计算机视觉技术方面的论文
随着计算机技术的发展，计算机视觉技术自20世纪70年代产生以来就得到了全世界的广泛关注。下面是学习啦小编给大家推荐的计算机视觉技术方面的论文，希望大家喜欢!
计算机视觉技术方面的论文篇一
试谈计算机视觉技术的应用
摘 要：文章在介绍计算机视觉技术相关内容的基础上，对该技术在工业、农业、林业和农产品检测这四个领域的具体应用进行简要分析。
关键词：计算机;视觉技术;应用研究
中图分类号：TP212 文献标识码：A 文章编号：1671-7597(2013)16-0114-01
计算机视觉技术自20世纪70年代产生以来就得到了全世界的广泛关注。作为一种多学科综合应用下的新技术，随着专家对其研究会的不断深入，其应用领域也越来越广，给人们的生产生活带来了极大方便。
1 计算机视觉技术
计算机视觉技术是在计算机技术应用下发展起来的一种新技术，主要用来研究计算机模拟生物的宏观或外显功能。该技术在应用过程中会涉及到计算机科学、神经生物学、人工智能、模式识别以及图像处理等多个学科，多学科技术的综合运用使得计算机具有了“感知”周围世界的能力，这也正是该技术发挥作用的核心所在。计算机视觉技术的特点就在于，首先，它能在不接触被测者的前提下完成对被测者的检测;其次，该技术应用的领域和检测的对象非常广，能在敏感器件的应用下，完成对人类难以观察到的超声波、微波和红外线等的检测;最后，该技术还突破了人在视觉观察上长时间工作的限制，能对检测对象进行长时间观察。
2 计算机视觉技术在各领域的应用分析
随着计算机视觉技术研究的不断加深，该技术的应用领域也越来越广，下面，本文就选取工业、农业、林业、农产品检测、电力系统自动化及图书馆工作这6个方面对计算机视觉技术的应用进行简要分析。
2.1 在工业领域中的应用
工业生产对产品的质量要求极高，计算机视觉技术在工业上的应用主要集中在以下3方面：1)产品形状和尺寸的检测上。对制造业而言，产品的形状和尺寸是否合格直接影响到产品在实际应用过程中作用的发挥。计算机视觉技术的应用能对产品进行二维和三维等几何特征的检测，如产品的圆度、位置及形状等。2)产品零部件缺失情况的检测。在生产线运行过程中，计算机视觉技术能准确检测出产品在生产过程中是否存在铆钉、螺丝钉等零部件的缺失以及产品内部是否在生产过程中掺进杂质等。3)产品表面质量的检测。为了从各个方面保证产品的合格性，对其进行表面质量的检测也是一个极其重要的环节。计算机视觉技术实现了对产品表面的纹理、粗糙度、划痕、裂纹等各方面的有效检测。
2.2 在农业生产领域中的应用
该技术在农业领域的应用主要集中在以下两方面：1)对病虫害的预测预报。预测预报作用发挥的关键环节是建立起计算机视觉技术对所有昆虫的识别体系。对昆虫图像识别系统进行数字化建模所使用的方法主要以下2种，一种是运用数学形态学的方法对害虫的边缘进行检测，进而提取害虫的特征;第二种是从昆虫的二值化图像中提取出昆虫的周长、面积和复杂度等基本信息，并对这些信息建立害虫的模板库以实现对昆虫的模糊决策分析。2)对农作物生长的监测。常用的方法就是运用计算机视觉技术下的非接触式监测系统对农作物生长环境下的光照、温度、湿度、风速、营养液浓度等相关因素进行连续地监测，进而判断出农作物长势。
2.3 在林业生产中的应用
