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來源: 發(fā)布時(shí)間:2025-08-06

計(jì)算機(jī)視覺是一門研究如何使機(jī)器“看”的科學(xué),更進(jìn)一步的說,就是是指用攝影機(jī)和電腦代替人眼對目標(biāo)進(jìn)行識別、跟蹤和測量等機(jī)器視覺,并進(jìn)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(jì)算機(jī)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?yàn)楦兄梢钥醋魇菑母泄傩盘栔刑崛⌒畔?,所以?jì)算機(jī)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)。另一個具有重要意義的領(lǐng)域是神經(jīng)生物學(xué),尤其是其中生物視覺系統(tǒng)的部分。嘉定區(qū)提供數(shù)字視覺設(shè)計(jì)報(bào)價(jià)

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但由于圖像數(shù)據(jù)的特有屬性,很多計(jì)算機(jī)視覺中發(fā)展起來的方法,在單元信號的處理方法中卻找不到對應(yīng)版本。這類方法的一個主要特征,便是他們的非線性以及圖像信息的多維性,以上二點(diǎn)作為計(jì)算機(jī)視覺的一部分,在信號處理學(xué)中形成了一個特殊的研究方向。除了上面提到的領(lǐng)域,很多研究課題同樣可被當(dāng)作純粹的數(shù)學(xué)問題。例如,計(jì)算機(jī)視覺中的很多問題,其理論基礎(chǔ)便是統(tǒng)計(jì)學(xué),比較好化理論以及幾何學(xué)。如何使既有方法通過各種軟硬件實(shí)現(xiàn),或說如何對這些方法加以修改,而使之獲得合理的執(zhí)行速度而又不損失足夠精度,是現(xiàn)今電腦視覺領(lǐng)域的主要課題。奉賢區(qū)一站式數(shù)字視覺設(shè)計(jì)報(bào)價(jià)模式識別技術(shù)根據(jù)從圖象抽取的統(tǒng)計(jì)特性或結(jié)構(gòu)信息,把圖像分成予定的類別。

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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(jī)器人),高空作業(yè)車和無人機(jī)(UAV)。自主化水平,從完全**的(無人)的車輛范圍為汽車,其中基于計(jì)算機(jī)視覺的系統(tǒng)支持驅(qū)動程序或在不同情況下的試驗(yàn)。完全自主的汽車通常使用計(jì)算機(jī)視覺進(jìn)行導(dǎo)航時(shí),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(bào)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(dá)到一定的水平,就可以投放市場。有***自主車型,從先進(jìn)的導(dǎo)彈,無人機(jī)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(jì)算機(jī)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。

計(jì)算機(jī)視覺,圖象處理,圖像分析,機(jī)器人視覺和機(jī)器視覺是彼此緊密關(guān)聯(lián)的學(xué)科。如果你翻開帶有上面這些名字的教材,你會發(fā)現(xiàn)在技術(shù)和應(yīng)用領(lǐng)域上他們都有著相當(dāng)大部分的重疊。這表明這些學(xué)科的基礎(chǔ)理論大致是相同的,甚至讓人懷疑他們是同一學(xué)科被冠以不同的名稱。然而,各研究機(jī)構(gòu),學(xué)術(shù)期刊,會議及公司往往把自己特別的歸為其中某一個領(lǐng)域,于是各種各樣的用來區(qū)分這些學(xué)科的特征便被提了出來。下面將給出一種區(qū)分方法,盡管并不能說這一區(qū)分方法完全準(zhǔn)確。其中包括計(jì)算機(jī)科學(xué)和工程、信號處理、物理學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)和認(rèn)知科學(xué)等。

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模式識別模式識別技術(shù)根據(jù)從圖象抽取的統(tǒng)計(jì)特性或結(jié)構(gòu)信息,把圖像分成予定的類別。例如,文字識別或指紋識別。在計(jì)算機(jī)視覺中模式識別技術(shù)經(jīng)常用于對圖象中的某些部分,例如分割區(qū)域的識別和分類。圖像理解給定一幅圖像,圖象理解程序不僅描述圖象本身,而且描述和解釋圖象所**的景物,以便對圖像**的內(nèi)容作出決定。在人工智能視覺研究的初期經(jīng)常使用景物分析這個術(shù)語,以強(qiáng)調(diào)二維圖象與三維景物之間的區(qū)別。圖象理解除了需要復(fù)雜的圖象處理以外還需要具有關(guān)于景物成像的物理規(guī)律的知識以及與景物內(nèi)容有關(guān)的知識。不難想象,具有視覺的機(jī)器的應(yīng)用前景能有多么地寬廣。嘉定區(qū)提供數(shù)字視覺設(shè)計(jì)報(bào)價(jià)

這時(shí)計(jì)算機(jī)必須具有邏輯推理和決策的能力。具有上述能力的計(jì)算機(jī)就是智能計(jì)算機(jī)。嘉定區(qū)提供數(shù)字視覺設(shè)計(jì)報(bào)價(jià)

計(jì)算機(jī)視覺可以而且應(yīng)該根據(jù)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的特點(diǎn)來進(jìn)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**強(qiáng)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(jī)制的研究將給計(jì)算機(jī)視覺的研究提供啟發(fā)和指導(dǎo)。因此,用計(jì)算機(jī)信息處理的方法研究人類視覺的機(jī)理,建立人類視覺的計(jì)算理論。這方面的研究被稱為計(jì)算視覺(Computational Vision)。計(jì)算視覺可被認(rèn)為是計(jì)算機(jī)視覺中的一個研究領(lǐng)域。人類正在進(jìn)入信息時(shí)代,計(jì)算機(jī)將越來越***地進(jìn)入幾乎所有領(lǐng)域。嘉定區(qū)提供數(shù)字視覺設(shè)計(jì)報(bào)價(jià)

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