基于计算机视觉的检测方法及应用分析

田驰

铁岭师范高等专科学校，辽宁 铁岭 112000

随着科学技术不断进步，图像技术得到越来越广泛的应用。人类主要利用视觉进行信息接收，可以说，视觉是人类进行信息获取和信息交流的主要方法。近两年来，计算机技术取得了良好的发展成果，计算机技术在信息获取中扮演着越来越重要的角色，它帮助人们进行图像信息获取和图像信息处理。所谓图像技术就是视觉图像获取以及视觉图像加工处理的技术总称。依据图像处理方法的不同，图像处理技术主要有三个层次，分别是图像处理、视觉图像分析以及视觉图像理解。这三个层次的密切结合，就是所谓的图像工程。图像理解也就是常说的计算机视觉，这是图像处理的高层技术，这种处理过程和图像处理方法与人类思维有着非常密切的关系。

1 视觉技术释义

人类世界之所以不断进步与发展，与人类研究能力的提高有很大的关系。早期各种劳动工具的研究，有效实现了人类体力的延伸与发展。随着计算机技术的不断发展，人类的脑力以及感知能力等得到有效延伸。计算机视觉是在模拟人类视觉的基础上发展而来的，这是一种为了完成某一项任务而实现视觉信息获取，以及图像视觉信息抽取的主要研究领域。视觉研究的目的主要有三个方面，分别是：依据二维图像准确计算观察点到目标物体之间的距离；依据二维图像准确计算出观察点到目标物体的主要运动参数；依据二维图像准确计算出观察点和目标物体之间的主要物理特性。这种技术的最终目的是为了科学精确地理解三维世界，也就是实现人类所具有的视觉成像功能，采用二维图像构建三维物体的可见部分。

2 计算机视觉的主要研究对象和研究方法判断

2.1 计算机视觉使用模型解读

首先，介绍以模型作为主要的研究对象，以及这种研究模式采用的视觉研究方法。这个阶段的主要以Roberts的研究作为主要标志。成功介绍并引进了二维成像和三维物体的正确关系。同时，利用简单的边缘特征实现了线段组合。这是初期的计算接视觉技术，这些工作对于视觉技术的发展，具有非常重大的促进作用，但是，对于比较复杂的景物没有多大的效果，这主要是因为这种技术主要靠简易的边缘线段之间的约束关系来进行三维分析，没有综合考虑人类以及其他动物进行三维空间感知的方式。

其次，基于计算机理论的视觉研究模型。这一阶段的计算机视觉研究进入更为先进更为理性化的阶段，主要特点是恢复视觉的主要本性特征，主要有三维形状、三维光源以及三维运动等的恢复。这一阶段技术的主要出发点是以人类生理学、射影几何学以及光学等为基点，探究综合视觉成像以及相关逆问题。这个阶段的代表研究者是以Mar为代表的研究者。他们提出了将表示作为核心，将算法作为中间转换的视觉处理模型。重点强调了表示的重要性，并阐述了如何在不同的层次上解决问题的处理，同时，还在计算理论以及相关算法上突出了计算理论的关键性。依据人类视觉感知深度的不同，在三维信息感知过程中提出了先进的计算管理方法。这个阶段的典型工作主要有以下几个方面：（1）模拟人类视觉以及知觉中侧抑制现象，利用相异尺度的LOG算子感知相异尺度的边缘信息。（2）研究人类立体视觉，这是由双眼深度线索的分析引发的。（3）Shape from X技术的凸显，这种技术主要包括视觉阴影、视觉纹理以及遮挡、视觉聚焦以及线条透视等，这种技术的出现与单眼深度的分析有密切的关系。（4）光流计算和运动恢复结构的凸显，这是由运动物体成像技术研究引发的。

第三，以实践应用作为计算机视觉方法研究目标。进入上世纪90年代以后，计算机视觉研究的方向发生了改变，逐渐从过去单纯的理论研究，转变为与人体躯干活动相结合的研究模式。在传统的计算机视觉研究中，生物视觉的主要特点没有得到足够的重视，主要是视觉动向的主动性、视觉感知中高分辨率的中央凹陷联合外围视觉等特征。基于这种研究状况，逐渐提出了定性视觉研究以及主动视觉研究等新的理论和研究方法。这有效简化了原本比较复杂的计算方法，并使一些繁杂的问题得到了有效简化。

2.2 计算机视觉的主要使用领域扫描

计算机视觉的应用领域非常广，主要有对图像、视频等相关资料进行解释和准确指导，这些资料主要包括航空图片、视频片段和相关卫星照片等。同时计算机视觉技术在视觉导航。医学诊断、地图绘制以及智能式人机接口等发挥着重要的作用。

初期的数字图像处理的主要目的就是要通过数字技术实现照片质量的提高，有效提高卫星图片和航空图片分类和读取判断。要进行判读的照片数量非常大，需要有自主化程度比较高的视觉系统准确判读解释照片，这样就促进航空照片以及卫星照片的判读方法的提升。随着视觉判读技术的不断应用与发展，自动判读技术开始在目标性质确定以及实时自动分类中发挥着重要的作用，有效实现了视觉检测和制导系统的有效结合。现在比较常见的制导模式主要有电视制导、图像式制导以及惯性制导等，导弹系统中主要是将图像制导以及惯性制导结合起来，使用图像实现科学精确地最终制导。

工业领域使用计算机视觉系统非常常见，主要有机器人手眼系统。但是由于工业的工作现场的相关因素，主要是光照条件以及成像方向，这些因素都可以实现可控化处理，使得问题大为简化，建构了实际的应用系统。这种技术的呈现形式是机器人手眼，这与工业机器人有很大的不同。这种不同主要表现在它本身所具有的移动性。移动机器人要具备良好的视觉能力，主要是道路状况汇报、主要目标识别以及障碍回避等。医学上的适应计算机视觉技术比较常见，主要是进行图像的压缩、图像信息压缩以及传输，这对于医学诊断具有非常重要的意义。

近几年来，生物鉴别技术取得了良好的发展成效，主要是以生物特征为鉴别基础的，主要包括人脸、指纹以及声音等主要识别特征，这些大部分都与人类视觉信息有密切的关系。智能人机接口计算机视觉技术应用的重要表现，传统的计算机需要借助外部设备实现机主识别，这种识别技术的精确性比较低，采用计算机视觉技术之后，我们可以看出目前除了计算机视觉的键盘以及鼠标技术之外，其余的输入手段还不是特别成熟，采用计算机视觉，可以有效实现计算机用户的存在情况以及正确的身份鉴定。

3 结束语

综上所述，计算机视觉技术的发展已经取得了良好的成就，这种技术的应用非常广泛，有效地促进了人类各个领域视觉技术的发展。无论是医学领域，还是工业生产领域，都充分发挥了计算机视觉技术的重要作用，有效促进了人类生活以及生产水平的提高。因此，我们必须结合科学发展实际，不断实现视觉技术的创新和研究，惠及国家经济与社会发展，造福子孙万代。

[1]陈熙霖.视觉计算——人类感知能力的延伸[J].测控技术，2011(05).

[2]应骏，何国锋，叶秀清.基于PCI总线的立体视觉系统实现非接触式实时测量[J].测控技术，2012(02).