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1、第18卷第3期济南大学学报(自然科学版)Vol.18No.32004年9月JOURNALOFJINANUNIVERSITY(Sci.&Tech1)Sep.2004文章编号:1671-3559(2004)03-0222-06计算机视觉检测技术的发展及应用研究1222马玉真,胡亮,方志强,曹素芝(11济南大学机械工程学院,山东济南250022;21天津大学精密仪器学院,天津300072)摘要:图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一,本文就图像分割的具体内容及常见的图像分割方法进行1图像分割研究了综述。介绍了计算机视觉技术的研究内容、研究方法,说图
2、像分割是图像处理与机器视觉的基本问题之明了计算机视觉技术在图像采集系统、立体视觉测量系统、一。其要点是:把图像划分成若干互不交迭区域的汽车车身视觉检测系统及逆向工程中的典型应用,分析了计集合。这些区域要么对当前的任务有意义,要么有算机视觉技术发展过程中存在的问题。助于说明它们与实际物体或物体的某些部分之间的关键词:图像分割;计算机视觉;图像处理[1]对应关系。图像分割的应用十分广泛,几乎出现中图分类号:TP212文献标识码:A在有关图像处理的所有领域,并涉及各种类型的图近年来,图像技术受到人们广泛的关注。在人像。例如,在遥感应中,合成孔径雷达图像中
3、目标的[2]类接收的信息中有80%来自视觉即图像(Image)信分割;遥感云图中不同云系和背景分布的分[3,4]息,这是人类最有效和最重要的信息获取、交流方割;在交通图像分析中,把车辆目标从背景中分式。随着计算机的普及,人们越来越多地利用计算割出来。在这些应用中,分割通常是为了进一步对机帮助人类获取与处理视觉(图像)信息。图像技术图像进行分析、识别、压缩编码,分割的准确性直接就是对视觉图像获取与加工处理技术的总称。根据影响后续任务的有效性。抽象程度和处理方法的不同,图像技术可分为三个一般来讲,分割出的区域需同时满足均匀性和层次:图像处理、图像分析和
4、图像理解。这三个层次连通性的条件。其中均匀性是指在该区域中的所有的有机结合也称为图像工程。象素点都满足基于灰度、纹理、彩色等特征的某种相图像处理是较低层的操作,主要在图像象素级似性准则;连通性是指在该区域内存在任意两点的上进行处理。比较狭义的图像处理主要包括对图像路径。尽管图像处理和机器视觉界的研究者们为此分割以改善视觉效果,或对图像压缩编码以减少传付出了长期的努力,符合以上两点的通用性分割仍输时间或存储容量。图像分析则是进入中层的操面临着巨大的困难;大部分研究成果都是针对某一作,分割和特征提取是把原来以象素描述的图像转类型图像、某一具体应用的分割
5、。可以概括为以下变成简洁的非图形形式的符号描述。即图像分析是内容。一个图像进而数据出的处理,数据可以是对某一特1.1数据驱动的分割征测量所得的结果,或是基于测量的符号表示。图常见的数据驱动分割包括基于边缘检测的分像理解也经常被称为计算机视觉,主要是高层操作。割、基于区域的分割、边缘与区域相结合的分割等。图像理解进一步研究图像中的目标和它们之间的联对于基于边缘检测的分割,其基本思想是先检系,其处理过程和方法与人类的思维推理有不少类测图像中的边缘点,再按一定策略连接成轮廓,从而似之处。构成分割区域。难点在于边缘检测时抗噪声性能和检测精度的矛盾,若提高检
6、测精度,则噪声产生的伪边缘会导致不合理的轮廓;若提高抗噪声性能,则会收稿日期:2003-12-17产生轮廓漏检和位置偏差。为此,人们提出各种多基金项目:国家科技部科研院所专项基金资助项目(SY01院所专项01)尺度边缘检测方法,根据实际问题设计多尺度边缘作者简介:马玉真(1966-),女,山东德州人,济南大学机械工程学院副教授,硕士。信息的结合方案,以较好地兼顾抗噪声性能和检测第3期马玉真,等:计算机视觉检测技术的发展及应用研究223精度。者利用鼠标勾画出分割区域的轮廓,费时费力,且容基于区域的分割的基本思想是根据图像数据的易受操作者主观因素的影响
7、,重复性差。自动分割特征将图像空间划分成不同的区域。常用的特征包不需人机交互,但适应性差,很难实现对一批图像同括:直接来自原始图像的灰度或彩色特征;由原始灰时获得满意的分割效果。半自动分割将人机交互与度或彩色值变换得到的特征。方法有阈值法、区域自动分割相结合,能够适应不同的图像和需求,且有生长法、聚类法、松弛法等。效降低计算复杂度。目前半自动分割中人机交互的边缘检测能够获得灰度或彩色值的局部变化强方式有:勾画目标的大致轮廓,构成自动分割的初始度,区域分割能够检测特征的相似性与均匀性。将化;根据特定的图像和任务调整算法参数;在分割过两者结合起来,通过
8、边缘点的限制,避免区域的过分程中加入人工交互节等。总之,从实用化的角度看,割;同时通过区域分割补充漏检的边缘,使轮廓更加自
