【正文】 能勝任GIS應(yīng)用開發(fā)工作。(4)開發(fā)成本低非GIS功能可以利用非專業(yè)控件，降低了系統(tǒng)的成本。結(jié)束語當(dāng)前計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展使GIS的發(fā)展主要呈以上幾種趨勢外，GIS軟件與建筑及規(guī)劃設(shè)計(jì)CAD、辦公自動(dòng)化、統(tǒng)計(jì)分析等軟件系統(tǒng)的集成等都是GIS研究與發(fā)展的熱點(diǎn)。上述這些GIS的發(fā)展趨勢并不是孤立的，而是相互影響、相互促進(jìn)，它涉及多學(xué)科的相互滲透、相互支撐。其目的就是促進(jìn)地理信息產(chǎn)業(yè)的建設(shè)與發(fā)展，更好地為人類了解和保護(hù)人類賴以生存的環(huán)境服務(wù)。面對(duì)今天的計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展，面對(duì)GIS充滿生機(jī)與活力的前景，我們應(yīng)該進(jìn)一步面向世界、抓住機(jī)遇、探索規(guī)律、促進(jìn)GIS技術(shù)與產(chǎn)業(yè)的發(fā)展?？梢灶A(yù)見，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，信息高速公路的建成，一個(gè)以地理信息系統(tǒng)為平臺(tái)，以信息高速公路為紐帶的“數(shù)字地球”，必將為人類信息交流與共享提供一種全新的方式。第五篇：前沿講座計(jì)算機(jī)視覺學(xué)科前沿知識(shí)計(jì)算機(jī)視覺就是用計(jì)算機(jī)來模擬人的視覺系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)人的視覺功能，通常是指用攝像機(jī)和計(jì)算機(jī)代替人眼對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別、跟蹤和測量等，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)客觀的三維世界的識(shí)別。人與其他動(dòng)物一樣，視覺、聽覺、觸覺等感官功能的產(chǎn)生，首先在于進(jìn)化過程中生存的需要。根據(jù)美國心理學(xué)家Gibson的理論，人的視覺不管有多少用處，但主要功能可概括為適應(yīng)外界環(huán)境和控制自身的運(yùn)動(dòng)?？吹狡嚊_過來，你會(huì)趕快回避；看到前面有激流，你不會(huì)冒然趟過去?！斑m應(yīng)外界環(huán)境和控制自身的運(yùn)動(dòng)”還是比較抽象的概念。事實(shí)上，為了適應(yīng)外界環(huán)境和控制自身的運(yùn)動(dòng)，視覺系統(tǒng)需要能識(shí)別物體（可想而知，一個(gè)人連親戚、同事、朋友都不認(rèn)識(shí)，會(huì)怎樣生活），能判斷物體的運(yùn)動(dòng)以及確定物體的形狀和方位（否則，無法抓取物體）。所以，物體識(shí)別、物體定位、物體三維形狀恢復(fù)和運(yùn)動(dòng)分析，就構(gòu)成了計(jì)算機(jī)視覺的主要研究內(nèi)容。隨著自動(dòng)化水平不斷的提高，機(jī)器視覺在自動(dòng)化行業(yè)中應(yīng)用也是越來越多，而機(jī)器視覺在我國可以說處于剛起步發(fā)展階段，機(jī)器人視覺是一門新興的發(fā)展迅速的學(xué)科，八十年代以來, 機(jī)器人視覺的研究已經(jīng)歷了從實(shí)險(xiǎn)室走向?qū)嶋H應(yīng)用的發(fā)展階段。從簡單的二值圖象處理到高分辨率多灰度的圖象處理,從一般的二維信息處理到三維視覺機(jī)理以及模型和算法的研究都取得了很大的進(jìn)展。而計(jì)算機(jī)工業(yè)水平的飛速提高以及人工智能、并行處理和神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)等學(xué)科的發(fā)展,更促進(jìn)了機(jī)器人視覺系統(tǒng)的實(shí)用化和涉足許多復(fù)雜視覺過程的研究。