計算機視覺原理

計算機視覺是一門研究如何使機器“看”的科學(xué)，更進一步的說，就是是指用攝影機和電腦代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量等機器視覺，并進一步做圖形處理，使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像。作為一個科學(xué)學(xué)科，計算機視覺研究相關(guān)的理論和技術(shù)，試圖建立能夠從圖像或者多維數(shù)據(jù)中獲取‘信息’的人工智能系統(tǒng)。這里所 指的信息指Shannon定義的，可以用來幫助做一個“決定”的信息。因為感知可以看作是從感官信號中提 取信息，所以計算機視覺也可以看作是研究如何使人工系統(tǒng)從圖像或多維數(shù)據(jù)中“感知”的科學(xué)。

計算機視覺就是用各種成像系統(tǒng)代替視覺器官作為輸入敏感手段，由計算機來代替大腦完成處理和解釋。計算機視覺的最終研究目標就是使計算機能象人那樣通過視覺觀察和理解世界，具有自主適應(yīng)環(huán)境的能力。要經(jīng)過長期的努力才能達到的目標。因此，在實現(xiàn)最終目標以前，人們努力的中期目標是建立一種視覺系統(tǒng)，這個系統(tǒng)能依據(jù)視覺敏感和反饋的某種程度的智能完成一定的任務(wù)。例如，計算機視覺的一個重要應(yīng)用領(lǐng)域就是自主車輛的視覺導(dǎo)航，還沒有條件實現(xiàn)像人那樣能識別和理解任何環(huán)境，完成自主導(dǎo)航的系統(tǒng)。因此，人們努力的研究目標是實現(xiàn)在高速公路上具有道路跟蹤能力，可避免與前方車輛碰撞的視覺輔助駕駛系統(tǒng)。這里要指出的一點是在計算機視覺系統(tǒng)中計算機起代替人腦的作用，但并不意味著計算機必須按人類視覺的方法完成視覺信息的處理。計算機視覺可以而且應(yīng)該根據(jù)計算機系統(tǒng)的特點來進行視覺信息的處理。但是，人類視覺系統(tǒng)是迄今為止，人們所知道的功能最強大和完善的視覺系統(tǒng)。如在以下的章節(jié)中會看到的那樣，對人類視覺處理機制的研究將給計算機視覺的研究提供啟發(fā)和指導(dǎo)。因此，用計算機信息處理的方法研究人類視覺的機理，建立人類視覺的計算理論，也是一個非常重要和信人感興趣的研究領(lǐng)域。這方面的研究被稱為計算視覺（Computational Vision）。計算視覺可被認為是計算機視覺中的一個研究領(lǐng)域。

計算機視覺應(yīng)用

人類正在進入信息時代，計算機將越來越廣泛地進入幾乎所有領(lǐng)域。一方面是更多未經(jīng)計算機專業(yè)訓(xùn)練的人也需要應(yīng)用計算機，而另一方面是計算機的功能越來越強，使用方法越來越復(fù)雜。這就使人在進行交談和通訊時的靈活性與在使用計算機時所要求的嚴格和死板之間產(chǎn)生了尖銳的矛盾。人可通過視覺和聽覺，語言與外界交換信息，并且可用不同的方式表示相同的含義，而計算機卻要求嚴格按照各種程序語言來編寫程序，只有這樣計算機才能運行。為使更多的人能使用復(fù)雜的計算機，必須改變過去的那種讓人來適應(yīng)計算機，來死記硬背計算機的使用規(guī)則的情況。而是反過來讓計算機來適應(yīng)人的習(xí)慣和要求，以人所習(xí)慣的方式與人進行信息交換，也就是讓計算機具有視覺、聽覺和說話等能力。這時計算機必須具有邏輯推理和決策的能力。具有上述能力的計算機就是智能計算機。

智能計算機不但使計算機更便于為人們所使用，同時如果用這樣的計算機來控制各種自動化裝置特別是智能機器人，就可以使這些自動化系統(tǒng)和智能機器人具有適應(yīng)環(huán)境，和自主作出決策的能力。這就可以在各種場合取代人的繁重工作，或代替人到各種危險和惡劣環(huán)境中完成任務(wù)。

應(yīng)用范圍從任務(wù)，比如工業(yè)機器視覺系統(tǒng)，比方說，檢查瓶子上的生產(chǎn)線加速通過，研究為人工智能和計算機或機器人，可以理解他們周圍的世界。計算機視覺和機器視覺領(lǐng)域有顯著的重疊。計算機視覺涉及的被用于許多領(lǐng)域自動化圖像分析的核心技術(shù)。機器視覺通常指的是結(jié)合自動圖像分析與其他方法和技術(shù)，以提供自動檢測和機器人指導(dǎo)在工業(yè)應(yīng)用中的一個過程。在許多計算機視覺應(yīng)用中，計算機被預(yù)編程，以解決特定的任務(wù)，但基于學(xué)習(xí)的方法現(xiàn)在正變得越來越普遍。計算機視覺應(yīng)用的實例包括用于系統(tǒng)：

