技术很大程度上优化了视觉算法，