目前，機(jī)器人視覺系統(tǒng)正在廣泛地應(yīng)用于視覺檢測、機(jī)器人的視覺引導(dǎo)和自動(dòng)化裝配領(lǐng)域中。在現(xiàn)代化的大生產(chǎn)之中，視覺檢測往往是不可缺少的環(huán)節(jié)。比如，汽車零件的外觀，藥品包裝的正誤，IC字符印刷的質(zhì)量，電路板焊接的好壞等等，都需要眾多的檢測工人，通過肉眼或結(jié)合顯微鏡進(jìn)行觀測檢驗(yàn)。大量的人工檢測不僅影響工廠效率，而且?guī)聿豢煽康囊蛩兀苯佑绊懏a(chǎn)品質(zhì)量與成本。另外，許多檢測的工序不僅僅要求外觀的檢測，同時(shí)需要準(zhǔn)確獲取檢測數(shù)據(jù)，比如零件的寬度，圓孔的直徑，以及基準(zhǔn)點(diǎn)的坐標(biāo)等等，這些工作則是很難靠人眼快速完成。近年來發(fā)展迅猛的機(jī)器視覺技術(shù)解決了這一問題。機(jī)器視覺系統(tǒng)一般采用CCD照相機(jī)攝取檢測圖象并轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號(hào)，再采用先進(jìn)的計(jì)算機(jī)硬件與軟件技術(shù)對(duì)圖象數(shù)字信號(hào)進(jìn)行處理，從而得到所需要的各種目標(biāo)圖象特征值，并由此實(shí)現(xiàn)模式識(shí)別，坐標(biāo)計(jì)算，灰度分布圖等多種功能。然后再根據(jù)其結(jié)果顯示圖象，輸出數(shù)據(jù)，發(fā)出指令，配合執(zhí)行機(jī)構(gòu)完成位置調(diào)整，好壞篩選，數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)等自動(dòng)化流程。與人工視覺相比較，機(jī)器視覺具有精確，快速，可靠，和易數(shù)字化等優(yōu)點(diǎn)。機(jī)器視覺系統(tǒng)的輸入裝置可以是攝像機(jī)、轉(zhuǎn)鼓等，它們都把三維的影像作為輸入源，即輸入計(jì)算機(jī)的就是三維管觀世界的二維投影。如果把三維客觀世界到二維投影像看作是一種正變換的話，則機(jī)器視覺系統(tǒng)所要做的是從這種二維投影圖像到三維客觀世界的逆變換，也就是根據(jù)這種二維投影圖像去重建三維的客觀世界。機(jī)器視覺系統(tǒng)主要由三部分組成：圖像的獲取、圖像的處理和分析、輸出或顯示。將近80%的工業(yè)視覺系統(tǒng)主要用在檢測方面，包括用于提高生產(chǎn)效率、控制生產(chǎn)過程中的產(chǎn)品質(zhì)量、采集產(chǎn)品數(shù)據(jù)等。產(chǎn)品的分類和選擇也集成于檢測功能中。例如生產(chǎn)線上的單攝像機(jī)視覺系統(tǒng)，它的視覺系統(tǒng)用來檢測生產(chǎn)線上的產(chǎn)品，決定產(chǎn)品是否符合質(zhì)量要求，并根據(jù)結(jié)果，產(chǎn)生相應(yīng)的信號(hào)輸入上位機(jī)。圖像獲取設(shè)備包括光源、攝像機(jī)等；圖像處理設(shè)備包括相應(yīng)的軟件和硬件系統(tǒng)；輸出設(shè)備是與制造過程相連的有關(guān)系統(tǒng)，包括過程控制器和報(bào)警裝置等。數(shù)據(jù)傳輸?shù)接?jì)算機(jī)，進(jìn)行分析和產(chǎn)品控制，若發(fā)現(xiàn)不合格品，則報(bào)警器告警，并將其排除出生產(chǎn)線。機(jī)器視覺的結(jié)果是CAQ系統(tǒng)的質(zhì)量信息來源，也可以和CIMS其它系統(tǒng)集成。由于沒有通用的機(jī)器視覺照明設(shè)備，所以針對(duì)每個(gè)特定的應(yīng)用實(shí)例，要選擇相應(yīng)的照明裝置，以達(dá)到最佳效果。過去，許多工業(yè)用的機(jī)器視覺系統(tǒng)用可見光作為光源，這主要是因?yàn)榭梢姽馊菀撰@得，價(jià)格低，并且便于操作。常用的幾種可見光源是白幟燈、日光燈、水銀燈和鈉光燈。