人类视觉与计算机视觉的比较
计算机视觉技术的优势与局限性
计算机视觉技术的优势与局限性计算机视觉技术（Computer Vision）是一种通过计算机和相应设备模仿人类视觉系统，使计算机能够处理和理解图像和视频的能力。
它是人工智能（Artificial Intelligence）领域的一个重要分支，具有广泛的应用前景。
然而，虽然计算机视觉技术在许多领域取得了重要突破，但它仍然存在一些优势和局限性。
首先，计算机视觉技术的一大优势是其处理速度和效率。
相比人眼的视觉处理速度，计算机视觉技术能够在极短的时间内处理大量的图像和视频数据。
这使得它在许多需要快速的实时图像处理的应用中具有重要价值，如智能安防监控、自动驾驶汽车等。
计算机视觉技术还能够通过使用并行处理和高性能计算技术来提高处理速度，进一步增加其应用范围和效果。
其次，计算机视觉技术具有准确性和一致性的优势。
与人眼相比，计算机视觉技术能够通过精确的算法和模型来准确识别和分析图像中的对象和特征。
无论是人脸识别、目标检测还是图像分类，计算机视觉技术都能够以高精度和一致性进行处理。
这使得它在许多需要准确分析和判断的应用中具有重要作用，如医学影像诊断、工业自动化等。
此外，计算机视觉技术具有自动化和可扩展性的优势。
通过训练机器学习模型，计算机视觉技术能够自动学习和识别图像中的模式和特征。
这使得它能够适应不同的应用场景，并且随着数据的增加和模型的优化，其性能和准确性也会不断提高。
这些特点使得计算机视觉技术在许多需要自动化处理的领域具有广阔的应用前景，如智能制造、智能农业等。
然而，计算机视觉技术也存在一些局限性和挑战。
首先，对于复杂场景和不确定性条件下的图像和视频，计算机视觉技术的准确性和鲁棒性仍然有待提高。
例如，光线不均匀、图像模糊、目标变形等情况都会对计算机视觉技术的性能产生影响。
此外，对于多样化的对象和场景，计算机视觉技术的泛化能力仍然有限，需要更多的数据和更复杂的算法来处理各种复杂情况。
其次，计算机视觉技术在隐私和安全方面面临一些挑战。
人类视觉系统的研究与应用
人类视觉系统的研究与应用“眼睛是心灵的窗户”，这句话经过千年的验证已经成为了不争的事实。
人类的视觉系统不仅能够让我们看到这个世界的美好，还可以通过视觉系统向大脑发送大量的信息。
在今天的社会中，人们对视觉系统的研究和应用越来越重视。
因此，本文将详细探讨人类视觉系统的研究和应用。
一、人类视觉系统的组成结构人类的视觉系统主要由眼球、视神经和大脑组成。
眼球是连接身体和大脑的信息传递通道，其由角膜、瞳孔、晶状体、玻璃体、视网膜等部分构成。
瞳孔可以调节进入眼球的光线量，晶状体可以对光线进行折射，最终光线进入视网膜。
视网膜是人眼的感光器官，由光感受器、神经细胞和支持细胞组成。
当光线进入眼球时，光线被光感受器吸收，产生电信号，然后由神经细胞转化为神经信号来传递，最终从视神经传输到大脑皮层。
通过不同的处理和解释，我们才能感知到看到的图像。
二、人类视觉系统的功能人类视觉系统不仅可以进行外界信息的感知，还有很多的高级功能，如颜色感知、形状识别、深度感知等。
颜色感知：人类视觉系统对不同波长的光线有不同的反应，即产生不同的颜色感知。
人眼能够感知到的颜色由三种原色混合而成，即红、绿、蓝三个颜色。
这些原色的混合程度不同可以使人看到各种颜色的光。
形状识别：人类的视觉系统可以通过对部分线条和形状的特征进行比较和识别，以确定它们在外部物体中的位置和角度。
这一能力对于人类生活中的各种活动至关重要，如读取文字、识别人和场景等。
深度感知：人类的视觉系统还可以通过重叠视觉、阴影和远近关系等物理特征来感知物体深度，从而提供更加准确真实的视觉体验。
三、人类视觉系统的研究人类的视觉系统是一个复杂的系统，其功能的实现离不开视神经和大脑的调节控制。
近年来，科学家在对视觉系统的研究中采用了不同的技术手段。
神经科学：神经科学家通过对生物体进行功能磁共振成像（fMRI）和单细胞记录等技术的使用，可以准确地确定大脑中视觉皮层的不同区域和响应。
计算机视觉：计算机视觉科学家使用计算机视觉技术和算法，以实现将图像信息转化为数字信号，并进行处理和识别。
人眼视觉系统与计算机视觉技术的联系与区别解析
人眼视觉系统与计算机视觉技术的联系与区别解析概述：人眼视觉系统与计算机视觉技术在视觉感知和处理方面存在着密切的联系和区别。
人眼视觉系统是人类用来感知和理解外部世界的主要工具，而计算机视觉技术则是让计算机通过图像或视频数据来模拟和实现人眼的视觉能力。
本文将探讨这两种视觉系统的联系和区别，并讨论它们在不同领域的应用。
一、联系：1. 数据来源：人眼视觉系统和计算机视觉技术都需要从外部获取图像或视频数据。
人眼通过感光细胞（视网膜）来感知光信号，并将其转化为神经电信号传输到大脑进行处理。
计算机视觉技术则通过数字相机或摄像机来获取图像或视频数据，并将其转换为计算机可读取的数据。
2. 图像特征提取：人眼视觉系统和计算机视觉技术都可以提取图像的特征信息。
人眼通过大脑对图像的颜色、形状、纹理和运动等特征进行分析和识别。
计算机视觉技术通过图像处理和计算机学习算法来提取和分析图像的特征，如边缘、角点、纹理和颜色分布等。
3. 目标识别：人眼视觉系统和计算机视觉技术都可以进行目标识别。
人眼通过对目标的形状、颜色、运动和上下文等信息进行分析来识别目标。
计算机视觉技术可以通过机器学习和模式识别算法来进行目标检测和分类。
4. 视觉感知：人眼视觉系统和计算机视觉技术都能够感知和理解视觉信息。
人眼通过感知视觉信息来认识物体、辨别颜色和形状、理解运动和深度等。
计算机视觉技术可以通过图像处理和计算机学习来模拟人眼的视觉感知过程，实现图像分割、物体检测和场景理解等。
二、区别：1. 处理速度：计算机视觉技术在处理速度上具有优势。
计算机的处理速度远远超过人眼，能够在短时间内处理大量的图像数据。
而人眼在感知和处理图像时，会受到生理限制和认知能力的影响，处理速度相较计算机较慢。
2. 信息处理：计算机视觉技术在信息处理方面更加精确和可靠。
计算机可以准确地执行算法和模式识别，从而提取和处理图像中的各种特征和信息。
而人眼在处理图像时会受到主观意识、情感和认知偏见的影响，导致信息处理的不确定性。
机器视觉
机器视觉是一个相当新且发展十分迅速的研究领域，目前己成为现代制造业工业的重要研究领域之一。
近年来在机器视觉技术基础上的各项研究及应用不断的发展，针对不同应用情况的特点，形成了不同的基于机器视觉技术的应用系统。
在工业零件制造中，经常需要对半成品或成品或再制造产品进行几何尺寸的检测，一般要求具有较高的检测精度和较快的检测速度。
传统的接触式的人工检测的方法不但繁琐，劳动强度大，而且检测速度较慢，不能消除人为的测量误差。
在检测过程中还可能对物体的表面造成一定的损伤，这些都使得传统检测方法达不到理想的要求。
