計算機視覺的主要研究的內(nèi)容有哪些

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計算機視覺的主要研究的內(nèi)容是：用攝影機和電腦代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量等機器視覺，并進一步做圖形處理，使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像。

計算機視覺是一門研究如何使機器“看”的科學，更進一步的說，就是是指用攝影機和電腦代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量等機器視覺，并進一步做圖形處理，使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像。

作為一個科學學科，計算機視覺研究相關(guān)的理論和技術(shù)，試圖建立能夠從圖像或者多維數(shù)據(jù)中獲取‘信息’的人工智能系統(tǒng)。這里所 指的信息指Shannon定義的，可以用來幫助做一個“決定”的信息。

因為感知可以看作是從感官信號中提 取信息，所以計算機視覺也可以看作是研究如何使人工系統(tǒng)從圖像或多維數(shù)據(jù)中“感知”的科學。

計算機視覺是使用計算機及相關(guān)設(shè)備對生物視覺的一種模擬。它的主要任務(wù)就是通過對采集的圖片或視頻進行處理以獲得相應(yīng)場景的三維信息，就像人類和許多其他類生物每天所做的那樣。

有不少學科的研究目標與計算機視覺相近或與此有關(guān)。這些學科中包括圖像處理、模式識別或圖像識別、景物分析、圖象理解等。計算機視覺包括圖像處理和模式識別，除此之外，它還包括空間形狀的描述，幾何建模以及認識過程。實現(xiàn)圖像理解是計算機視覺的終極目標。

1、圖像處理

圖像處理技術(shù)把輸入圖像轉(zhuǎn)換成具有所希望特性的另一幅圖像。例如，可通過處理使輸出圖象有較高的信-噪比，或通過增強處理突出圖象的細節(jié)，以便于操作員的檢驗。在計算機視覺研究中經(jīng)常利用圖象處理技術(shù)進行預處理和特征抽取。

2、模式識別

模式識別技術(shù)根據(jù)從圖象抽取的統(tǒng)計特性或結(jié)構(gòu)信息，把圖像分成予定的類別。例如，文字識別或指紋識別。在計算機視覺中模式識別技術(shù)經(jīng)常用于對圖象中的某些部分，例如分割區(qū)域的識別和分類。

3、圖像理解

給定一幅圖像，圖象理解程序不僅描述圖象本身，而且描述和解釋圖象所代表的景物，以便對圖像代表的內(nèi)容作出決定。在人工智能視覺研究的初期經(jīng)常使用景物分析這個術(shù)語，以強調(diào)二維圖象與三維景物之間的區(qū)別。圖象理解除了需要復雜的圖象處理以外還需要具有關(guān)于景物成像的物理規(guī)律的知識以及與景物內(nèi)容有關(guān)的知識。

在建立計算機視覺系統(tǒng)時需要用到上述學科中的有關(guān)技術(shù)，但計算機視覺研究的內(nèi)容要比這些學科更為廣泛。計算機視覺的研究與人類視覺的研究密切相關(guān)。為實現(xiàn)建立與人的視覺系統(tǒng)相類似的通用計算機視覺系統(tǒng)的目標需要建立人類視覺的計算機理論。

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