計算機視覺中若干問題實現(xiàn)技術(shù)和算法的研究.pdf

1、計算機視覺主要研究對象是如何利用計算機實現(xiàn)人的視覺功能,即利用二維投影圖像實現(xiàn)對客觀世界三維場景的感知、識別和理解.自然界的一切景物在空間上是三維的,在狀態(tài)上是運動的(靜止只是相對的),所以對計算機視覺的研究和應(yīng)用從根本上來說應(yīng)該是三維的和動態(tài)的.現(xiàn)有的大多數(shù)圖像采集裝置所獲取的圖像本身是二維的,盡管其中可以含有三維物體的空間信息.要從圖像認識世界,就要從二維圖像中恢復(fù)三維空間信息.深入開展計算機視覺的研究,不僅是為了滿足人工智能應(yīng)用的

2、需要,即用計算機實現(xiàn)人工的視覺系統(tǒng)的需要,使計算機和機器人能夠具有"看"的能力;而且計算機視覺的研究結(jié)果反過來對于人類進一步認識和研究自身視覺系統(tǒng)本身的機理,也同樣具有相當(dāng)大的參考意義.計算機視覺的研究內(nèi)容主要包括圖像輸入設(shè)備、低層視覺、中層視覺、高層視覺和體系結(jié)構(gòu)等五個方面.該論文的主要工作就是針對其中有關(guān)圖像輸入設(shè)備、低層視覺中的邊緣檢測、中層視覺中的立體視覺和二維運動估計等課題,根據(jù)這些領(lǐng)域目前存在的一些問題進行了深入的研究,力圖

3、在實現(xiàn)技術(shù)和算法改進方面上有所突破和創(chuàng)新.在圖像輸入設(shè)備和技術(shù)的研究方面,在借鑒前人研究成果的基礎(chǔ)上,該文研究了環(huán)形編碼顯微鏡——一種新的光電成像裝置的制備方法和相應(yīng)的圖像恢復(fù)技術(shù).該裝置基于編碼孔徑成像技術(shù),具有較高的空間和時間分辨率,特別適合于X光條件下成像.在邊緣檢測技術(shù)的研究方面,該文提出一種新的邊緣特征檢測方法.該方法在重新定義邊緣特征的基礎(chǔ)上,引入模糊推理理論,從而形成了基于多邊緣特征和模糊推理的邊緣檢測方法.該檢測方法具有

4、較好的抗噪聲性,且對模糊邊緣也有較好的檢測效果.立體視覺主要研究如何借助(多圖像)成像技術(shù)從(多幅)圖像中獲取物體的距離(深度)信息.一個完整的立體視覺系統(tǒng)可分為圖像獲取、攝像機校正、圖像特征提取、立體匹配、三維信息恢復(fù)和后處理等模塊.其中,立體匹配是立體視覺研究中的難點和重要內(nèi)容.在立體匹配算法的研究方面,該文主要研究了分別基于改進的遺傳算法和小波變換的兩種匹配算法.兩種方法都可實現(xiàn)較好的匹配結(jié)果.為了滿足人們對自然場景更全面理解的需