非接触式的基于机器视觉技术的在线检测方法，以其检测速度快，精度高，测量项目多等特点在工业制造中具有广阔的应用前景。
本文基于工业中圆形再制制造产品的检测要求，对机器视觉的在线工件检测系统进行了深入的分析和研究。
1.1机器视觉1.1.1 机器视觉的概念机器视觉，简单的讲，可以理解为给机器加装上视觉装置，或者是加装有视觉装置的机器。
给机器加装视觉装置的目的，是为了使机器具有类似于人类的视觉功能，从而提高机器的自动化和智能化程度。
由于机器视觉涉及到多个学科和多种技术（包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、电光源照明技术，光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术等），所以给出一个精确的定义是很困难的，而且在这个问题上见仁见智，各人认识也不尽相同。
美国制造工程师协会(SME)机器视觉分会和美国机器人工业协会(RIA)自动化视觉分会关于机器视觉的定义是:"Machine vision is the use of devices for optical non-contact sensing to automatically receive and interpret an image of a real scene in order to obtain information and/or control machines or processes.”译成中文:“机器视觉是使用光学器件进行非接触感知，自动获取和解释一个真实场景的图像，以获取信息或控制机器或过程。
计算机视觉与人工智能
计算机视觉与人工智能引言：计算机视觉（Computer Vision）和人工智能（Artificial Intelligence）是两个快速发展的领域，它们不仅各自有着广泛的应用，而且两者之间也有着密不可分的联系。
本文将探讨计算机视觉和人工智能的定义、历史发展、应用领域以及未来发展趋势。
一、计算机视觉的定义与发展1. 计算机视觉的定义计算机视觉是指使计算机能够模拟和实现人类视觉系统的一种技术。
通过计算机视觉技术，计算机可以感知、理解和解释图像或视频数据，并进行相应的处理和分析。
2. 计算机视觉的发展历程计算机视觉作为一门学科源于会议世纪六七十年代，当时主要通过数字图像处理来实现对图像数据的分析和处理。
然而，由于当时计算机计算能力的限制以及算法的不完善，计算机视觉的发展进展缓慢。
随着计算机性能的提升以及图像采集技术的改进，计算机视觉逐渐迎来了快速发展的时期。
到了21世纪，计算机视觉在图像分析、目标检测、人脸识别等领域取得了显著的成果。
二、人工智能的定义与发展1. 人工智能的定义人工智能是指使计算机具备像人类智能一样的学习、推理、自然语言处理、问题解决和决策能力的一种技术。
通过人工智能技术，计算机可以模拟和实现人类思维和行为。
2. 人工智能的发展历程人工智能的概念最早可以追溯到20世纪50年代，当时的研究主要集中在逻辑推理和问题解决方面。
然而，由于计算机的局限性以及算法的不完善，人工智能在当时的发展进展有限。
20世纪90年代以后，随着计算机计算能力的提升、机器学习算法的发展以及大数据的普及，人工智能开始进入快速发展的阶段。
现在，人工智能已经应用于诸如语音识别、自然语言处理、机器人领域等广泛领域，并取得了很好的成果。
三、的联系与区别1. 的联系计算机视觉和人工智能都是人类对智能的模拟与实现，它们有着密不可分的联系。
计算机视觉通过感知、理解和解释图像数据，将复杂的视觉信息转化为具有意义的数据。
而人工智能则通过学习、推理和决策等技术，使计算机具备智能行为和决策能力。
机器视觉和计算机视觉的异同
机器视觉和计算机视觉的异同机器视觉和计算机视觉是两个既有区分又有联系的专业术语。
一、从定义上来看机器视觉(machineViSiOn)偏重于计算机视觉技术工程化，能够自动猎取和分析特定的图像，以掌握相应的行为。
计算机视觉(COnlPUterViSiOrI)是采纳图像处理、模式识别、人工智能技术相结合的手段，着重于一幅或多幅图像的计算机分析。
详细来说，计算机视觉为机器视觉供应图像和景物分析的理论及算法基础，机器视觉为计算机视觉的实现供应传感器模型、系统构造和实现手段。
在某种意义上可以说，一个机器视觉系统就是一个能自动猎取一幅或多幅目标物体图像，对所猎取图像的各种特征进行处理、分析和测量，并对测量做出定性分析和定量解释，从而得到有关目标物体的某种熟悉并作出相应决策的系统。
二、从学科上来看1 .机器视觉和计算机视觉属于不同的学科。
讨论机器视觉是更好的为制造业供应更多有利于提高产品质量和生产效率的技术支持；讨论计算机视觉的目的就是依据人类的视觉特性来给计算机带来“光明”，让它更好的来代替人来工作或者完成人类不能完成的工作，更大的提高生产效率，同时也不断提高人们的生活质量。
机器视觉中把计算机作为载体或者说是工具，主要是采用计算机高效率的CPU。
由于视觉里看到的都是图像，而对图像的处理往往比较耗时，所以能更快的完成图像处理，为以后的掌握赢得时间。
机器视觉是自动化领域一项新型技术，简洁来说，就是给机器增加一个智能的眼睛，让机器具备视觉的功能，能看能检测能推断，可以替代传统的人工或者简洁的机械工具。
其原理是将需检测的产品或区域进行成像，然后依据其图像信息用专用的图像处理软件进行处理，依据处理结果软件能自动推断产品的位置、尺寸、外观信息，并依据人为预先设定的标准进行合格与否的推断，输出其推断信息给执行机构。
机器视觉的功能包括：物体定位、特征检测、缺陷推断、目标识别、计数和运动跟踪。
正是由于机器视觉系统可以快速猎取大量信息，而且易于自动处理,也易于同设计信息以及加工掌握信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工业监视、成品检验和质量掌握等领域。
机器视觉技术与应用实战-机器视觉基本概念
《机器视觉技术与应用实战》
机器视觉的特点与优势
机器视觉工业应用最大的特点就是其非接触观测技术，同 样具有高精度和高速度的性能。非接触无磨损，消除了接触观 测可能造成的二次损伤隐患。机器视觉系统可提高生产的柔性 和自动化程度。
《机器视觉技术与应用实战》
性能
灰度分辨力 空间分辨力
效率 速度 精度 可靠性 重复性 信息集成 环境 成本
《机器视觉技术与应用实战》
图像处理技术
海量图像信息被高速、实时、智能的 分析利用，大大提高了人的判决速度， 越来越接近人的智慧程度，助推工业 生产中信息处理的快和准。
《机器视觉技术与应用实战》
机器视觉的必要性—传统加工制造车间
《机器视觉技术与应用实战》
机器视觉的必要性—智能制造车间
《机器视觉技术与应用实战》
机器视觉的必要性
核心关键技术
