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计算机视觉技术论文
计算机视觉技术论文 计算机视觉技术论文篇一 计算机视觉技术的应用研究 关键词 计算机;视觉技术;应用研究 中图分类号：TP212 文献标识码：A 文章编号：1671-7597(2013)16-0114-01 计算机视觉技术自20世纪70年代产生以来就得到了全世界的广泛关 注。作为一种多学科综合应用下的新技术，随着专家对其研究会的不断深入，其 应用领域也越来越广，给人们的生产生活带来了极大方便。
1 计算机视觉技术 计算机视觉技术是在计算机技术应用下发展起来的一种新技术，主要 用来研究计算机模拟生物的宏观或外显功能。该技术在应用过程中会涉及到计算 机科学、神经生物学、人工智能、模式识别以及图像处理等多个学科，多学科技 术的综合运用使得计算机具有了“感知”周围世界的能力，这也正是该技术发挥作 用的核心所在。计算机视觉技术的特点就在于，首先，它能在不接触被测者的前 提下完成对被测者的检测;其次，该技术应用的领域和检测的对象非常广，能在 敏感器件的应用下，完成对人类难以观察到的超声波、微波和红外线等的检测;
最后，该技术还突破了人在视觉观察上长时间工作的限制，能对检测对象进行长 时间观察。
2 计算机视觉技术在各领域的应用分析 随着计算机视觉技术研究的不断加深，该技术的应用领域也越来越广， 下面，本文就选取工业、农业、林业、农产品检测、电力系统自动化及图书馆工 作这6个方面对计算机视觉技术的应用进行简要分析。
2.1 在工业领域中的应用 工业生产对产品的质量要求极高，计算机视觉技术在工业上的应用主要集中在以下3方面：1)产品形状和尺寸的检测上。对制造业而言，产品的形状 和尺寸是否合格直接影响到产品在实际应用过程中作用的发挥。计算机视觉技术 的应用能对产品进行二维和三维等几何特征的检测，如产品的圆度、位置及形状 等。2)产品零部件缺失情况的检测。在生产线运行过程中，计算机视觉技术能准 确检测出产品在生产过程中是否存在铆钉、螺丝钉等零部件的缺失以及产品内部 是否在生产过程中掺进杂质等。3)产品表面质量的检测。为了从各个方面保证产 品的合格性，对其进行表面质量的检测也是一个极其重要的环节。计算机视觉技 术实现了对产品表面的纹理、粗糙度、划痕、裂纹等各方面的有效检测。
2.2 在农业生产领域中的应用 该技术在农业领域的应用主要集中在以下两方面：1)对病虫害的预测 预报。预测预报作用发挥的关键环节是建立起计算机视觉技术对所有昆虫的识别 体系。对昆虫图像识别系统进行数字化建模所使用的方法主要以下2种，一种是 运用数学形态学的方法对害虫的边缘进行检测，进而提取害虫的特征;第二种是 从昆虫的二值化图像中提取出昆虫的周长、面积和复杂度等基本信息，并对这些 信息建立害虫的模板库以实现对昆虫的模糊决策分析。2)对农作物生长的监测。
常用的方法就是运用计算机视觉技术下的非接触式监测系统对农作物生长环境 下的光照、温度、湿度、风速、营养液浓度等相关因素进行连续地监测，进而判 断出农作物长势。
2.3 在林业生产中的应用 该技术在林业生产中的应用主要集中在农药喷洒和林木球果采集这 两方面。就林业的农药喷洒而言，常规的农药喷洒方式易造成农药的大量流失， 不仅达不到防止林业有害生物的目的，还浪费了大量的人力、物力和财力。计算 机视觉技术的应用能通过对施药目标图像进行实时分析，得出具体的施药量和准 确的施药位置，该技术指导下的施药工作极大发挥了农药的效果。就林木球果采 集而言，该采集工作的操作难度一直都很大，我国当前使用的方法主要是人工使 用专业工具下的采集以及机械设备运用下的高空作业车采集和摇振采种机采集， 这两种方式都存在一定的安全性和效率问题。计算机视觉技术的应用能通过对需 要进行采集的林木球果进行图像采集来得出球果所处的具体位置，再结合专业机 械手的使用完成球果采集。该技术不仅节省了大量劳动力，还极大提高了采摘效 率。
