计算机视觉中若干问题实现技术探究与讨论

关键词：计算机视觉；若干问题；实现技术

进入网络信息时代后，以计算机技术以及信息技术为基础的计算机视觉技术成为新时期技术发展的重要领域之一。通过计算机视觉技术能够对人眼视觉加以模拟，从而使视觉范围更广，所获取的信息更加丰富。目前计算机视觉在多个领域中已经得到了应用推广，成为推动人工智能技术发展的重要动力之一。但是现阶段计算机视觉仍存在若干问题，需要进一步加大相关技术研发力度。

一、现阶段计算机视觉若干问题分析

所谓计算机视觉也就是利用计算机对二维图像进行处理分析，以获取景物属性以及三维结构信息的技术方法。通过计算机视觉能够更好地识别复杂环境中的指定景物，并完成轮廓表达、特征检测以及导航等各项任务。现阶段计算机视觉已经被用于多个行业领域中。随着我国人工智能技术的发展，对计算机视觉也提出了更高的要求。但是由于计算机视觉技术的知识体系尚不完善，现有的研究大多局限在算子研发方向，在建立知识库、知识表示推理和不确定性问题研究等方向则仍较为薄弱。同时受实验数量等以及评价标准及手段不完善等因素的限制，未能为计算机视觉研究提供科学的指导依据，使得计算机视觉在图像分割、边缘检测以及立体匹配等方面还存在若干问题。

（一）计算机视觉边缘定位问题

同时在计算机视觉的边缘检测中所采用的边缘检测方法一般包括智能检测方法、线性或者非线性滤波检测方法等。但是这些边缘检测方法在不同程度上均存在定位准确性问题、噪声抑制问题以及多边缘检测问题，这主要是现有边缘模型较为简单，难以满足计算机视觉的实际需要。

（二）计算机立体匹配问题

在计算机视觉中立体匹配主要是通过计算所选图像特征来完成特征对应关系的构建，从而获得视差图像。但是由于三维场景在二维投影过程中会受到场景内各种影响因素的干扰，这使得不同视点下的同一景物图像也存在较大的差异，但这些均只能通过综合后的灰度值来体现，所以要实现无歧义匹配存在较大的难度，这也是计算机视觉亟待解决的问题之一。

（三）计算机视觉图像分割问题

在计算机视觉研究工作中，图像分割是重点问题之一。这主要是因为计算机视觉是根据二维图像灰度对反推三维物体几何参数的求逆过程，且其成像过程呈一对多映射特征，这使得在求逆时并无唯一解存在。

二、计算机视觉中问题实现技术探究

（一）计算机视觉边缘检测技术分析

在计算机视觉边缘检测中则可以根据模糊推理理论以及多边缘特征对传统边缘检测方法加以改进。这种新的边缘检测方法在对边缘点进行分类时采用的主要依据是不同的灰度变化方式。在完成分类后即可按照各种类型边缘点的实际附近灰度分布情况对各项边缘特征进行定义，之后再根据边缘特征差异来确定相应的模糊规则，并根据min——max重心等模糊理论方法对其边缘隶属度来进行推理，从而解决目前边缘检测中的定位准确性以及噪声抑制等问题。

（二）计算机视觉立体匹配技术分析

在计算机实际的立体匹配中应采用多级匹配方式，按照由粗到细原则，以小波匹配为基础来对匹配算法加以改进，以解决立体匹配问题。该新兴立体匹配算法主要以小波在信号瞬变状态定位以及多尺度分析等方面的性质特征为依据，特征点采用小波每层变化系数过零点，并与图像对中过零点逐层匹配，从而同时完成误差剔除以及视差提取等图像处理。

（三）计算机视觉图像信息获取技术分析

在计算机视觉图像信息获取中可以应用环形编码成像技术以及相关的图像处理技术来进行图像恢复。应用环形孔径编码技术成像时主要利用环形编码孔径X射线显微镜来对X射线的靶标信息进行全面的采集，以获得目标退化图像。之后再通过计算机以及光学处理技术来完成对退化图像的恢复处理，从而获得较为清晰的原目标图像。该技术的应用需要依赖环形编码孔径X射线显微镜，以满足在X光条件下采集图像信息的要求。该设备以环形编码孔径作为主要成像元件，由于其可以在X射线下放大显微，因此可以有效解决聚变惯性约束实验中的图像获取问题。

三、总结

为进一步推动我国人工智能技术的发展，科研人员应加大对计算机视觉相关技术的研究力度，不断完善其基础理论以及技术应用方法，以解决计算机视觉技术目前存在的各种问题，从而逐步拓展其应用途径，使其具备更高的实践应用价值。

参考文献：

[1]卢娜，陈劲佑.人工智能时代计算机视觉中若干问题实现技术研究[J].数码世界，2020（5）：9-10.

[2]蒋藏毅.人工智能时代计算机视觉中若干问题实现技术研究[J].电脑校园，2019（8）：2474-2475.

（作者单位：广西大学计算机与电子信息学院）