（1）控制過程，比如，一個工業(yè)機器人 ；

（2）導(dǎo)航，例如，通過自主汽車或移動機器人；

（3）檢測的事件，如，對視頻監(jiān)控和人數(shù)統(tǒng)計 ；

（4）組織信息，例如，對于圖像和圖像序列的索引數(shù)據(jù)庫；

（5）造型對象或環(huán)境，如，醫(yī)學(xué)圖像分析系統(tǒng)或地形模型；

（6）相互作用，例如，當(dāng)輸入到一個裝置，用于計算機人的交互；

（7）自動檢測，例如，在制造業(yè)的應(yīng)用程序。

其中最突出的應(yīng)用領(lǐng)域是醫(yī)療計算機視覺和醫(yī)學(xué)圖像處理。這個區(qū)域的特征的信息從圖像數(shù)據(jù)中提取用于使患者的醫(yī)療診斷的目的。通常，圖像數(shù)據(jù)是在形式顯微鏡圖像，X射線圖像，血管造影圖像，超聲圖像和斷層圖像。的信息，可以從這樣的圖像數(shù)據(jù)中提取的一個例子是檢測的腫瘤，動脈粥樣硬化或其他惡性變化。它也可以是器官的尺寸，血流量等。這種應(yīng)用領(lǐng)域還支持通過提供新的信息，醫(yī)學(xué)研究的測量例如，對腦的結(jié)構(gòu)，或約醫(yī)學(xué)治療的質(zhì)量。計算機視覺在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用還包括增強是由人類的解釋，例如超聲圖像或X射線圖像，以降低噪聲的影響的圖像。

第二個應(yīng)用程序區(qū)域中的計算機視覺是在工業(yè)，有時也被稱為機器視覺，在那里信息被提取為支撐的制造工序的目的。一個例子是質(zhì)量控制，其中的信息或最終產(chǎn)品被以找到缺陷自動檢測。另一個例子是，被拾取的位置和細節(jié)取向測量由機器人臂。機器視覺也被大量用于農(nóng)業(yè)的過程，從散裝材料，這個過程被稱為去除不想要的東西，食物的光學(xué)分揀。

軍事上的應(yīng)用很可能是計算機視覺最大的地區(qū)之一。最明顯的例子是探測敵方士兵或車輛和導(dǎo)彈制導(dǎo)。更先進的系統(tǒng)為導(dǎo)彈制導(dǎo)發(fā)送導(dǎo)彈的區(qū)域，而不是一個特定的目標，并且當(dāng)導(dǎo)彈到達基于本地獲取的圖像數(shù)據(jù)的區(qū)域的目標做出選擇?，F(xiàn)代軍事概念，如“戰(zhàn)場感知”，意味著各種傳感器，包括圖像傳感器，提供了豐富的有關(guān)作戰(zhàn)的場景，可用于支持戰(zhàn)略決策的信息。在這種情況下，數(shù)據(jù)的自動處理，用于減少復(fù)雜性和融合來自多個傳感器的信息，以提高可靠性。

一個較新的應(yīng)用領(lǐng)域是自主車，其中包括潛水，陸上車輛（帶輪子，轎車或卡車的小機器人），高空作業(yè)車和無人機（UAV）。自主化水平，從完全獨立的（無人）的車輛范圍為汽車，其中基于計算機視覺的系統(tǒng)支持驅(qū)動程序或在不同情況下的試驗。完全自主的汽車通常使用計算機視覺進行導(dǎo)航時，即知道它在哪里，或用于生產(chǎn)的環(huán)境（地圖SLAM）和用于檢測障礙物。它也可以被用于檢測特定任務(wù)的特定事件，例如，一個UAV尋找森林火災(zāi)。支承系統(tǒng)的例子是障礙物警報系統(tǒng)中的汽車，以及用于飛行器的自主著陸系統(tǒng)。數(shù)家汽車制造商已經(jīng)證明了系統(tǒng)的汽車自動駕駛，但該技術(shù)還沒有達到一定的水平，就可以投放市場。有軍事自主車型，從先進的導(dǎo)彈，無人機的偵察任務(wù)或?qū)椀闹茖?dǎo)充足的例子。太空探索已經(jīng)正在使用計算機視覺，自主車比如，美國宇航局的火星探測漫游者和歐洲航天局的ExoMars火星漫游者。

其他應(yīng)用領(lǐng)域包括：

（1）支持視覺特效制作的電影和廣播，例如，攝像頭跟蹤（運動匹配）。

（2）監(jiān)視。