计算机视觉模型的研究与发展

按照什么模型发展计算机视觉是当前急待明确桑有富争议的问题。本文介绍了 以Ｍａｒｒ框架为基础的传统高觉模型并分析了它潜在的问题，阐述了目的视觉模型的特点及一些研究课题，在此基础上，提出了我们对通用视觉与目的视觉之我的一些看法，最后对计算机视觉进一步研究应重视的领域提出一些建议。     

基于小波变换的多尺度边缘检测

基于Ｍａｒｒ边缘检测算子，以高斯函数的一险峰 ２阶导数作为小波，提出具有２个可变参数的多尺度图象边缘检测方法。本文所提出的多尺度边缘检测方法适应于计算机视觉分级识别中边缘检测的需求。     

一个基于知识的边沿提取算法

描述了神经网络的非线性能力,提出边沿提取的神经网络应用新算法。在理解Ｍａｒｒ算子意义的基础上,将Ｍａｒｒ特征融入神经网络结构,提高该算法的整体性能。同时,对不同边沿提取算法在不同噪声环境下进行比较,结果表明,新算法的网络结构具有较强的抗器材怕能力,可以在实际环境的机器人视觉领域得到很好的应用。     

计算机视觉系统框架的新构思

计算机视觉是人类视觉的模拟。计算机视觉四十多年的发展既取得了成绩也存在不足。在计算机视觉发展过程中,相继提出了三个主要的理论框架：计算视觉理论,基于知识的视觉理论和主动视觉理论。该文对这三个理论框架及其存在的问题进行了讨论,并提出了一个完善和通用的计算机视觉的系统框架。     

深度学习发展形势下计算机视觉教学内容革新

近年来，深度学习理论与应用技术获得了快速发展，其在计算机视觉中的应用日益广泛和深入，在诸多计算机视觉任务中取得了受人注目的成绩，给现有的计算机视觉教学内容带来了不容忽视的影响。在总结深度学习理论在计算机视觉各方面应用现状的基础上，提出计算机视觉教学内容的适应性革新，将深度学习理论融入计算机视觉教学中，更好地体现相关学科理论发展对计算机视觉教学内容变革的促进作用。     

计算机视觉的哲学原理

人类所获得的信息的百分之八十来自于视觉系统，而计算机的应用已开始涉及所有有意义的领域，所以计算机视觉（CbrllputerVision）的研究是本世纪最活跃的领域之一。从事计算机视觉研究工作的人已经取得了很大的成果，各种各样的机器视觉系统层出不穷。但是，科学家们也看到，一些对人类来说非常简单的问题在计算机视觉的研究和实现中却变得非常困难，因为一个裸露的机器缺少起码的在人类看来天经地义的智能和知识。就目前计算机视觉的发展来看，从根本上用机器视觉来代替甚至模仿人类的视觉系统是非常困难的。越来越多的从事这一领域研究…     

一类细节可控的边缘检测算子

Ｍａｒｒ图像边缘检测的基本思想是先利用高斯平滑算子对原始图像进行平滑,然后对平滑图像求拉普拉斯变换的零交叉,全是利用高斯平滑算子平滑的图像和原始衅像存在着误差,而误差图像残留着一些边缘信息,而这些残余信息可能造成检测到的边缘线不连续和有用的特征点可能检测不到,针对这个问题,文中根据Ｍａｒｒ边缘检测基本思想,导出了一类细节可控的边缘检测算子,其中ａｒｒ算子只是它的一个特例,理论和实际数值实验结果表明     

计算机视觉的理论框架研究

1.引言计算机视觉是计算机科学和人工智能的一个重要分支,它是工业生产自动化、机器人智能化、自主车导航、目标跟踪以及工业检测、医疗和军事应用的核心,也是实现机器智能及第五代计算机的关键因素之一。计算机视觉的研究目的和内容有两个方面,一是用计算机部分实现人类视觉的功能;二是理解人类视觉机理。此二方面使计算机视觉的研究既带有基础性,又有很强的应用特征和工程性质。就人类视觉而言,其功能集中于识别与理解周围环境内对象物坐标、物体间相对位置及颜色等。仿人类视觉机制,利用计算机实现从二维或系列图象中构造、理解三维世界模型的功能就称之为计算机视觉。由此亦知,计算机视觉是一综合性学科,它涉及图象处理、模式识别、图象理解、计算机科学等诸多领域。     

深度学习在计算机视觉领域的应用

就像人类的眼睛对于人类很重要一样,计算机视觉对于人工智能来说也十分的重要.在人们生活领域中,计算机视觉技术发挥着越来越重要的作用,也因此拥有越来越高的地位.如今研究这项技术的人已经越来越多,将这项技术推广到了更大的应用范围,其在医疗、交通等领域中都发挥着重要的作用.与传统的计算机学习方法相比,现在计算机领域中更加提倡深度学习的方法,本文分析了深度视觉学习在计算机领域的发展.     

