計(jì)算機(jī)視覺(jué)的作用精選(九篇)

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第1篇：計(jì)算機(jī)視覺(jué)的作用范文

關(guān)鍵詞：計(jì)算機(jī)輔助語(yǔ)言教學(xué)；網(wǎng)絡(luò)；教師合作

計(jì)算機(jī)輔助語(yǔ)言教學(xué)是以校園網(wǎng)和互聯(lián)網(wǎng)所提供的多媒體環(huán)境為背景和素材，將計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)等現(xiàn)代信息技術(shù)整合到英語(yǔ)教學(xué)中，利用網(wǎng)絡(luò)優(yōu)勢(shì)把英語(yǔ)教學(xué)移植到校同網(wǎng)和互聯(lián)網(wǎng)上進(jìn)行的新型教學(xué)模式。利用網(wǎng)絡(luò)輔助英語(yǔ)教學(xué)確實(shí)有著傳統(tǒng)教學(xué)所不可比擬的優(yōu)越性，然而我們也不能忽視在這種教學(xué)模式中所存在的問(wèn)題。

一、計(jì)算機(jī)輔助語(yǔ)言教學(xué)的優(yōu)越性

利用計(jì)算機(jī)輔助語(yǔ)言教學(xué)，教學(xué)內(nèi)容豐富多彩，教學(xué)手法多種多樣，使得學(xué)生能在輕松愉快的環(huán)境下自主地學(xué)習(xí)，極大提高了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。教師可以充分利用計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)大的多媒體播放功能，不僅把原汁原味的帶入了課堂，讓學(xué)生們始終沉浸在英語(yǔ)環(huán)境中，而且能為學(xué)生們提供了豐富的圖、文并茂的學(xué)習(xí)資料，使學(xué)生們?cè)谳^短的時(shí)間內(nèi)接受大量的信息，增加教學(xué)容量，拓寬學(xué)生的知識(shí)面。運(yùn)用多媒體網(wǎng)絡(luò)組織教學(xué)，可以使學(xué)生在學(xué)習(xí)目標(biāo)的指引下，進(jìn)行自主學(xué)習(xí)。在這個(gè)過(guò)程中，學(xué)生是教學(xué)的中心，教師在整個(gè)教學(xué)過(guò)程中起組織者、指導(dǎo)者、幫助者和促進(jìn)者的作用，利用情境、協(xié)作、會(huì)話(huà)等學(xué)習(xí)環(huán)境要素去充分發(fā)揮學(xué)生的主動(dòng)性、積極性和首創(chuàng)精神，最終達(dá)到使學(xué)生有效地實(shí)現(xiàn)對(duì)當(dāng)前所學(xué)知識(shí)的意義建構(gòu)的目的。

二、計(jì)算機(jī)輔助語(yǔ)言教學(xué)中存在的問(wèn)題

1．因教師操作技能欠缺或設(shè)備故障而影響教學(xué)。計(jì)算機(jī)輔助語(yǔ)言教學(xué)對(duì)教師的計(jì)算機(jī)水平提出了更高的要求，而大多數(shù)英語(yǔ)教師的計(jì)算機(jī)水平只是停留在簡(jiǎn)單的課件制作和基本的上網(wǎng)查找資料等方面，然而一旦計(jì)算機(jī)出了問(wèn)題，很多教師無(wú)法解決，無(wú)形中浪費(fèi)了很多時(shí)間。特別是在上課的時(shí)候，電腦突然出了問(wèn)題而導(dǎo)致課程無(wú)法進(jìn)行的事情頻頻出現(xiàn)，更是讓學(xué)生對(duì)課程失去興趣。原本是希望用現(xiàn)代科技來(lái)輔助課堂，可反而卻因?yàn)閷?duì)技術(shù)掌握不成熟而導(dǎo)致課堂的失敗，讓很多老師，特別是年齡偏大的老師感覺(jué)無(wú)所適從。

2．計(jì)算機(jī)的作用沒(méi)有得到充分的發(fā)揮。王瑩等于1999年在蘇皖兩省、馬俊波2001年在湖北進(jìn)行的調(diào)查發(fā)現(xiàn)，計(jì)算機(jī)輔助語(yǔ)言教學(xué)并沒(méi)有得到深入人心的發(fā)展，多媒體多數(shù)時(shí)候只起到了顯示屏的作用，網(wǎng)絡(luò)和網(wǎng)絡(luò)教室也沒(méi)有物盡其用，傳統(tǒng)教學(xué)模式依然占主導(dǎo)地位。有很多教師上課已經(jīng)變成了課件播放和朗讀，而且內(nèi)容枯燥死板，就只是簡(jiǎn)單的知識(shí)點(diǎn)的羅列，說(shuō)簡(jiǎn)單點(diǎn)就是把黑板變成大屏幕，只用在電腦上輸入一次，以后都不需要在黑板上寫(xiě)字。這雖然節(jié)約了不少課堂時(shí)間，但長(zhǎng)期下來(lái)，學(xué)生無(wú)法接受這么大的信息量，慢慢就會(huì)失去了學(xué)習(xí)的興趣。

3．對(duì)網(wǎng)絡(luò)自主學(xué)習(xí)缺乏必要的引導(dǎo)。計(jì)算機(jī)輔助語(yǔ)言教學(xué)中的“輔助”說(shuō)明，“教育原則永遠(yuǎn)主宰著技術(shù)的使用，網(wǎng)絡(luò)多媒體技術(shù)無(wú)法動(dòng)搖教師的主導(dǎo)作用”。在英語(yǔ)網(wǎng)絡(luò)課堂中，學(xué)生的自主學(xué)習(xí)是很重要的一部分。教師把網(wǎng)絡(luò)上的信息與課本知識(shí)結(jié)合起來(lái)，搭建一個(gè)學(xué)生自主學(xué)習(xí)的平臺(tái)，讓學(xué)生花課外的時(shí)間去學(xué)習(xí)，教師則是作為一個(gè)監(jiān)督者，在這個(gè)過(guò)程中，教師仍然起著主導(dǎo)性的作用?？墒峭粋€(gè)教師所負(fù)責(zé)的是好幾百學(xué)生，要在網(wǎng)上搜集資料，布置作業(yè)，檢查學(xué)生學(xué)習(xí)情況，分析學(xué)習(xí)成果往往需要花費(fèi)大量的時(shí)間。學(xué)生對(duì)于自主學(xué)習(xí)還不是很熟悉，面對(duì)大量的信息往往感覺(jué)有些迷茫，不知該如何下手，種種問(wèn)題讓老師無(wú)法一個(gè)個(gè)的去解答。長(zhǎng)此以往，會(huì)讓教師感覺(jué)到身心疲憊，學(xué)生也感覺(jué)收獲不大，面對(duì)這樣一個(gè)冷冰冰的機(jī)器，沒(méi)有任何人情味可言。而且由于網(wǎng)絡(luò)教學(xué)的普及性，教師除了要進(jìn)行編寫(xiě)電子教案，制作課件外，資料搜集外，自主學(xué)習(xí)輔導(dǎo)及成果分析也成了教師份內(nèi)之事，而且有很多教師每節(jié)課做的是相同的工作，這無(wú)形之中也給教師增加了更大的負(fù)擔(dān)。

三、利用教師合作來(lái)解決計(jì)算機(jī)輔助語(yǔ)言教學(xué)中的問(wèn)題

1．在計(jì)算機(jī)技術(shù)上互相幫助，取長(zhǎng)補(bǔ)短。每個(gè)教師的計(jì)算機(jī)水平不一，而且感興趣和擅長(zhǎng)的方面不同，有的老師比較擅長(zhǎng)做課件，有些老師比較會(huì)處理表格做數(shù)據(jù)整理分析，有些對(duì)圖片、聲音和影片的處理剪輯游刃有余。同時(shí)查找資料的時(shí)候?qū)τ?jì)算機(jī)水平也有一定的要求，有些軟件如果用得好就可以對(duì)資料搜集起到很大的作用。如果教師能夠互相合作，在課件的質(zhì)量和資料搜集的實(shí)用性和廣泛性等方面都能夠起到很大的作用。

2．集體備課，資源共享。統(tǒng)籌安排一下，讓同一課型的老師各自分配一些單元或主題去備課，這樣因?yàn)橄鄬?duì)來(lái)說(shuō)任務(wù)較少，老師就可以花更多的精力去把這部分課備好。然后老師們把這些備好的課整合在一起，大家可以共同研究一下哪些課備得好，或者是哪些方面比較突出，哪些地方有待進(jìn)一步的改進(jìn)，自己再上課的時(shí)候就可以參照別人寫(xiě)的教案，再根據(jù)自己的實(shí)際安排加以改動(dòng)。當(dāng)然也可以一起研究如何能更好的提高學(xué)生的興趣。有些老師用了比較好的方法，也可以跟大家分享一下。這樣發(fā)揮集體的力量，網(wǎng)絡(luò)教學(xué)的質(zhì)量肯定會(huì)有很大的提高。

3．發(fā)揮各自的學(xué)科和計(jì)算機(jī)優(yōu)勢(shì)，鉆研出自己專(zhuān)長(zhǎng)的領(lǐng)域。讓不同的老師去負(fù)責(zé)不同的版塊，特別是考慮到個(gè)人興趣，讓教師去搜集自己比較感興趣的方面的資料，這樣也不會(huì)感覺(jué)那么枯燥。而且從網(wǎng)上下載的資料很多都是需要重新整理編排，或者說(shuō)是需要重新核對(duì)的，一個(gè)老師下載后再順便整理，給其他老師共享就會(huì)節(jié)約很多時(shí)間。這樣每個(gè)老師就有了自己專(zhuān)長(zhǎng)的信息版塊，同時(shí)也可以在建立的資料庫(kù)中享用別人的資料，這不僅提高了教師的專(zhuān)業(yè)素質(zhì)和非專(zhuān)業(yè)素質(zhì)，也大大提高了網(wǎng)絡(luò)教學(xué)的質(zhì)量。

第2篇：計(jì)算機(jī)視覺(jué)的作用范文

（廣東農(nóng)工商職業(yè)技術(shù)學(xué)院，廣州 510663）

（Guangdong AIB Polytechnic College，Guangzhou 510663，China）

摘要： 本文就計(jì)算機(jī)視覺(jué)的理論框架進(jìn)行闡述，對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)理論框架存在的問(wèn)題進(jìn)行分析，提出計(jì)算機(jī)視覺(jué)理論框架的新發(fā)展，以確保通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)獲得的景物信息更加完整。

Abstract： This paper expounds the theory framework of computer vision, analyzes the problems of theory framework of computer vision, and puts forward new development of the theory framework of computer vision to ensure that the scene information obtained through computer vision is more complete.

關(guān)鍵詞 ： 計(jì)算機(jī)視覺(jué)；理論框架；問(wèn)題；新發(fā)展

Key words： computer vision；theory framework；problems；new development

中圖分類(lèi)號(hào)：TP391.4 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1006-4311（2015）02-0209-02

0 引言

在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中，計(jì)算機(jī)視覺(jué)是通過(guò)模擬人類(lèi)視覺(jué)，從而對(duì)不同事物進(jìn)行相關(guān)描述，以獲得更全面的信息。隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)在文字識(shí)別、漫步機(jī)器人和導(dǎo)航中的成功應(yīng)用，計(jì)算機(jī)視覺(jué)的理論框架研究顯得越來(lái)越重要，對(duì)于促進(jìn)我國(guó)計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)水平不斷提升具有重要意義。

1 計(jì)算機(jī)視覺(jué)的理論框架

隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)的不斷研究和總結(jié)，從二維景物圖像發(fā)展到三維景物圖像，計(jì)算機(jī)視覺(jué)的理論框架主要有如下三個(gè)：

1.1 計(jì)算視覺(jué)理論框架 在七十年代中期，有關(guān)研究人員提出了第一個(gè)計(jì)算機(jī)視覺(jué)理論框架，即計(jì)算視覺(jué)理論，將視覺(jué)過(guò)程看作是信息處理過(guò)程，并將信息處理過(guò)程分為三個(gè)不同的層次，它們分別是計(jì)算理論層次、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)層次和硬件實(shí)現(xiàn)層次，從而對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)進(jìn)行全面分析。根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)和資料顯示，視覺(jué)是對(duì)圖像的位置、形狀和特征等進(jìn)行描述，因此，計(jì)算理論層成為了研究的重點(diǎn)，進(jìn)而將視覺(jué)過(guò)程看作是從二維圖像信息中對(duì)圖像進(jìn)行重塑，從而將三維物體的形狀、位置和空間等反映出來(lái)，最終形成三維圖像。由此可見(jiàn)，早期的視覺(jué)處理是從輸入的二維圖像中獲得二維要素圖，即圖像中強(qiáng)度變化較強(qiáng)時(shí)的位置和幾何分布情況、結(jié)構(gòu)等；中期的視覺(jué)處理是從二維要素圖中獲得二點(diǎn)五維圖，即以觀察者為中心，對(duì)表面的法向、深度和不連續(xù)的輪廓等進(jìn)行觀測(cè)。雖然二點(diǎn)五維包含的深度信息比二維要多，但還不是真正意義上的三維表示，而僅僅是有多個(gè)相對(duì)獨(dú)立的視覺(jué)模塊組成的，在相關(guān)研究中被稱(chēng)作是“shape from X”模型，將運(yùn)動(dòng)視覺(jué)、立體視覺(jué)等融入到其中；后期視覺(jué)處理是指從二點(diǎn)五維圖中獲取物體的三維描述，從而將場(chǎng)景中的物體識(shí)別處理，確定物體的確切位置和姿態(tài)。