1、机器视觉与多种技术融合逐步深入，将成为提升产 业自动化水平的重要抓手。 2、企业加速布局机器视觉产业化应用，将以智能视觉 为核心推动智慧工厂建设。
《机器视觉技术与应用实战》
智能识别、智能测量、智能检测、智能互联
中国制造2025
德国工业4.0
智能制造
质
量
兴
视觉技术
业
信息不再是单一维度的简单数据，而是 广域立体的海量数据，在速度、尺寸、 光谱等维度大大突破人眼极限，满足未 来相当长时间更加精密、更加高速的制 造和质量要求。
《机器视觉技术与应用实战》
机器视觉与计算机视觉区别（二）
类别
精度级别
区别
机器视觉
μm级至mm级
主要侧重“量”的分析，如通过视觉去测量零件的各种尺寸，又如检测产品 是否有缺陷等，对准确度和处理速度要求都比较高。
机器视觉与计算机视觉的区别和联系
机器视觉与计算机视觉的区别和联系机器视觉和计算机视觉是两个非常紧密相关的领域，它们都涉及到利用计算机技术来处理图像和视频数据，但是它们之间也有不同之处。
本文将会分析机器视觉和计算机视觉之间的区别和联系。
计算机视觉的定义与应用计算机视觉是指使用计算机和相关技术对图像和视频进行处理和分析的过程。
计算机视觉是通过尝试理解和分析数字图像和视频中的模式来自动化现实世界中的识别和分析任务。
计算机视觉的应用非常广泛，如人脸识别、汽车和机器人的导航、虚拟现实技术等。
计算机视觉的实现方法主要是基于传统的计算机视觉算法和人工神经网络等机器学习算法。
机器视觉的定义与应用机器视觉是指使用数字图像处理技术和计算机视觉算法来识别、检测和控制产品或生产过程的一种自动化技术。
机器视觉技术已经得到了广泛的应用，如自动化生产中对零部件的检测，如精度和尺寸等；医疗行业中的病例影像处理；军事行业中的目标追踪和敌情判断。
计算机视觉与机器视觉之间的联系计算机视觉和机器视觉都使用了数字图像和视频处理技术，都依赖于计算机算法。
此外，它们都应用于生产和服务领域，并且利用图像识别和检测等技术来达到自动化。
这些应用中特别是对于不同的物品和环境的检测，对人工模式的排除有着巨大的价值。
另外，它们都使用了关于图像和视频分析的核心方法和技术，如边缘检测、特征提取、分类器和深度学习算法等更先进的技术。
这些技术使得计算机和机器视觉在处理数字图像数据方面的精度和效率都相对较高。
计算机视觉与机器视觉之间的区别计算机视觉和机器视觉之间的区别主要在于其特别适用的领域不同。
计算机视觉的应用更广泛，其中最热门的领域是人脸识别和计算机语音，而机器视觉集中在自动化制造和医疗诊断领域。
此外，计算机视觉依赖人类传统的视觉系统，即人类对数字图像和视频的视觉理解，而机器视觉使用计算机来模拟人类的视觉系统。
此外，计算机视觉和机器视觉在处理的数据上也有差异。
计算机视觉主要处理的是静态和简单的影像和视频，比如人脸、道路和架空电线杆等；而机器视觉需要处理的是复杂的场景，如流水线上的生产系统，医疗领域中的多组病例等。
计算机视觉：视觉特征提取、识别与理解
计算机视觉：视觉特征提取、识别与理解计算机视觉是一种类似于人类视觉的信息处理技术，它通过计算机对图形、图像或视频数据进行处理和分析，以实现对物体、场景和人的识别、理解和处理。
计算机视觉是人工智能的一个分支，它与机器学习、模式识别和数据挖掘等技术密切相关。
视觉特征提取是计算机视觉中最重要的一部分，它代表了计算机视觉信息处理的核心部分。
视觉特征提取是通过对图像、图形或视频数据进行轮廓、边缘、特征点等分析，提取出代表目标特征的信息。
在视觉特征提取过程中，采取不同的算法，如金字塔算法、局部相似性算法等，不同算法的特征提取方式不同，其生效效果和处理速度各有不同。
视觉特征识别与理解是计算机视觉的另一个重要领域。
对于计算机来说，为了实现算法计算图像信息的目标，需要通过视觉特征识别来区分不同目标。
视觉特征识别可以采用人工智能和机器学习等技术，在大量实例数据的基础上进行训练。
通过训练集中的分类、标记和注释等信息，计算机可以识别出复杂的视觉特征并进行标识和分类。
视觉特征识别的算法主要包括SVM、Boost和深度学习等。
其中，深度学习算法目前是视觉特征识别的最热门技术，它采用多个神经网络组合，可以从原始图像中自动学习特征，通过对分类任务建立不同的层次结构，可以更好地实现视觉特征识别任务。
对于计算机视觉来说，比较重要的一个领域是图像处理，该领域是对数据进行预处理和分析的过程。
图像处理算法的目标是进行图像增强、矫正和修复，以消除图像中的噪音，并提高图像的质量和可视性。
另外，针对不同的计算机视觉应用，还可以采用不同的技术进行视觉特征提取、识别和理解。
例如，对于人脸识别领域，可以使用Haar级联分类器来检测和识别人脸，而在物体识别领域，则可以采用分层次的模型来实现对物体的识别和分类。
综上所述，计算机视觉在不断的发展和进步，目前已经在许多领域中得到了应用。
随着计算机视觉技术的不断成熟和进一步发展，相信将来计算机视觉将成为一种有效的解决方案，可被应用于自动驾驶、智能机器人、智能医疗和安防等领域。
机器视觉和计算机视觉的区别
机器视觉和计算机视觉的区别机器视觉和计算机视觉是两个在信息科技领域中经常被提到的术语。
外部感受上，两者似乎没有什么区别，但是在机器视觉和计算机视觉中都涵盖了哪些技术呢？机器视觉和计算机视觉有什么不同之处呢？机器视觉和计算机视觉都是人工智能领域的技术分支之一。
它们是将计算机技术和图像处理技术结合起来，实现对图像和视频的理解、处理和分析。
在日常生活中，我们经常使用这两种技术，机器视觉被广泛应用于工业生产、安防监控、无人驾驶、医学影像等领域。
首先，机器视觉最初来源于机械工业。
它是通过处理自然光下物体的影像，生成数字信息并进行数据处理，实现对物件的自动检测和分析。
机器视觉主要侧重于以硬件为基础的自动化、分析和控制技术。
其核心技术包括数字图像采集、数字信号处理、模式识别等。
而计算机视觉则是从计算机科学的角度入手。
它是利用计算机技术和图像处理技术实现对图像和视频的处理、分析和理解。
计算机视觉的主要目的是让计算机具备人类视觉的处理能力，具体而言就是提取输入图像的信息，解析、理解和表示这些信息。
计算机视觉技术主要包括图像处理、特征提取、分类识别等。
同时，机器视觉和计算机视觉的应用范围也有所不同。
机器视觉主要应用于工业生产和制造领域，例如工业自动化、机器人操作等，还广泛用于医学领域，例如CT、MRI等医学影像的分析和处理。
而计算机视觉则更多的应用于人工智能和计算机视觉领域，例如语音识别、自然语言处理、机器翻译、智能交互等。
此外，机器视觉和计算机视觉的处理方式也有所不同。
机器视觉通常采用硬件传感器和处理器处理图像，而计算机视觉则采用软件工具和图形处理器（GPU）来处理图像。
因此，在硬件开销和处理速度等方面，机器视觉与计算机视觉也存在一定的区别。
总体来说，机器视觉和计算机视觉有很多相同的技术和方法，但它们分别来源于不同的学科背景，应用领域也有所不同。