该技术在林业生产中的应用主要集中在农药喷洒和林木球果采集这两方面。就林业的农药喷洒而言，常规的农药喷洒方式易造成农药的大量流失，不仅达不到防止林业有害生物的目的，还浪费了大量的人力、物力和财力。计算机视觉技术的应用能通过对施药目标图像进行实时分析，得出具体的施药量和准确的施药位置，该技术指导下的施药工作极大发挥了农药的效果。就林木球果采集而言，该采集工作的操作难度一直都很大，我国当前使用的方法主要是人工使用专业工具下的采集以及机械设备运用下的高空作业车采集和摇振采种机采集，这两种方式都存在一定的安全性和效率问题。计算机视觉技术的应用能通过对需要进行采集的林木球果进行图像采集来得出球果所处的具体位置，再结合专业机械手的使用完成球果采集。该技术不仅节省了大量劳动力，还极大提高了采摘效率。
2.4 在农产品检测中的应用
农产品在生产过程中受自然环境的影响比较大，所以农产品不仅会产生质量上的差异，还会造成颜色、大小、形状等外观上的极大不同。由于农产品在出售时大多要进行产品等级的划分，所以将计算机视觉技术运用到对其颜色和外形尺寸的检测上，有效达到了对农产品进行检测的目的。通过对外观大小尺寸的检测，不仅提高了对农产品进行分门别类地等级划分的效率，还在很大程度上减少了对产品的损坏;通过对西瓜等农产品进行颜色上的检测，能准确判断其是否成熟，有效避免了人工操作下的失误。
2.5 在电力系统自动化中的应用
计算机视觉技术在电力系统自动化应用的表现当前主要表现在以下2个方面：1)在人机界面中的应用。人机界面在运行过程中更加强调人的主体地位，实现了用户对各种效应通道和感觉通道的运用。具体来讲，计算机视觉技术在用户向计算机的输入方面，效应通道实现了手动为主向手、足、口、身体等的转变;在计算机向用户的输出方面，感觉通道实现了视觉为主向触觉、嗅觉、听觉等的转变。2)在电厂煤粉锅炉火焰检测中的应用。对煤粉锅炉火焰的检测既能有效判断锅炉的运行状况，又能在很大程度上实现电厂的安全性运营。由于煤的负荷变化和种类变化会在使着火位置发生移动，所以为了保证炉膛火焰检测的准确性，必须弥补之前单纯应用火焰检测器只能判断有无火焰开关量信号的弊端。计算机视觉技术的应用，就在弥补火焰检测器应用弊端的基础上，实现了对火焰形状的进一步检测。
2.6 在图书馆工作中的应用
随着当前数字图书馆和自动化管理系统的建立，计算机技术在图书馆方面的应用越来越广泛。当前计算机视觉技术在图书馆方面的应用主要集中在古籍修补和书刊剔旧这两方面。就古籍修补而言，古籍图书等在收藏的过程中，受温度、湿度、光照等的影响，极易导致纸张变黄、变脆以及虫洞等现象的出现。在进行修补时，依靠计算机视觉技术开展具体的修补工作，能在很大程度上提高修补工作的效率。就书刊剔旧而言，由于图书馆藏书众多，对那些使用率低且较为陈旧的文献资料进行及时地剔除，能实现图书资源的及时更新。计算机视觉技术在该方面的应用，极大地保证了工作的准确性和效率性。
3 结束语
通过以上对计算机视觉技术在工业、农业、林业、农产品检测、电力系统自动化及图书馆工作这6个方面的研究可以看出，随着计算机技术的进一步发展以及计算机与各专业学科的不断渗透，该技术的发展前景和应用领域都将更加广阔。
参考文献
[1]郑加强.基于计算机视觉的雾滴尺寸检测技术[J].南京林业大学学报，2009(09).
[2]沈明彼.计算机视觉技术在社会各领域应用的发展与展望[J].农业机械学报，2012(03).