1.2 基于知識(shí)的視覺(jué)理論框架 在計(jì)算機(jī)視覺(jué)理論中，基于知識(shí)的視覺(jué)理論框架，是圍繞感知特征群集來(lái)進(jìn)行相關(guān)研究的，從而通過(guò)人類(lèi)感知的經(jīng)驗(yàn)來(lái)描述目標(biāo)，最終確定物體在場(chǎng)景中的真正位置、形態(tài)等。相關(guān)研究人員認(rèn)為，基于知識(shí)的視覺(jué)理論可以通過(guò)知識(shí)的引導(dǎo)來(lái)直接完成三維重建，以將相對(duì)應(yīng)觀察方向保持不變動(dòng)二維特征稱(chēng)作是非偶然性聚類(lèi)，而人體中視覺(jué)識(shí)別發(fā)揮重要作用的一種感知組織，通過(guò)對(duì)非偶然性聚類(lèi)的檢測(cè)，可以有效辨別出目標(biāo)。因此，首先是利用感知組織來(lái)提取圖像中相對(duì)于觀察方向大范圍變化，并且保持不變的分組和結(jié)構(gòu)等；然后，利用概率排隊(duì)的方法來(lái)進(jìn)行模型匹配，從而縮小檢測(cè)空間；最后，通過(guò)對(duì)觀察點(diǎn)的未知求解和尋找模型參數(shù)對(duì)應(yīng)關(guān)系，使三維模型的投影和圖像得到最合適的匹配，最終完成三維重建。

1.3 主動(dòng)視覺(jué)理論框架 第三種計(jì)算機(jī)視覺(jué)理論框架是中東視覺(jué)理論礦坑，是根據(jù)人類(lèi)視覺(jué)的主動(dòng)性特征提出的。由于人類(lèi)視覺(jué)會(huì)根據(jù)自己的意識(shí)選擇視野范圍內(nèi)所看見(jiàn)的事物的主次，從而移動(dòng)身體、轉(zhuǎn)向或者改變視角，因此，人們的視覺(jué)過(guò)程是與所在環(huán)境交互感知和動(dòng)作的過(guò)程。在計(jì)算機(jī)視覺(jué)理論框架的主動(dòng)視覺(jué)框架中，視覺(jué)行為不需要三維物體的相關(guān)精確信息，就可以完成物體重建。主動(dòng)視覺(jué)系統(tǒng)根據(jù)所需的物體對(duì)象特征、分析結(jié)果和當(dāng)前要求等，通過(guò)控制攝像機(jī)的相關(guān)操作，如取向、位置、焦距等，就可以完成相關(guān)處理任務(wù)和信息交換。與此同時(shí)，主動(dòng)視覺(jué)還可以用改變攝像機(jī)的參數(shù)和處理攝像后的數(shù)據(jù)等，使圖像的時(shí)間、空間和分辨率等發(fā)生變化，從而增強(qiáng)圖像的感知效果。

2 計(jì)算機(jī)視覺(jué)理論框架存在的問(wèn)題

現(xiàn)展中，計(jì)算機(jī)視覺(jué)理論框架的提出，是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域研究的重要突破，而在這個(gè)發(fā)展過(guò)程中，存在著如下一些問(wèn)題，影響計(jì)算機(jī)視覺(jué)理論框架的更完善構(gòu)建。由于視覺(jué)過(guò)程是成像過(guò)程的逆過(guò)程，存在著混合、投影、噪音和畸變等干擾因素，使圖像三維重建存在不穩(wěn)定性和不確定性，因此，從一幅景象到多幅景象的重建存在很多困難，使三維圖像的準(zhǔn)確性和通用性大大降低。并且，計(jì)算視覺(jué)理論認(rèn)為輸入是被動(dòng)的，整個(gè)視覺(jué)過(guò)程自下而上不存在反饋，處理目的沒(méi)有發(fā)生任何改變，因此，對(duì)物體的確切位置和形狀有一定要求。另外，有關(guān)學(xué)者提出計(jì)算機(jī)視覺(jué)理論框架沒(méi)有充分運(yùn)用知識(shí)，對(duì)知識(shí)表達(dá)沒(méi)有給以高度重視，從而忽略知識(shí)推理和知識(shí)庫(kù)的構(gòu)建，沒(méi)有對(duì)空間約束和場(chǎng)景假設(shè)進(jìn)行充分考慮，從而使場(chǎng)景假設(shè)受到局限。并且，沒(méi)有進(jìn)行多次的分析和試驗(yàn)，致使計(jì)算機(jī)視覺(jué)理論框架構(gòu)建存在很多問(wèn)題。

基于知識(shí)的理論框架忽略了計(jì)算視覺(jué)理論的重要性，認(rèn)為人類(lèi)視覺(jué)和重建無(wú)關(guān)，然而，在進(jìn)行物體尺寸判斷、物體距離估算等情況時(shí)，光靠識(shí)別是不夠的，必須要依靠三維重建，才能將物體的確切位置、形狀等準(zhǔn)確地描述出來(lái)。

主動(dòng)視覺(jué)理論沒(méi)有排除三維重建，通過(guò)改變攝像機(jī)的參數(shù)和角度等，來(lái)改變物體空間、時(shí)間和分辨率的感知效果，從而對(duì)圖像出來(lái)過(guò)程進(jìn)行相關(guān)約束，使很多不穩(wěn)定和不合適的問(wèn)題得到有效解決，最終完成三維重建。運(yùn)用主動(dòng)視覺(jué)理論框架，可以大大降低問(wèn)題的難度，但主動(dòng)視覺(jué)理論框架仍存在缺乏高層知識(shí)指導(dǎo)的問(wèn)題，導(dǎo)致主動(dòng)視覺(jué)框架還不夠完整，使計(jì)算機(jī)視覺(jué)理論框架構(gòu)建受到一定影響。

3 計(jì)算機(jī)視覺(jué)理論框架構(gòu)建的新發(fā)展

在計(jì)算機(jī)視覺(jué)理論框架的構(gòu)建過(guò)程中，計(jì)算視覺(jué)理論比較系統(tǒng)地解釋了從二維圖中獲取三維物體形態(tài)的方法和可能性，而基于知識(shí)的實(shí)際理論和主動(dòng)視覺(jué)理論則對(duì)計(jì)算視覺(jué)理論進(jìn)行了補(bǔ)充和進(jìn)一步提升。因此，計(jì)算機(jī)視覺(jué)理論框架的新發(fā)展，可以以計(jì)算視覺(jué)理論為主，將基于知識(shí)的視覺(jué)理論和主動(dòng)視覺(jué)理論結(jié)合到一起，從而使計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)框架變得更加完善。

在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，將早期視覺(jué)處理分為圖像分割、圖像預(yù)處理和二維模式識(shí)別等，以對(duì)二維圖像進(jìn)行濾波降噪和圖像增強(qiáng)等，因此，不需要知識(shí)引導(dǎo)和控制視覺(jué)目的。在圖像分割、二維圖像模式識(shí)別、中期處理、后期處理和三維模式識(shí)別的過(guò)程中，沒(méi)有知識(shí)引導(dǎo)和模型匹配，最終得出的圖像效果會(huì)更好、更完整。在早期視覺(jué)處理和后期視覺(jué)處理中，二維模式和三維模式的識(shí)別，需要根據(jù)物體的實(shí)際情況來(lái)確定，由于特征、模型等各不一樣，所以，二維物體和三維物體的描述方式也各不相同。由于二維信息的質(zhì)量會(huì)影響三維信息的效果，因此，在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，二維信息應(yīng)當(dāng)給以高度重視。而模型庫(kù)和視覺(jué)目的的應(yīng)用，為計(jì)算機(jī)視覺(jué)理論框架構(gòu)建提供了更多的信息。由此可見(jiàn)，在計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)中，通過(guò)視覺(jué)目的來(lái)進(jìn)行物體形象、位置等的輸出判斷，同時(shí)，運(yùn)用視覺(jué)目的可以對(duì)圖像分割和二維模式識(shí)別、中期視覺(jué)處理、后期視覺(jué)處理和三維模式識(shí)別等進(jìn)行有效控制，最終使三維重建的圖像信息更加完整。

4 結(jié)束語(yǔ)

隨著高科技信息技術(shù)的不斷推廣，計(jì)算機(jī)視覺(jué)理論框架的研究已經(jīng)成為目前重點(diǎn)關(guān)注對(duì)象之一，雖然取得了一定的成績(jī)，但計(jì)算機(jī)視覺(jué)理論框架構(gòu)建還不夠完善。因此，計(jì)算機(jī)視覺(jué)理論框架未來(lái)的發(fā)展，需要對(duì)計(jì)算實(shí)際理論、基于知識(shí)的視覺(jué)理論和主動(dòng)視覺(jué)理論進(jìn)行更深層次的研究，將理論和實(shí)踐應(yīng)用緊密結(jié)合在一起，從而使計(jì)算機(jī)視覺(jué)理論框架研究的成果可以更加輝煌。

參考文獻(xiàn)：

[1]尹宏鵬.基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法研究[D].重慶大學(xué),2009.

第3篇：計(jì)算機(jī)視覺(jué)的作用范文

一、計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)含義

計(jì)算機(jī)的視覺(jué)又叫做機(jī)器視覺(jué)，通過(guò)利用計(jì)算機(jī)或者是其他的一些機(jī)械設(shè)備來(lái)幫助人們視線(xiàn)事物到圖片的過(guò)程，從而進(jìn)行三維世界的感知活動(dòng)。計(jì)算機(jī)的快速發(fā)展，離不開(kāi)神經(jīng)心理學(xué)，心理學(xué)和認(rèn)知科學(xué)方面的研究和發(fā)展，計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展方向就是對(duì)周?chē)娜S空間進(jìn)行感知和分析。一旦能夠擁有這種能力，計(jì)算機(jī)不僅能感知到周?chē)目傮w環(huán)境，而且，還能夠具有對(duì)物體進(jìn)行描述，識(shí)別理解和儲(chǔ)存的能力。

二、計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)的基本原理

要實(shí)現(xiàn)人工智能對(duì)視覺(jué)的計(jì)算機(jī)處理是很重要的方面在計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用領(lǐng)域中如果要讓我們的計(jì)算機(jī)明白圖像的信息就必須經(jīng)過(guò)一系列的處理過(guò)程―――數(shù)字圖像處理.數(shù)字圖像的處理包括5個(gè)步驟：圖像預(yù)處理（去除噪聲）、分割處理分割后區(qū)域、測(cè)量、圖像判讀、圖像技術(shù).根據(jù)抽象程度和處理方法的不同圖像技術(shù)可分為三個(gè)層次：圖像處理、圖像分析和圖像理解.這三個(gè)層次的有機(jī)結(jié)合也稱(chēng)為圖像工程.而計(jì)算機(jī)視覺(jué)（Computer vision）則是用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)人的視覺(jué)功能對(duì)客觀世界三維場(chǎng)景的感知、識(shí)別和理解.視覺(jué)檢測(cè)按其所處理的數(shù)據(jù)類(lèi)型又大致可分為二值圖像、灰度圖像、彩色圖像和深度圖像的視覺(jué)檢測(cè).另外還有X射線(xiàn)檢測(cè)、超聲波檢測(cè)和紅外線(xiàn)檢測(cè)。

作為新興檢測(cè)技術(shù)計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)充分利用了計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究成果采用像傳感器來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)被測(cè)物體的尺寸及空間位置的三維測(cè)量能較好地滿(mǎn)足現(xiàn)代制造業(yè)的發(fā)展需求.與一般意義上的圖像處理相比計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)更強(qiáng)調(diào)精度、速度和無(wú)損性以及工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境下的可靠性.例如基于三角法的主動(dòng)視覺(jué)測(cè)量理具有抗干擾能力強(qiáng)、效率高、精度合適等優(yōu)點(diǎn)非常適合制造業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)的在線(xiàn)、非接觸產(chǎn)品檢測(cè)及生產(chǎn)監(jiān)控.對(duì)人類(lèi)視覺(jué)感知能力的計(jì)算機(jī)模擬促進(jìn)了計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的產(chǎn)生和發(fā)展制造業(yè)上獲取這些信息的目的有：（1）計(jì)算出觀察點(diǎn)到目標(biāo)物體的距離；（2）得出觀察點(diǎn)到目標(biāo)物體的運(yùn)動(dòng)參數(shù)；（3）甚至可以判斷出目標(biāo)物體的內(nèi)部特性；（4）推斷出目標(biāo)物體的表面特征有時(shí)要求形成立體視覺(jué)。

三、亞像素檢測(cè)技術(shù)

隨著工業(yè)檢測(cè)等應(yīng)用對(duì)精度要求的不斷提高，像素級(jí)精度已經(jīng)不能滿(mǎn)足實(shí)際檢測(cè)的要求，因此需要更高精度的邊緣提取算法，即亞像素算法。亞像素級(jí)精度的算法是在經(jīng)典算法的基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的，這些算法一般需要先用經(jīng)典算法找出邊緣像素的位置，然后使用周?chē)袼氐幕叶戎底鳛榕袛嗟难a(bǔ)充信息，利用插值、擬合等方法，使邊緣定位于更加精確的位置?，F(xiàn)在的亞像素提取算法很多，如重心法、概率論法、解調(diào)測(cè)量法、多項(xiàng)式插值法、濾波重建法、矩法等。由于這些算法的精度、抗噪聲能力和運(yùn)算量各不相同，他們的應(yīng)用場(chǎng)合也是各不相同的。

邊緣是圖像的基本特征，所謂邊緣是指圖像中灰度存在階躍或尖頂狀變化的像素的集合，邊緣廣泛存在于物體與物體、物體與背景之間。圖像測(cè)量是通過(guò)處理被測(cè)物體圖像中的邊緣而獲得物體的幾何參數(shù)的過(guò)程，邊緣的定位精度直接影響最終的測(cè)量結(jié)果。因此，圖像邊緣提取方法是檢測(cè)的基礎(chǔ)和關(guān)鍵之一。在視覺(jué)測(cè)量領(lǐng)域中，早期使用的都是像素級(jí)邊緣檢測(cè)方法，例如常用的梯度算子、Lapacian算子和門(mén)式算子等。以上的邊緣檢測(cè)方法的精度可以達(dá)到像素級(jí)精度，即可以判斷出邊緣位于某個(gè)像素內(nèi)，但不能確定邊緣在該像素內(nèi)的更精確的位置。如果一個(gè)像素對(duì)應(yīng)的實(shí)際長(zhǎng)度較大，就會(huì)產(chǎn)生較大的誤差，傳統(tǒng)的整像素邊緣檢測(cè)方法就不再適用。