在掌握它们的基本概念和原理的同时，了解它们的应用范围和实际应用情况也是非常有必要的。
计算机视觉技术与机器视觉技术的比较与选择
计算机视觉技术与机器视觉技术的比较与选择随着人工智能技术的迅猛发展，计算机视觉技术和机器视觉技术作为其中重要的分支之一，正在引起越来越多的关注。
计算机视觉技术和机器视觉技术有着很多共同之处，但也存在一些根本上的差异。
在选择何种技术时，我们需要全面了解它们的特点和应用场景，以便最终作出正确的决策。
计算机视觉技术是指让计算机通过模仿人类视觉系统的方式，对图像和视频数据进行处理和理解的技术。
通过使用图像处理、模式识别、机器学习等方法和算法，计算机视觉技术可以实现目标检测、图像分类、目标跟踪、姿态估计等各种视觉任务。
目前，计算机视觉技术已广泛应用于人脸识别、自动驾驶、无人机、安防监控等领域。
而机器视觉技术是指利用专用硬件和软件，使机器能够模拟人类视觉系统感知和理解图像、视频信号，并据此采取相应措施的技术。
机器视觉技术主要包括图像采集、图像处理、图像识别和图像处理等环节。
通过对图像进行采集、处理和分析，机器视觉技术可以实现工业自动化、品质检测、机器人导航等应用。
虽然计算机视觉技术和机器视觉技术非常相似，但它们具有不同的特点和适用场景。
首先，计算机视觉技术更注重于算法和模型的研究，依赖于计算机的处理能力。
计算机视觉技术通常运用在智能手机、电脑等设备上，实现图像和视频的处理和分析。
而机器视觉技术则更注重于硬件和系统的构建，需要配备专用的图像传感器、光照设备和计算平台等。
机器视觉技术主要运用于工业自动化、机器人导航等领域，需要实时性和稳定性。
其次，计算机视觉技术更注重于高级视觉任务，如图像分类、目标检测和语义分割等。
计算机视觉技术通过深度学习等方法和算法，可以实现较为准确的图像处理和分析。
而机器视觉技术则更注重于低级视觉任务，如边缘检测、形状匹配等。
机器视觉技术通过特征提取和传统机器学习方法，可以实现简单而高效的图像处理和分析。
在选择何种技术时，我们需要根据具体的应用场景和需求来进行考虑。
如果我们需要在手机、电脑等设备上实现图像和视频的处理和分析，可以选择计算机视觉技术。
基于机器视觉的图像识别技术
基于机器视觉的图像识别技术近年来，基于机器视觉的图像识别技术得到了广泛的应用，无论是在工业、农业、医疗等领域，还是在智能家居、自动驾驶等领域中，都有着极大的发展潜力。
本文将从基本概念入手，论述机器视觉、图像识别技术的定义、作用和应用价值。
一、什么是机器视觉机器视觉是计算机科学和人工智能的交叉领域，是一种研究如何让计算机理解和解释图像的技术。
通过对图像进行处理和分析来获取图像中所包含的信息，判断图像中物体的内容和形状、大小、位置、颜色等特征，并将其转换为数学模型，再通过计算机处理和表达，实现图像识别、分类等一系列目标。
机器视觉包括图像获取、图像处理、图像识别、图像分析等几个步骤，其中图像获取是机器视觉的基础，对图像质量和数据量有极大的影响。
图像处理是对图像进行清晰度提升、去噪、增强等处理，其目的是为了更好地进行识别分析。
而图像识别、图像分析是机器视觉技术的核心。
二、图像识别技术的基本概念图像识别技术，也叫计算机视觉技术，是指通过计算机对图像进行处理分析来获取图像所包含的信息，并进行分类识别的一种技术。
它基于数学、统计学、模式识别等学科理论，通过对大量图像数据的训练，建立图像分类模型，从而达到自动识别和判别目标的目的。
目前，图像识别技术主要采用深度学习算法、卷积神经网络、神经网络等技术来实现。
深度学习算法是指一种基于神经网络的学习算法，通过计算机自动识别特征，学习图像分析方法，提升识别准确性和精度。
而卷积神经网络是指一种模拟人脑的计算机算法，主要用于对图像进行滤波、超分辨率、图像去雾等处理，提高图像质量。
而神经网络是指一种计算模式，通过计算机模拟大脑神经元间的联结，实现对图像的特征学习和识别。
三、图像识别技术的应用价值图像识别技术是一项基础性技术，具有极大的应用价值。
它不仅能够满足日常生活中的需求，而且在工业、医疗、城市管理、智能家居等领域中，也有广泛的应用。
在工业领域中，机器视觉技术可以用于自动化生产、品质检测、数据采集等方面，大大提高生产效率和质量。
计算机视觉总论课件
执行计算的策略是什么？ 表示与表示之间的变换是什么？
视觉信息处理的三个阶段
低层视觉(Low-level vision)
构成所谓的“要素图”(primary sketch),包含一些基本的 图像特征(角点、边缘、线条、边界、色彩、纹理等)
中层视觉(Intermediate-level vision)
• 用计算机实现对视觉信息处理的全过程
计算机视觉是通过对图像和视频的分析处 理，实现类似人类视觉感知能力的过程
输入：图像或视频 输出：对象的恢复以及对对象信息的使用
Marr的视觉计算理论框架
David Marr (1945-1980)是英国心理学家。他将心 理学、人工智能和神经生理学的结果结合起来， 对视觉的研究做出了重要贡献。他是计算视觉的 奠基人。
假定视觉系统是被动的，给什么图像就处理什么 缺乏或者未足够重视高层知识的指导作用 由局部信息到整体信息的单向过程，没有反馈
构成对环境的2.5维描述，即部分的、不完整的三维信息 描述(恢复场景可见部分的深度、法线方向、轮廓等，包 含了深度信息，但不是真正的物体三维表示。)
高层视觉(High-level vision)
从2.5维描述得到完整的三维描述(恢复、表示和识别三维 物体)
Marr框架的计算机视觉三阶段
Marr模型的缺点：
David Marr 70年代末在美国MIT提出了第一个较 为完善的视觉系统框架
此框架尽管存在很多缺陷，但过去20多年一直处 于主导地位
视觉系统研究的三个层次
计表 1算-1 理论
表示和算法
硬件实现
计算的目的是什么？
如何实现这计算理论？
在物理上如何实现
为什么这一计算是合适的？ 输入、输出的表示是什么？ 这些表示和算法？
机器视觉与机器人视觉的比较
机器视觉与机器人视觉的比较机器视觉和机器人视觉都是现代人工智能领域中热门的研究方向，虽然两者有所重合，但本质上是不同的概念。
机器视觉是计算机视觉领域中重要的一个分支，着重于模仿人类视觉进行图像和视频的处理。
机器人视觉则侧重于策略性的实时感知，它与机器人本身联动，通过视频和传感器来感知周围环境。
本文将就这两种领域进行区分和比较。
1.理论知识点在机器视觉的算法中，最常见的是形态学算法，这是一种对图像形状和结构进行分析的算法。
在机器人视觉中，运用的理论知识点有两个：计算机视觉以及机器人学。
机器人学理论涉及机器人的构造和运动学，能够为机器人运动学和控制提供基础，以及空间推算的原理。
同时，机器学习技术也是两者都需要用到的技术，例如神经网络、支持向量机、决策树等。
