一個較新的應(yīng)用領(lǐng)域是自主車,其中包括潛水,陸上車輛(帶輪子,轎車或卡車的小機器人),高空作業(yè)車和無人機(UAV)。自主化水平,從完全**的(無人)的車輛范圍為汽車,其中基于計算機視覺的系統(tǒng)支持驅(qū)動程序或在不同情況下的試驗。完全自主的汽車通常使用計算機視覺進(jìn)行導(dǎo)航時,即知道它在哪里,或用于生產(chǎn)的環(huán)境(地圖SLAM)和用于檢測障礙物。它也可以被用于檢測特定任務(wù)的特定事件,例如,一個UAV尋找森林火災(zāi)。支承系統(tǒng)的例子是障礙物警報系統(tǒng)中的汽車,以及用于飛行器的自主著陸系統(tǒng)。數(shù)家汽車制造商已經(jīng)證明了系統(tǒng)的汽車自動駕駛,但該技術(shù)還沒有達(dá)到一定的水平,就可以投放市場。有***自主車型,從先進(jìn)的導(dǎo)彈,無人機的偵察任務(wù)或?qū)椀闹茖?dǎo)充足的例子。太空探索已經(jīng)正在使用計算機視覺,自主車比如,美國宇航局的火星探測漫游者和歐洲航天局的ExoMars火星漫游者。其中包括計算機科學(xué)和工程、信號處理、物理學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)和認(rèn)知科學(xué)等。長寧區(qū)創(chuàng)新數(shù)字視覺設(shè)計聯(lián)系方式
幾乎在每個計算機視覺技術(shù)的具體應(yīng)用都要解決一系列相同的問題。這些經(jīng)典的問題包括:識別一個計算機視覺,圖像處理和機器視覺所共有的經(jīng)典問題便是判定一組圖像數(shù)據(jù)中是否包含某個特定的物體,圖像特征或運動狀態(tài)。這一問題通常可以通過機器自動解決,但是到目前為止,還沒有某個單一的方法能夠***的對各種情況進(jìn)行判定:在任意環(huán)境中識別任意物體?,F(xiàn)有技術(shù)能夠也只能夠很好地解決特定目標(biāo)的識別,比如簡單幾何圖形識別,人臉識別,印刷或手寫文件識別或者車輛識別。而且這些識別需要在特定的環(huán)境中,具有指定的光照,背景和目標(biāo)姿態(tài)要求。金山區(qū)一站式數(shù)字視覺設(shè)計聯(lián)系方式這里所指的信息指Shannon定義的,可以用來幫助做一個“決定”的信息。
計算機視覺是一門研究如何使機器“看”的科學(xué),更進(jìn)一步的說,就是是指用攝影機和電腦代替人眼對目標(biāo)進(jìn)行識別、跟蹤和測量等機器視覺,并進(jìn)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(xué)學(xué)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(xué)。
有不少學(xué)科的研究目標(biāo)與計算機視覺相近或與此有關(guān)。這些學(xué)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(rèn)識過程。 [1]實現(xiàn)圖像理解是計算機視覺的***目標(biāo)。 [2]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(xì)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(jìn)行預(yù)處理和特征抽取。被指定的內(nèi)容可以是多種形式,比如一個紅色的大致是圓形的圖案,或者一輛自行車。
另一方面,F(xiàn)rits H. Post (2002)則從計算機科學(xué)的視角,將這一領(lǐng)域劃分為如下多個子領(lǐng)域:1、可視化算法與技術(shù)方法2、立體可視化3、信息可視化4、多分辨率方法5、建模技術(shù)方法6、交互技術(shù)方法與體系架構(gòu)數(shù)據(jù)可視化的成功,應(yīng)歸于其背后基本思想的完備性。依據(jù)數(shù)據(jù)及其內(nèi)在模式和關(guān)系,利用計算機生成的圖像來獲得深入認(rèn)識和知識。其第二個前提就是利用人類感覺系統(tǒng)的廣闊帶寬來操縱和解釋錯綜復(fù)雜的過程、涉及不同學(xué)科領(lǐng)域的數(shù)據(jù)集以及來源多樣的大型抽象數(shù)據(jù)**的模擬。這些思想和概念極其重要,對于計算科學(xué)與工程方法學(xué)以及管理活動都有著精深而又***的影響?!禗ata Visualization: The State of the Art》(意為“數(shù)據(jù)可視化:前列技術(shù)水平”)一書當(dāng)中重點強調(diào)了各種應(yīng)用領(lǐng)域與它們各自所特有的問題求解可視化技術(shù)方法之間的相互作用。這時計算機必須具有邏輯推理和決策的能力。具有上述能力的計算機就是智能計算機。浦東新區(qū)創(chuàng)新數(shù)字視覺設(shè)計好處
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(rèn)識過程。長寧區(qū)創(chuàng)新數(shù)字視覺設(shè)計聯(lián)系方式
圖像獲取一幅數(shù)字圖像是由一個或多個圖像感知器產(chǎn)生,這里的感知器可以是各種光敏攝像機,包括遙感設(shè)備,X射線斷層攝影儀,雷達(dá),超聲波接收器等。取決于不同的感知器,產(chǎn)生的圖片可以是普通的二維圖像,三維圖組或者一個圖像序列。圖片的像素值往往對應(yīng)于光在一個或多個光譜段上的強度(灰度圖或彩色圖),但也可以是相關(guān)的各種物理數(shù)據(jù),如聲波,電磁波或核磁共振的深度,吸收度或反射度。預(yù)處理在對圖像實施具體的計算機視覺方法來提取某種特定的信息前,一種或一些預(yù)處理往往被采用來使圖像滿足后繼方法的要求。例如:長寧區(qū)創(chuàng)新數(shù)字視覺設(shè)計聯(lián)系方式
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