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計算機視覺影像測量研究面臨的問題

文章出處:人氣:5902發表時間:2016-03-11 14:32:43【
人們對一上述幾個研究內容進行了卓有成效的研究,研究出大一淤的技術和算法,并門力各個領域中得到廣泛的應用。不過,目前人們所建立的各種視覺影像測量系統大多數是只適用下某一一·特定環境或應用場合的引喇系統,而要建立一個可與人類視覺影像測量系統相比擬的通用視覺系統是非常困難的,主要原因體現在以下幾方面。
 
1)圖像多義性
三維場景被投影為二維圖橡削去失了深度信息和不可見部分的信息,因而會出現不形狀的一維物體投影在圖(象平面上產生相同圖橡的問題。另外,在不同角度獲取同一物體的圖懆會有很大的差異,如圖1-6所示。因此,需要附加的約束才能解決從圖形恢復景物時的多義性。
圖像視覺影像的多維定義
圖像視覺影像的多維定義
 
2)環境因素影響
 
場景中的諸多因素,包括背景光照、光源角度、物體形狀、攝橡機以及空間關系變化、空氣條件、表面顏色都會對投影的圖俅有影響,當任何···一個腑素發生變化時,都會對翩徐產生影響。并且,所有的這些因素都歸結到一一個單一的測量結果,即圖橡的灰度。要確定各種因素對灰度的作用和大小是很困難的。
 
3)理解自然景物需要大量知識
 
理解自然景物需要用到大量的知識,例如,要用到陰影、紋理、立體視覺、物體大小的知識關于物體的專門知識或通用知識,可能還有關于物體間關系的知識等,由于所需的知識量大,難以簡單地用人工進行輸入,可能要通過自動知識獲取方法來建立。
 
4)數據量大
 
灰度黜象、彩色圖慊、深度圖你的信息量十分醫大,巨大的數據贊需要很大的存儲空聞,同時不易實現快速處理。例如,分辨率為512×512的灰度圖鎵的數據量為256KB,相1司分辨率的彩色圖倮的數據量是768KB.如果處理的是圖懔序列,則數銷量更大。這期待著高速的陣列處理單元及算法(如神經網絡。分維算法、小波變換等算法)的新突破,用極少的計算量和高度并行性來實現處理大數據量的功能。
 
為了解決計算機視覺所面臨的問題,研究人員不斷尋求新的途徑和手段,例如,主動視覺,面向任務的視覺(task-oriented vision),基于知識、基于模型的視覺,以及多傳感融合和集成視覺等方法,其中人們越來越重視對知識的應用。我們會看到,計算機視覺系統的最大特征是,在視覺的各個階段,系統盡可能地進行自動運算。為此,系統需要使共各種知識,包括特征模型、成體過程、物體模型和物體間的關系。如果計算機視覺系統不使川這Jl孫知識,則其應用的范圍及其功能將t-分有限。因此,視覺系統應該使用郡些可以被明確表示的知識,以便系統具有更高的適應性和魯棒性。合理地使用知識不僅可以有效地提高系統的適應性和魯棒性,而且可以求解計算機視覺中較難的問題。
 
人類視覺系統具有高分辨率特點,并且具有立體觀察、優越的識別能力和靈活的推理能力。視覺機理的復雜深奧使有些學者不禁感嘆道如果不是因為有人類視覺系統作為通用視覺系統的實例存在的話,墓至都懷疑能不能找到建立通用視覺系統的途徑。正因為如此,賦予機器以人類視覺功能一直是幾卜年來人們不懈追求的奮斗目標。
此文關鍵字: 影像 視覺 計算機
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