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1
机器视觉的研究内容
人们从外界环境获取的信息中
,80 %
来自于视觉
,
其它来自于触觉、听觉、嗅觉等感觉器官。当人们的眼睛从自己周围的环境获取大量信息
,
并传入
大脑后
,
由大脑根据知识或经验对信息进行加工、推理等处理工作
,
后识别、理解周围环境
,
包括环境内的对象物
,
如运动物体与物体间的相对位置、形状、大小、颜色、纹理、运动还是静止等。机器视觉就是用计算机模拟人眼的视觉功能
,
从图像或图像序列中提取信息
,
对客观世界的三维景物和物体进行形态和运动识别。机器视觉研究的基本目的之一就是要寻找人类视觉规律
,
从而开发出从图像输入到自然景物分析的图像理解系统。对于机器视觉系统来说
,
输入是表示三维景物投影的灰度阵列
(
可以有若干个输入阵列
) ,
这些阵列可提供从不同方向、不同视角、不同时刻得到的信息。希望的输出是对图像所代表景物的符号描述。通常这些描述是关于物体的类别和物体间的关系
,
但也可能包括如表面空间结构、表面物理特性
(
形状、纹理、颜色、材料
)
、阴影以及
光源
位置等信息。目前许多机器视觉专家都是在马尔
(Marr)
创立的视觉计算理论框架下求索。
2
机器视觉与人类视觉的差异
对于人的视觉来说
,
由于人的大脑和神经的高度发展
,
其目标识别能力很强。但是
,
人的视觉也同样存在障碍
,
例如
,
即使具有一双敏锐视觉和极为高
度发达头脑的人
,
一旦置于某种特殊环境
(
即使曾经具备一定的检验知识
) ,
其目标识别能力也会急剧下降。事实上人们在这种环境下
,
面对简单物体时
,
仍
然可以有效而简便地识别
,
而在这种情况下面对复杂目标或特殊背景时
,
才会在视觉功能上发生障碍
,
两者共同的结果是导致目标识别的有效性和可靠性的大幅度下降。将人的视觉引入机器视觉中
,
机器视觉也存在着这样的障碍。它主要表现在
3
个方面
:1)
如何准确、高速
(
实时
)
地识别出目标
;2)
如何有效地增大存储容量
,
以便容纳足够细节的目标图像
;3)
如何有效地构造和组织出可靠的识别算法
,
并且顺利地实现。前两者相当于人的大脑这样的物质
基础
,
这期待着高速的阵列处理单元以及算法
(
如神经网络
[1 ]
、分维算法
[2 ]
、小波变换
[3 ]
等算法
)
的新突破
,
用极少的计算量以及高度地并行性实现功能。为了便于理解
,
现将人的视觉与当前机器视觉对比列于表
1
、表
2
。
(未完待续)
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