2.4 在农产品检测中的应用农产品在生产过程中受自然环境的影响比较大，所以农产品不仅会产 生质量上的差异，还会造成颜色、大小、形状等外观上的极大不同。由于农产品 在出售时大多要进行产品等级的划分，所以将计算机视觉技术运用到对其颜色和 外形尺寸的检测上，有效达到了对农产品进行检测的目的。通过对外观大小尺寸 的检测，不仅提高了对农产品进行分门别类地等级划分的效率，还在很大程度上 减少了对产品的损坏;通过对西瓜等农产品进行颜色上的检测，能准确判断其是 否成熟，有效避免了人工操作下的失误。
2.5 在电力系统自动化中的应用 计算机视觉技术在电力系统自动化应用的表现当前主要表现在以下2 个方面：1)在人机界面中的应用。人机界面在运行过程中更加强调人的主体地位， 实现了用户对各种效应通道和感觉通道的运用。具体来讲，计算机视觉技术在用 户向计算机的输入方面，效应通道实现了手动为主向手、足、口、身体等的转变;
在计算机向用户的输出方面，感觉通道实现了视觉为主向触觉、嗅觉、听觉等的 转变。2)在电厂煤粉锅炉火焰检测中的应用。对煤粉锅炉火焰的检测既能有效判 断锅炉的运行状况，又能在很大程度上实现电厂的安全性运营。由于煤的负荷变 化和种类变化会在使着火位置发生移动，所以为了保证炉膛火焰检测的准确性， 必须弥补之前单纯应用火焰检测器只能判断有无火焰开关量信号的弊端。计算机 视觉技术的应用，就在弥补火焰检测器应用弊端的基础上，实现了对火焰形状的 进一步检测。
2.6 在图书馆工作中的应用 随着当前数字图书馆和自动化管理系统的建立，计算机技术在图书馆 方面的应用越来越广泛。当前计算机视觉技术在图书馆方面的应用主要集中在古 籍修补和书刊剔旧这两方面。就古籍修补而言，古籍图书等在收藏的过程中，受 温度、湿度、光照等的影响，极易导致纸张变黄、变脆以及虫洞等现象的出现。
在进行修补时，依靠计算机视觉技术开展具体的修补工作，能在很大程度上提高 修补工作的效率。就书刊剔旧而言，由于图书馆藏书众多，对那些使用率低且较 为陈旧的文献资料进行及时地剔除，能实现图书资源的及时更新。计算机视觉技 术在该方面的应用，极大地保证了工作的准确性和效率性。
3 结束语通过以上对计算机视觉技术在工业、农业、林业、农产品检测、电力 系统自动化及图书馆工作这6个方面的研究可以看出，随着计算机技术的进一步 发展以及计算机与各专业学科的不断渗透，该技术的发展前景和应用领域都将更 加广阔。
计算机视觉技术论文篇二 试论计算机视觉与图像处理技术 【摘 要】随着计算机技术的不断发展，计算机视觉研究成为科学和 工程领域的一项重要内容。作为一门综合性较强的学科内容，计算机视觉学吸引 了不同学科研究者的广泛关注。同时在计算机技术和视觉学研究不断深入的条件 下，取得了丰硕的研究成果。这些研究成果的应用转化促进了医学、地质学等的 发展，对人类社会和经济的发展产生了深远的影响。基于此，本研究以计算机视 觉与图像处理技术作为研究对象，就图像处理的方法等进行了分析。
【关键词】计算机 视觉 图像处理 技术 一、引言 随着计算机技术的不断发展，在20世纪60年底产生了计算机视觉学这 一学科。计算机视觉是借助计算机以及各种设备，进行生物视觉模拟的一种技术。
计算机视觉学的主要任务，是借助已掌握的图片、视频等资料，进行计算与处理， 和人类及其他生物的视觉过程一样， 得到相应形式的三维数据信息。计算机视觉学的发展，在工业、农业 的生产中，地质勘探、天文、医学观察等领域也有着重要的应用价值。因此，视 觉学的研究和应用转化受到了越来越多的重视。
二、计算机视觉学的图像分割研究 (一)数据驱动的分割研究 在计算机视觉学应用过程中，经常进行的数据驱动分割有下面几项内 容：第一种是边缘检测的分割、第二种是区域分割、第三种是边缘和区域相互结 合的分割。第一种基于边缘检测的分割，这种分割的基本方法：首先对检测图像的边缘点进行检测，然后根据一定的法则进行轮廓的连接，获得分割的区域。基 于边缘检测的分割其难点是边缘检测时如何处理好抗噪声性能、检测的精度之间 的矛盾。所以，在研究的过程中，提出了多种多尺度边缘检测的方法，按照实际 问题进行多尺度边缘信息设计等方案，以获得更为合适的抗噪性能和检测的精度。