2.应用领域相对于机器人视觉而言，机器视觉的应用场景更为广泛，如图像识别、车牌识别、人脸识别、虚拟现实和游戏等领域。
而机器人视觉则更多地应用于采集数据，检测和定位物体或者场景，以及在机器人导航、拾取和定位等任务中起到了重要的作用。
3.系统结构机器视觉和机器人视觉的系统结构也是不一样的，机器视觉更注重于计算机和传感器之间的数据交互，而机器人视觉更重视机器人和周边环境的交互。
在机器视觉的应用场景中，一般使用计算机（CPU）和图形处理器（GPU）的结合，搭建出的图像处理系统，再通过摄像头传感器采集图像数据进行处理和分析。
在机器人视觉的应用场景中，机器人自带检测和测距的传感器进行实时反馈，与机器人的关节控制结合就能实现机器人相关动作。
4.算法技术机器视觉的算法技术包括但不限于：边缘检测、滤波、二值化、形态学和特征提取等等，同时，还有神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和深度学习等算法技术。
机器人视觉的算法技术涉及的方面更多，包括运动策略、物体识别以及模式识别等多个方面。
5.应用效果在应用效果上，机器人视觉的效果因受到许多因素的影响可能会更为复杂和多样化，但是基本上是算法技术的体现。
人类视觉与计算机视觉的比较
象 以及 知 觉 的特 性 出 发 ， 目前 计 算 机 所 能 拥 有 的 能 力 视 觉 对
与人 类 的视 觉进 行 比较 ， 根 据 目前 对 人 类 知 觉 活 动 （ 别 并 特
是视知觉活 动） 的认 识 程 度 ， 论 计 算 机 视觉 目前 的状 况 。 讨
图 １ 长 短 错 觉
收 稿 日期 ：０ ６一ｌ ０ ２０ ２— ２
作 者 简介 ： 美 真 （９ ０一） 女 ， 南 滑 县 人 ， 作 师 范 高 等 专科 学 校 计 算 机 信 息 工 程 系 讲 师 ， 州 大 学 计 算 机 科 学 与技 术 学 院 在 职 硕 士 高 １７ ， 河 焦 苏 研 究 生 。 主 要 研 究 方 向 ： 算 机 图形 学 、 算 机 视觉 。 计 计
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知 觉 和判 断 ， 产 生 视 错 觉 。大 家 较 为 熟 知 的几 种 视 错 觉 现 即 象包 括 长 短 错 觉 （ １ 、 小 错 觉 （ ２ 、 行 错 觉 （ ３ 、 图 ）大 图 ）平 图 ）
弯 曲错 觉 （ ４ 等 图 ） 。
１ 视 错 觉 现 象
据 统 计 ， 类 从 外界 获取 的信 息 中 有 ７ ％ ～ ０ 人 ０ ８ ％是 通 过
跟 睛 得 到 的 。常 言 道 ： 眼 见 为 实 ” 果 真 如 此 吗 ？ 有 很 多 情 “ ， 况下“ 眼见 ” 并 不 一 定 都 是 “ ” 。原 因 在 于 ， 过 我 们 的 实 的 通 图 ３ 平 行 错 觉
2024 机器视觉与计算机视觉区别与联系
2024 机器视觉与计算机视觉区别与联系机器视觉和计算机视觉是两个相互关联但又有所区别的概念。
首先，机器视觉是指使用计算机技术来模拟和实现人类的视觉能力。
它利用数字图像处理、模式识别、多媒体技术等方法，从图像或视频中提取出有用的信息，然后进行分析、判断和决策。
机器视觉的目标是让计算机具备类似于人类视觉的能力，能够从图像中理解和识别对象、场景和动作。
计算机视觉则更加侧重于理解和解释图像和视频中的信息。
它关注于利用计算机和数学方法来理解和分析图像，包括识别和分类图像中的对象、检测和跟踪运动物体、测量物体的形状和尺寸等等。
计算机视觉主要注重图像的特征提取、目标识别和目标检测等方面。
机器视觉和计算机视觉之间存在一些联系。
首先，它们都涉及到使用计算机来处理图像和视频数据。
其次，它们都利用了模式识别和图像处理等相关技术来实现对图像的分析和理解。
最后，它们的目标都是让计算机能够模拟人类的视觉能力，从图像中获取有用的信息。
然而，它们也有一些区别。
机器视觉更加强调计算机对图像的理解和分析能力，以及对图像中信息的处理和应用。
计算机视觉则更加注重于图像的特征提取和对象识别等技术方面。
此外，计算机视觉通常有着更加具体和实际的应用场景，例如自动驾驶、人脸识别等，而机器视觉则更加关注于人工智能和机器学习的研究与应用。
综上所述，机器视觉和计算机视觉在实现方式和应用领域上存在一些差异，但又有着密切的联系。
它们共同促进了计算机在图像分析和理解方面的发展，为我们提供了更多的技术和应用选择。
另外，机器视觉和计算机视觉在技术上也存在一定的重叠和互补。
机器视觉通常借助计算机视觉的相关算法和技术来进行图像的处理和分析。
例如，机器视觉可以利用计算机视觉中的特征提取和目标识别算法来实现对图像中的物体进行检测和识别。
而计算机视觉则可以借助机器视觉中的机器学习和人工智能技术来提高对图像的理解和判断能力。
因此，机器视觉和计算机视觉在实践中常常会结合使用，相互促进，达到更好的效果。
人工智能技术的分类
人工智能技术的分类人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个分支，旨在开发能够模拟和执行人类智能的技术和系统。
人工智能技术可以根据其应用领域和功能特点进行分类。
本文将介绍几种常见的人工智能技术分类。
1. 机器学习（Machine Learning）机器学习是人工智能领域中最为热门和重要的技术之一。
它通过让计算机从数据中学习和改进，使计算机能够自动识别模式和获取知识，从而实现智能化的决策和预测。
机器学习又可分为监督学习、无监督学习和强化学习等不同类型。
2. 自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）自然语言处理是指让计算机能够理解、分析和处理人类自然语言的技术。
它涉及到语音识别、语义理解、语言生成等多个方面。
自然语言处理技术可以应用于机器翻译、智能客服、信息提取等领域。
3. 计算机视觉（Computer Vision）计算机视觉是指让计算机能够模拟人类视觉系统来感知和理解图像和视频的技术。
计算机视觉可以用于图像识别、目标检测、人脸识别、图像生成等任务。
近年来，计算机视觉在无人驾驶、安防监控、医学影像分析等领域得到了广泛应用。
4. 专家系统（Expert System）专家系统是一种基于知识库和推理机的人工智能技术。
它通过提取领域专家的知识和经验，并将其存储在计算机中，从而使计算机能够模拟专家的决策过程和解决问题的能力。
专家系统常用于诊断、决策支持、智能控制等领域。
5. 智能推荐系统（Recommender System）智能推荐系统是一种能够根据用户的兴趣和行为推荐个性化内容的技术。
它通过分析用户的历史数据和行为模式，利用机器学习和数据挖掘技术，给用户提供个性化的推荐信息。