四、計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)在機(jī)加工零件檢測(cè)中的應(yīng)用要素與過(guò)程

（一）曲陣CCD相機(jī)

面陣CCD是本項(xiàng)目圖像采集系統(tǒng)中的主要設(shè)備之一，其主要功能是采集實(shí)驗(yàn)圖像。該CCD相機(jī)主要由CCD感光芯片、驅(qū)動(dòng)電路、信號(hào)處理路、電子接口電路和光學(xué)機(jī)械接口等構(gòu)成。

（二）工業(yè)定焦鏡頭

在圖像測(cè)量系統(tǒng)中，鏡頭的主要作用是將目標(biāo)聚焦在圖像傳感器的光敏面上。鏡頭的質(zhì)量直接影響到圖像測(cè)量系統(tǒng)的整體性能，合理選擇并安裝光學(xué)鏡頭是圖像測(cè)量系統(tǒng)設(shè)計(jì)的重要環(huán)節(jié)。

（三）數(shù)字圖像采集卡

隨著數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)和嵌入式處理器技術(shù)在圖像采集卡中的應(yīng)用，使得圖像采集卡向高速度、多功能和模塊化方向不斷發(fā)展。這類(lèi)圖像采集卡不僅具有高速圖像采集功能，同時(shí)還具備部分圖像處理功能，因此又可以稱(chēng)之為圖像處理卡。

（四）標(biāo)定板

為提高測(cè)量精度，需要進(jìn)行攝像機(jī)標(biāo)定。標(biāo)定過(guò)程中，采用NANO公司的CBC75mm}.0型高精度標(biāo)定板，外形尺寸為75mmx75mmx3.0mm，圖形為棋盤(pán)格，其尺寸為2.0mmx2.0mm，精度為1級(jí)，即圖形尺寸精度與圖形位置精度為。

（五）背光源

背光方式只顯示不透明物體的輪廓，所以這種方式用于被測(cè)物需要的信息可以從其輪廓得到的場(chǎng)合。因此，為精確提取軸的圖像中的邊緣特征，需采用背光源。為使圖像邊緣更銳利，光源顏色選擇紅色。

五、結(jié)語(yǔ)

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和光電技術(shù)的發(fā)展，已經(jīng)出現(xiàn)了一種新的檢測(cè)技術(shù)―基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的檢測(cè)技術(shù)，利用CCD攝像機(jī)作為圖像傳感器，綜合運(yùn)用圖像處理等技術(shù)進(jìn)行非接觸測(cè)量的方法，被廣泛地應(yīng)用于零件尺寸的精密測(cè)量中。本文以面陣CCD為傳感器，研究了零件在線(xiàn)測(cè)量的方法，實(shí)現(xiàn)了零件尺寸的圖像邊緣亞像素定位測(cè)量，對(duì)面陣CCD在高精度測(cè)量方面的應(yīng)用作了進(jìn)一步的探索和研究，為面陣CCD在復(fù)雜零件尺寸高精度測(cè)量的實(shí)現(xiàn)打下了基礎(chǔ)。

【參考文獻(xiàn)】

第4篇：計(jì)算機(jī)視覺(jué)的作用范文

【關(guān)鍵詞】動(dòng)態(tài)圖像序列;自動(dòng)扶梯;客流量;測(cè)量

視頻處理技術(shù)的產(chǎn)生和發(fā)展使得其應(yīng)用范圍越來(lái)越廣泛，在這之中，動(dòng)態(tài)圖像序列處理技術(shù)因其在監(jiān)控和管理方面的智能化特點(diǎn)，有著非常廣泛的應(yīng)用前景，其在自動(dòng)扶梯客流量測(cè)量分析方面的應(yīng)用為保證大型場(chǎng)所中自動(dòng)扶梯的安全性提供了保障，對(duì)其進(jìn)行研究是有著非常重要的意義的。

一、自動(dòng)扶梯與其客流量

自動(dòng)扶梯的定義是，由一臺(tái)特種結(jié)構(gòu)形式的鏈?zhǔn)捷斔蜋C(jī)和兩臺(tái)特殊結(jié)構(gòu)型式的膠帶輸送機(jī)所組合而成的，用以在建筑物的不同層高間運(yùn)載人員上下的一種連續(xù)運(yùn)輸機(jī)械。其主要部件包括梯級(jí)、梯級(jí)驅(qū)動(dòng)裝置、驅(qū)動(dòng)主機(jī)、傳動(dòng)部件、緊張裝置、扶手裝置、金屬結(jié)構(gòu)、梯級(jí)導(dǎo)軌、上下蓋板、梳齒板、安全裝置和電氣控制系統(tǒng)等。自動(dòng)扶梯具有連續(xù)性強(qiáng)，運(yùn)輸量大的特點(diǎn)，在人流集中的場(chǎng)所有著廣泛的應(yīng)用，比如在商場(chǎng)、飛機(jī)場(chǎng)、火車(chē)站、地鐵站以及一些大型的娛樂(lè)場(chǎng)所中都可以看見(jiàn)人們利用自動(dòng)扶梯來(lái)達(dá)到移動(dòng)的目的。

自動(dòng)扶梯的工作流程為：自動(dòng)扶梯的梯級(jí)鏈作為扶梯的核心部件，一系列的梯級(jí)與兩根牽引鏈條連接在一起，在按一定線(xiàn)路布置的導(dǎo)軌上運(yùn)行即形成自動(dòng)扶梯的梯路。牽引鏈條繞過(guò)上牽引鏈輪、下張緊裝置并通過(guò)上、下分支的若干直線(xiàn)、曲線(xiàn)區(qū)段構(gòu)成閉合環(huán)路。這一環(huán)路的上分支中的各梯級(jí)（也就是梯路）應(yīng)嚴(yán)格保持水平，以供乘客站立。上牽引鏈輪（也就是主軸）通過(guò)減速器等于電動(dòng)機(jī)相連以獲得動(dòng)力。扶梯兩旁裝有與梯路同步運(yùn)行的扶手裝置，以供乘客扶手之用。扶手裝置同樣由上述電動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)。為了保證自動(dòng)扶梯乘客的絕對(duì)安全，在扶梯的主要部件處還裝設(shè)多種安全裝置，當(dāng)扶梯有發(fā)生意外的傾向時(shí)，電氣系統(tǒng)能及時(shí)的制停扶梯。

自動(dòng)扶梯作為一種憑借運(yùn)輸帶進(jìn)行人員運(yùn)輸?shù)墓ぞ?，在大型?chǎng)所的人員運(yùn)輸方面發(fā)揮著不可或缺的作用。當(dāng)行人在自動(dòng)扶梯的任意一端踏上梯級(jí)，就能被自動(dòng)帶到自動(dòng)扶梯的另一端。扶梯可以一直保持相同的行走方向，但是絕大多數(shù)的自動(dòng)扶梯可以根據(jù)時(shí)段和人流的需求，由管理人員對(duì)其行走方向進(jìn)行控制。

自動(dòng)扶梯在實(shí)際應(yīng)用中，由于乘客自身情況存在差異性，因此并不能保證自動(dòng)扶梯的每節(jié)臺(tái)階上都能滿(mǎn)足理論上的人數(shù)設(shè)計(jì)，另外，在自動(dòng)扶梯連續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)，也不能保證乘客都能準(zhǔn)確站在臺(tái)階上。因此，自動(dòng)扶梯的實(shí)際運(yùn)送能力與理論水平還是存在一定的差距。因此，為了保證自動(dòng)扶梯的安全性，就要采取一定的措施對(duì)自動(dòng)扶梯的客流量進(jìn)行測(cè)量和分析。

二、計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究的技術(shù)也越發(fā)成熟，目標(biāo)檢查和跟蹤技術(shù)作為其中一個(gè)十分重要的部分引起了人們的廣泛關(guān)注。

人類(lèi)通過(guò)多種感覺(jué)器官形成對(duì)外界環(huán)境的感知，而在這些感知信息中，絕大多數(shù)的信息都是通過(guò)視覺(jué)，即通過(guò)人眼獲得的。視覺(jué)作為一種高清晰度的媒介，能夠在外界環(huán)境中實(shí)現(xiàn)信息的獲得，還能對(duì)獲得的信息進(jìn)行處理、存儲(chǔ)和傳輸。而為了填補(bǔ)智能機(jī)器在這個(gè)領(lǐng)域中的空白，從而實(shí)現(xiàn)捕獲圖像并對(duì)圖像的屬性進(jìn)行描述及理解的目的，計(jì)算機(jī)視覺(jué)這門(mén)學(xué)科便應(yīng)運(yùn)而生。

計(jì)算機(jī)視覺(jué)的原理就是利用成像系統(tǒng)來(lái)代替視覺(jué)器官作為輸入手段，利用計(jì)算機(jī)來(lái)代替人腦作為處理和解釋的系統(tǒng)，從而使計(jì)算機(jī)能夠?qū)崿F(xiàn)如人一樣的功能，通過(guò)視覺(jué)上觀察到的事物和狀況來(lái)理解、解釋當(dāng)前的事項(xiàng)，并依據(jù)視覺(jué)系統(tǒng)觀察到的不同狀況，自動(dòng)做出適合當(dāng)前狀況的處理。但是要想達(dá)到這個(gè)目標(biāo)，是要經(jīng)過(guò)長(zhǎng)久努力的，因此，人們?cè)趯?shí)現(xiàn)最終目標(biāo)之前，首先確立了一個(gè)中期目標(biāo)，這個(gè)中期目標(biāo)就是建立起一種視覺(jué)系統(tǒng)。此視覺(jué)系統(tǒng)能夠達(dá)到一定程度上的智能化，依據(jù)視覺(jué)敏感度和反饋完成一定的任務(wù)。自主車(chē)輛的直覺(jué)導(dǎo)航系統(tǒng)就是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的一個(gè)重要的應(yīng)用實(shí)例，然而，截止目前，還未能實(shí)現(xiàn)同人一致的對(duì)于任何環(huán)境都能進(jìn)行識(shí)別和理解的能力，對(duì)于自主導(dǎo)航系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)還存在一定的差距。基于此，人們又將研究目標(biāo)轉(zhuǎn)向了高速公路上的道路跟蹤能力，從而實(shí)現(xiàn)視覺(jué)輔助駕駛系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)，避免車(chē)輛在行駛的過(guò)程中與前方車(chē)輛發(fā)生碰撞。

需要特別指出的是，在這種計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)中，計(jì)算機(jī)在其中的作用只是代替人腦的作用，但并不代表計(jì)算機(jī)就一定要按照人類(lèi)視覺(jué)方法來(lái)處理視覺(jué)信息。計(jì)算機(jī)在處理視覺(jué)信息時(shí)，還是應(yīng)該依據(jù)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)本身的特點(diǎn)來(lái)進(jìn)行，但是人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng)作為目前為止人們所知的、功能最為強(qiáng)大和完善的視覺(jué)系統(tǒng)，還是應(yīng)該作為計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究的指導(dǎo)方向和啟發(fā)方向。而這種由計(jì)算機(jī)信息處理的方法來(lái)研究人類(lèi)視覺(jué)并建立起人類(lèi)視覺(jué)的研究，被稱(chēng)為計(jì)算視覺(jué)，也是計(jì)算機(jī)研究中一個(gè)重要的研究領(lǐng)域。

隨著人們逐漸步入信息時(shí)代，計(jì)算機(jī)技術(shù)廣泛滲透于各個(gè)領(lǐng)域。究其原因，主要是因?yàn)楹芏鄾](méi)有經(jīng)過(guò)專(zhuān)業(yè)計(jì)算機(jī)訓(xùn)練的人也要使用計(jì)算機(jī)，同時(shí)，計(jì)算機(jī)隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，其功能性也在不斷地增強(qiáng)。然而，這也相應(yīng)為計(jì)算機(jī)的使用帶來(lái)了一定的弊端，比如，計(jì)算機(jī)的使用方法也變得越來(lái)越復(fù)雜，這就在一定程度上導(dǎo)致了人本身的靈活性與計(jì)算機(jī)使用時(shí)的死板要求形成了強(qiáng)烈的反差和矛盾。前者可以通過(guò)聽(tīng)覺(jué)、視覺(jué)等各種感官知覺(jué)與外界進(jìn)行信息交換，還可以通過(guò)大腦的處理，用不同的方式傳達(dá)相同的意義，而計(jì)算機(jī)卻只能依照之前編寫(xiě)的程序語(yǔ)言來(lái)運(yùn)行程序來(lái)實(shí)現(xiàn)運(yùn)行的目的。因此，為了能方便更多的人應(yīng)用復(fù)雜的計(jì)算機(jī)，就必須要通過(guò)一些有效的措施來(lái)改變從前計(jì)算機(jī)為主體，人去適應(yīng)計(jì)算機(jī)的狀況，而應(yīng)該以人為本，交換主體，讓計(jì)算機(jī)來(lái)適應(yīng)其使用者的需求和習(xí)慣，以人的習(xí)慣為要求指向，讓計(jì)算機(jī)具有聽(tīng)覺(jué)、視覺(jué)等能力。同時(shí)，計(jì)算機(jī)還需要具有一定的邏輯推理能力和決策能力。而這種計(jì)算機(jī)即智能計(jì)算機(jī)。智能計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)，使計(jì)算機(jī)的使用更加方便和人性化，以智能計(jì)算機(jī)為基礎(chǔ)的系統(tǒng)也為各個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展帶來(lái)了巨大的促進(jìn)作用，替代了很多繁重的工作，提高了工作效率，并且保證了工作人員的作業(yè)安全。