计算机视觉技术方面的论文篇二
试论基于OPENCV的计算机视觉技术
【摘 要】伴随着科技不断发展，基于OPENCV的计算机视觉技术应运而生，该技术的出现受到了社会的广泛关注。本文将对计算机视觉技术应用原理进行分析，论述基于OPENCV的运动物体检测。并且从三个角度分析基于OPENCV的图像预处理技术，为计算机视觉技术创新提供依据。
【关键词】OPENCV;计算机视觉技术;研究
计算机视觉技术能够有效的实现人眼的分类、分割、跟踪以及判别等，在先进的技术下，在视觉系统中能够创建出3D等图像元素数据，并且根据系统需求获取信息。基于OPENCV的计算机视觉技术研究比较晚，在诸多方面还处于探索阶段，在该技术研发环节中还存在着很多问题。
一、计算机视觉技术应用原理
基于OPENCV的计算机视觉技术，应用于视频中运动物体检测时，主要分为宏观和微观两种检测方式。其中宏观检测方式是指，以视频中的某一个画面为研究对象，研究内容比较整体。而微观检测方式在整幅图像的基础上，截取一小部分，根据实际需求在一小部分内部进行检测。在进行计算机视觉技术研究当中分为两个环节，第一环节，图像数据信息的采集，第二环节，对于图像数据信息预处理。例如，当在宏观的图像数据分析下，只需要对图像进行整体分析就可以，而在微观的检测技术下，需要根据技术需求，对图像进行科学分割。
二、基于OPENCV的运动物体检测
在对与动物体进行检测的环节中，在OPENCV技术基础上，需要对视频中运动的物体进行特征性的捕捉。一般正在运动的物体其轮廓、颜色以及性状等比较特殊，在特征捕捉中比较便捷。通过宏观的物体运动捕捉，将所在运动的物体与运动背景相互分离，以便于对运动物体的数据信息进行研究。基于基于OPENCV的运动物体检测主要分为三个步骤：
第一，视频流的捕捉;在进行图与像分离的过程中，需要对视频流进行科学的捕捉，保障所得的图像数据信息真实、清晰而完整。当视频流捕捉完成之后，才能够在此基础上进行图像的格式转换。
第二，视频格式的转换;所需要研究的图像数据格式有可能能与视频格式不同，因此，需要进行视频格式的转换。
第三，获取图像的预处理。当在视频图像获取环节中，图像数据信息容易受到环境因素以及其他人为因素的干扰，为了减小图像本身所带来的误差，需要对图像进行预处理，根据实际的数据需求进行图像特征提取[2]。
三、基于OPENCV的图像预处理
计算机视觉处理技术所应用的环境比较复杂，视频数据比较容易受到环境因素的干扰而发生变化，对后期的视频数据信息处理带来麻烦。计算机视觉应用环境中存在着光照，而光照并不是一成不变的，光照在不同情况下对计算机视觉技术的所产生的影响不同。因此，需要对光照的条件进行综合考虑。同时温度、气候等因素都会对运动数据采集产生明显的影响。当这些环境因素出现时，将会使得图像采集的质量降低，为了提升图像数据信息采集的真实性，需要对基于OPENCV的图像进行预处理。当预处理完成之后才能够有序的进行运动物体的分离、检测和信息跟踪。基于OPENCV的图像预处理技术主要包含平滑度滤波、图像填充以及背景的更新等。
(一)平滑度滤波技术
基于OPENCV的图像预处理中除了环境因素的影响比较大之外，噪点问题也比较严重。平滑度滤波技术就是一种针对噪点进行处理的技术，噪点的预处理实现方式有两种：第一种，线性处理法方式。第二种，非线性处理方式。其中线性的处理方式能够直接面向图像中的噪点，将噪点消除，但是该种该种噪点消除的方式会使得图像画质不清晰，变得模糊。在噪点比较少的图像中，该种方式比较适用，并且对图像影响比较小。当图像中的噪点比较多时，使用该种直接消除噪点的方式效果比较差。因此可以采取第二种非线性的处理技术，该种技术是在复杂的图像处理下，将图像中的噪点进行缩小。噪点缩小的方式不会对图像的画质产生严重的影响，虽然在图像处理环节中所需要的时间比较长，但是效果显著，在实际应用中比较常见。
