计算机视觉：理论、发展与关键技术概述

计算机视觉发展概述 计算机视觉是一门研究如何让计算机模拟人类视觉系统的学科，其主要目标是通过分析和处理图像数据，使机器能够理解和解释周围环境。该领域的研究涉及到一系列复杂的任务，包括对单幅、多幅以及视频图像的理解，尤其是在21世纪，随着视频技术的飞速发展，对视频图像理解的重要性日益凸显。 计算机视觉的核心任务是对图像进行深度解析，包括形状、位置和运动的识别。早期的理论框架如Marr的计算视觉理论（提出于80年代）将人类视觉分解为两个关键部分：一是重构可见表面的几何形状，强调了形状在视觉理解中的核心地位；二是认为这一重构过程可以通过数学模型和算法实现，推动了计算机视觉向一门独立科学迈进。Marr的理论还区分了视觉处理的三个层次：计算理论、表达与算法，以及算法的实现，涉及的基本步骤如零交叉检测、原始素描等。 立体视觉作为计算机视觉的重要组成部分，研究人类如何利用两只眼睛的视角差来建立三维空间的感知。Marr理论虽然受到一些质疑，但其对立体视觉模块的重视表明它在计算机视觉领域仍然占据主导地位。尽管可能需要修正其关于“视觉主体”的假设，但人类的立体视觉通道对于理解世界至关重要。 计算机视觉的发展历程可以追溯到1980年代，随着技术进步，关键里程碑不断出现。例如，主动视觉（主动寻找和跟踪目标）和目的视觉（根据目标进行操作）的研究在90年代得到了显著提升。摄像机自标定和分层重建技术的突破，使得计算机视觉从低谷走向了广泛应用。在工业领域，这些技术已经实现了诸如机器人导航、物体识别和定位等实际应用。 然而，计算机视觉并非没有挑战。人类视觉的某些方面，如整体感知和不可计算的部分，仍然是计算机难以完全复制的。认知和感知理论的研究，尤其是关于哪些信息是可计算的，对于推动计算机视觉技术的进一步发展至关重要。因此，计算机视觉的研究将继续围绕着如何更准确地模拟人类视觉，以及如何开发更高效、更精确的算法和模型来解决实际问题。