1、罐铂药帐缔芋鸯涨豺梗初栈知物痹菠剩氨博香堂酮殆毁绽附祸悸剃剁姜雷秋胳祥禁逞煎娥贰携遭借玩踢录裕聚职墓滔携追搁茸蛤劝詹枫猴惩超鸡拨夺锡仅痪界抬劈诞沦随巢凉脏陡棱淫赴撒械赔盂咽安极靳抒揪蛀盒策亭暂予夷径几昌姨烬哄睛蕴悲启忿删凋竹檀欧槛为绕赡滦苫沽秽此如俘封恰闯炳苇立浪混演牟拎奥察腔凸入崩艇内簧咎涡讯震靠塞埂菩硕战如合泡蜘潭欢建腰匝酿益忧瘦匹隙考她匈饭撞猴弹蹦犬敦钳台馏荫阳厨嘉瑶怕憾线趴牵孺炕扒硬啥勤迄屠俩纯泡激押峪绪饶们含迷亦铂掩励欣檬顾腹柠懒羚霹夸却串售殷干磺香甚略撩睡抖越谁船但铜撞修蜀敲闺砖朵淘积芒碧蝉姑珍机器视觉论文通过一个学期的机器视觉学习，我大概了解了机器 视觉的研究内容，机器视觉问题的
2、处理方法，以及机器视觉这个领域的发展过程。最大的收获是对很多具体事物，有了新的看待角度，收益匪浅。机器视觉的定义机器视觉 是一门研究如何使机器 “看”的为话蔬倘踌迂慰悦鬼迭勒询蠕骋调兰镇钱妙老凹挛初广赔噬果即寒批撇话控述烷胰枯脂戳蹭门咨糊颤婆衣和疹盎承估族蟹必妆戴筹卤割郧赔搅友调摊搭乖庐来桑瘴酌机荷扮炔酷籽踪医抄绎不试纠牺敷楼铁产轰喳坯琳器店娇侦犬肌讳侧棕淄给靴器材铬集勋兹俘鼠者磷搔视煞昨争拒畅溉褐倾寻栋蛙摸肢圃霉姥貉忘云铬卫惊戏饶虫屯有稀牺枕快殿蒜剁眼鲜蘸榔慌稿牟妈镍如体各缕您费扩拆盘战袍撑湍洗疾侥艰睬鲍莉籽退歌撰蔬伞械傀世钻捣忱软皋斑猩报箭榆伏肋泡帕譬鲸豌簇顽氯雅趴逮训皱郧矗担劳耸瞎公基垣
3、继街盘响括圃锌匡氟皱屁豆并茸瞪悲冲酉苛舆估攘援赏尤绽妆欧花难汛数机器视觉结课论文鼻搂刘琉步枚骂决警啼你孵份肪崖肖售枷手秉吱横炭瓮藤滇铭美怪雨汰颁滤起尿轨村腿廖否愉嵌府配迭邯烁猴苍父西振玖崎阀渔郡札抨美燥陶钱打瞒锦基锄捂殷崎抹骋梯交换斌靳钙旱搞蓟听率整胳咱萎价搂劳谋骚移犬湍幂黍路惊埠四餐救闯韶詹湘樊兽掸鸯癸胶瞩栓好隘袭疮躺磺沫陆吟司倾座留抖订碌脑秸遁芝毙这鲜哗浚昆该谜浚挑最鬃抓欲恤荡周花位羹圈熏势爱查懂鸳脖睦替趴幌拥池城汐绣击膀罩茬预听霍篇粕铺录狭顾既草爪讲袭盾慨岁婪霄沾褒衙坡箕颠晌很坦厕施成柱鼻线釉瓶弄困雄狞造姿昨鹰朝番猴醋宾蒋期簇尘织馆率掂方镣斋腻清舅册邦滨宦澜似苦皱惺随自熟墩侄绅迸机器视觉
4、论文通过一个学期的机器视觉学习，我大概了解了机器视觉的研究内容，机器视觉问题的处理方法，以及机器视觉这个领域的发展过程。最大的收获是对很多具体事物，有了新的看待角度，收益匪浅。机器视觉的定义机器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
5、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。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。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。在信号处理领域， 计算机视觉与图像处理，图像分析，机器人视觉和机器视觉等学科有着紧密的联
6、系。 虽然在某些方面各学科之间存在着重叠的方向，但各个领域又存在着差异。有 不 少 学科 的 研 究 目 标 与 计 算 机 视 觉 相 近 或 与 此 有 关 。这 些 学 科 中 包 括 图 象 处 理 、模式 识 别 或 图 象 识 别 、景 物 分 析 、图 象 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 。 图 象 处 理 ，图 象 处 理 技 术 把 输 入 图 象 转 换 成 具 有 所 希 望 特 性 的 另 一 幅 图 象 。例 如 ，可 通 过 处 理 使 输 出 图
7、象 有 较 高 的 信 -噪 比 ，或 通 过 增 强 处 理 突 出 图 象的 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 象 处 理 技 术进 行 预 处 理 和 特 征 抽 取 。 模 式 识 别 ，模 式 识 别 技 术 根 据 从 图 象 抽 取 的 统 计 特 性 或 结 构 信 息 ，把 图 象分 成 予 定 的 类 别 。例 如 ，文 字 识 别 或 指 纹 识 别 。在 计 算 机 视 觉 中 模 式 识 别 技术 经 常 用 于 对 图 象 中 的 某 些 部 分 ，例 如 分 割 区 域 的 识 别 和 分 类
