計算機視覺中若干問題實現技術探究與討論

關鍵詞：計算機視覺；若干問題；實現技術

進入網絡信息時代后，以計算機技術以及信息技術為基礎的計算機視覺技術成為新時期技術發展的重要領域之一。通過計算機視覺技術能夠對人眼視覺加以模擬，從而使視覺范圍更廣，所獲取的信息更加豐富。目前計算機視覺在多個領域中已經得到了應用推廣，成為推動人工智能技術發展的重要動力之一。但是現階段計算機視覺仍存在若干問題，需要進一步加大相關技術研發力度。

一、現階段計算機視覺若干問題分析

所謂計算機視覺也就是利用計算機對二維圖像進行處理分析，以獲取景物屬性以及三維結構信息的技術方法。通過計算機視覺能夠更好地識別復雜環境中的指定景物，并完成輪廓表達、特征檢測以及導航等各項任務。現階段計算機視覺已經被用于多個行業領域中。隨著我國人工智能技術的發展，對計算機視覺也提出了更高的要求。但是由于計算機視覺技術的知識體系尚不完善，現有的研究大多局限在算子研發方向，在建立知識庫、知識表示推理和不確定性問題研究等方向則仍較為薄弱。同時受實驗數量等以及評價標準及手段不完善等因素的限制，未能為計算機視覺研究提供科學的指導依據，使得計算機視覺在圖像分割、邊緣檢測以及立體匹配等方面還存在若干問題。

（一）計算機視覺邊緣定位問題

同時在計算機視覺的邊緣檢測中所采用的邊緣檢測方法一般包括智能檢測方法、線性或者非線性濾波檢測方法等。但是這些邊緣檢測方法在不同程度上均存在定位準確性問題、噪聲抑制問題以及多邊緣檢測問題，這主要是現有邊緣模型較為簡單，難以滿足計算機視覺的實際需要。

（二）計算機立體匹配問題

在計算機視覺中立體匹配主要是通過計算所選圖像特征來完成特征對應關系的構建，從而獲得視差圖像。但是由于三維場景在二維投影過程中會受到場景內各種影響因素的干擾，這使得不同視點下的同一景物圖像也存在較大的差異，但這些均只能通過綜合后的灰度值來體現，所以要實現無歧義匹配存在較大的難度，這也是計算機視覺亟待解決的問題之一。

（三）計算機視覺圖像分割問題

在計算機視覺研究工作中，圖像分割是重點問題之一。這主要是因為計算機視覺是根據二維圖像灰度對反推三維物體幾何參數的求逆過程，且其成像過程呈一對多映射特征，這使得在求逆時并無唯一解存在。

二、計算機視覺中問題實現技術探究

（一）計算機視覺邊緣檢測技術分析

在計算機視覺邊緣檢測中則可以根據模糊推理理論以及多邊緣特征對傳統邊緣檢測方法加以改進。這種新的邊緣檢測方法在對邊緣點進行分類時采用的主要依據是不同的灰度變化方式。在完成分類后即可按照各種類型邊緣點的實際附近灰度分布情況對各項邊緣特征進行定義，之后再根據邊緣特征差異來確定相應的模糊規則，并根據min——max重心等模糊理論方法對其邊緣隸屬度來進行推理，從而解決目前邊緣檢測中的定位準確性以及噪聲抑制等問題。

（二）計算機視覺立體匹配技術分析

在計算機實際的立體匹配中應采用多級匹配方式，按照由粗到細原則，以小波匹配為基礎來對匹配算法加以改進，以解決立體匹配問題。該新興立體匹配算法主要以小波在信號瞬變狀態定位以及多尺度分析等方面的性質特征為依據，特征點采用小波每層變化系數過零點，并與圖像對中過零點逐層匹配，從而同時完成誤差剔除以及視差提取等圖像處理。

（三）計算機視覺圖像信息獲取技術分析

在計算機視覺圖像信息獲取中可以應用環形編碼成像技術以及相關的圖像處理技術來進行圖像恢復。應用環形孔徑編碼技術成像時主要利用環形編碼孔徑X射線顯微鏡來對X射線的靶標信息進行全面的采集，以獲得目標退化圖像。之后再通過計算機以及光學處理技術來完成對退化圖像的恢復處理，從而獲得較為清晰的原目標圖像。該技術的應用需要依賴環形編碼孔徑X射線顯微鏡，以滿足在X光條件下采集圖像信息的要求。該設備以環形編碼孔徑作為主要成像元件，由于其可以在X射線下放大顯微，因此可以有效解決聚變慣性約束實驗中的圖像獲取問題。

三、總結

為進一步推動我國人工智能技術的發展，科研人員應加大對計算機視覺相關技術的研究力度，不斷完善其基礎理論以及技術應用方法，以解決計算機視覺技術目前存在的各種問題，從而逐步拓展其應用途徑，使其具備更高的實踐應用價值。

參考文獻：

[1]盧娜，陳勁佑.人工智能時代計算機視覺中若干問題實現技術研究[J].數碼世界，2020（5）：9-10.

[2]蔣藏毅.人工智能時代計算機視覺中若干問題實現技術研究[J].電腦校園，2019（8）：2474-2475.

（作者單位：廣西大學計算機與電子信息學院）