同時(shí)，在計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究領(lǐng)域，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)識(shí)別和跟蹤技術(shù)一直都是一個(gè)熱點(diǎn)問(wèn)題，其對(duì)識(shí)別精度和實(shí)時(shí)性要求更高，其算法的好壞會(huì)給結(jié)果的穩(wěn)定性和精準(zhǔn)度帶來(lái)直接的影響。而這些方法的實(shí)現(xiàn)都是基于動(dòng)態(tài)圖像序列。

三、基于改進(jìn)型Hausdorff距離的人體檢測(cè)

自動(dòng)扶梯客流量的測(cè)量工作是極具現(xiàn)實(shí)意義的，通過(guò)對(duì)大型場(chǎng)所內(nèi)自動(dòng)扶梯的客流量進(jìn)行測(cè)量，可以有效對(duì)客流量進(jìn)行控制，提高人員和建筑的安全。而測(cè)量工作的實(shí)現(xiàn)是基于攝像頭獲得的動(dòng)態(tài)圖像序列，并通過(guò)序列進(jìn)而識(shí)別出人數(shù)和即時(shí)速度。為了能夠準(zhǔn)確識(shí)別出自動(dòng)扶梯上的各個(gè)人體，可以采用Hausdorff距離識(shí)別方法。這種方法即使在有光線(xiàn)問(wèn)題或者遮擋問(wèn)題導(dǎo)致人體特征現(xiàn)象發(fā)生時(shí)，也能完成對(duì)人體的識(shí)別。而Hausdorff距離模板又具有適應(yīng)性強(qiáng)且計(jì)算量小的優(yōu)點(diǎn)。但是在很多應(yīng)用場(chǎng)合中，一旦被測(cè)圖像中有些邊緣信息消失或者存在大大量與人體特征無(wú)關(guān)的點(diǎn)時(shí)，這種距離模板的匹配就不能達(dá)到令人滿(mǎn)意的效果。

Hausdorff距離的模板匹配及其缺陷

Hausdorff距離是用來(lái)描述兩組點(diǎn)集間相似度的量度，是一種集合之間的定義形式。若設(shè)A、B為兩個(gè)有限點(diǎn)集，則Hausdorff距離則可表示為：

H（A，B）=max（h（A，B），h（B，A）） （1）

h（B，A）=max{mina-b} （2）

當(dāng)Hausdorff距離用于二值模板與圖像之間的匹配時(shí)，首先要計(jì)算這兩個(gè)二值圖像的距離變換。由（2）計(jì)算出有向距離，再由（1）得出Hausdorff距離的值，從而判斷出匹配情況。但是需要特別指出的是，一旦圖像中存在突發(fā)的噪聲時(shí)，Hausdorff距離值也可能變得很大，從而造成目標(biāo)物體不能被有效檢測(cè)。另外，當(dāng)所測(cè)目標(biāo)物因?yàn)楣饩€(xiàn)的問(wèn)題或者遮擋問(wèn)題只有部分物體特征呈現(xiàn)出來(lái)時(shí)，Hausdorff距離的值也可能會(huì)很大，也就是說(shuō)目標(biāo)物體還是得不到檢測(cè)。

針對(duì)以上方法存在的缺陷，為了進(jìn)一步提高此方法的穩(wěn)定性，對(duì)（2）進(jìn)行了改進(jìn)，有相距離表示為：

從而通過(guò)對(duì)不同區(qū)域下的界定就可以有效去除二值匹配過(guò)程中干擾因素的影響。

基于濾波的目標(biāo)預(yù)測(cè)跟蹤

可以采用濾波器進(jìn)行預(yù)測(cè)和跟蹤匹配位置中心點(diǎn)。此處濾波器將被用于匹配中心點(diǎn)在下一圖像中的位置，假設(shè)這兩個(gè)坐標(biāo)之間不相關(guān)，則就可以實(shí)現(xiàn)對(duì)這兩個(gè)中心點(diǎn)的分別預(yù)測(cè)和跟蹤，極大提高了算法的執(zhí)行效率。而在下一幀中檢測(cè)目標(biāo)時(shí)，就可以縮小搜索范圍。這不僅使得該算法的執(zhí)行速度得到了提高，還使之更適于自動(dòng)扶梯客流量狀況測(cè)量的實(shí)時(shí)操作。

四、結(jié)語(yǔ)

自動(dòng)扶梯客流量的測(cè)量對(duì)于扶梯的安全使用有著重要的意義，相信隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展和科研人員的不懈努力，在不久的將來(lái)，一定會(huì)出現(xiàn)更為方便、準(zhǔn)確的測(cè)量方法，并在各個(gè)領(lǐng)域上得到有效應(yīng)用，為計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)的發(fā)展提供堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

參考文獻(xiàn)

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[2]張強(qiáng).動(dòng)態(tài)圖像序列中目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤技術(shù)研究[D].華北電力大學(xué)，2012.

第5篇：計(jì)算機(jī)視覺(jué)的作用范文

關(guān)鍵詞 計(jì)算機(jī)視覺(jué)；攝像機(jī)定標(biāo)方法；應(yīng)用特點(diǎn)；線(xiàn)性關(guān)系；參照物

中圖分類(lèi)號(hào)：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1671—7597（2013）022-067-3

計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的攝像機(jī)定標(biāo)方法總得來(lái)說(shuō)可以分為兩類(lèi)——傳統(tǒng)的攝像機(jī)定標(biāo)法和攝像機(jī)自定標(biāo)法。為了能夠使所獲取的場(chǎng)景更加自然，計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)可以通過(guò)運(yùn)用攝像機(jī)定標(biāo)方法，加之合理安排攝像機(jī)和計(jì)算機(jī)這兩種成像裝置，來(lái)對(duì)二維的圖像信息進(jìn)行虛擬空間的三維建模，進(jìn)而控制整個(gè)攝像效果。這其中攝像及內(nèi)部的一些參數(shù)起到了很大的作用，最初在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中都是采用的傳統(tǒng)攝像機(jī)定標(biāo)方法，但是這種方法存在著一定的局限性。這種定標(biāo)方法在攝像機(jī)隨意運(yùn)動(dòng)和未知場(chǎng)景的安排下很難進(jìn)行有效的標(biāo)定。隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的攝像機(jī)定標(biāo)方法的不斷進(jìn)步和發(fā)展，以及攝像機(jī)自定標(biāo)方法的誕生，使得這項(xiàng)技術(shù)逐漸獲得了相對(duì)廣泛的應(yīng)用。

1 計(jì)算機(jī)視覺(jué)中與攝像機(jī)定標(biāo)解析

計(jì)算機(jī)視覺(jué)的基本任務(wù)是采集一定數(shù)量的圖片或視頻資料并進(jìn)行處理，以此來(lái)獲得相應(yīng)場(chǎng)景環(huán)境下的的三維信息。而這些三維信息與圖像、視頻對(duì)應(yīng)點(diǎn)的相互關(guān)系需要通過(guò)攝像機(jī)的幾何模型來(lái)決定，經(jīng)過(guò)計(jì)算分析得出這些幾何模型參數(shù)的過(guò)程即為攝像機(jī)定標(biāo)。如此看來(lái)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)與攝像機(jī)定標(biāo)的關(guān)系密不可分，目前可知，計(jì)算機(jī)視覺(jué)與攝像機(jī)定標(biāo)的結(jié)合已經(jīng)運(yùn)用到相關(guān)領(lǐng)域，如高速公路上的車(chē)輛自主導(dǎo)航，部分醫(yī)學(xué)圖像的處理，電腦中臉孔或指紋識(shí)別等。但是由于所使用的目標(biāo)人群相對(duì)較窄，以及攝像機(jī)定標(biāo)方法的相對(duì)局限，使得計(jì)算機(jī)視覺(jué)的攝像機(jī)定標(biāo)無(wú)法廣泛的運(yùn)用到各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域。正因如此，才加大了對(duì)計(jì)算機(jī)中攝像機(jī)定標(biāo)方法的研究的必要性。下面就來(lái)對(duì)攝像機(jī)定標(biāo)的兩種方法進(jìn)行簡(jiǎn)要的探討。

2 傳統(tǒng)的攝影機(jī)定標(biāo)方法及應(yīng)用特點(diǎn)

傳統(tǒng)的攝像機(jī)定標(biāo)方法主要是在相應(yīng)的攝像機(jī)模型下面，通過(guò)對(duì)一系列的數(shù)學(xué)公式進(jìn)行變換計(jì)算和改進(jìn)優(yōu)化，然后對(duì)標(biāo)定的具體參照物進(jìn)行科學(xué)的圖像處理，最終來(lái)獲取攝像機(jī)模型的主要外部參數(shù)和內(nèi)部參數(shù)。但是，由于不同的標(biāo)的參照物與不同的算法思路的限制，傳統(tǒng)的攝像機(jī)定標(biāo)方法也各不相同，其大致可分為以下三種：三維型——3D立體靶標(biāo)定標(biāo)法、平面型——2D平面靶標(biāo)定標(biāo)法以及以徑向約束為基準(zhǔn)的定標(biāo)法。

2.1 基于3D立體靶標(biāo)的攝像機(jī)定標(biāo)

這種基于3D立體靶標(biāo)的攝像機(jī)定標(biāo)方法就是在攝像機(jī)的前面安置一個(gè)具有3D效果的立體靶標(biāo)裝置，然后將靶標(biāo)上面的任何一個(gè)點(diǎn)都拿出來(lái)作為i這個(gè)參照物的特征點(diǎn)。在計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)的作用下，將每一個(gè)靶標(biāo)上面的特征點(diǎn)在整個(gè)三維坐標(biāo)系中進(jìn)行精確的制作測(cè)定。與此同時(shí)，攝像機(jī)首先在拍攝過(guò)程中獲取靶標(biāo)上面的特征點(diǎn)影像信息，然后對(duì)平面圖像坐標(biāo)系和立體空間坐標(biāo)系二者的內(nèi)外部數(shù)據(jù)參數(shù)排列出非線(xiàn)性方程，找出方程中系數(shù)矩陣的非線(xiàn)性關(guān)系，最后通過(guò)數(shù)學(xué)算法中的線(xiàn)性變換法來(lái)對(duì)整個(gè)透視系數(shù)矩陣中的每一個(gè)元素進(jìn)行求解。通常在這種定標(biāo)方法的應(yīng)用過(guò)程中，計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)都會(huì)忽略攝相機(jī)鏡頭在拍攝時(shí)的非線(xiàn)性畸變，將透視變幻矩陣中的相關(guān)元素定義為未知數(shù)，繼而在整個(gè)定標(biāo)過(guò)程確定有效的三維控制點(diǎn)和相應(yīng)的圖像點(diǎn)。在裝置3D立體靶標(biāo)后，整個(gè)攝像機(jī)定標(biāo)就能夠根據(jù)靶標(biāo)上特征點(diǎn)的圖像坐標(biāo)和世界坐標(biāo)，在數(shù)學(xué)變幻算法的應(yīng)用下，計(jì)算出攝像機(jī)的內(nèi)部參數(shù)和外部參數(shù)。

這種3D立體靶標(biāo)的攝像機(jī)定標(biāo)方法不僅能夠優(yōu)化定標(biāo)物的獲取方法，而且能夠適應(yīng)程序功能的改進(jìn)，并且較高的精度，因而得到了廣泛的應(yīng)用，但是這種定標(biāo)方法通常比較繁瑣。

2.2 基于2D平面靶標(biāo)的攝像機(jī)定標(biāo)

基于2D平面靶標(biāo)的攝像機(jī)定標(biāo)方法在傳統(tǒng)攝像機(jī)定標(biāo)方法分類(lèi)中屬于一種新型的定標(biāo)方法，又名張正友定標(biāo)法。這種定標(biāo)法具有靈活適用的特點(diǎn)，也是對(duì)傳統(tǒng)攝像機(jī)定標(biāo)方法的一種簡(jiǎn)化。在定標(biāo)過(guò)程中首先是要在兩個(gè)以上的不同方位對(duì)一個(gè)平面靶標(biāo)進(jìn)行攝相機(jī)拍攝，整個(gè)拍攝過(guò)程中2D平面靶標(biāo)和攝相機(jī)鏡頭都能夠自由地進(jìn)行移動(dòng)，而且要保持整個(gè)攝像機(jī)的內(nèi)部參數(shù)一直固定。通常在基于2D平面靶標(biāo)的攝像機(jī)定標(biāo)法的應(yīng)用中，我們都需要先假定這個(gè)靶標(biāo)在三維空間坐標(biāo)系中的豎軸為0，然后為了求出攝像機(jī)內(nèi)外參數(shù)的優(yōu)化解，要建立相應(yīng)的線(xiàn)性模型，通過(guò)對(duì)線(xiàn)性模型的線(xiàn)性分析來(lái)計(jì)算出優(yōu)化解，最后，運(yùn)用最大似然法排列參數(shù)之間的非線(xiàn)性關(guān)系來(lái)求出其非線(xiàn)性解。在整個(gè)定標(biāo)流程中，必須對(duì)攝像機(jī)的鏡頭畸變的目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行綜合考慮，才能夠計(jì)算出攝像機(jī)的外部和內(nèi)部參數(shù)。

這種方法既具有較高的精確性，又不需要很昂貴的定標(biāo)成本，因此在計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)中很為實(shí)用。但是，這種方法在進(jìn)行整個(gè)攝像機(jī)內(nèi)外參數(shù)的線(xiàn)性分析時(shí)，因?yàn)樘卣鲌D像上面的直線(xiàn)在透視之后依然是直線(xiàn)，在進(jìn)行圖像處理的過(guò)程中，會(huì)引入一定的誤差。因此，在很多具有廣角鏡頭的攝像機(jī)定標(biāo)上會(huì)出現(xiàn)因?yàn)殓R頭畸變而引起的較大誤差。