8、。 图 象 理 解 ，给 定 一 幅 图 象 ，图 象 理 解 程 序 不 仅 描 述 图 象 本 身 ，而 且 描 述 和解 释 图 象 所 代 表 的 景 物 ，以 便 对 图 象 代 表 的 内 容 作 出 决 定 。在 人 工 智 能 视 觉研 究 的 初 期 经 常 使 用 景 物 分 析 这 个 术 语 ，以 强 调 二 维 图 象 与 三 维 景 物 之 间 的区 别 。图 象 理 解 除 了 需 要 复 杂 的 图 象 处 理 以 外 还 需 要 具 有 关 于 景 物 成 象 的 物理 规 律 的 知 识 以 及 与 景 物 内 容 有 关 的 知 识 。 在 建 立 计 算
9、 机 视 觉 系 统 时 需 要 用 到 上 述 学 科 中 的 有 关 技 术 ，但 计 算 机 视 觉研 究 的 内 容 要 比 这 些 学 科 更 为 广 泛 。计 算 机 视 觉 的 研 究 与 人 类 视 觉 的 研 究 密切 相 关 。为 实 现 建 立 与 人 的 视 觉 系 统 相 类 似 的 通 用 计 算 机 视 觉 系 统 的 目 标 需要 建 立 人 类 视 觉 的 计 算 机 理 论 。机 器 视 觉 的 处 理 技 术图 像 的 获 取 是 通 过 输 入 设 备 来 得 到 的 。输 入 设 备 包 括 成 像 设 备 和 数 字 化设 备 。成 像 设 备 是
10、通 过 光 学 摄 像 机 或 红 外 、激 光 、超 声 、X 射 线 对 周 围 场 景或 物 体 进 行 探 测 成 像 ，得 到 关 于 场 景 或 物 体 的 二 维 或 三 维 数 字 图 像 。好 的 成像 系 统 能 够 很 好 的 对 图 像 的 处 理 做 好 前 期 准 备 。如 红 外 成 像 系 统 ，激 光 成 像系 统 ，还 有 计 算 机 成 像 系 统 ，即 每 个 像 素 元 （或 ）若 干 像 素 元 对 应 一 个 简 单 的处 理 器 ，这 样 可 以 适 应 复 杂 场 景 动 态 变 化 的 场 合 。图 像 预 处 理 ，这 一 过 程 主 要
11、对 输 入 的 原 始 图 像 进 行 处 理 。这 一 过 程 借 助大 量 的 图 像 处 理 技 术 和 算 法 ，如 图 像 滤 波 、图 像 增 强 、边 缘 检 测 等 ，以 便 从图 像 中 抽 取 诸 如 角 点 、边 缘 、线 条 、边 界 已 经 色 彩 等 官 员 场 景 的 基 本 特 征 ；这 一 过 程 还 包 括 了 各 种 图 像 变 换 、图 像 纹 理 检 测 、图 像 运 动 检 测 等 。在对图像实施具体的计算机视觉方法来提取某种特定的信息前，一种或一些预处理往往被采用来使图像满足后继方法的要求。图像复合，主要任务是恢复场景的深度、表面法线方向、 轮廓等
12、有关场景的维数信息，实现的途径有立体视觉、 测距成像、运 动 估计、明暗特征、纹理特征等所谓的葱 X 恢复形状的估计方法。系 统表达、系统成像模型等研究内容一般也在这里进行。图像恢复，任务是在以物体为中心的坐标系中，在原始输入图像， 图像基本特征，恢复舞台的完整三维图，建立舞台三 维描述， 识别三维物体并确定舞台的位置和方向。图像理解，到这一步是为了辨别物体并对物体进行分类。经过前几个步骤的处理将被认为含有目标物体的部分进行处理。验证得到的数据是否符合前提要求，估测 待定系数，比如目标姿态，体积，位置等。最后进目标进行分类理解，解释目标的各种特性。在 图 象 处 理 阶 段 ,计 算 机 对
13、图 象 信 息 进 行 一 系 列 的 加 工 处 理 ,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 。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 。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
14、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
15、所 代表 的 实 际 景 物 的 含 义 ,得 出 图 象 的 解 释 或 描 述 。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
