计算机视觉系统框架结构探讨

牛天瑜

黑龙江农垦管理干部学院，黑龙江哈尔滨 150090

计算机视觉系统框架结构探讨

牛天瑜

黑龙江农垦管理干部学院，黑龙江哈尔滨 150090

随着科学技术的发展，人工智能已经逐步走进了我们的生活，计算机视觉系统的发展日渐成熟，计算机系统一方面帮助人们更好的完善人类视觉的隐藏功能，另一方面也让人们更好的理解了人们视觉形成的原理，模拟人类的视觉形成，计算机视觉系统框架对于计算机视觉的发展有着不可取代的作用，本文综合分析了计算机视觉系统框架的，对其未来的发展提出了一些新的思路。

计算机；视觉系统；框架结构

21世纪是个智能化的时代，计算机技术已经渗透到人们生活的各个领域，包括教育、科学、工程等，70年代中期人们提出了计算机视觉理论，计算机和视觉根据二维图像反应的内容对物体及其场景进行描述，充分扩展了人类的视觉功能，随着计算机视觉系统的发展逐渐出现了三种框架，包括计算机视觉理论，基于知识的视觉理论和主动视觉理论。计算机视觉系统是一个极富有挑战性的领域，增强了视觉效果。

1 计算机视觉系统理论框架

1.1 三维重建理论框架

美国科学家D·Marr教授最先开始提出三维重建理论框架，三维重建框架理论是把视觉过程通过信息处理技术转变为信息过程，在转变过程中进行三维重建，作用计算机处理技术从三个方面对人类视觉系统进行模拟，分别为理论方面，表示方面和算法方面，创造出了与人类视觉系统所不同的全新视觉过程，计算机在某些程度上有着比人类大脑更快更精确的信息处理能力，通过视觉获取二维图像，在信息转换处理中模拟出三维结构，推测出物体三维中的位置，扩展了人类的视觉范围，使人类可以从看到更加丰富的二维三维图像。

1.2 主动视觉理论框架

主动视觉理论框架是较为成熟的理论框架，框架包括选择注意点、控制凝视点、手与眼相配合，将视觉融入机器人结构，这充分体现了主动视觉理论框架要求人的视觉与四肢活动相协调，也与三维重建的框架有着明显的区别，人的视觉具有主观能动性，人会自己的需要调节视角获取图像信息，人眼的视野范围很大，但是在我们并不会注意到全部事物，而是信息经过大脑的信息处理对一些感兴趣的场景加以特别注意，是基于目的的主动视觉理论，根据视觉的主观要求，设置摄像机的各项参数和观察点，使其完成特定视觉目的，调节摄像机的位置，焦距等数据使摄像机对想选择的特定点进行感知。控制机制分为锁定和转移，锁定是只对需要的目标进行跟踪，转移是继续锁定下一步的关注点

1.3 基于知识的视觉理论框架

基于知识的视觉理论框架是指人类的视觉系统可以自动的将二元物体和三元物体进行转换，计算机的视觉系统与人类视觉系统的不同之处是在于它根据人的视觉系统来模拟但是可以直接对二维物体的信息进行处理，省略转换步骤，实现二维向三维的直接跨越，提高了计算机系统的工作效率，基于知识的视觉理论框架，很大程度上推动了计算机视觉系统的发展，视觉系统发挥视觉作用是不需要三维计算的，对于计算机模仿人类视觉功能没有实质性帮助作用。极大的增加了计算机视觉系统信息处理的效率。构建基于知识的视觉理论框架，对计算机视觉系统的发展具有重要的推动作用。

