人工智能機(jī)器視覺-資料下載頁
2025-07-23 22:08本頁面
【正文】 或）若干像素元對應(yīng)一個(gè)簡單的處理器，這樣可以適應(yīng)復(fù)雜場景動態(tài)變化的場合。 這一過程主要對輸入的原始圖像進(jìn)行處理。這一過程借助大量的圖像處理技術(shù)和算法，如圖像濾波、圖像增強(qiáng)、邊緣檢測等，以便從圖像中抽取諸如角點(diǎn)、邊緣、線條、邊界已經(jīng)色彩等官員場景的基本特征；這一過程還包括了各種圖像變換（如校正）、圖像紋理檢測、圖像運(yùn)動檢測等。在對圖像實(shí)施具體的計(jì)算機(jī)視覺方法來提取某種特定的信息前，一種或一些預(yù)處理往往被采用來使圖像滿足后繼方法的要求。 主要任務(wù)是恢復(fù)場景的深度、表面法線方向、實(shí)現(xiàn)的途徑有立體視覺、測距成像、運(yùn)動估計(jì)、明暗特征、紋理特征等所謂的蔥X恢復(fù)形狀的估計(jì)方法。系統(tǒng)表達(dá)、系統(tǒng)成像模型等研究內(nèi)容一般也在這里進(jìn)行。任務(wù)是在以物體為中心的坐標(biāo)系中，在原始輸入圖像，圖像基本特征、恢復(fù)舞臺的完整三維圖，建立舞臺三維描述，識別三維物體并確定舞臺的位置和方向。到這一步是為了辨別物體并對物體進(jìn)行分類。經(jīng)過前幾個(gè)步驟的處理將被認(rèn)為含有目標(biāo)物體的部分進(jìn)行處理。驗(yàn)證得到的數(shù)據(jù)是否符合前提要求，估測待定系數(shù)，比如目標(biāo)姿態(tài)，體積，位置等。最后進(jìn)目標(biāo)進(jìn)行分類理解，解釋目標(biāo)的各種特性。 對計(jì)算機(jī)視覺的認(rèn)識從80年代至今，研究者夢對計(jì)算機(jī)視覺各個(gè)層次進(jìn)行了大量的研究，在國際上以計(jì)算機(jī)視覺為主題，或主要以計(jì)算機(jī)視覺為主題的國際會議有國際計(jì)算機(jī)視覺會議（ICCV），國際模式識別會議（ICPR），國際計(jì)算機(jī)視覺與模式識別會議（CVPR）等每年都有大量的論文發(fā)表。大體上將，對計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)的各個(gè)部分，研究者們都在計(jì)算理論、表達(dá)與算法及硬件實(shí)現(xiàn)等各個(gè)層次上提出了大量的方法。但這些方法都存在一些問題，或缺乏通用性。因此計(jì)算機(jī)視覺方面還需要大量的人力物力來進(jìn)行研究，以期取得突破，迎來計(jì)算機(jī)視覺的繁榮。參考文獻(xiàn)：[1] ：算法與系統(tǒng)原理,清華大學(xué)出版社,2000 [2] ,西北工業(yè)大學(xué)出版社,1998 [3] 馬頌德, —計(jì)算理論與算法基礎(chǔ),科學(xué)出版社,1998[4] ,清華大學(xué)出版社,2000[5] ，科學(xué)出版社，2002
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