計算機視覺的理論框架探索論文

　　計算機視覺理論框架的新發展，可以以計算視覺理論為主，將基於知識的視覺理論和主動視覺理論結合到一起，從而使計算機視覺系統框架變得更加完善。今天小編要與大家分享的是 :計算機視覺的理論框架探索的論文；具體內容如下,希望能幫助到大家!

　　計算機視覺的理論框架探索

　　引言

　　在計算機系統中，計算機視覺是通過模擬人類視覺，從而對不同事物進行相關描述，以獲得更全面的資訊。隨著計算機視覺在文字識別、漫步機器人和導航中的成功應用，計算機視覺的理論框架研究顯得越來越重要，對於促進我國計算機應用技術水平不斷提升具有重要意義。

　　1 計算機視覺的理論框架

　　隨著計算機視覺的不斷研究和總結，從二維景物影象發展到三維景物影象，計算機視覺的理論框架主要有如下三個：

　　1.1 計算視覺理論框架在七十年代中期，有關研究人員提出了第一個計算機視覺理論框架，即計算視覺理論，將視覺過程看作是資訊處理過程，並將資訊處理過程分為三個不同的層次，它們分別是計算理論層次、資料結構層次和硬體實現層次，從而對計算機視覺進行全面分析。根據相關資料和資料顯示，視覺是對影象的位置、形狀和特徵等進行描述，因此，計算理論層成為了研究的重點，進而將視覺過程看作是從二維影象資訊中對影象進行重塑，從而將三維物體的形狀、位置和空間等反映出來，最終形成三維影象。

　　由此可見，早期的視覺處理是從輸入的二維影象中獲得二維要素圖，即影象中強度變化較強時的位置和幾何分佈情況、結構等;中期的視覺處理是從二維要素圖中獲得二點五維圖，即以觀察者為中心，對錶面的法向、深度和不連續的輪廓等進行觀測。雖然二點五維包含的深度資訊比二維要多，但還不是真正意義上的三維表示，而僅僅是有多個相對獨立的視覺模組組成的，在相關研究中被稱作是“shape from X”模型，將運動視覺、立體視覺等融入到其中;後期視覺處理是指從二點五維圖中獲取物體的三維描述，從而將場景中的物體識別處理，確定物體的確切位置和姿態。

　　1.2 基於知識的視覺理論框架在計算機視覺理論中，基於知識的視覺理論框架，是圍繞感知特徵群集來進行相關研究的，從而通過人類感知的經驗來描述目標，最終確定物體在場景中的真正位置、形態等。相關研究人員認為，基於知識的視覺理論可以通過知識的引導來直接完成三維重建，以將相對應觀察方向保持不變動二維特徵稱作是非偶然性聚類，而人體中視覺識別發揮重要作用的一種感知組織，通過對非偶然性聚類的檢測，可以有效辨別出目標。

　　因此，首先是利用感知組織來提取影象中相對於觀察方向大範圍變化，並且保持不變的分組和結構等;然後，利用概率排隊的方法來進行模型匹配，從而縮小檢測空間;最後，通過對觀察點的未知求解和尋找模型引數對應關係，使三維模型的投影和影象得到最合適的匹配，最終完成三維重建。

　　1.3 主動視覺理論框架第三種計算機視覺理論框架是中東視覺理論礦坑，是根據人類視覺的主動性特徵提出的。由於人類視覺會根據自己的意識選擇視野範圍內所看見的事物的主次，從而移動身體、轉向或者改變視角，因此，人們的視覺過程是與所在環境互動感知和動作的過程。在計算機視覺理論框架的主動視覺框架中，視覺行為不需要三維物體的相關精確資訊，就可以完成物體重建。主動視覺系統根據所需的物體物件特徵、分析結果和當前要求等，通過控制攝像機的相關操作，如取向、位置、焦距等，就可以完成相關處理任務和資訊交換。與此同時，主動視覺還可以用改變攝像機的引數和處理攝像後的資料等，使影象的時間、空間和解析度等發生變化，從而增強影象的感知效果。