2.3 基于徑向約束的攝像機(jī)定標(biāo)

基于徑向約束的攝像機(jī)定標(biāo)就是通常所說(shuō)的兩步法標(biāo)定方法。這種方法通常是先利用徑向一致約束對(duì)超定性的線(xiàn)性方程進(jìn)行最小二乘法求解，這樣就能夠?qū)⒊藬z像機(jī)光軸方向平移外的其他的攝像機(jī)參數(shù)，然后對(duì)攝相機(jī)鏡頭存在和不存在透鏡畸變的情況下分別進(jìn)行其他攝像機(jī)參數(shù)的求解。這種方法的計(jì)算量較為適中，而且精度也比較高，適用于攝像機(jī)的精密測(cè)量。然而，兩步法對(duì)于整個(gè)定標(biāo)設(shè)備的要求也高，對(duì)于簡(jiǎn)單的攝像機(jī)標(biāo)定而言不易采用。

總的來(lái)說(shuō)，基于徑向約束的攝像機(jī)定標(biāo)的精準(zhǔn)是通過(guò)設(shè)備的復(fù)雜和精確來(lái)獲得的，因此具有針對(duì)性的應(yīng)用特點(diǎn)。

3 攝像機(jī)自定標(biāo)方法及其應(yīng)用特點(diǎn)

攝像機(jī)自定標(biāo)方法是指在攝像機(jī)在移動(dòng)時(shí)，周?chē)h(huán)境中的圖像會(huì)形成一定的對(duì)應(yīng)關(guān)系，通過(guò)這種對(duì)應(yīng)關(guān)系來(lái)對(duì)攝像機(jī)進(jìn)行定標(biāo)的方法，這種方法無(wú)需依賴(lài)參照物。攝像機(jī)自定標(biāo)方法主要有以下四種：基于主動(dòng)視覺(jué)的自定標(biāo)法、基于Kruppa方程的自定標(biāo)方法、分層逐步定標(biāo)法以及基于二次曲面的自定標(biāo)方法等。這些方法相較于傳統(tǒng)的攝像機(jī)定標(biāo)方法來(lái)說(shuō)有了很大的改進(jìn)和提高，下面就進(jìn)行簡(jiǎn)要的探討。

3.1 基于主動(dòng)視覺(jué)的自定標(biāo)法

目前，在攝像機(jī)自定標(biāo)方法中的應(yīng)用最為普遍的方法便是基于主動(dòng)視覺(jué)的自定標(biāo)法。這種方法主要是能夠通過(guò)對(duì)攝像機(jī)在移動(dòng)過(guò)程中的對(duì)環(huán)境中的多幅圖像進(jìn)行標(biāo)定，進(jìn)而建立對(duì)應(yīng)關(guān)系來(lái)求出標(biāo)定參數(shù)，由此可見(jiàn)，整個(gè)標(biāo)定過(guò)程不需要精密的標(biāo)定物，如此一來(lái)就能夠使得標(biāo)定問(wèn)題簡(jiǎn)單化。主動(dòng)視覺(jué)系統(tǒng)是這種標(biāo)定方法的核心技術(shù)，就是攝像機(jī)在拍攝過(guò)程中被固定在了一個(gè)能夠得到精確控制的移動(dòng)平臺(tái)上，并且這個(gè)平臺(tái)的相關(guān)參數(shù)能夠通過(guò)計(jì)算機(jī)進(jìn)行精確的讀出，在整個(gè)拍攝過(guò)程中攝像機(jī)只需要通過(guò)一定的特殊運(yùn)動(dòng)來(lái)獲取多幅圖像信息，然后在結(jié)合攝像機(jī)運(yùn)動(dòng)的具體參數(shù)和圖像的參數(shù)來(lái)確定整個(gè)攝像機(jī)的內(nèi)部和外部參數(shù)，達(dá)到攝像機(jī)定標(biāo)的效果。其中基于主動(dòng)視覺(jué)的自定標(biāo)法的代表方法就是馬頌德提出的控制攝像機(jī)的兩組三正交平移運(yùn)動(dòng)的標(biāo)定方法。后來(lái)，李華、楊長(zhǎng)江等人對(duì)這種方法進(jìn)行了改進(jìn)和優(yōu)化，提出了基于四組平面正交和五組平面正交運(yùn)動(dòng)的標(biāo)定方法，并能夠利用獲取圖像中的機(jī)電信息來(lái)對(duì)攝像機(jī)的參數(shù)進(jìn)行線(xiàn)性表定。

這種方法算法簡(jiǎn)便，能夠獲得整個(gè)參數(shù)的線(xiàn)性解，但是這種方法對(duì)整個(gè)攝像機(jī)的運(yùn)動(dòng)平臺(tái)要求很高，因此要求必須具有精確控制的能力。

3.2 基于Kruppa方程的自定標(biāo)方法

基于Kruppa方程的自定標(biāo)方法主要是在整個(gè)攝像機(jī)自定標(biāo)過(guò)程中導(dǎo)入了Kruppa方程，并對(duì)該方程進(jìn)行直接求解，從而得到整個(gè)攝像機(jī)的具體參數(shù)的方法?；贙ruppa方程的自定標(biāo)方法在應(yīng)用時(shí)利用了極線(xiàn)變幻和二次曲線(xiàn)像的概念對(duì)Kruppa進(jìn)行推導(dǎo)，直接進(jìn)行求解。

這種標(biāo)定方法不需要對(duì)整個(gè)圖像的序列進(jìn)行射影重建，通常是對(duì)兩個(gè)圖像之間的信息建立一個(gè)方程，相較于逐步分層標(biāo)定方法而言，基于Kruppa方程的自定標(biāo)方法能夠?qū)⒛承┖茈y做到所有圖像整合到一個(gè)統(tǒng)一的射影框架中的情況更加具有優(yōu)勢(shì)，但是這種方法還是存在著一定的局限性，它無(wú)法保證在無(wú)窮遠(yuǎn)處的平面能夠保持所有圖像在確定的攝影平面中還具有一致性的效果。當(dāng)整個(gè)攝像機(jī)拍攝的圖像的序列較長(zhǎng)的時(shí)候，基于Kruppa方程的自定標(biāo)方法就顯得很不穩(wěn)定，繼而不能夠很好地算出整個(gè)攝像機(jī)的內(nèi)外參數(shù)，對(duì)定標(biāo)造成了一定的影響。

3.3 分層逐步定標(biāo)法

分層逐步定標(biāo)法是攝像機(jī)自定標(biāo)方法中的一個(gè)研究熱點(diǎn)，在攝像機(jī)自定標(biāo)的實(shí)際應(yīng)用中以及逐步取代了可以直接求解的基于Kruppa方程的自定標(biāo)方法。分層逐步定標(biāo)法在應(yīng)用過(guò)程中首先需要對(duì)整個(gè)拍攝的圖像序列進(jìn)行攝影重建，這點(diǎn)和基于Kruppa方程的自定標(biāo)方法一樣，然后利用絕對(duì)二次曲面加以約束，最后在確定出無(wú)窮遠(yuǎn)處平面方程中的仿射參數(shù)以及攝像機(jī)內(nèi)部的參數(shù)。分層逐步定標(biāo)法的應(yīng)用特點(diǎn)是必須建立在射影定標(biāo)的基礎(chǔ)之上，利用某一幅圖形作為特征基準(zhǔn)點(diǎn)進(jìn)行射影對(duì)其，將整個(gè)攝像機(jī)自定標(biāo)的未知數(shù)的數(shù)量減少，再運(yùn)用數(shù)學(xué)算法中的非線(xiàn)性?xún)?yōu)化算法來(lái)進(jìn)行未知數(shù)的求解。

這種方法的不知自出就是在進(jìn)行非線(xiàn)性?xún)?yōu)化算法時(shí)，初值是通過(guò)事前的預(yù)估得到的，不能夠保證這個(gè)方程的收斂性。由于在射影重建時(shí)，選擇的基準(zhǔn)圖像不同，整個(gè)攝像機(jī)自定標(biāo)的結(jié)果也會(huì)存在差異。

3.4 基于二次曲面的自定標(biāo)方法

基于二次曲面的自定標(biāo)方法和基于Kruppa方程的自定標(biāo)方法在本質(zhì)上答題一致，這兩種方法都是利用了絕對(duì)二次曲面在歐式變幻算法的計(jì)算下維持的不變性進(jìn)行的。最早將二次曲面的概念引入到計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)中攝像機(jī)自定標(biāo)方法的是Triggs，他在這種定標(biāo)方法上作出了可行性的研究，最后形成了基于二次曲面的自定標(biāo)方法。

在輸入了多幅的圖像并且在進(jìn)行統(tǒng)一的射影重建的狀態(tài)下，基于二次曲面的自定標(biāo)方法會(huì)比基于Kruppa方程的自定標(biāo)方法更加適用一些，原因就是基于二次曲面的自定標(biāo)方法包含了絕對(duì)二次曲面和無(wú)窮遠(yuǎn)處平面的所有信息，進(jìn)而能夠辦證整個(gè)圖像在無(wú)窮遠(yuǎn)處平面的一致性。

4 傳統(tǒng)攝像機(jī)定標(biāo)方法與自定標(biāo)方法優(yōu)缺點(diǎn)分析

從上文可知，對(duì)于傳統(tǒng)攝像機(jī)定標(biāo)方法應(yīng)該取其精華，去其糟粕；對(duì)于攝像機(jī)自定標(biāo)方法，在吸取傳統(tǒng)攝像機(jī)定標(biāo)方法的優(yōu)點(diǎn)的同時(shí)，應(yīng)該加強(qiáng)自身的精度要求。總而言之，兩種攝像機(jī)定標(biāo)方法各自存在利弊，如何改進(jìn)才是正確的研究方向。

4.1 傳統(tǒng)的攝像機(jī)定標(biāo)方法弊端

傳統(tǒng)的攝像機(jī)定標(biāo)方法通過(guò)實(shí)踐證明，在理論上和實(shí)際運(yùn)用上十分有用的，但仍有不少地方需要進(jìn)一步改進(jìn)，以下為它目前存在的問(wèn)題所在：1）攝像機(jī)所拍攝的圖像或視頻存在一定噪聲。在實(shí)際數(shù)據(jù)計(jì)算分析中，這種噪音無(wú)論大小，都會(huì)對(duì)內(nèi)部參數(shù)的實(shí)際解造成大的干擾，并且使實(shí)際解與由約束關(guān)系所求得的解之間有著相當(dāng)大的差異。因此，怎樣才能夠提高解的魯棒性、減少解之間的差異性成為了傳統(tǒng)攝像機(jī)定標(biāo)亟待解決的1問(wèn)題；2）線(xiàn)性模型所得的優(yōu)化解并非全局的。由上可知，攝像機(jī)定標(biāo)的實(shí)際過(guò)程便是獲得實(shí)際參數(shù)的過(guò)程，即使用各種不同的優(yōu)化計(jì)算方法，來(lái)獲得相應(yīng)的非線(xiàn)性方程的一組解，但實(shí)際上，以此所獲得的優(yōu)化解并非全局的。因此，如何變化或者提高線(xiàn)性方程的解答方法也很重要；3）攝像機(jī)定標(biāo)參數(shù)的不確定性。一般來(lái)講，攝像機(jī)定標(biāo)參數(shù)的不確定性決定著計(jì)算參數(shù)的可信程度，同時(shí)，其對(duì)三維重建有著影響，進(jìn)一步來(lái)講，攝像機(jī)定標(biāo)的不確定性也決定著約束關(guān)系的不確定性傳播。因此，這個(gè)問(wèn)題也需要深入進(jìn)一步研究。

總之，傳統(tǒng)攝像機(jī)的定標(biāo)方法依然存在著許多無(wú)法忽視的弊端和需要解決的問(wèn)題，深入研究并盡快解決這些問(wèn)題，應(yīng)該是傳統(tǒng)攝像機(jī)的定標(biāo)方法今后的大的研究方向。

4.2 攝像機(jī)自定標(biāo)方法相關(guān)問(wèn)題

目前普遍認(rèn)為，攝像機(jī)自定標(biāo)方法實(shí)現(xiàn)隨時(shí)隨地的校準(zhǔn)攝像機(jī)模型參數(shù)，與傳統(tǒng)的攝像機(jī)定標(biāo)方法相比顯得更為靈活先進(jìn)。攝像機(jī)自定標(biāo)方法無(wú)需參照物，僅僅從圖像或視頻的相關(guān)點(diǎn)中得到它們之間的約束關(guān)系，從而通過(guò)相應(yīng)的分析，計(jì)算出攝像機(jī)模型的參數(shù).這種定標(biāo)方法看似毫無(wú)缺點(diǎn)，但自定標(biāo)的精度與傳統(tǒng)的攝像機(jī)定標(biāo)方法相比，還是存在者一定的缺點(diǎn)，以下便是對(duì)其缺點(diǎn)的歸納總結(jié)：部分?jǐn)z像機(jī)自定標(biāo)方法所求得的解不夠穩(wěn)定。例如：在圖像或視頻存在一定噪聲的情況下，實(shí)際的解與理論的解有著相當(dāng)差異，或者所求得的解并不唯一。因此，解的不穩(wěn)定性和精度不夠的情況，不僅是傳統(tǒng)攝像機(jī)定標(biāo)方法的缺點(diǎn)，也是自定標(biāo)方法的一個(gè)問(wèn)題，提高解的精度及穩(wěn)定性，是自定標(biāo)研究的一個(gè)重要方向。實(shí)際上，在現(xiàn)在的解決方案中，各種優(yōu)化算法是最常用最普遍的方法，但是，在多解的情況下，優(yōu)化算法也無(wú)法能夠保證得出全局的最優(yōu)解。由此看來(lái)，這個(gè)問(wèn)題是計(jì)算機(jī)是絕種攝像機(jī)定標(biāo)方法普遍存在的關(guān)鍵性問(wèn)題。

