计算机视觉技术概述

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1、计算机视觉现状及应用发展研究目录摘要2绪论2第一章概述21.1计算机视觉技术是什么21.2计算机视觉技术的原理2第二章计算机视觉技术的发展22.1计算机视觉技术的发展22.2计算机视觉现状2第三章计算机视觉技术的应用23.1应用概述23.2　视觉测试技术23.3　计算机视觉在工农业检测中的应用2第四章计算机视觉技术的图像处理方发24.1图像的增强24.2图像的平滑2224.3图像的数据编码和传输24.4边缘锐化24.5图像的分割24.5.1　数据驱动的分割24.5.2　模型驱动的分割24.5.3　图像分割的半自动方法2

2、4.6图像的识别24.7视觉技术的研究24.7.1　计算机视觉研究的对象与方法24.7.2　计算机视觉的应用领域2第五章计算机视觉的发展趋势25.1计算机视觉的发展趋势2参考文献222摘要计算机视觉技术集数字图像处理、数字信号处理、光学、物理学、几何学、应用数学、模式识别7XA．工智能等知识于一体．其应用已经涉及到计算几何、计算机图形学、图像处理、机器人学等领域。文中简要地回顾了计算机视觉技术的发展史。利用工业摄像镜头替代目视作为传感器，通过图像采集。图像处理，图像识别等一系列操作。达到在线对包装产品进行标签检测的目的

3、。关键词计算机视觉图像处理视觉系统图像识别检测标签22绪论计算机视觉系统一般有光源、摄像机、采集卡及PC软件系统等组成，可以完成图像的采集与处理、目标的识别功能，视觉系统的结构一般是从系统的模型的角度理解的。计算机视觉既是工程领域，也是科学领域中的一个富有挑战性重要研究领域。计算机视觉是一门综合性的学科，它已经吸引了来自各个学科的研究者参加到对它的研究之中。其中包括计算机科学和工程、信号处理、物理学、应用数学和统计学，神经生理学和认知科学等。计算机视觉学所研究的对象,简单地说就是研究如何让计算机通过图象传感器或其它光传

4、感器来感知、分析和理解周围环境。人类感知外界环境主要通过视觉,听觉和触觉等四大感觉系统。其中视觉系统是最复杂的。人类从外界获得的信息中视觉信号量最大。模仿人类的视觉系统,计算机视觉系统中信息的处理和分析大致可以分成两个阶段：图象处理阶段又称视觉处理中的低水平和中水平阶段；图象分析、理解阶段又称视觉处理中的高水平处理阶段。在图象分析和理解阶段,计算机根据事先存贮在数据库中的预知识模型,识别出各个基元或某些基元组合所代表的客观世界中的某些实体称之为模型匹配以及根据图象中各基元之间的关系在预知识的指导下得出图象所代表的实际景

5、物的含义,得出图象的解释或描述。必须强调,预知识在视觉系统中起着相当重要的作用。在预知识库中存放着各种实际可能遇到的物体的知识模型,和实际景物中各种物体之间的约束关系。计算机的作用是根据被分析的图象中的各基元及其关系,利用预知识作为指导,通过匹配,搜索和推理等手段,最终得到对图象的描述。在整个过程中预知识时刻提供处理的样板和证据。每一步的处理结果随时同预知识进行对比。有时,处理的中间结果和最终结果还要馈送给预知识库作为知识的更新和积累。22第一章概述1.1计算机视觉技术是什么计算机视觉（Computer Vision,

6、 CV）是一门研究如何让计算机达到人类那样“看”的学科。更准确点说，它是利用摄像机和电脑代替人眼使得计算机拥有类似于人类的那种对目标进行分割、分类、识别、跟踪、判别决策的功能。计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟，是人工智能领域的一个重要部分，它的研究目标是使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的能力。计算机视觉是以图象处理技术、信号处理技术、概率统计分析、计算几何、神经网络、机器学习理论和计算机信息处理技术等为基础，通过计算机分析与处理视觉信息。作为一个新兴学科，计算机视觉是通过对相关的理论和技术进

7、行研究，从而试图建立从图像或多维数据中获取“信息”的人工智能系统。计算机视觉是一门综合性的学科，它已经吸引了来自各个学科的研究者参加到对它的研究之中。其中包括计算机科学和工程、信号处理、物理学、应用数学和统计学，神经生理学和认知科学等。计算机视觉也是当前计算机科学中的一个非常活跃的领域，计算机视觉领域与图像处理，模式识别，投影几何，统计推断，统计学习等学科密切相关，近年来，与计算机图形学，三维表现等学科也发生了很强的联系。目前，计算机视觉技术已经应用在制造业、工业检验、文档分析、医疗诊断、军事目标跟踪、自主导航等系统当

8、中1.2计算机视觉技术的原理计算机视觉就是用各种成象系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释。计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能象人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。要经过长期的努力才能达到的目标。因此，在实现最终目标以前，人们努力的中期目标是建立一种视觉系统，这个系统能依据视觉敏感