　　2 計算機視覺理論框架存在的問題

　　現代發展中，計算機視覺理論框架的提出，是計算機視覺領域研究的重要突破，而在這個發展過程中，存在著如下一些問題，影響計算機視覺理論框架的更完善構建。由於視覺過程是成像過程的逆過程，存在著混合、投影、噪音和畸變等干擾因素，使影象三維重建存在不穩定性和不確定性，因此，從一幅景象到多幅景象的重建存在很多困難，使三維影象的準確性和通用性大大降低。並且，計算視覺理論認為輸入是被動的，整個視覺過程自下而上不存在反饋，處理目的沒有發生任何改變，因此，對物體的確切位置和形狀有一定要求。

　　另外，有關學者提出計算機視覺理論框架沒有充分運用知識，對知識表達沒有給以高度重視，從而忽略知識推理和知識庫的構建，沒有對空間約束和場景假設進行充分考慮，從而使場景假設受到侷限。並且，沒有進行多次的分析和試驗，致使計算機視覺理論框架構建存在很多問題。

　　基於知識的理論框架忽略了計算視覺理論的重要性，認為人類視覺和重建無關，然而，在進行物體尺寸判斷、物體距離估算等情況時，光靠識別是不夠的，必須要依靠三維重建，才能將物體的確切位置、形狀等準確地描述出來。

　　主動視覺理論沒有排除三維重建，通過改變攝像機的引數和角度等，來改變物體空間、時間和解析度的感知效果，從而對影象出來過程進行相關約束，使很多不穩定和不合適的問題得到有效解決，最終完成三維重建。運用主動視覺理論框架，可以大大降低問題的難度，但主動視覺理論框架仍存在缺乏高層知識指導的問題，導致主動視覺框架還不夠完整，使計算機視覺理論框架構建受到一定影響。

　　3 計算機視覺理論框架構建的新發展

　　在計算機視覺理論框架的構建過程中，計算視覺理論比較系統地解釋了從二維圖中獲取三維物體形態的方法和可能性，而基於知識的實際理論和主動視覺理論則對計算視覺理論進行了補充和進一步提升。因此，計算機視覺理論框架的新發展，可以以計算視覺理論為主，將基於知識的視覺理論和主動視覺理論結合到一起，從而使計算機視覺系統框架變得更加完善。

　　在實際應用過程中，將早期視覺處理分為影象分割、影象預處理和二維模式識別等，以對二維影象進行濾波降噪和影象增強等，因此，不需要知識引導和控制視覺目的。在影象分割、二維影象模式識別、中期處理、後期處理和三維模式識別的過程中，沒有知識引導和模型匹配，最終得出的影象效果會更好、更完整。在早期視覺處理和後期視覺處理中，二維模式和三維模式的識別，需要根據物體的實際情況來確定，由於特徵、模型等各不一樣，所以，二維物體和三維物體的描述方式也各不相同。

　　由於二維資訊的質量會影響三維資訊的效果，因此，在計算機視覺中，二維資訊應當給以高度重視。而模型庫和視覺目的的應用，為計算機視覺理論框架構建提供了更多的資訊。由此可見，在計算機視覺系統中，通過視覺目的來進行物體形象、位置等的輸出判斷，同時，運用視覺目的可以對影象分割和二維模式識別、中期視覺處理、後期視覺處理和三維模式識別等進行有效控制，最終使三維重建的影象資訊更加完整。

　　4 結束語

　　隨著高科技資訊科技的不斷推廣，計算機視覺理論框架的研究已經成為目前重點關注物件之一，雖然取得了一定的成績，但計算機視覺理論框架構建還不夠完善。因此，計算機視覺理論框架未來的發展，需要對計算實際理論、基於知識的視覺理論和主動視覺理論進行更深層次的研究，將理論和實踐應用緊密結合在一起，從而使計算機視覺理論框架研究的成果可以更加輝煌。