Интернет магазин китайских планшетных компьютеров



Компьютеры - Компьютерное зрение - Системы компьютерного зрения

23 января 2011


Оглавление:
1. Компьютерное зрение
2. Современное положение
3. Связанные области
4. Примеры применения компьютерного зрения
5. Типичные задачи компьютерного зрения
6. Системы компьютерного зрения
7. Связанные статьи



Реализация систем компьютерного зрения сильно зависит от области их применения. Некоторые системы являются автономными и решают специфические проблемы детектирования и измерения, тогда как другие системы составляют под-системы более крупных систем, которые, например, могут содержать подсистемы контроля за механическими манипуляторами, планирования, информационные базы данных, интерфейсы человек-машина и т. д. Реализация систем компьютерного зрения также зависит от того, является ли её функциональность заранее определённой или некоторые её части могут быть изучены и модифицированы в процессе работы. Однако, существуют функции, типичные для многих систем компьютерного зрения.

  • Получение изображений: цифровые изображения получаются от одного или нескольких датчиков изображения, которые помимо различных типов светочувствительных камер включают датчики расстояния, радары, ультразвуковые камеры и т. д. В зависимости от типа датчика, получающиеся данные могут быть обычным 2D изображением, 3D изображением или последовательностью изображений. Значения пикселей обычно соответствуют интенсивности света в одной или нескольких спектральных полосах, но могут быть связаны с различными физическими измерениями, такими как глубина, поглощение или отражение звуковых или электромагнитных волн, или ядерным магнитным резонансом.
  • Предварительная обработка: перед тем, как методы компьютерного зрения могут быть применены к видеоданным с тем, чтобы извлечь определённую долю информации, необходимо обработать видеоданные, с тем чтобы они удовлетворяли некоторым условиям, в зависимости от используемого метода. Примерами являются:
    • Повторная выборка с тем, чтобы убедиться, что координатная система изображения верна
    • Удаление шума с тем, чтобы удалить искажения, вносимые датчиком
    • Улучшение контрастности, для того, чтобы нужная информация могла быть обнаружена
    • Масштабирование для лучшего различения структур на изображении
  • Выделение деталей: детали изображения различного уровня сложности выделяются из видеоданных. Типичными примерами таких деталей являются:
    • Линии, границы и кромки
    • Локализованные точки интереса, такие как углы, капли или точки: более сложные детали могут относиться к структуре, форме или движению.
  • Детектирование/Сегментация: на определённом этапе обработки принимается решение о том, какие точки или участки изображения являются важными для дальнейшей обработки. Примерами являются:
    • Выделение определённого набора интересующих точек
    • Сегментация одного или нескольких участков изображения, которые содержат характерный объект
  • Высокоуровневая обработка: на этом шаге входные данные обычно представляют небольшой набор данных, например набор точек или участок изображения, в котором предположительно находится определённый объект. Примерами являются:
    • Проверка того, что данные удовлетворяют условиям, зависящим от метода и применения
    • Оценка характерных параметров, таких как положение или размер объекта
    • Классификация обнаруженного объекта по различным категориям


Просмотров: 6539


<<< Юзабилити
Google Goggles >>>