计算机视觉研究方法与技术探索

计算机视觉课件研究生课程 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。计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。 在计算机视觉研究中， Marr 的视觉计算理论是一个重要的基础理论。 Marr 认为，视觉是一个信息处理的过程，它可以分为三个阶段：原始图象处理、特征提取和图象识别。在 Marr 的理论中，视觉是一个自底向上的过程，首先处理原始图象，然后提取特征，最后进行图象识别。 基于 Marr 的理论，计算机视觉研究的发展可以分为两个方向：自底向上的方法和自上而下的方法。自底向上的方法是从原始图象开始，逐步提取特征和识别图象，而自上而下的方法是从高层知识开始，逐步细化到原始图象。利用启发式知识的方法和利用高层知识的方法是计算机视觉研究的两个重要方向。 人类视觉与计算机视觉的比较是计算机视觉研究的重要内容。人类视觉是人类最重要的感觉，它是人类认识外界信息的主要来源。人类视觉的特点是可以识别周围的物体并判断这些物体之间的关系。计算机视觉的目标是要开发具有与人类水平相当的视觉能力的计算机和机器人系统。 计算机视觉的应用领域非常广泛，如制造业、检验、文档分析、医疗诊断和军事等领域中各种智能自主系统。计算机视觉的研究可以分为两个方面：图象处理和机器视觉。图象处理是指对图象进行处理和分析，提取有用的信息，而机器视觉是指机器人和计算机系统可以识别和理解图象的能力。 为了更好地理解计算机视觉，我们需要了解人类视觉的原理和机制。人类视觉是一个复杂的过程，它包括感知、识别和理解三个阶段。在感知阶段，人类大脑对图象进行处理和分析，然后在识别阶段对图象进行识别和分类，最后在理解阶段对图象进行理解和解释。 计算机视觉的研究可以分为两个方面：计算机视觉的基本理论和计算机视觉的应用。计算机视觉的基本理论包括 Marr 的视觉计算理论、基于推理的视觉理论、感觉的解析计算模型等。计算机视觉的应用包括图象处理、机器视觉、文档分析、医疗诊断等领域。 在计算机视觉的研究中，图象处理是一个重要的方面。图象处理可以分为两个方面：图象增强和图象识别。图象增强是指对图象进行处理和改进，以提高图象的质量和清晰度。图象识别是指对图象进行识别和分类，以提取有用的信息。 机器视觉是计算机视觉的一个重要方面。机器视觉是指机器人和计算机系统可以识别和理解图象的能力。机器视觉需要图象信号、纹理和颜色建模、几何处理和推理、物体建模等技术。 计算机视觉是一门综合性的学科，它包括计算机科学、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多个领域。计算机视觉的研究可以分为两个方面：计算机视觉的基本理论和计算机视觉的应用。计算机视觉的应用领域非常广泛，如制造业、检验、文档分析、医疗诊断和军事等领域中各种智能自主系统。