5 結(jié)束語(yǔ)

隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)的不斷發(fā)展，攝像機(jī)定標(biāo)技術(shù)也呈現(xiàn)了進(jìn)步的狀態(tài)。綜上所述，計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的攝像機(jī)定標(biāo)方法主要有傳統(tǒng)的攝像機(jī)定標(biāo)法和攝像機(jī)自定標(biāo)法，對(duì)這兩類(lèi)的定標(biāo)方法進(jìn)行深入的研究能夠?yàn)槿嬲J(rèn)識(shí)和了解攝像機(jī)定標(biāo)方法起到很好的幫助作用。計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的攝像機(jī)定標(biāo)方法在今后的發(fā)展過(guò)程中應(yīng)該得到更多的研究，但其所存在的不足和弊端也理應(yīng)得到研究人員的重視。在這個(gè)多元化信息化的世界里，計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的攝像機(jī)定標(biāo)技術(shù)若能夠根據(jù)現(xiàn)有的條件，適應(yīng)如今的環(huán)境，選擇合適的方法，對(duì)一些還存在局限性的環(huán)節(jié)取得更好地突破，則能夠?qū)⒄麄€(gè)定標(biāo)技術(shù)提升一個(gè)高度。相信隨著未來(lái)計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)的不斷擴(kuò)展和不斷完善，攝像機(jī)定標(biāo)技術(shù)的應(yīng)用范圍也會(huì)越來(lái)越廣闊。

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第6篇：計(jì)算機(jī)視覺(jué)的作用范文

【關(guān)鍵詞】平面測(cè)量技術(shù);鉛球項(xiàng)目;成績(jī)測(cè)量

0 引言

隨著計(jì)算機(jī)處理能力的提高和傳感器技術(shù)的發(fā)展，近年來(lái)基于視頻圖像處理的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)已成為圖像處理領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，該技術(shù)在眾多的領(lǐng)域中都有十分廣泛的應(yīng)用[1]。

視覺(jué)是人類(lèi)認(rèn)識(shí)世界、觀察世界的重要手段。人類(lèi)從外界獲取的信息量約有 75%來(lái)自視覺(jué)系統(tǒng)，這表明視覺(jué)信息量十分巨大以及人類(lèi)對(duì)視覺(jué)信息有較高的利用率。人類(lèi)利用視覺(jué)的過(guò)程可看作是一個(gè)從感覺(jué)到知覺(jué)的復(fù)雜過(guò)程，即從感受到的對(duì)三維世界的投影圖像到依據(jù)投影圖像去認(rèn)知三維世界的內(nèi)容和含義[2]。

計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)是指利用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)人的視覺(jué)功能，既對(duì)客觀世界的三維場(chǎng)景的識(shí)別、感知和理解。該技術(shù)包括是仿生學(xué)方法及工程方法，仿生學(xué)方法是模仿人類(lèi)視覺(jué)功能的結(jié)構(gòu)及原理，建立相應(yīng)的處理系統(tǒng)，完成類(lèi)似的工作和功能;工程方法是從分析人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng)著手，并采用任何現(xiàn)有的可行手段實(shí)現(xiàn)人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng)的功能[3]，該方法的特點(diǎn)是只關(guān)心系統(tǒng)的輸入和輸出。計(jì)算機(jī)視覺(jué)的主要研究目標(biāo)是建成計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)，完成各種視覺(jué)功能。也就是說(shuō)，即要能借助各種視覺(jué)傳感器（如 CMOS 攝像器件、CCD等）獲取現(xiàn)實(shí)世界的圖像，而感知和恢復(fù) 3D 環(huán)境中物體的幾何性質(zhì)、運(yùn)動(dòng)情況、姿態(tài)結(jié)構(gòu)、相互位置等，并且要對(duì)客觀場(chǎng)景進(jìn)行識(shí)別、解釋、描述、進(jìn)而做出決斷。目前，計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在體育運(yùn)動(dòng)中也得到了廣泛的應(yīng)用，利用該技術(shù)不僅可以從不同的視角觀察運(yùn)動(dòng)員的動(dòng)作，而且能將運(yùn)動(dòng)員速度、加速度、所在位置等數(shù)據(jù)進(jìn)行量化處理，使體育訓(xùn)練及比賽擺脫依靠傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)分析及判別的狀態(tài)，從而進(jìn)入科學(xué)化、數(shù)字化的狀態(tài)，而且還可以完成競(jìng)技體育項(xiàng)目的成績(jī)測(cè)試[4-5]。

在測(cè)試項(xiàng)目中鉛球成績(jī)的測(cè)量仍采用皮尺丈量法。這種方法存在著三個(gè)方面的缺陷，一是皮尺本身具有彈性以及易折疊特性，二是受場(chǎng)地的凹凸不平，三是人為因素影響較大。由于這三方面的作用， 故在鉛球成績(jī)的測(cè)量精確度受到極大的限制。針對(duì)這一問(wèn)題本課題提出了一種基于同視場(chǎng)（鉛球場(chǎng)地）測(cè)量地平面坐標(biāo)的單攝像機(jī)模型[6-7]。該模型利用透視投影幾何關(guān)系，對(duì)攝像機(jī)內(nèi)部參數(shù)進(jìn)行標(biāo)定，然后，建立相應(yīng)的網(wǎng)格匹配數(shù)學(xué)模型，通過(guò)單目CCD攝像機(jī)像面坐標(biāo)，測(cè)量鉛球落點(diǎn)的地平面坐標(biāo)[8]。成功的解決了鉛球著點(diǎn)測(cè)量在雙目視覺(jué)交匯組合測(cè)量存在的死角影響系統(tǒng)的測(cè)量范圍的問(wèn)題，另外，單目視覺(jué)測(cè)量系統(tǒng)也避免了雙目視覺(jué)系統(tǒng)存在對(duì)應(yīng)特征點(diǎn)匹配問(wèn)題。

1 平面測(cè)量原理

圖1 鉛球的2D場(chǎng)景坐標(biāo)系

鉛球場(chǎng)地是一個(gè)扇形區(qū)域（如圖1）。假設(shè)建立一個(gè)如圖1的2D場(chǎng)景坐標(biāo)系，首先要做的事是要確定場(chǎng)地上指定點(diǎn)的真實(shí)坐標(biāo)與采集到的圖片的指定點(diǎn)象素坐標(biāo)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，即要找到這兩種坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系。而這種轉(zhuǎn)換關(guān)系可以用平面測(cè)量的相關(guān)技術(shù)獲得。在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，所謂的平面測(cè)量，就是從圖像中獲得2D場(chǎng)景信息。在實(shí)際的測(cè)量中，我們可以通過(guò)在圖像上標(biāo)定一定數(shù)量的坐標(biāo)點(diǎn)來(lái)確定圖像中場(chǎng)地指定點(diǎn)的象素坐標(biāo)和真實(shí)世界中的指定點(diǎn)的現(xiàn)實(shí)坐標(biāo)之間的單應(yīng)矩陣。

我們獲取一幅2D場(chǎng)景S的圖像I，通過(guò)S與I之間的N（N>=4）對(duì)對(duì)應(yīng)點(diǎn)，就可以確定它們之間的單應(yīng)矩陣H。

令：

H=h■，h■，h■=h■，h■，h■h■，h■，h■h■，h■，h■（1）

在H的九個(gè)元素中，有八個(gè)獨(dú)立比率，即一個(gè)單應(yīng)有八個(gè)自由度變量，一個(gè)常數(shù)1。因此，在H中，往往設(shè)置h■=1。

令（x■，y■）∈I，x■■，y■■∈S為一對(duì)對(duì)應(yīng)點(diǎn)，i=1，2，…N。由每一對(duì)對(duì)應(yīng)點(diǎn)，根據(jù)圖像與場(chǎng)景之間的單應(yīng)關(guān)系，我們可以得到兩個(gè)線(xiàn)性方程：

其中，h是矩陣H的向量形式，

于是我們可以得到2N個(gè)方程，寫(xiě)成矩陣形式為：

AH=0（3）

其中

因此，要求得8個(gè)參數(shù)的單應(yīng)矩陣，至少需要4個(gè)對(duì)應(yīng)點(diǎn)。在實(shí)際的測(cè)量中，為了提高精度，每個(gè)模板平面上提供的對(duì)應(yīng)點(diǎn)數(shù)目都會(huì)超過(guò)4個(gè)。

當(dāng)N>4時(shí)，我們可以用奇異值分解法（SVD）[14]求最小二乘解h。

求得單應(yīng)矩陣后，利用公式（2），就可以計(jì)算出圖像上指定點(diǎn)對(duì)應(yīng)的真實(shí)坐標(biāo)值，從而計(jì)算出鉛球投擲的距離。

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

表1

2.1 實(shí)驗(yàn)結(jié)論（下轉(zhuǎn)第38頁(yè)）

（上接第21頁(yè)）經(jīng)實(shí)際測(cè)量的6個(gè)標(biāo)定點(diǎn)（如圖1）的坐標(biāo)分別為A（700，0）、B（900，0）、C（1100，0）、D（570，407）、E（733，523）、F（895，639） 。為了測(cè)試本文提出的測(cè)量模型，在反復(fù)測(cè)量鉛球投擲實(shí)驗(yàn)中選取了典型的10個(gè)測(cè)試樣本，其中鉛球落點(diǎn)10個(gè)。

2.2 誤差分析

從表1中我們可以看到人工測(cè)量值和系統(tǒng)測(cè)量值有一定的誤差，分析誤差產(chǎn)生的原因有如下幾種：

1）數(shù)字 CCD 鏡頭的光學(xué)性能引起的誤差，如焦距、畸變和光學(xué)中心誤差等通過(guò)攝像機(jī)內(nèi)部參數(shù)校正來(lái)解決。

2）攝像機(jī)的支架及底座一定要有足夠的穩(wěn)定性和剛度，在視頻圖像獲取過(guò)程中應(yīng)保證攝像機(jī)的相對(duì)位置穩(wěn)定不動(dòng)，由意外情況所造成的誤差在計(jì)算中應(yīng)予以剔除。

3）環(huán)境的變化將對(duì)測(cè)量結(jié)果產(chǎn)生影響，因此測(cè)量中要及時(shí)修正背景圖像。

4）人工測(cè)量本身就會(huì)與真實(shí)值產(chǎn)生一定的誤差。

3 總結(jié)

本論文首先介紹了課題背景，對(duì)單目視覺(jué)測(cè)量的研究現(xiàn)狀和測(cè)量建模在國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀進(jìn)行了分析和歸納，同時(shí)分析了視頻圖像處理技術(shù)在體育項(xiàng)目應(yīng)用現(xiàn)狀，將基于單目視頻圖像處理技術(shù)的鉛球成績(jī)測(cè)量作為切入點(diǎn)，對(duì)數(shù)字圖像處理技術(shù)在田徑運(yùn)動(dòng)中應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究。結(jié)合鉛球場(chǎng)地的特點(diǎn)，提出一種基于視頻圖像的鉛球測(cè)量方法，并通過(guò)實(shí)際應(yīng)用證明了該方法的可行性。

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第7篇：計(jì)算機(jī)視覺(jué)的作用范文

關(guān)鍵詞：果品；無(wú)損檢測(cè)；品質(zhì)

我國(guó)水果產(chǎn)量居世界第一，果品出口成為我國(guó)外貿(mào)的重要組成部分。但是我國(guó)大多數(shù)農(nóng)產(chǎn)品國(guó)際市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力弱，出口價(jià)格低廉。其中品質(zhì)因素是重要原因之一，這是由于檢測(cè)技術(shù)、評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)等限制，所以對(duì)果品進(jìn)行合適的品質(zhì)檢測(cè)對(duì)提高經(jīng)濟(jì)效益和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力具有重要意義。對(duì)農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)的無(wú)損檢測(cè)，已引起國(guó)內(nèi)外廣泛關(guān)注。

所謂無(wú)損檢測(cè)，又稱(chēng)非破壞檢測(cè)，是不破壞被檢對(duì)象卻能評(píng)價(jià)其品質(zhì)的方法。它利用自身力學(xué)、光學(xué)、電學(xué)及聲學(xué)等物理性質(zhì)對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象品質(zhì)進(jìn)行非破壞檢測(cè)，并按照一定標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分級(jí)分選的新興技術(shù)，廣泛應(yīng)用于工業(yè)和農(nóng)業(yè)。農(nóng)業(yè)中的無(wú)損檢測(cè)技術(shù)是利用農(nóng)產(chǎn)品的物理性質(zhì)如光學(xué)性質(zhì)、聲學(xué)性質(zhì)、電磁學(xué)性質(zhì)和熱學(xué)性質(zhì)等的變化而實(shí)現(xiàn)。目前，無(wú)損檢測(cè)技術(shù)主要包括：近紅外技術(shù)、聲學(xué)檢測(cè)技術(shù)、軟X射線(xiàn)技術(shù)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)、核磁共振檢測(cè)技術(shù)、力學(xué)特性檢測(cè)技術(shù)等。

1.果品無(wú)損檢測(cè)技術(shù)

1.1新型可見(jiàn)、近紅外光譜無(wú)損檢測(cè)技術(shù)