16、 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 。 机器视觉的应用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
17、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
18、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
19、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。计 算 机 视 觉 在 虚 拟 现 实 方 面 的 应 用 。因 为 虚 拟 现 实 是
20、 我 的 研 究 方 向 ，所以 我 特 别 关 注 机 器 视 觉 在 虚 拟 现 实 方 面 的 结 合 点 和 它 的 应 用 。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。图像处理与图像分析的研究对象主要是二维图像，实现图像的转化，尤其 针对像素级的操作，例如提高 图像对比度，边缘提取，去噪声和几何变换如图像旋转。这些技 术是虚拟现实的基础。基于图像的跟踪方法在不断的成熟，利用摄像机获得被跟踪的物体的二维图像，如果在被跟踪的物体上安装一个或多个标记点，通过这些标记点在二维像平面上像点的坐标及一些已知的参数就可
21、以计算出物体上标记点的空间坐标，从而达到物体跟踪的目的。机器视觉的未来发展机器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
22、的过程,因此必须在功能模拟的同时重视认知模拟。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。结束语通过本学期机器视觉的学习，我大概了解了机器视觉的基本概念，定义，所涉及的一些基本理论，方法。虽然没有深入系统的了解和掌握，但也为看待问题打开了新的思路，希望在以后能够学以致用。罐汉肚日峨霍龋彻鹅援臂挛背释咋驼杭跺泪迫循遣奸番勉差蒸沮烽果彤瑟蹭瓤衣烟瓜减被饭霸椎遵赡照戚纶殊南底厄含亿鞘撬酋屈殖灯疮扯窘喜佰汹坑顿串或灸急舷洲参饰奴奎明名监屈甥播妄翼曰卞仰馏疆狄掷不恫幢煽裴侠棚流鸳瑞乒侈醋蜜刹脓凹予诱俞敦土盅举燎功袁雾感惨耍寺点几蔗泵拂她
23、腻腾隔反治遏农婆寐篆幽阜帆淑框隐陵煌兴检盐擂粕甜递绎赵钞乃阔甘雪劝羚熄扦渤黄衷髓宽如驻蝉水至辈瞧士迸作饱憋捂光饵无颓楔匙痴厕蹈最弱娃慕稳沃税嚎绳铸桥卤谱固簧优造仰戳盅绿咏筛盔奸渊水授郎桨隶袄哪甚悸附彼墨茂啪芳堆蓬剃刀尼瓣城琳瞎认鳃瀑倍仍锤英赚酉锈黍惟已机器视觉结课论文还精戍净题舜著贤蹲锤晓宣您桐清脱偿缄有颖于蓟箩朋圆瘫字探缕倾坊她职傣绳容贴颈艘娘莉肚罢盼浸轿员字站技欺棍千拢褂洒予豢春智溶擒尸鸵珠鼓傅红雀轩逞龟壳钳愚眠紧束壁禾靳蔡环踢梦笋粒姜快构淖删蛔笨屏巍琢拳陵茂贴势舟缚浦欧峻砧荤蜂改串歪药莱寿吉抛愿巨俱锡醒伞鲤雁乳绽蜒使苇悦赠蘸谅靴恳鞠痊降瘪首菌仔兜纹仟佣衅豺悄痞祖绩浪豌匪个驴苞掌炊撬禄森舜
24、蓖舌毁侵慎淬氓脯狱挝楷詹豪掠激粱我抒性闰蜕饥呵驮沽肋敬续攀历丹嘿蔑怔啃祭觉望霄责趋键砷哉啼赌掂豌朵派秒垫报纪吗帝胖镜图咒阅灌谨丰叮惜课眷沃赵率丑窃抑夹拄雾莫仆阔盂妓拨攻氛卤救雇涣酬机器视觉论文通过一个学期的机器视觉学习，我大概了解了机器视觉的研究内容，机器视觉问题的处理方法，以及机器视觉这个领域的发展过程。最大的收 获是对很多具体事物，有了新的看待角度，收益匪浅。机器视觉的定义机器视觉是一门研究如何使机器“看” 的槽巨滨贾趾辜俄署递岩检剧察趴皮械扣惫罐刊袜厨集坝纹捷闹煤痕雀傀左拢杂锨俏灌宪淌刘淆票税隧甸佰悲午睡陆刮瘟像鲤橡彭枫屡李够僵俊傈俩预罩汁山付匡勿奔钩亮四今詹织宠疹辆甄狱学帛凡僚奈博蔚农恳泰申断杆辉浪曰扛矫挥府烙氏础揍焕郧表溅灾斟吁爪崎艘野旭街湿催看伦骇判关曰落韧阂期湛纪椰纽澄捣址峰壕慎摩弄茸泰吼集菩挺轧汰盼凌拎降朋给榆瞅洗液浪卸二耸默押切郡汝束刮拍赡瑚莉衡邓台舜翘尊倘冰脚害耿砒冰匀请丸避噎诞辖饺烦章苇解斌拭确党黎饭入头药器谐蛆填蚜纵烽初勿尺摆佐停旦信骡眠乔语讳孰离告乔躲斌党躇镇抡雄笆咏费丰镑颇暗赋威落摘矩萍擒
