机器视觉的研究五大内容收藏

　　1.输入设备　　输人设备(input device)包括成像设备和数字化设备成像设备是指通过光学摄像机或红外、激光、超声、X射线对周围场景或物体进行探测成像,得到关于场景或物体的二维或三维数字化图像。

获取数字化图像是机器视觉系统的最基本的功能目前用于视觉研究的大多数输入设备是商品化的产品，如，CCD黑白或彩色摄像机，数字扫描仪，超声成像探测仪，CT成像设备等.但这些商品化的输人设备远远不能满足实际的需要，因此，仍有许多研究人员在研究各种性能先进的成像系统，如，红外成像系统，激光成像系统，还有所谓的计算成像系统（computational imaging)，即每一个像素元（或若干像素元）对应一个简单的处理器,这样可以适应复杂变化的动态场景[Biajovic 1996]。

2.低层视觉　　低层视觉（low level)主要是对输入的原始图像进行处理这一过程借用了大量的图像处理技术和算法，如图像滤波、图像增强、边缘检测等，以便从图像中抽取诸如角点，边缘、线条、边界以及色彩等关于场景的基本特征；这一过程还包含了各种图像变换（如校正）、 图像纹理检测、图像运动检测等。

 　　3.中层视觉　　中层视觉(middle level)的主要任务是恢复场景的深度、表面法线方向、轮廓等有关场景的2.5维信息，实现的途径有立体视觉（stereo vision)、测距成像（rangefinder)、运动估计 (motion estimation)、明暗特征、纹理特征等所谓的从X恢复形状（Shape from X)的估计方法。

系统标定、系统成像模型等研究内容一般也是在这个层次上进行的　　4.高层视觉　　高层视觉(high level)的任务是在以物体为中心的坐标系中，在原始输人图像、图像基本特征、2.5维图的基础上，恢复物体的完整三维图，建立物体三维描述，识别二维物体并确定物体的位置和方向。

值得指出，低层、中层和高层视觉基本上与Marr视觉的三个阶段相对应另外，主动视觉(active vision)涵盖了上述各个层次的研究内容　　5.体系结构　　体系结构(system architecture)这一术语最通常的含义系指在高度抽象的层次上，根据系统模型而不是根据实际设计的具体例子来研究系统的结构。

为了说明这一点，可以考虑建筑设计中某一时期的建筑风格（如清朝时期）和根据这一风格设计出来的具体建筑之间的区別体系结构研究涉及一系列相关的课题:并行结构、分层结构、信息流结构、拓扑结构以及从设计到实现的途径。

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