但是，這些光源的一個(gè)最大缺點(diǎn)是光能不能保持穩(wěn)定。以日光燈為例，在使用的第一個(gè)100小時(shí)內(nèi)，光能將下降15%，隨著使用時(shí)間的增加，光能將不斷下降。因此，如何使光能在一定的程度上保持穩(wěn)定，是實(shí)用化過程中急需要解決的問題。另一個(gè)方面，環(huán)境光將改變這些光源照射到物體上的總光能，使輸出的圖像數(shù)據(jù)存在噪聲，一般采用加防護(hù)屏的方法，減少環(huán)境光的影響。由于存在上述問題，在現(xiàn)今的工業(yè)應(yīng)用中，對(duì)于某些要求高的檢測任務(wù)，常采用X射線、超聲波等不可見光作為光源。但是不可見光不利于檢測系統(tǒng)的操作，且價(jià)格較高，所以，目前在實(shí)際應(yīng)用中，仍多用可見光作為光源。機(jī)器視覺系統(tǒng)中，視覺信息的處理技術(shù)主要依賴于圖像處理方法，它包括圖像增強(qiáng)、數(shù)據(jù)編碼和傳輸、平滑、邊緣銳化、分割、特征抽取、圖像識(shí)別與理解等內(nèi)容。經(jīng)過這些處理后，輸出圖像的質(zhì)量得到相當(dāng)程度的改善，既改善了圖像的視覺效果，又便于計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行分析、處理和識(shí)別。圖像的增強(qiáng)用于調(diào)整圖像的對(duì)比度，突出圖像中的重要細(xì)節(jié)，改善視覺質(zhì)量。通常采用灰度直方圖修改技術(shù)進(jìn)行圖像增強(qiáng)。圖像的灰度直方圖是表示一幅圖像灰度分布情況的統(tǒng)計(jì)特性圖表，與對(duì)比度緊密相連。圖像的數(shù)據(jù)編碼和傳輸，數(shù)字圖像的數(shù)據(jù)量是相當(dāng)龐大的，一幅512*512個(gè)像素的數(shù)字圖像的數(shù)據(jù)量為256 K字節(jié)，若假設(shè)每秒傳輸25幀圖像。高信道速率意味著高投資，也意味著普及難度的增加。因此，傳輸過程中，對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮顯得非常重要，數(shù)據(jù)的壓縮主要通過圖像數(shù)據(jù)的編碼和變換壓縮完成。圖像邊緣銳化處理主要是加強(qiáng)圖像中的輪廓邊緣和細(xì)節(jié)，形成完整的物體邊界，達(dá)到將物體從圖像中分離出來或?qū)⒈硎就晃矬w表面的區(qū)域檢測出來的目的。圖像分割是將圖像分成若干部分，每一部分對(duì)應(yīng)于某一物體表面，在進(jìn)行分割時(shí)，每一部分的灰度或紋理符合某一種均勻測度度量。圖像的識(shí)別過程實(shí)際上可以看作是一個(gè)標(biāo)記過程，即利用識(shí)別算法來辨別景物中已分割好的各個(gè)物體，給這些物體賦予特定的標(biāo)記，它是機(jī)器視覺系統(tǒng)必須完成的一個(gè)任務(wù)。在本世紀(jì)四、五十年代發(fā)展起來的線性濾波器以其完善的理論基礎(chǔ)，數(shù)學(xué)處理方便，易于采用FFT和硬件實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn)，一直在圖像濾波領(lǐng)域占有重要地位，其中以WIENER濾波器理論和卡爾曼濾波理論為代表。但是線性濾波器存在著計(jì)算復(fù)雜度高，不便于實(shí)時(shí)處理等缺點(diǎn)。雖然它對(duì)高斯噪聲有良好的平滑作用，但對(duì)脈沖信號(hào)干擾和其它形式的噪聲干擾抑制效果差，信號(hào)邊緣模糊。為此，1971年，著名學(xué)者TUKEY提出非線笥濾波器——中值濾波器，即把局部區(qū)域中灰度的中值作為輸出灰度，并將其與統(tǒng)計(jì)學(xué)理論結(jié)合起來，使用迭代方法，比較理想地將圖像從噪聲中恢復(fù)出來，并且能保護(hù)圖像的輪廓邊界，不使其變模糊。近年來，非線性濾波理論在機(jī)器視覺、醫(yī)學(xué)成像、語音處理等領(lǐng)域有了廣泛的應(yīng)用，同時(shí)，也反過來促使該理論的研究向縱深方向發(fā)展。