智能推荐系统广泛应用于电子商务、社交媒体、音乐和视频平台等领域。
6. 机器人技术（Robotics）机器人技术是将人工智能技术应用于机器人系统中，使机器人能够模拟和执行人类的行为和动作。
张广军,视觉测量第一章课件
2
3
硬件实现
1.3.2 视觉信息处理的三个阶段
名称 目的
South China University of Technology
由图像恢复形状信息的表达框架 基元 亮度表示 图像中每一点的亮度值 3D描述 描述 图像 图像 早期视觉 中期视觉 后期视觉 处理 处理 基元图 处理 表是二维图像中的重要信息，主要是图 零交叉，斑点，端点和 像中的亮度变化位置及其几何分布和组 不连续点，边缘，有效 织结构 要素图 线段，组合群，曲线组 2.5维图 维图 织，边界 2.5维图 在以观测者为中心的坐标中，表示可见 表面的方向、深度值和不连续的轮廓 局部表面朝向（“针” 基元）；离观测者的距 离；深度上的不连续点； 表面朝向的不连续点
什么是计算机视觉 呢？
South China University of Technology
1、什么是计算机视觉 随着信号处理理论和计算机技术的发展，人们试图用摄像机获取环 境图像并将其转换成数字信号，用计算机实现对视觉信息处理的全 过程，这样就形成了一门新兴的学科——计算机视觉。
2、计算机视觉的研究目标 计算机视觉的研究目标是使计算机具有通过一幅或多幅图像认知 环境 信息的能力。它不仅在于模拟人眼能完成的功能，更重要的是它能完 成人眼所不能胜任的。
South China University of Technology
3、视觉测量概念的提出 从计算机视觉概念和方法出发，将计算机视觉应用于空间几何尺 寸的精确测量和定位，从而产生了一种新的计算机视觉应用概念， 视觉测量。视觉测量作为当今高新技术之一，在电子学、光学探测、 图像处理和计算机技术不断成熟和完善的基础上得到了突飞猛进的 发展。
1.2生物视觉简介 1.2生物视觉简介
计算机视觉技术与人脸识别的关系与应用
计算机视觉技术与人脸识别的关系与应用计算机视觉技术是一门结合计算机科学和图像处理技术的学科，它致力于使计算机能够模拟和理解人类视觉系统，从而能够对图像和视频进行分析、处理和理解。
人脸识别则是计算机视觉技术中的一个重要领域，它使用计算机算法和数据库来识别、验证和追踪人脸图像。
计算机视觉技术与人脸识别紧密相连，因为人脸识别是计算机视觉技术中的一个主要应用。
通过使用计算机视觉技术，人脸识别系统可以自动从摄像头或图像中识别出人脸，并与已知的人脸数据库进行比对和匹配，从而实现身份验证、身份确认和人脸追踪等功能。
在计算机视觉技术的帮助下，人脸识别已经广泛应用于各个领域。
首先，人脸识别在安全领域发挥着重要作用。
例如，它可以用于解锁智能手机、电脑或其他设备。
它还可以在公共场所、车站、机场等监控系统中用于检测和识别潜在的威胁人物。
此外，人脸识别还可用于改进密码保护系统，提高电子支付安全性，防止身份盗窃等。
另外，人脸识别还在社交媒体中得到了广泛应用。
很多社交媒体平台利用人脸识别技术来自动标注和识别照片中的人物，为用户提供更方便的使用体验。
人脸识别技术还可以用于改进摄影软件，通过识别人脸来自动对焦和确定曝光，从而帮助用户拍摄更好的照片。
此外，人脸识别技术在广告和市场营销中也有着重要的应用。
通过分析顾客的人脸表情和反应，企业可以更好地了解他们的需求和喜好，并根据这些信息调整广告策略，提供更有针对性的推广活动。
这样的个性化推广不仅能提高客户满意度，还可以帮助企业提高销售额。
同时，人脸识别技术也在医疗领域发挥着作用。
它可以用于自动识别和诊断一些面部表情异常的疾病，如癫痫症、帕金森症等。
通过分析被诊断对象的面部表情和运动，医生可以更准确地判断病情，提高诊断的精确性和效率。
然而，人脸识别技术也引发了一些伦理和隐私问题。
由于人脸识别技术可以实现大规模的数据收集和监控，一些人担心其滥用会侵犯个人隐私和权利。
因此，政府和相关部门应该加强对人脸识别技术的监管和引导，确保其合法、公正和透明的使用。
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人类视觉与计算机视觉的比较孔 斌 (中国科学技术大学自动化系,中国科学院合肥智能机械研究所)关键词 知觉 视错觉 计算机视觉 从视错觉等视觉生理现象以及知觉的特性出发,对人类视觉与计算机视觉进行比较,并根据目前对人类知觉活动(特别是视知觉活动)的认识程度讨论计算机视觉目前的状况和今后的发展. 人类自古以来一直在进行着认识自然和改造自然的活动,创造和发展了各种科学技术.随着对自然(包括人本身)的认识的不断加深,人们发明和制造了许多工具和机器,用来提高自己各种活动的效率以及代替自己的部分活动.人们甚至希望能用机器来代替自己的思维活动,从简单、机械的数值运算到复杂、多变的知觉和思考、判断.公元前6世纪中国人发明了算盘[1],20世纪40年代在美国诞生了第一台电子计算机.计算机视觉和人工智能的研究于20世纪60年代初露端倪.目前,机器人和计算机已能执行有一定复杂程度的知觉任务和推理判断.比如机器人足球赛、计算机下国际象棋等.有不少科幻小说和电影描写了在未来某个时候,计算机已经拥有了人类的全部智能,并且控制奴役着人类;而人类的精英分子则为了反抗计算机、拯救人类,进行了艰难的斗争.这里,我们不去讨论未来的计算机是否真的能拥有人类的全部知觉和思维能力从而代替人脑,本文仅从视错觉、视觉两义性等一些视觉生理现象以及知觉的特性出发,对目前计算机所能拥有的能力视觉与人类的视觉进行比较,并根据目前对人类知觉活动(特别是视知觉活动)的认识程度,讨论计算机视觉目前的状况和今后的发展.一、视错觉现象 一般来说,在人类的五种基本感觉中,视觉提供了人类对周围世界了解的大部分信息.常言道:“眼见为实.”果真如此吗?有很多情况下“眼见”的并不一定都是“实”的.原因在于,通过我们的眼睛(以及其他感觉器官)而感觉到的外界事物的形象和特性,需要经过大脑的加工处理才能形成相应的知觉和判断.在一定的条件下,大脑会对所看到的形象形成不正确的知觉和判断,即产生视错觉.较为大家熟知的几种视错觉现象包括长短错觉(图1)、大小错觉(图2)、平行错觉(图3)、弯曲错觉(图4)等[1-3].图1 长短错觉图2 大小错觉图3 平行错觉图4 弯曲错觉 视错觉有很多实际用途.例如肥胖的人穿直条图案的衣服会使身材显得比实际瘦一些;在房间的墙壁上装几面镜子就会产生空间变大了的感觉. 那么,像上述的各种视错觉现象在计算机视觉中会不会发生呢?答案是否定的.这是因为,在上述的知觉过程中,所求的仅仅是平面形状几何参数的比较或是几何特性,如长短、大小、方向、曲直等.人类在执行这类视知觉任务时并没有明显的计算过程,而且对各个形状也不是单独地进行感知.