行业动态
机器视觉与多个学科联系密切,共同完成多个领域研究
浏览:1583 次
时间:2014-08-05 14:17:28

        与机器视觉有关的学科有许多,你知道哪些与机器视觉相关的学科都有哪些吗?

        1.图像处理。机器视觉系统主要包括三大部分:图像获取、图像处理和识别、输出显示或控制。经过图像处理后,图像的质量得到提高,既改善了图像的视觉效果又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。图像处理是一个发展比较成熟的领域。图像处理包括图像增强、图像压缩和模糊校正与非聚焦图像等课题。机器视觉系统把图像作为输入,产生的输出为另一种形式,比如图像中物体轮廓的表示。因此,机器视觉的重点是在人的最小干预下,由计算机自动恢复场景信息。图像处理算法在机器视觉系统的早期阶段起着很大的作用,它们通常被用来增强特定信息并抑制噪声。

        2.计算机图形学。计算机图形学是通过几何基元,如线、圆和自由曲面,来生成图像,它在可视化和虚拟现实中起着很重要的作用。机器视觉是从图像中估计几何基元和其它特征。因此,计算机图形学属于图像综合,机器视觉属于图像分析。这两个领域在其发展的早期阶段是没有什么联系的,但是近十几年来发展的越来越相近了。机器视觉使用了计算机图形学中的曲线和曲面表示方法以及其它的一些技术,而计算机图形学也使用机器视觉技术,以便在计算机中建立逼真的图像模型。可视化和虚拟现实把这两个领域紧密地联系在一起。

        3.模式识别方法。模式识别方法是机器视觉识别物体的重要基础之一。模式识别主要用于识别各种符号、图画等平面图形。模式一般指一类事物区别于其它事物所具有的共同特征。模式识别方法主要有统计方法和句法方法两种,统计方法是指从模式抽取一组特征值,并以划分特征空间的方法来识别每一个模式。

        4.人工智能。人工智能有三个过程:感知、认知和行动。感知把反应现实世界的信息转换成信号,并表示成符号,认知是对符号进行各种操作,行动则把符号转换成影响周围环境的信号。人工智能的许多技术在机器视觉的各个方面起着重要作用。事实上,机器视觉通常被视为人工智能的一个分支。

        5.人工神经网络。它是一种信息处理系统,它是由大量简单的处理单元通过具有强度的连接相互联系起来,实现并行分布式处理。人工神经网络的最大特点是可以通过改变连接强度来调整系统,使之适应复杂的环境,实现类似人的学习、归纳和分类等功能。人工神经网络已经在许多工程技术领域得到了广泛的应用。神经网络作为一种方法和机制将用于解决机器视觉中的许多问题。

        目前,机器视觉领域的研究者希望机器视觉更加自然化,更加接近生物视觉,从而选择跟多个学科合作。因此,机器视觉系统将会越来越完善。

京ICP备12022927号-1
北京市海淀区上地信息路1号国际科技创业园1—1705
© Copyright 2011 北京盈美智科技 All rights reserved.