第二种基于区域的分割，它的基本思想是按照图像数据的特点，将整个图像的空 间划分成为几个不同的区域进行图像处理。
(二)计算机视觉学模型驱动的分割 经常使用的模型驱动分割有下面三种，第一种模型是基于动态轮廓的 模型、第二种模型是组合优化模型、第三种模型是目标几何与统计模型。第一种 是基于动态轮廓的模型用在进行分割目标的动态轮廓，因为其能量函数使用的是 积分运算，有着很好的抗噪性能，对于目标的局部模糊也不敏感，所以其适用性 很广。但这种分割方法容易收敛到局部最优，因此要求初始轮廓应尽可能靠近真 实轮廓。通过组合优化的方法进行分割问题的处理，是使用一目标函数综合表示 分割的相关要求以及约束，把分割变为目标函数的优化求解。因为目标函数多数 情况下作为多变量函数存在的，因此可以通过使用随机优化的方法来实现。
(三)计算机视觉学图像分割的半自动方法 通过对人工参与程度的分，我们可以得出图像分割，主要有三种类型 即：人工图像分割、半自动图像分割、自动图像分割等。人工图像分割指的是操 作者使用鼠标，将分割区域的轮廓进行勾画的方法，人工图像分割的缺点是费时 费力，而且很容易就会受到一些主观因素的影响，并且人工图像分割的可重复性 较差。自动图像分割不需要借助人机交互就能完成，但是也很难实现同一批图像 处理的满意分割效果。半自动分割这种形式指的是将人机交互同自动分割结合在 一起，半自动分割可以实现对不同图像与处理需求的适应，并且可以大大降低计 算过程的复杂性。在计算机技术不断发展的背景下，计算速度和容量有了大幅度 的提升，计算机图像处理及视觉应用取得了丰硕的成果。
三、计算机视觉技术的分析 (一)以模型为研究对象的处理方法 在以模型世界作为研究对象的视觉学研究过程中，以Roberts的开创性 工作作为一种标志，在他的工作过程中，引进了三维物体与二维物体成像的关系，使用较为简单的边缘特征提取、组合线段等手段和方法。他对三维关系的分析只 是按照简单的边缘线段的约束关系，缺乏对人类或其他动物视觉系统感知三维空 间关系的充分考虑。但是早期的这些研究工作，对计算机视觉学的研究和发展发 挥了良好的促进意义，但是对于较为复杂的景物就不能够奏效。
(二)以计算理论为主体的视觉模型 随着计算机视觉研究的不断深入，在二十世纪七十年代，计算机视觉 技术的研究，开始向着更为理性的阶段发展，主要表现在：不同本征特性的恢复， 恢复的内容有三维形状恢复、运动恢复、光源恢复等等。研究的出发点是光学、 生理学以及射影几何的视角出发，对成像及其逆等问题进行研究。在这个过程中， 一些学者提出了以表示作为核心、通过算法作为中间转换过程的视觉处理模型， 例如：著名的计算机视觉学研究者Marr就提出了这些观点，在他的理论里面，对 表示的重要意义进行强调，并且从不同层面上对信息处理问题进行了研究。
(三)计算机视觉的应用研究 在现实生活和生产的过程中，计算机视觉主要应用在照片资料、视频 资料处理上，例如：航空照片的处理、卫星照片的编译、医学领域的辅助性诊断、 移动机器人视觉导航等等。其中，工业机器人手眼系统的研发，成为计算机视觉 应用最具代表性的成果之一。因为工业生产、施工等现场等因素具有一定的复杂 性，这种环境下的光照、成像特点等等可以控制，这就使得计算机视觉的应用更 为简单，对于系统的实际构成有着很好的作用。移动机器人与工业机器人不同之 处就是移动机器人具有一定的行为能力，这就需要研究者解决机器人的行为规划 问题。在移动机器人种类、智能化水平不断提升的背景下，对视觉能力的要求也 越来越高，这也使得计算机视觉有了更为广阔的应用前景。
四、结语 综上所述，计算机视觉学作为人类科技发展和社会进步的一种学科体 现，在前进和发展的过程中，通过研究者和应用者的不断总结和探究，取得了丰 硕的成果。在未来视觉技术发展的道路上，仍然有大量的工作需要进行研究。
