计算机视觉的问题4

几乎在每个计算机视觉技术的具体应用都要解决一系列相同的问题。这些经典的问题包括： 一个计算机视觉，图像处理和机器视觉所共有的经典问题便是判定一组图像数据中是否包含某个特定的物体，图像特征或运动状态。这一问题通常可以通过机器自动解决，但是到目前为止，还没有某个单一的方法能够广泛的对各种情况进行判定：在任意环境中识别任意物体。现有技术能够也只能够很好地解决特定目标的识别，比如简单几何图形识别，人脸识别，印刷或手写文件识别或者车辆识别。而且这些识别需要在特定的环境中，具有指定的光照，背景和目标姿态要求。
广义的识别在不同的场合又演化成了几个略有差异的概念：
识别（狭义的）：对一个或多个经过预先定义或学习的物体或物类进行辨识，通常在辨识过程中还要提供他们的二维位置或三维姿态。
鉴别：识别辨认单一物体本身。例如：某一人脸的识别，某一指纹的识别。
监测：从图像中发现特定的情况内容。例如：医学中对细胞或组织不正常技能的发现，交通监视仪器对过往车辆的发现。监测往往是通过简单的图象处理发现图像中的特殊区域，为后继更复杂的操作提供起点。
识别的几个具体应用方向：
基于内容的图像提取：在巨大的图像集合中寻找包含指定内容的所有图片。被指定的内容可以是多种形式，比如一个红色的大致是圆形的图案，或者一辆自行车。在这里对后一种内容的寻找显然要比前一种更复杂，因为前一种描述的是一个低级直观的视觉特征，而后者则涉及一个抽象概念（也可以说是高级的视觉特征），即‘自行车’，显然的一点就是自行车的外观并不是固定的。
姿态评估：对某一物体相对于摄像机的位置或者方向的评估。例如：对机器臂姿态和位置的评估。
光学字符识别对图像中的印刷或手写文字进行识别鉴别，通常的输出是将之转化成易于编辑的文档形式。 基于序列图像的对物体运动的监测包含多种类型，诸如：
自体运动：监测摄像机的三维刚性运动。
图像跟踪：跟踪运动的物体。 在对图像实施具体的计算机视觉方法来提取某种特定的信息前，一种或一些预处理往往被采用来使图像满足后继方法的要求。例如：
二次取样保证图像坐标的正确；
平滑去噪来滤除感知器引入的设备噪声；
提高对比度来保证实现相关信息可以被检测到；
调整尺度空间使图像结构适合局部应用。 从图像中提取各种复杂度的特征。例如：
线，边缘提取；
局部化的特征点检测如边角检测，斑点检测；
更复杂的特征可能与图像中的纹理形状或运动有关。 在图像处理过程中，有时会需要对图像进行分割来提取有价值的用于后继处理的部分，例如
筛选特征点；
分割一或多幅图片中含有特定目标的部分。 到了这一步，数据往往具有很小的数量，例如图像中经先前处理被认为含有目标物体的部分。这时的处理包括：
验证得到的数据是否符合前提要求；
估测特定系数，比如目标的姿态，体积；
对目标进行分类。
高级处理有理解图像内容的含义，是计算机视觉中的高阶处理，主要是在图像分割的基础上再经行对分割出的图像块进行理解，例如进行识别等操作。

大部分人靠视觉来做饭越过障碍读路牌看视频及其它任务视觉是信息最多的感官，比如周围的世界是怎样的，如何和世界交互因此半个世纪来计算机科学家一直在想办法让计算机有视觉因此诞生了"计算机视觉"这个领域

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