立体视觉研究的现状与进展

立体视觉是计算机视觉中的一个重要分支，一直是计算机视觉研究的重点和热点之一，在２０多年的发展过程中，逐渐形成了自己的方法和理论，本文系统地评述了立体视觉研究的现状与进展，分析比较了各种技术的优缺点和适用范围，并着重论述了立体视觉的核心－－立体一匹配的研究进展，总结分析了目前立体视觉研究所存在的主要问题和今后的发展方向。     

计算机视觉及其应用

本文系统地介绍了目前计算机视觉研究的内容、与人类视觉的差异、硬件、相关领域、发展现状及计算机视觉的应用。     

基于计算机视觉的手势检测识别技术

经过多年的发展,计算机技术已经逐渐成熟,各种新硬件、新软件层出不穷,为人们日常的生产生活带来了巨大便利,但人类在接触计算机的过程中仍然基本上只能够通过键盘、鼠标等部件,而这也在一定程度上影响了人类与计算机的深入交流.因此当前出现了一种新的人机交互方式,即基于计算机视觉的手势检测识别,本文将在此背景之下,通过简单介绍基于计算机视觉的手势检测识别的算法流程,着重围绕基于计算机视觉的手势检测识别技术进行探究.     

人工智能与计算机视觉产业发展

随着世界科技化进程的不断加快,人工智能领域逐渐被推向世界舞台,作为人工智能领域中的重要一部分,计算机视觉技术已取得了较大的进步。计算机视觉发展的目标是为了能够让机器和人类一样拥有视觉,进行事物识别,计算机视觉已从之前对计算机图片的识别慢慢转变为对实际生活中的识别,由此迈出了技术发展的重要一步。但计算机视觉在发展过程中也不是一帆风顺的,在发展中也存在一些问题,笔者就人工智能与计算机视觉领域的发展这一话题进行深入探讨。     

视觉计算--人类感知能力的延伸

从２０世纪５０年代开始,计算机开始被作为实现人工智能和人类感知的工业,借助计算机,人类第一次可以像借助机械实现对体力的延伸一样实现对脑力和感知能力的延伸。从６０年代初开始,围绕计算机视觉进行了大量的研究。本文回顾了近４０年来计算机视觉研究的进展情况,对其中一一些重要进展包括立体视觉、从各种线索恢复开头以及运动分析主主动视觉等主流技术和方法进行了综述,对计算机视觉技术的主要应用进行了概括。在分析了这     

计算机视觉技术在地理信息系统中的应用

目前,地理信息系统领域中的数字摄影测量和遥感特征目标识别主要是侧重于测绘技术与理论,而较少考虑计算机视觉技术理论,因而本文从计算机视觉技术角度出发,主张在地理信息系统领域里引入计算机视觉技术理论。本文主要介绍了计算机视觉技术在地理信息系统领域的数字摄影测量和遥感特征目标识别中的应用,并论述了他们所采用的与计算机视觉领域相关的一些关键技术,最后本文又着重论述了计算机视觉技术在数字摄影测量和遥感特征目标识别应用中所存在的问题以及它们今后的发展趋势。     

基于小波变换的图像分解与合成

１概述 小波变换有完善的重建能力,能保证信号在分解过程中没有任何信息损失,即小波变换作为一组表示信号分解的基函数是唯一的; １９８７年 Ｍａｌｌａｔ巧妙地将计算机视觉领域内的多尺度分析的思想引入到小波分析中,由此来构造小波函数及实现信号的分解和重构。这样小波变换可把图像分解成模糊图像和细节图像之和,同时为图像的分析提供了方向性的选择,这种方向选择性又非常适合于人眼的视觉系统特性,也就是说,小波变换的方向选择性恰与人类视觉系统的方向性相吻合;同时Ｍａｌｌａｔ又研究了小波变换的离散化情形,使离散小波变…     

基于虚拟仪器的计算机视觉系统的研究

伴随ＰＣＩ总线及ＭＭＸ技术的出现,基于ＰＣ或工作站的计算机视觉系统的实用领域日益扩大,对视觉系统的实现进行了研究与技术分析,开发了基于虚拟仪器的种子等级判别视觉系统,并论述了数字图像处理算法的应用。     

计算机视觉系统框架结构研究

计算机视觉系统框架的研究对计算机视觉是十分重要的,它指导着计算机视觉的发展方向。文章对计算机视觉发展几十年来在系统结构框架方面(主要是三维重建理论框架和主动视觉理论框架)所取得的研究进行了回顾和总结,并在前人所取得的成果之上,根据现有的实际情况,对原有框架结构进行了一些补充,同时对计算机视觉系统框架提出一些新的看法。     

基于双目视觉的深度图立体匹配算法研究改进

双目立体视觉可以直接模仿人眼与人类视觉的立体感知过程,是计算机视觉研究的核心课题之一。文章主要针对图像的立体匹配算法研究,对区域相关算法进行了分析。在传统的NCC基本灰度相关度测度函数的基础上,将动态规划优化理论引入到匹配中,提高了匹配的速度和准确度。实验表明,本文算法能够满足目标跟踪试验要求,具有重要的理论意义和较高的实用价值。     

实时并行图象处理系统的设计

该文介绍了一种并行实时图象处理系统的硬件实现。着重阐述了基于ＴＭＳ３２０系列的多ＤＳＰ处理器的硬件设计。给出了多处理器并行处理的原理，描述了多处理器间共享存储器及计算机主从系统的实现方法。此系统给图象的实时处理和其它的信号的实时处理提供了有力的工具，可广泛地用于计算机视觉，机器人视觉，工业监控和医学图象处理系统。