可見(jiàn)、近紅外光譜法是農(nóng)產(chǎn)品內(nèi)部成分無(wú)損檢測(cè)的有效方法，是利用農(nóng)產(chǎn)品吸收、散射、反射和透射光的特性，進(jìn)而確定內(nèi)部成分的方法。近紅外分析技術(shù)作為一種高新分析技術(shù)，能改造我國(guó)傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)，提高農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量，尤其是農(nóng)產(chǎn)品加工的質(zhì)量控制，將產(chǎn)生巨大作用。為改造我國(guó)的傳統(tǒng)行業(yè)，企業(yè)迫切需要對(duì)原料進(jìn)行質(zhì)量監(jiān)測(cè)、生產(chǎn)過(guò)程監(jiān)控的設(shè)備和技術(shù)。國(guó)際經(jīng)驗(yàn)來(lái)看，近紅外技術(shù)是首選。

韓東海等[1]利用柑橘正常及損傷部位在紫外光源下的差異發(fā)射性，可有效確定柑橘損傷果。Slaugther DC[2]鑒于近紅外和可見(jiàn)光的分光光度技術(shù)，建立完好的桃及油桃內(nèi)部品質(zhì)的無(wú)損關(guān)系式，能夠預(yù)測(cè)完好無(wú)損的桃與油桃的山梨糖醇含量、蔗糖和可溶性固形物等。Lammertyn J[3]通過(guò)研究近紅外光譜和可見(jiàn)光譜對(duì)紅玉蘋(píng)果質(zhì)量的無(wú)損測(cè)量，進(jìn)而得到雙叉光纖記錄的反射光譜與蘋(píng)果參數(shù)之間的關(guān)系。Ali Moghimi[4]等用近紅外光譜技術(shù)結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)建立獼猴桃SSC和pH的校正模型，比較多元散射校正、變量標(biāo)準(zhǔn)化、中值濾波和一階導(dǎo)數(shù)光譜預(yù)處理對(duì)所建獼猴桃SSC和pH校正模型的影響，表明變量標(biāo)準(zhǔn)化結(jié)合中值濾波和一階倒數(shù)預(yù)處理光譜后，用PCR-PLS法建立的SSC和pH的校正模型精度較高。

目前，分光檢測(cè)技術(shù)在果蔬品質(zhì)檢測(cè)中的應(yīng)用廣泛，因?yàn)檫@種方法具有適應(yīng)性強(qiáng)、高檢測(cè)靈敏度、人體無(wú)害性、靈活使用性、成本低廉和自動(dòng)化易實(shí)現(xiàn)性等優(yōu)勢(shì)。利用這種技術(shù)能自動(dòng)分級(jí)果品，而合理的分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，便于果品深加工和遠(yuǎn)銷(xiāo)售。近紅外光譜的研究雖起步較晚，但是其應(yīng)用廣，特別是在農(nóng)產(chǎn)品的品質(zhì)檢測(cè)和分級(jí)領(lǐng)域取得較大的進(jìn)展，開(kāi)發(fā)應(yīng)用前景廣闊。

1.2聲學(xué)無(wú)損檢測(cè)技術(shù)

聲學(xué)無(wú)損檢測(cè)技術(shù)是利用果品聲學(xué)特性與內(nèi)部組織變化的關(guān)系，例如結(jié)構(gòu)、成分、物理狀態(tài)等物化特性信息來(lái)檢測(cè)果品品質(zhì)。聲學(xué)特性是指在聲波作用下農(nóng)產(chǎn)品的反射、散射和吸收特性、衰減系數(shù)和傳播速度及其本身的聲阻抗與固有頻率等，它們均反映聲波與農(nóng)產(chǎn)品相互作用的規(guī)律，這些特性隨農(nóng)產(chǎn)品內(nèi)部組織變化而變化。一般使用低能超聲波來(lái)檢測(cè)，因?yàn)榈湍艹暡ㄔ诒粰z測(cè)物中傳播不會(huì)引起物理或化學(xué)特性變化。超聲方法檢測(cè)果品品質(zhì)始于近年，國(guó)內(nèi)外研究集中針對(duì)水果成熟度、硬度和內(nèi)部質(zhì)量缺陷等無(wú)損檢測(cè)。

與光學(xué)、電學(xué)及其他無(wú)損檢測(cè)技術(shù)相比，聲學(xué)無(wú)損檢測(cè)技術(shù)具有適應(yīng)性強(qiáng)、投資較低、操作簡(jiǎn)便快捷等有死，特別適用于在線(xiàn)檢測(cè)，在農(nóng)產(chǎn)品檢測(cè)領(lǐng)域應(yīng)用前景良好[5]。

1.3軟X射線(xiàn)技術(shù)

適用性極強(qiáng)的X射線(xiàn)成像能夠與圖像識(shí)別、人工智能、現(xiàn)代通信技術(shù)等相聯(lián)系。若待檢測(cè)物體的密度和厚度不同，則不同的透射X射線(xiàn)量產(chǎn)生。鑒于分析穿透量，進(jìn)而判斷果品內(nèi)部品質(zhì)。軟X射線(xiàn)擁有巨大優(yōu)勢(shì)，特別是在農(nóng)產(chǎn)品的內(nèi)部品質(zhì)檢測(cè)上，因軟X射線(xiàn)具有穿透物料的特性，所以檢測(cè)那種易損壞的農(nóng)產(chǎn)品，能無(wú)損檢測(cè)內(nèi)部的品質(zhì)。所需X射線(xiàn)強(qiáng)度方面，農(nóng)產(chǎn)品檢測(cè)弱于工業(yè)，所以稱(chēng)為低能X射線(xiàn)或軟X射線(xiàn)。這種X射線(xiàn)成像技術(shù)來(lái)檢測(cè)農(nóng)產(chǎn)品內(nèi)部品質(zhì)方法已經(jīng)受到研究者關(guān)注，例如基于X射線(xiàn)成像技術(shù)的檢測(cè)核桃果核與果肉厚度，基于X射線(xiàn)圖像的評(píng)價(jià)牛肉嫩度，以及評(píng)價(jià)紅毛丹內(nèi)部品質(zhì)等。韓東海[6]用X射線(xiàn)來(lái)檢測(cè)柑橘皺皮果，結(jié)果表明射線(xiàn)與激光分析法在果實(shí)品質(zhì)檢測(cè)中的可行性。然而目前國(guó)內(nèi)此方面的技術(shù)開(kāi)發(fā)較落后，期待學(xué)者們進(jìn)一步的研究和探索。

1.4計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)

伴隨專(zhuān)業(yè)化的圖像處理技術(shù)以及下降的計(jì)算機(jī)硬件成本和高速度特性，計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)對(duì)農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)自動(dòng)識(shí)別和分級(jí)的應(yīng)用日益廣泛。計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)即以各種成象系統(tǒng)代替視覺(jué)器官作為輸入敏感手段，借助于計(jì)算機(jī)替代大腦完成處理和解釋。計(jì)算機(jī)視覺(jué)的最終研究目標(biāo)是使計(jì)算機(jī)可以像人一樣，通過(guò)視覺(jué)觀察來(lái)理解世界，具有自主適應(yīng)環(huán)境的能力。

基于機(jī)器視覺(jué)的果品無(wú)損檢測(cè)的技術(shù)，一般是借助于CCD攝像頭獲取果品圖像，圖像信息輸入計(jì)算機(jī)，進(jìn)而應(yīng)用檢測(cè)方法和算法得到果品在大小、缺陷、外部損傷、內(nèi)部品質(zhì)等方面的特質(zhì)值，從而來(lái)分級(jí)果品[7]。這種方法通常是由CCD攝像頭、配備圖像采集卡的計(jì)算機(jī)、光照系統(tǒng)和專(zhuān)用圖像處理軟件組成。在一定光源照射情況下，利用CCD攝像頭得到水果形狀、顏色、缺陷等視覺(jué)方面的圖像信息，憑借圖像采集卡轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)傳輸?shù)诫娔X，分隔圖像、提取特征值，從而得到特征值參數(shù)和水果顏色、質(zhì)量狀況、破損程度等品質(zhì)指標(biāo)間模型關(guān)系，進(jìn)而確定內(nèi)外品質(zhì)等級(jí)。這種方法快速、準(zhǔn)確、無(wú)損，使用一次能同時(shí)檢測(cè)多項(xiàng)品質(zhì)指標(biāo)，方便設(shè)計(jì)自動(dòng)分級(jí)流水線(xiàn)，自動(dòng)識(shí)別水果外在品質(zhì)（外形、缺陷、顏色、大小等）和內(nèi)在品質(zhì)（成熟度、堅(jiān)實(shí)度、含糖量、含水率等），因此具有廣闊的應(yīng)用前景[8]。

我國(guó)利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)，檢測(cè)農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)和分類(lèi)農(nóng)產(chǎn)品的研究方法開(kāi)展較晚，始于20世紀(jì)90年代，但逐漸受到重視。與國(guó)際先進(jìn)水平相比，在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用我國(guó)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)研究具有一定程度的差距，我國(guó)目前處于實(shí)驗(yàn)研究以及理論探索階段，實(shí)用化和商品化的程度還未達(dá)到。這項(xiàng)項(xiàng)目基于數(shù)碼攝像技術(shù)，通過(guò)電腦直接處理圖像信息，其研發(fā)促使使我國(guó)獲得最快速、最便利的視覺(jué)技術(shù)。

1.5核磁共振檢測(cè)技術(shù)

1946年，核磁共振現(xiàn)象由美國(guó)科學(xué)家F.Bloch和E.M.Purcell發(fā)現(xiàn)，這一技術(shù)廣泛應(yīng)用于研究物質(zhì)結(jié)構(gòu)。核磁共振可以便利地生成果實(shí)內(nèi)部組織結(jié)構(gòu)的高清圖像。方便檢測(cè)果品壓傷、蟲(chóng)害以及成熟度，因此在檢測(cè)蘋(píng)果、香蕉糖度等方面潛在價(jià)值極高。而那些因采收成熟度而影響品質(zhì)的品種，鑒于核磁共振技術(shù)，能提高收獲和運(yùn)輸可靠性?，F(xiàn)階段，這種技術(shù)要想真正應(yīng)用于果品檢測(cè)和評(píng)價(jià)果品質(zhì)量，還存在諸多問(wèn)題，然而其優(yōu)勢(shì)明顯，這種技術(shù)無(wú)疑是一種良好的果品無(wú)損檢測(cè)方法[9]。

1.6力學(xué)特性檢測(cè)技術(shù)

基于動(dòng)力學(xué)原理測(cè)度農(nóng)產(chǎn)品硬度的檢測(cè)方法是力學(xué)特性檢測(cè)技術(shù)。采用振動(dòng)頻率分析法以及沖擊力檢測(cè)法，檢測(cè)果品堅(jiān)實(shí)度來(lái)判斷果實(shí)成熟度。力學(xué)特性檢測(cè)技術(shù)方便判斷果品的采收期，依照成熟度分級(jí)、貯藏果品，確定果品的保鮮期和貯存期。盡管這種技術(shù)具有較為堅(jiān)實(shí)的實(shí)踐應(yīng)用基礎(chǔ)及歷史，但介于果品品質(zhì)和物理參數(shù)間的復(fù)雜關(guān)系，實(shí)際應(yīng)用是一個(gè)漫長(zhǎng)的研究過(guò)程[10]。

第8篇：計(jì)算機(jī)視覺(jué)的作用范文

關(guān)鍵詞：農(nóng)業(yè)機(jī)械自動(dòng)化；技術(shù)要點(diǎn)；優(yōu)化措施

0引言

所謂農(nóng)業(yè)機(jī)械自動(dòng)化技術(shù)，指的是將控制論、計(jì)算機(jī)技術(shù)、液氣壓技術(shù)等應(yīng)用到農(nóng)業(yè)機(jī)械的設(shè)計(jì)當(dāng)中，使農(nóng)業(yè)機(jī)械可以獨(dú)立完成田間耕作。隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展以及為了響應(yīng)政府高效農(nóng)業(yè)的號(hào)召，我國(guó)農(nóng)業(yè)正逐步朝著機(jī)械自動(dòng)化的方向發(fā)展。農(nóng)業(yè)機(jī)械的自動(dòng)化，不僅能夠使勞動(dòng)的生產(chǎn)效率得到提高，還能減輕農(nóng)民的勞動(dòng)強(qiáng)度，并且提高勞動(dòng)舒適度，在一定程度上緩解農(nóng)村勞動(dòng)力短缺的問(wèn)題。在科技高速發(fā)展的今天，世界各國(guó)都加大了對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械自動(dòng)化技術(shù)的研究。很多科研成果已經(jīng)從實(shí)驗(yàn)室走向了實(shí)用階段。

1農(nóng)業(yè)機(jī)械自動(dòng)化對(duì)農(nóng)村建設(shè)的意義

對(duì)社會(huì)主義新農(nóng)村進(jìn)行建設(shè)，是我國(guó)構(gòu)建社會(huì)主義和諧社會(huì)的基本要求。社會(huì)主義的和諧與廣大農(nóng)村地區(qū)的和諧是不可分割的。雖然從整體上看，社會(huì)主義新農(nóng)村處于較為穩(wěn)定和諧的狀態(tài)，但不可否認(rèn)的是，社會(huì)主義新農(nóng)村的建設(shè)也存在著一定的問(wèn)題。其中，最主要的問(wèn)題是農(nóng)民收入過(guò)低。因此，我國(guó)要大力推行農(nóng)業(yè)機(jī)械自動(dòng)化建設(shè)，為減輕農(nóng)民的勞動(dòng)強(qiáng)度、提高農(nóng)民的經(jīng)濟(jì)收入提供保障。

2農(nóng)業(yè)機(jī)械的分類(lèi)

通常來(lái)說(shuō)，農(nóng)業(yè)機(jī)械是由動(dòng)力設(shè)備和與之配套的農(nóng)機(jī)器具組成的。這兩者之間主要是以牽引懸掛或者是半懸掛的方式進(jìn)行連接。也有的農(nóng)業(yè)機(jī)械將這兩者制造成一個(gè)統(tǒng)一的整體。動(dòng)力設(shè)備和與之配套的農(nóng)機(jī)器具這兩者在耕作的過(guò)程中，互相配合，缺一不可。