人类视觉所发生的错觉,都是因为受到其他线条(有时也加上在其他情况下得来的经验)的影响而产生的.在计算机视觉中,平面形状的几何参数和特性通过数值的计算便能获得.一旦找出了某个形状,对其参数的测量就将单独地进行,因而可以不受图中其他形状的影响.所以,计算机在找到两个形状并计算出其对应的参数之后,经过简单的比较便能给出正确的结论. 但是,我们是生活在一个三维的空间中,视知觉不仅涉及平面形状,而且大量涉及的是立体形状.因此,计算机视觉不仅研究平面形状的识别,也研究立体形状的识别.而它的形状参数测量的独立性特点应用于平面形状时是优点,应用于立体形状时却有可能出现问题.举一个立方体辨认的例子.机器人可以根据立方体的数学模型学会认识立方体的各种透视变形并判断其相应的方位,并进行拾起立方体放到指定地方的操作.这在目前已经不是难事了.如果呈现给它的是一个从某个角度看很像立方体但实际不是的物体,只有一个固定视觉传感器(即摄像机)的机器人在加工其视觉信号时就会把这个处于特定角度的物体当成立方体.由于对物体形状的错误判断,机器人有可能不能拾起该物体;或者虽然拾起了也放到了指定的地方,但在执行下一步的任务时就会有很大可能导致系统性的错误(例如在进行装配任务时).从这个意义上讲,计算机视觉比人的视觉更容易受到干扰,错觉更为严重.计算机双眼视觉和多视图视觉的发展解决了这个问题.二、视觉两义性现象 另一类有趣的视觉生理现象是视觉两义性.在一般情况下,对物体或图形的视觉感知只有一个惟一的答案.然而有的时候,作用于眼睛的同一幅刺激图像在不同时刻或不同的条件下可以产生不同的知觉.最常见的视觉两义性有两种类型:一种是形象和背景的交替;另一种是图形本身“自发地”改变着它们的意义. 请看图5[2,3],注意黑白两部分在不同的观察下发生了怎样的变化.当你的眼睛盯住白色部分时,杯子呈现在眼前;而当你的眼睛盯住黑色部分时,两张左右对称的面孔便突现出来.在图6[2,3]中你是看到了一个背朝着你向外张望的少妇,还是看到了一个老得掉了牙、下巴垂到了皮领子里的老妪?(提示:老妪的右眼、鼻尖、嘴巴分别是少妇的耳朵、下巴、项链.)图7[4]被称作“威尔图5 彼得-保尔高脚杯图6 老妪?少妇?图7 印地安人或爱斯基摩人逊图形”(W ilson figure ):它是一个爱斯基摩人,右边的黑色部分是圆顶屋的门,爱斯基摩人面向内而立;同时它又是一幅印第安人的头像,黑色部分是印第安人的头饰.印第安人的耳朵是爱斯基摩人的胳膊,而爱斯基摩人的腿是印第安人的脖子. 在图5中,白色和黑色交替地成为形象和背景.但是,自然界中本不存在形象Π背景关系,而是由大脑选择、组织起了这种关系[3].任何事物都有可能成为形象,只要你加以注意.有时候形象和背景似乎在两个完全同等的可能性中交换产生,就像这个杯子和面孔的例子,形象和背景在一定的条件下发生了互相转换.从知觉的背景中分出形象或图形,要受许多条件的影响.有许多学者在这方面进行过研究,最初专门研究这个问题的是鲁宾[2].他确定了图形从背景分出的一些原则: (1)图形有形状,而背景相对来说没有形状; (2)背景似乎总在图形之后,没有分界的轮廓线; (3)图形具有一般物体的性质,而背景看起来像是一种无形的东西; (4)图形似乎是向前突出,而背景似乎是向后退; (5)图形可以引起更深刻的印象,也比较容易记住.但是,这些原则在应用于图5时仍然会产生歧义.那么,在计算机视觉中的情形又是怎样的呢?对于什么是“形象”、什么是“背景”的知觉决策,是任何一种能够处理视觉信息的系统的基础.计算机视觉系统也不例外.在目前的计算机视觉系统中,这一决策一般是根据所要执行的视觉任务事先定义好的.对于黑白二色图像,要么定义黑色为形象,要么定义黑色为背景.在这种情况下,所得到的知觉判断便是惟一的.也可以让计算机视觉系统具有自适应性,只要设立一个简单规则就可以做到,即:规定面积小的(或象素数少的)那种颜色作为形象;当二者面积差不多时,则分别进行两种形象Π背景的知觉和判断.如果是这样,计算机视觉系统也有可能识别出这一类两义图形. 而在图6和图7中,当给图形的不同组成部分赋予不同的含义时,整个图形便具有了不同的意义.尽管给予视觉器官的刺激是一个固定的图案,由于知觉系统试图对它进行解释,不同的人往往得出不同的结论,甚至同一个人在不同时候对于同样对象的知觉也可能是不同的.因此有一种说法称:除非经头脑关注,本无含义存在[3].当图7第一次展现在人们面前时,美国人认为这是一幅印地安人的侧面头像,而俄罗斯人则说这是一幅爱斯基摩人穿着羽绒服正要走进屋子的背面形象.这里,观察者的经验和他所熟悉的事物对他的知觉判断产生重大影响.这一点对计算机视觉的研究也有重大影响.因为到目前为止对知觉机理还没有完全的统一的认识,所以每一个研究者都是根据自己有限的认识来设计计算机的知觉处理方式和方法.在这种情况下,不同的计算机视觉系统对于同样对象的知觉可能是不同的;但是目前,同一个计算机视觉系统一般不会试图对同样对象进行不同的知觉. 对于这些人为造出的两义性视觉图形的识别,在目前的计算机视觉研究中似乎没有什么实际的意义,而且也未见有这方面的报道.然而,我们不要忘记,在自然界中有许多生物有拟态行为,例如作物害虫有时会模仿成枯叶;人们出于安全等目的会对一些物体(如武器装备)进行伪装;还有许多艺术家在他们的作品中,匠心独具地利用了形象交替的作用来产生艺术效果.如果想让计算机能够自动识别作物虫害,如果想让计算机在军事行动中能够自动识别敌我武器装备,如果想让计算机能够像人一样欣赏画面,那么就必须进行这方面的计算机视觉研究.三、知觉的特性 还有一些其他的视觉现象,由于篇幅有限,不可能在此一一加以介绍.下面我们从人类知觉特性的角度来比较人类视觉和计算机视觉.1.知觉的整体性[2] 当知觉对象由许多部分组成时,我们并不把对象感知为多个孤立的部分,而总是把它看作一个整体,即使有时候这些组成部分相距比较远.如在图8中,我们并不把它感知为不构成整体的四条直线、虚线的组合及三个圆圈,而是一开始就把它看成是正方形、圆形、三角形. 在计算机视觉中,可以把相距较近的几个部分当作一个整体,例如它可以认出图8中的正方形和圆形.但当这些组成部分相距比较远时,它就显得无能为力了.一般它不会把图中的三个圆圈组合成三角形.图8 知觉的整体性2.知觉的简单性 当头脑在判断含义时,它的活动遵循一个基本的原理,即简单法则.心理学和感觉领域的理论认为,头脑会得出一个最简单的可能含义与事物配合[3].例如,尽管在图8中的四条线的位置并不符合,每条都有一端超出了另一条,人们还是倾向于把它看成是正方形.此外,知觉系统具有将事物组合成简单单元的倾向.这种看法可以用点子图来说明[1].尽管图9中的点子彼此分离,人们仍然倾向于把它们看成由横行和竖列组成的点阵.图9 点子图 在计算机视觉中,对于这个图形的知觉似乎是不定的,取决于你想要让机器看到什么.3.知觉的完美性 图10是一张未完成的图画[2].