计算机视觉简介 (2).docx

计算机视觉是信息技术领域的一个重要分支，它涉及到计算机和成像设备如何模拟人类视觉系统，以理解和解析图像或图像序列中的信息。计算机视觉的目标是从二维图像中恢复三维环境的细节，如物体的形状、位置、姿态和运动，以及进行描述、识别和理解。 计算机视觉的基础设备包括各种成像技术，如CCD摄像机、红外摄像机、医学成像设备等，它们不仅能够捕获图像，还能提供超出人眼视觉范围的信息。计算机视觉的核心是数字计算机，其强大的计算和存储能力使得处理复杂的图像数据成为可能。理论方法上，计算机视觉依赖于射影几何、刚体动力学、概率论、随机过程、图像处理和人工智能等领域的知识。 在20世纪70年代，计算机视觉研究主要采用模式识别方法，80年代转向空间几何和物理知识，90年代后，随着智能机器人研究的发展，引入了更多理论和技术，如主动视觉、不变量理论和融合技术。其中，戴维·马尔的工作对计算机视觉领域产生了深远影响。马尔提出的计算视觉理论框架包括三个层次：计算理论层、表征与算法层以及实现层，强调自下而上的无反馈处理，将视觉任务分为获取物体三维形状的三个阶段。 在实际应用中，最常见的成像模型是针孔模型，它描述了图像如何通过摄像机的镜头形成。然而，单幅图像无法提供深度信息，需要通过两幅或多幅图像（立体视觉方法）来确定物体的三维位置。通过匹配图像上的对应点，可以找到两条射线的交点，从而计算出景物点在空间中的位置。这种方法是计算机视觉中三维重建的基础。 计算机视觉在多个领域都有广泛应用，如自动驾驶、无人机导航、医学影像分析、安全监控、人脸识别、图像检索等。随着技术的进步，计算机视觉的应用范围将持续扩大，其在互联网领域的重要性日益凸显，例如在社交媒体内容分析、在线广告精准投放、虚拟现实和增强现实等方面都有重要作用。 总的来说，计算机视觉是一门综合了数学、物理、工程和人工智能等多个学科的交叉学科，旨在构建能够理解并解释视觉世界的人工系统。随着技术的不断发展，我们有理由相信计算机视觉将在未来的互联网行业中扮演更加关键的角色，推动各种创新应用的诞生。