3農(nóng)業(yè)機(jī)械自動(dòng)化發(fā)展中存在的問(wèn)題

我國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械技術(shù)在發(fā)展的過(guò)程中，并不是一帆風(fēng)順的，而是遇到了很多問(wèn)題。首先，我國(guó)大型農(nóng)業(yè)自動(dòng)化機(jī)械在推廣的過(guò)程中難度較大。很多農(nóng)民沒(méi)有意識(shí)到機(jī)械化生產(chǎn)的重要性，導(dǎo)致了他們不愿意在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的機(jī)械方面進(jìn)行投入，最終造成了我國(guó)大型農(nóng)業(yè)自動(dòng)化機(jī)械供大于求的尷尬。第二，我國(guó)的農(nóng)業(yè)機(jī)械制造水平較低。與西方國(guó)家相比，我國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)械制造的起步較晚，在很多方面，科技水平還不夠成熟。第三，我國(guó)對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械自動(dòng)化技術(shù)的研究缺乏足夠的動(dòng)力。我國(guó)大型農(nóng)業(yè)機(jī)械的制造企業(yè)，以及科院院所存在著資金不足、科研環(huán)境較差的問(wèn)題。對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械進(jìn)行設(shè)計(jì)，不僅需要耗費(fèi)大量的時(shí)間和精力，還需要一定的技術(shù)條件作為依托。我國(guó)大部分科研院所和農(nóng)業(yè)機(jī)械制造企業(yè)，由于資金不足，并沒(méi)有完成對(duì)實(shí)驗(yàn)室的配套建設(shè)，使得科研人員在進(jìn)行工作時(shí)困難重重，這一現(xiàn)狀也嚴(yán)重影響了科研人員的工作積極性。第四，自動(dòng)化技術(shù)在農(nóng)業(yè)機(jī)械的應(yīng)用中還處于起步階段。對(duì)自動(dòng)化技術(shù)的應(yīng)用，需要很高的科技水平作為依托，但是我國(guó)科技基礎(chǔ)薄弱的現(xiàn)實(shí)，使自動(dòng)化技術(shù)的應(yīng)用變得困難。

4農(nóng)業(yè)機(jī)械自動(dòng)化技術(shù)要點(diǎn)及優(yōu)化應(yīng)用措施

4.1實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)技術(shù)應(yīng)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)

計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，作為新時(shí)期重點(diǎn)研究和應(yīng)用性廣泛的新科技，很多西方國(guó)家先后展開(kāi)了對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的研究。計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量的鑒定方面，以及在記錄農(nóng)產(chǎn)品生長(zhǎng)的信息等方面有著十分重要的作用。英國(guó)對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的應(yīng)用進(jìn)行了首次嘗試，利用該技術(shù)研制了專(zhuān)業(yè)性的采蘑菇機(jī)器人。采蘑菇機(jī)器人在采蘑菇的過(guò)程中，不僅能夠?qū)δ⒐降奈恢眠M(jìn)行精準(zhǔn)的定位，而且能夠?qū)λ傻哪⒐竭M(jìn)行合理化的分類(lèi)。受到英國(guó)的影響和啟發(fā)，我國(guó)國(guó)內(nèi)也開(kāi)始嘗試在農(nóng)業(yè)機(jī)械自動(dòng)化技術(shù)中，加入計(jì)算機(jī)控制技術(shù)的內(nèi)容。但是由于我國(guó)的經(jīng)濟(jì)技術(shù)發(fā)展還不夠成熟，要實(shí)現(xiàn)對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的應(yīng)用，還需要科學(xué)家們進(jìn)行努力。

4.2實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)施肥和灌溉技術(shù)的自動(dòng)化

我國(guó)水資源總量雖然比較大，但是人均資源占有量卻很小，而且我國(guó)水資源分配的不夠合理，使得我國(guó)水資源長(zhǎng)期處于短缺的狀態(tài)。要促進(jìn)農(nóng)業(yè)的發(fā)展，充足的水資源是必要的條件。在保證農(nóng)業(yè)生產(chǎn)用水的同時(shí)，保證對(duì)水資源的節(jié)約，是我國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展過(guò)程中必須要面對(duì)的問(wèn)題。農(nóng)業(yè)自動(dòng)化灌溉技術(shù)的應(yīng)用可以很好地解決這一問(wèn)題。所謂農(nóng)業(yè)自動(dòng)化灌溉技術(shù)，是把傳感器與電子計(jì)算機(jī)進(jìn)行有機(jī)結(jié)合，把農(nóng)作物生長(zhǎng)過(guò)程中對(duì)環(huán)境的需求及對(duì)用水量的需求，通過(guò)軟件的形式加以呈現(xiàn)，從而避免水資源的浪費(fèi)。對(duì)農(nóng)業(yè)施肥技術(shù)來(lái)說(shuō)也是如此，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)施肥和灌溉技術(shù)的自動(dòng)化，是節(jié)約水資源、降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本、避免浪費(fèi)以及保護(hù)環(huán)境的必然選擇。

4.3實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)的精準(zhǔn)化

農(nóng)業(yè)精準(zhǔn)化是指將我國(guó)的傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)與農(nóng)業(yè)機(jī)械自動(dòng)化技術(shù)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理的科技化。精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)是未來(lái)農(nóng)業(yè)發(fā)展的主要方向之一。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)自動(dòng)化，是一項(xiàng)以計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)和控制器等為基礎(chǔ)的技術(shù)。我國(guó)對(duì)精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的研究，已經(jīng)取得了一定的科技成果。世界上第一臺(tái)觀測(cè)農(nóng)業(yè)氣象的自動(dòng)化儀器，已經(jīng)在我國(guó)鄭州氣象站開(kāi)始投入使用。農(nóng)業(yè)氣象觀測(cè)儀，可以對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的小環(huán)境進(jìn)行合理化監(jiān)測(cè)，并且通過(guò)網(wǎng)絡(luò)把監(jiān)測(cè)到的信息及時(shí)反映給當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)部門(mén)。總之，在經(jīng)濟(jì)全球化進(jìn)程不斷加快和城市化進(jìn)程高速發(fā)展的今天，給各個(gè)行業(yè)帶來(lái)機(jī)遇的同時(shí)，也帶來(lái)了挑戰(zhàn)。為了在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的大潮中處于不敗的地位，加強(qiáng)科技創(chuàng)新是一項(xiàng)必不可少的選擇，同時(shí)也是長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展的根本要求。對(duì)于農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)而言，為了使我國(guó)農(nóng)業(yè)能夠更好更快的發(fā)展，政府要提高對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械自動(dòng)化技術(shù)研究的投入，并將新的科技成果不斷應(yīng)用到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中。作為科技工作者要努力鉆研農(nóng)業(yè)機(jī)械自動(dòng)化技術(shù)，并且要對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械自動(dòng)化技術(shù)的應(yīng)用措施進(jìn)行優(yōu)化，從而實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)的智能化時(shí)代，創(chuàng)造出我國(guó)農(nóng)科發(fā)展的新道路。

參考文獻(xiàn)：

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第9篇：計(jì)算機(jī)視覺(jué)的作用范文

誕生于20世紀(jì)40年代的電子計(jì)算機(jī)是人類(lèi)最偉大的發(fā)明之一。并且一直以飛快的速度發(fā)展著。進(jìn)入21世紀(jì)的現(xiàn)代社會(huì)，計(jì)算機(jī)已經(jīng)進(jìn)入各個(gè)行業(yè)，并成為各行業(yè)必不可少的工具。如今的計(jì)算機(jī)發(fā)展的更加智能化，就如今來(lái)說(shuō)，人們最什么事情都非常重視信息，人類(lèi)和社會(huì)的發(fā)展，時(shí)刻都離不開(kāi)信息。計(jì)算機(jī)如今重視的方面就是對(duì)信息的閱讀和控制，人臉檢測(cè)與識(shí)別技術(shù)也是應(yīng)運(yùn)而生。

人臉識(shí)別的論述

人臉識(shí)別是人類(lèi)視覺(jué)中的一大特色，因?yàn)槟軐?duì)身邊的人進(jìn)行識(shí)別，才不會(huì)對(duì)身邊的信息進(jìn)行混淆，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，根據(jù)人臉可以對(duì)人的年齡，性別進(jìn)行初步判斷。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的智能化，計(jì)算機(jī)業(yè)已經(jīng)通過(guò)視覺(jué)能進(jìn)行人臉的識(shí)別。其中在對(duì)人臉識(shí)別的同時(shí)進(jìn)行有關(guān)信息的收集、識(shí)別、提取、變換、存儲(chǔ)、傳遞、處理、檢索、檢測(cè)、分析和利用等技術(shù)。如今人臉識(shí)別已經(jīng)應(yīng)用于很多的領(lǐng)域，但是要人臉檢測(cè)與識(shí)別是需要基于本來(lái)已經(jīng)收集和整理的信息本庫(kù)才能進(jìn)行。再加上現(xiàn)在計(jì)算機(jī)技術(shù)雖然已經(jīng)接近成熟，然而在人臉識(shí)別方面的表情傳達(dá)出什么信息還是無(wú)從下手進(jìn)行編程和設(shè)計(jì)。所以，基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的人臉檢測(cè)與識(shí)別技術(shù)還是會(huì)有很廣的發(fā)展空間，再加上人臉識(shí)別還可以維護(hù)人們的財(cái)產(chǎn)安全和隱私保護(hù)，必然會(huì)引起社會(huì)各界人士的廣泛關(guān)注。

從19世紀(jì)末開(kāi)始就已經(jīng)有人對(duì)人臉識(shí)別進(jìn)行了研究，因?yàn)楫?dāng)時(shí)沒(méi)有先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)做后盾，所以經(jīng)過(guò)了數(shù)百年的研究仍然沒(méi)有什么顯著的進(jìn)展和成果。直到20世紀(jì)90年代人臉識(shí)別才成立了自己的學(xué)科，在加上當(dāng)時(shí)的科技發(fā)展水平已經(jīng)達(dá)到了不錯(cuò)的水平，人臉識(shí)別這個(gè)學(xué)科得到了快速的發(fā)展。如今，我國(guó)的計(jì)算機(jī)技術(shù)也已經(jīng)居于世界的前列，我國(guó)也已經(jīng)擁有比較完善的一套東方面孔的人臉數(shù)據(jù)庫(kù)。

人臉識(shí)別在發(fā)展過(guò)程中大概經(jīng)歷了三個(gè)階段：第一階段就是對(duì)人臉特征進(jìn)行整理，整理出所需要的數(shù)據(jù)庫(kù)，并且應(yīng)用當(dāng)時(shí)的計(jì)算機(jī)技術(shù)做出一套質(zhì)量不錯(cuò)的人臉灰度模型，這個(gè)階段的識(shí)別工作全部由操作人員來(lái)完成；第二階段比第一階段要先進(jìn)，有了基礎(chǔ)人機(jī)互交，將人臉的特征經(jīng)過(guò)多維度的矢量在模型上表示出來(lái)，并也可以設(shè)計(jì)出一套人臉識(shí)別的系統(tǒng)，這個(gè)階段的識(shí)別不再是僅僅依靠操作人員，而是操作者和計(jì)算機(jī)一起完成；第三個(gè)階段是計(jì)算機(jī)智能識(shí)別的最高峰，一切操作和識(shí)別都依靠機(jī)器全自動(dòng)化進(jìn)行，在人臉識(shí)別過(guò)程中也不再是每臺(tái)計(jì)算機(jī)都需要完成一整套的工作，也實(shí)現(xiàn)了計(jì)算機(jī)與計(jì)算機(jī)之間的互聯(lián)，多臺(tái)計(jì)算機(jī)一起完成人臉識(shí)別的過(guò)程，都人力也是一種解放。

積極踐行人臉檢測(cè)識(shí)別技術(shù)

人臉檢測(cè)識(shí)別技術(shù)是計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)智能化特征后的又一重要發(fā)展方向之一，它已經(jīng)在世界范圍內(nèi)得到了廣泛的普及與應(yīng)用。人們可以通過(guò)人臉識(shí)別來(lái)進(jìn)行定位，來(lái)起到保護(hù)人們財(cái)產(chǎn)安全的作用，通過(guò)人臉識(shí)別來(lái)抵制社會(huì)中的造假率，之前曾經(jīng)有一些不法分子利用假身份來(lái)做損害公共利益和侵犯人們隱私權(quán)的事情，有了人臉識(shí)別讓不法分子沒(méi)有可乘之機(jī)，也應(yīng)用人臉識(shí)別來(lái)對(duì)財(cái)務(wù)密碼進(jìn)行聯(lián)系，起到對(duì)人們的財(cái)產(chǎn)有絕對(duì)的保護(hù)作用，對(duì)社會(huì)的安定何嘗不是一項(xiàng)有意義的發(fā)明。

人臉識(shí)別一直是計(jì)算機(jī)智能化發(fā)展過(guò)程中的一個(gè)重要領(lǐng)域，因?yàn)槿四樀淖R(shí)別與檢測(cè)是一個(gè)很難做到完善的項(xiàng)目，由于人類(lèi)的面部表情豐富，要對(duì)人類(lèi)的面部表情做出判斷和分析會(huì)存在一定的困難。再加上人臉識(shí)別的過(guò)程中，每個(gè)獨(dú)立存在的個(gè)體都有一張專(zhuān)屬于自己的臉。它的輪廓沒(méi)有明顯的特征界限，同時(shí)對(duì)眼、鼻子、嘴等器官在臉上的分布情況也沒(méi)有明確的界限，這就使得對(duì)人臉識(shí)別來(lái)進(jìn)行算法設(shè)計(jì)有一定的困難，所以只有通過(guò)輪廓特征來(lái)進(jìn)行初步的判斷，分辯出各種器官，再根據(jù)器官來(lái)完成人臉的分布情況設(shè)計(jì)灰度模型的完成工作。