(二)图像填充技术
图像填充技术也不单一，是在逐帧处理技术下，所实现的图形后期处理。当在OPENCV技术下，将运动中的图像获取出来之后，需要利用计算机信息技术对图像进行处理。第一种处理方式为边缘填充技术，当计算机系统对物体轮廓进行辨别之后，在形态学指导下，进行漫水填充，从而实现对运动物体周围的噪点进行颜色上的填充。该种形态填充模式下，能够有效减小画面整体的元素受到影响。第二种方式就是腐蚀膨胀处理技术，该种技术的原理与第一种方式相似，增加噪点与图像的差别，使得计算机能够迅速的发现噪点，并且将噪点有效消除。
(三)背景的实时更新技术
将运动图像与背景相互分离的环节中，在此过程中，有效的发现背景元素至关重要。逐帧处理技术中，对第一帧图像固定，并且对第一帧图像所在的背景元素进行识别。然后在下一帧图像处理环节中，注意背景元素的更新。在实际背景元素更新中主要分为四个环节：第一，对系统中的第一帧图像进行判断;第二，将OPENCV技术处理下的图像进行单灰度值处理。第三，对图像噪点进行高斯平滑度滤波处理;第四，形态学下的噪点填充技术二次处理。
结论
综上所述，基于OPENCV的计算机视觉技术，主要应用于视频中运动物体检测中，在视觉系统中能够创建出3D等图像元素数据，并且根据系统需求获取信息。在OPENCV技术下的图像预处理技术是本文研究的重点，本文分别从平滑度滤波技术、图像填充技术以及背景的实时更新技术等三个基础层来分析计算机视觉技术下的图像预处理。
参考文献：
[1]周鹏.基于OpenCV的双目立体视觉系统定标与三维重构技术研究[D].宁夏大学，2015.
[2]陈洋.嵌入式OpenCV的移植与人脸识别[D].辽宁师范大学，2012.
[3]吴铁峰，赵智超.OPENCV的计算机视觉技术研究[J].信息技术与信息化，2015，09：91-92.
计算机视觉技术方面的论文篇三
浅谈计算机视觉技术在交通工程测量中的应用
一、引言
随着科技的发展，计算机替代人的视觉与思维已经成为现实，这也是计算机视觉的突出显现。那么在物体图像中识别物体并作进一步处理，是客观世界的主观反应。在数字化图像中，我们可以探寻出较为固定的数字联系，在物体特征搜集并处理时做到二次实现。这既是对物体特征的外在显现与描绘，更是对其定量信息的标定。从交通工程领域的角度来看，该种技术一般应用在交管及安全方面。监控交通流、识别车况及高速收费都是属于交通管理的范畴;而对交通重大事件的勘察及甄别则是交通安全所属。在这个基础上，笔者对计算机视觉系统的组成及原理进行了分析，并形成视觉处理相关技术研究。
二、设计计算机视觉系统构成
计算机视觉处理技术的应用是建立在视觉系统的建立基础上的。其内部主要的构成是计算机光源、光电转换相关器件及图像采集卡等元件。
(一)照明条件的设计。
在测量物体的表征时，环境的创设是图像分析处理的前提，其主要通过光线反射将影像投射到光电传感器上。故而要想获得清晰图像离不开照明条件的选择。在设计照明条件时，我们通常会视具体而不同处理，不过总的目标是一定的，那就是要利于处理图像及对其进行提取分析。在照明条件的设定中，主动视觉系统结构光是较为典型的范例。
(二)数据采集的处理。