由于人类的知觉具有完美性,图中缺少的线条可以从我们头脑中的知识和经验得到补充,因此每个人可以很容易地给这幅图画命名.大脑有时也会虚构出一些相当可能、但实际上并不存在的东西[1,3].仅仅凭着阴影你就能看到那些无形的物体,图11中阴影形成的字母就是一例.但是目前的计算机视觉要做到这一点还相当困难.图10 知觉的完美性图11 从阴影看到字4.知觉的理解性[2] 在感知过程中,人根据以往所获得的知识和经验对感觉的信息进行解释,即知觉具有理解性.知觉不是简单地被刺激模式决定的,而是在有效的资料中寻找最好的解释.知觉超出了感觉所直接给予的根据之外. 知觉的理解性不是单独存在的.它与知觉的整体性、简单性、完美性是相互依赖,密不可分的.虽然目前对眼睛的光学机制已经完全清楚[1],对人类知觉的一些现象有了一定的了解,但是对知觉的感知机制还不了解,所以对计算机视觉的研究和发展从根本上受到了阻碍.总的来讲,目前计算机对知觉的理解性还只能做到很少的一点点.四、讨 论 知觉是对事物的各种属性、各个部分及其相互关系的综合的整体的反映.人的知觉总是受到社会实践的制约.一个人的知识、兴趣、情绪等都直接影响着知觉过程.因而,才会出现各种各样的视觉心理现象. 制造一部能看见和识别东西的机器,比制造一部解决数学和逻辑问题的机器要难得多.后者只需要按照规则来处理符号,而前者涉及对人类知觉系统的认识和理解.虽然D ·马尔提出的视觉计算理论和视觉计算模型目前在计算机视觉界为大多数人所接受[5],在实际的应用中也能解决一些问题,例如计算机识别图形的问题在有限的图形范围内已经用不同的方式获得解决,但是,机器在任何地方都还没有接近人类知觉系统所能达到的范围和速度.对人类视知觉认识和理解的程度,直接影响着计算机视觉的研究和发展. 另一方面,对物体的视觉包含了许多信息来源[1].这些信息来源超出了当我们注视一个物体时眼睛所接受的信息.它通常包括由过去的经验所产生的对物体的知识.这种经验不限于视觉,还可能包括其他感觉,如触觉、听觉、味觉等.因此,对人类其他知觉认识和理解的程度,也影响着计算机视觉的研究和发展. 总之,只有在人类对自身的知觉研究取得突破性进展之后,对计算机视觉的研究才能取得相应的进展.这需要我们和心理学家、生物学家等共同努力. 致谢:本文的灵感来自徐飞老师的课堂讲演,在此表示感谢.(2001年10月10日收到)孔 斌 博士生,副研究员,中国科学院合肥智能机械研究所,合肥2300311 R.L.格列高里(彭聃龄,杨 译).视觉心理学.北京:北京师范大学出版社,19862 叶奕乾等著.图解心理学.南昌:江西人民出版社,19823 C.M.布鲁墨(张功钤译).视觉原理.北京:北京大学出版社,1987 4 J.R.布洛克,H.E.尤克尔(初景利,吴冬曼译).奇妙的视错觉:欣赏与应用.北京:世界图书出版公司,1992:95 吴立德.计算机视觉.上海:复旦大学出版社,1993Comparison B etw een H um an Vision and Computer VisionK ong BinPh.D.Candidate,Associate Pro fessor,H e fei Institute o f Intelligent Ma2 chines,Chinese Academy o f Sciences,H e fei230031K ey w ords perception,optical illusion,com puter vision自然信息深入探索早期宇宙中的黑暗时代 天文学家们最终会见到宇宙发生大爆炸后形成的第一个原子的影像.这一发现将使科学家们能够测定“宇宙黑暗时代”结束和第一批恒星,第一批星系开始照亮空间的时刻. 按照标准宇宙模型,宇宙黑暗时代大概从宇宙创生大爆炸后的30万年开始,一直延续到90万年.当初生的宇宙冷却到3000K时,电子和质子便能够“粘在一起”形成吸收光线的氢原子,这时宇宙开始暗下来;几十万年后,当由氢形成的恒星、由恒星组成的星系所发光的强度足以使宇宙内剩下的氢电离,使其又分解为稀薄的电子和质子的半透明的等离子体时,宇宙黑暗时代便结束了. 30年前,天文学家就预见到可利用类星体光谱中的一些所谓“赖曼α森林”的吸收线探测到位于所测类星体与地球视线间的氢云.现在,美国加州大学戴维斯分校的天体物理学家贝克尔(R.Becker)领导的小组从一颗距地球140亿光年之远类星体的光谱中窥测到原初氢的影像.贝克尔说,该类星体已燃烧到了宇宙黑暗时代的末期.由于此类星体发出的光到达地球时已非常暗淡,观测起来极困难,观测小组用了三台望远镜;首先用的是斯隆数字巡天工作位于美国新墨西哥州峨帕旗峰天文台的2.5米望远镜,然后用该台3.5米和夏威夷岛莫纳克亚峰的10米K eck望远镜研究该类星体的光谱. 要进一步验证已观测到的影像就必须利用更遥远的类星体,但由于宇宙膨胀,来自更远天体的光的波长延伸到了近红外波段或更长的波长,即使是一般的地基红外望远镜,由于温和地球大气对红外光的吸收使得原本就暗淡的天体的光更加暗淡.因此,发现宇宙内出现的极早的第一批恒星和第一批星系的工作可能要寄希望于美国宇航局计划2009年发射的下一代空间望远镜(Next G eneration S pace T ele2scope,NG ST)了.[许梅据New Scientist,2001;171(2304):14]使癌细胞窒息死亡 你会通过切断邻近所有的供水来控制厨房漏水吗?可能不会.然而,在医学上这不失为用实验性抗癌药物来抑制血管生长的一种方式. 这类药物对全身血管的形成都有抑制作用,并不仅仅作用于肿瘤.但Napoleone Ferrara和他在加利福尼亚G enetech的实验小组已发现了一种蛋白质,这种蛋白质仅仅对性腺血管的形成有刺激作用.尽管它只是一种刺激作用而不是抑制作用,但是这一发现同样令人振奋.因为它表明:有可能找到抑制某一特定的癌变组织的血管形成和生长的方法. “人体也许对此类药物反应良好.”比利时Leuven大学的Peter Carme2liet说,“我们也许会发现一种专门作用于心脏的因子,此因子可以促进心脏病病患者的血管再生.”他还说:“这是关于血管形成学的一种新思维,它将会有很好的治疗意义.” 在G enentech,Ferrara实验组已将这种蛋白质提纯,并将它分别注入老鼠体内的不同部位,结果发现它并不起作用.但是将它注射入老鼠的卵巢(这是一个内分泌腺),结果显示卵巢内出现大量的血管生长. Ferrara实验组将该蛋白质命名为“EG-VEG F”,即内分泌腺血管内皮生长因子.它是最先发现的一种作用于特定组织的血管生长因子.Ferrara说:“它也是迄今惟一被证实有此作用的蛋白质.” 但是,从迄今为止所进行的一些实验来看,尚未发现针对此类因子的专门拮抗药.这有待于进一步研究.[黄纯海据New Scientist,2001;(2306):13]。