2 构建计算机视觉系统框架新思路

计算机视觉系统是计算机与人结合的重要进步，计算机视觉系统框架对于计算机视觉的研究有着指导意义，计算机系统框架包括三维重建理论框架、主动视觉理论框架以及基于知识的视觉理论框架等计算机视觉系统理论框架，三种框架有着各自不同的目的，三维重建理论框架将视觉以三维重建为目的，主动视觉理论框架则以人的主观意识来进行特定的选择，基于知识的理论框架可以根据知识的引导实现二维向三维的转换，三种视觉理论框架有着各自独特的优势，同时也存在着一定的缺陷和不足。在其发展的过程中，弊端也逐渐暴露出来，在对这些缺陷和不足进行完善改进的过程当中，计算机视觉系统框架开始根据新的发展思路进行构建，以满足时代发展的要求。

2.1 早期处理

由于计算机视觉系统依赖着计算机技术的发展，所以计算机技术的好坏很大程度影响着计算机视觉系统，21世纪以来，我们国家在计算机领域取得了瞩目的成就，人工智能已开始应用于各个领域，但目前计算机视觉系统作为发展不成熟的领域，它的完善很大程度取决于计算机视觉系统功能，图像的早期处理是计算机视觉系统的重要组成部分，也是根本步骤，从早期视觉处理开始，包括对图像进行的预处理、图像的分割以及图像的二维识别，完成上述步骤后再进行简单的处理，就能使图像处理结果达到事半功倍的效果，可见早期处理对于图像质量的重要性，早期处理完成后，需要开始进行中后期的处理，后续步骤是实现二维和三维模式识别的重要步骤，也是将二维和三维加以区别的必不可少的步骤，对二维和三维的信息进行整合处理，迅速做出反应，极大的丰富了计算机视觉系统的功能，早期处理作为基本步骤之一，它的完成对后面的程序有着铺垫的作用。注重图像的早期处理可从根本上提升图像的质量。

2.2 模型库的建设

计算机视觉系统的运行需要依赖特定的物体才可以进行，并不是凭空想象出来的物体而是以具体的物体为原型，将各种物体的信息记录下来形成模型库，将所建立的模型库与视觉信息库结合起来，即可实现对物体进行抽象性表达，计算机视觉系统也模仿人类获取知识的行为进行信息采集，称为模型库，并根据计算机视觉系统对视觉信息处理整合，将其归纳到信息库当中。模型库和信息库的建立，贮存了大量的视觉信息，使计算机可以产生各种视觉效果，丰富了人类所看到的世界，信息的分类整合提高了计算机视觉系统的工作效率，让计算机更快速高效的完成图像的处理，极大的提高了计算机视觉系统的工作效率，完善了计算机视觉系统。

2.3 结合现实实际

人类的视觉系统在进行视觉感知活动当中，往往是根据个人需要以及视觉范围内的物体来决定的，具有一定的目的性。对所处的环境和场景，对其中存在的物品的视觉记忆，渐进式的进行恢复。这是计算机视觉系统新的发展方向，是更加接近于人类视觉系统模拟，在视觉信息处理过程当中，能够获得更加完整和清新的图像。真正与实际相互结合，将人类的视觉活动更加准确的“移植”到计算机视觉系统框架结构当中，真正满足人工智能的发展需求，可以更好的替代人体来进行视觉活动。使计算机视觉系统更加形象准确的进行视觉信息处理，对计算机视觉系统框架结构的改进与创新具有重要的意义。

3 结论

计算机功能的拓展和完善，在多个领域的应用当中有着良好的体现。人工智能是计算机技术一个新的发展应用，计算机视觉系统是一个新的发展方向，形成对人体视觉功能的模拟，建立模拟库和信息库，建立计算机视觉系统构架。其主要功能是替人类执行和分担需要发挥视觉功能的工作。提升工作效率，节约了人力资源。使人类看到更加充实的世界，通过三种视觉理论系统的构建，根据计算机视觉系统发展新思路，对计算机视觉系统结构框架进行完善，极大的推动了计算机视觉系统发展。

[1]田思，袁占亭.计算机视觉系统框架的新构思[J].计算机工程与应用，2012（6）.

[2]王天珍.计算机视觉研究[J].空军雷达学院学报，2009（1）.

TP3

A

1674-6708（2015）144-0102-01