如今电耦合器件(CCD)中，摄像机及光电传感器较为常见。它们输出形成的影像均为模拟化的电子信号。在此基础上，A模式与D模式的相互对接更能够让信号进入计算机并达到数字处理标准，最后再量化入计算机系统处理范围。客观物体色彩的不同，也就造就了色彩带给人信息的差异。一般地黑白图像是单色摄像机输入的结果;彩色图像则需要彩色相机来实现。其过程为：彩色模拟信号解码为RGB单独信号，并单独A/D转换，输出后借助色彩查找表来显示相应色彩。每幅图像一旦经过数字处理就会形成点阵，并将n个信息浓缩于每点中。彩色获得的图像在16比特，而黑白所获黑白灰图像则仅有8比特。故而从信息采集量上来看，彩色的图像采集分析更为繁复些。不过黑白跟灰度图像也基本适应于基础信息的特征分析。相机数量及研究技法的角度，则有三个分类：“单目视觉”、“双目”及“三目”立体视觉。
三、研究与应用计算机视觉处理技术
从对图像进行编辑的过程可以看出，计算机视觉处理技术在物体成像及计算后会在灰度阵列中参杂无效信息群，使得信息存在遗失风险。成像的噪声在一定程度上也对获取有效信息造成了干扰。故而，处理图像必须要有前提地预设分析，还原图像本相，从而消去噪音。边缘增强在特定的图像变化程度中，其起到的是对特征方法的削减。基于二值化，分割图像才能够进一步开展。对于物体的检测多借助某个范围来达到目的。识别和测算物体一般总是靠对特征的甄别来完成的。
四、分析处理三维物体技术
物体外轮扩线及表面对应位置的限定下，物体性质的外在表现则是其形状。三维物体从内含性质上来看也有体现，如通过其内含性质所变现出来的表层构造及边界划定等等。故而在确定图像特征方面，物体的三维形态是最常用的处理技术。检测三维物体形状及分析距离从计算机视觉技术角度来看，渠道很多，其原理主要是借助光源特性在图像输入时的显现来实现的。其类别有主动与被动两类。借助自然光照来对图像获取并挖掘深入信息的技术叫做被动测距;主动测距的光源条件则是利用人为设置的，其信息也是图像在经过测算分析时得到的。被动测距的主要用途体现在军工业保密及限制环境中，而普通建筑行业则主要利用主动测距。特别是较小尺寸物体的测算，以及拥有抗干扰及其他非接触测距环境。
(一)主动测距技术。
主动测距，主要是指光源条件是在人为创设环境中满足的，且从景物外像得到相关点化信息，可以适当显示图像大概并进行初步分析处理，以对计算适应功率及信息测算程度形成水平提高。从技术种类上说，主动测距技术可分为雷达取像、几何光学聚焦、图像干扰及衍射等。除了结构光法外的测量方法均为基于物理成像，并搜集所成图像，并得到特殊物理特征图像。从不同的研究环境到条件所涉，以结构光法测量作为主要技术的工程需求较为普遍，其原理为：首先在光源的设计上由人为来进行环境考虑测算，再从其中获取较为全面的离散点化信息。在离散处理后，此类图像已经形成了较多的物体真是特征表象。在此基础上，信息需要不断简化与甄别、压缩。如果分析整个物体特征信息链，则后期主要体现在对于数据的简化分析。如今人们已经把研究的目光转向了结构光测量方法的应用，体现在物体形状检测等方面。
(二)被动测距技术。
被动测距，对光照条件的选择具有局限性，其主要通过对于自然光的覆盖得以实现。它在图像原始信息处理及分析匹配方面技术指向较为突出。也通过此三维物体之形状及周围环境深度均被显露。在图像原始信息基础上的应用计算，其与结构光等相比繁杂程度较高。分析物体三维特性，着重从立体视觉内涵入手，适应物体自身特点而存在。不过相对来说获得图像特征才是其适应匹配的条件保障。点、线、区域及结构纹理等是物象特征的主体形式。其中物特较为基础与原始的特征是前两个特征，同时它们也是其他相关表征的前提。计算机系统技术测量基本原理为对摄像机进行构建分析，并对其图像表征进行特征匹配，以得到图像不同区间的视觉差异。
五、结束语
通过对计算机视觉技术的研究，悉知其主要的应用领域及技术组成。在系统使用的基础上深入设计，对系统主要构成环节进行分析。从而将三维复杂形态原理、算法及测量理论上升到实际应用。随着社会对于计算机的倚赖程度增加，相信该技术在建筑或者其他领域会有更加深入的研究及应用。
猜你喜欢：
3.机器视觉技术论文