武警吉林总队机动支队作战支援大队通信中队信息保障站站长 专业技术中校计算机工程师
摘要:本文基于计算机视觉与图像的视角对相关检测技术进行分析。先简要介绍了计算机视觉技术的工作原理,从数据驱动分割和分割模型驱动两方面对图像分割技术进行分析,在介绍了基于模型的计算机视觉方法的基础上,对计算机视觉检测技术的应用领域与工作要点进行剖析。旨在为相关从业者提供理论参考与实践指导,加强计算机视觉与图像检测技术在各行业中的融入程度。
关键词:计算机;图像分割;视觉检测;技术分析
引言:现代化信息技术手段的发展推动了图像技术的创新升级,随着各行业与领域智能化与自动化发展程度升高,社会大众对图像信息的处理需求也逐渐增多。因此如何利用计算机视觉与图像检测技术对视觉图像进行分割加工,并根据自身需要提取图像内的有效信息,就成为了该技术目前的重点发展方向。
1.计算机视觉技术的工作原理
计算机视觉技术是一种能够同时实现对海量信息快速获取与自动处理的现代化信息技术手段,其工作原理为:在视觉传感器的作用下,计算机能够利用深度学习算法与大数据技术构建图像处理模型,在获取特定面线结构光和特定线点结构光后准确推算出图像测定点的位置,并根据投影透视理论来计算出所检测物体的投影坐标和其与光平面的具体位置关系。
2.计算机视觉与图像检测技术分析
2.1图像分割技术
2.1.1数据驱动分割
图像分割技术中的数据驱动分割是一种以边缘化形式对图像大致轮廓进行描绘,由此形成数个更为完整的分割区域的技术手段。其中,基于聚类的分割方法是通过将数据集中的多个数据对象划分为不同聚类,来保证每个聚类中的数据与该聚类中心距离平方和最小。这样一来,若能在图像分割中将图像的每个像素点视作一个数据点,在计算出不同像素点之间的欧式距离后将其分配到相应簇中,距离中心会随着反复迭代而不断更新最终实现图像分割[1]。
另外,基于边缘化的数据驱动分割方式虽然能形成数个形态更为完整的图像分割区域,但图像边缘存在较多噪声和其他干扰,需要加强对图像的精度检验,同时,还应综合图像尺寸和轮廓边缘信息来增强边缘检测的精度和抗噪声性能,以确保所获取图像的局部变化强弱度和色彩值等其他基础参数与实际相符,增强图像在分割后的均匀性和连通性。
2.1.2分割模型驱动
常见于模型驱动分割中的技术方法主要有模型优化和动态轮廓模型两种。其中,动态轮廓模型是一种基于积分法来计算分割目标的图像分割方法,该方法自身所具备的较强抗噪声性能更适合于动态图像轮廓的处理中。若想提升对分割目标局部模糊的识别能力与处理效果,还应按照分割目标的数学函数对其在特定约束条件下的全局最优解进行计算,以在动态轮廓模型分割中实现不同模型之间的优化组合。
另外,模型驱动分割还可基于马尔科夫随机场来展开。马尔科夫随机场是一种能够有效挖掘与描述不同随机变量之间依赖关系的数学模型,由于马尔科夫随机场在实际图像分割的应用过程中会对图像中相邻像素点的特性进行相似性假设,因此为保证所获得概率图模型的精确度,需要在构建能量函数时加强对像素与分割标签之间的匹配度衡量,在确认数据项后对相邻像素进行相同分割标签的分发,使能量函数中的最小分割状态能够实现对图像颜色、纹理等特征的分割,最终得到稳定的分割结果。基于马尔科夫随机场的图像分割方法模型构建结构相对简单且计算复杂程度较低,更适用于对图像实时性要求较高的工作场景中。
2.2计算机视觉技术
2.2.1基于模型的视觉方法
基于几何模型的视觉方法在计算机视觉领域中的应用主要以Roberts为标志,通过在Roberts工作中引入三维物体的几何特征和二维成像来构建实际物体模型,由此实现对该三维物体的识别、定位和姿态评估[2]。
这种三维重建的几何视觉方法主要是基于三角测量等技术手段从多个不同角度对物体进行图像拍摄,以真实模拟和预算推演相结合的方式来得出该物体的三维结构。具体来说,首先要使用尺度不变特征变换(SIFT)、加速稳健特征(SURF)等提取算法对该物体的二维成像进行不同视角下的特征提取与匹配,然后对这些具有独特性和稳定性的特征点进行关系对应操作,由此得出该拍摄设备的相对拍摄角度和所对应物体的三维坐标,最后需要综合拍摄设备内参和外参信息、图像特征点与图像对应点,基于三角测量原理构建出该物体的三维模型。由于特征提取与匹配受所处外部环境影响较大,因此可以借助简单的边缘性特征提取法、多尺度特征融合等技术手段来提高基于多视图物体几何三维模型构建的性能和鲁棒性。
另外,基于不同层次研究信息处理问题的重要性与可行性,还可通过卷积神经网络来构建多层卷积层、池化层和全连接层结构,利用自动学习方法和所构建的激活函数对图像分类模型中的丰富特征进行提取和识别。该技术的核心应用原理为:基于全卷积网络的图像分割能够实现对全连接层的替换,主要是通过对图像进行归一化等操作来提高整个图像模型的泛化能力,通过残差模块设计方法解决深层网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题并构建具有严谨逻辑结构的卷积层,由此生成多尺度特征图与图像分割结果。具体操作步骤如下:
首先,构建深度卷积神经网络并将图像输入其中,由此获得该图像的特征;其次,利用池化层对该图像进行特征图构建与降维处理;再次,将标注图像数据集划分为训练集、验证集和测试集,使用交叉熵损失函数和随机梯度下降算法衡量所构建网络模型与真实物体或图像标签之间的差距,利用卷积层对降维后的图像特征图进行信息提取;最后,在更新模型参数的基础上,通过二维软,饱和层和二维卷积层生成图像分割结果[3]。
2.2.2技术应用领域与要点分析
基于计算机视觉与图像的检测技术目前已广泛应用在各行业与领域之中。具体来说,计算机视觉与图像检测技术在医疗检测领域中的应用主要是为了检测患者体内癌症细胞的数量和严重程度,比如可以利用计算机视觉与图像检测技术对患者X光片、CT扫描和MRI图像的特征分析来辅助医生进行病变组织识别工作;该技术在智能交通领域中的应用可以利用摄像头和激光雷达等传感器来获取当前路段以及周边环境内的车辆图像信息,并通过对当前交通流量的实时检测来实现交通管理的自动化与智能化;该技术在工业制造领域中的应用主要体现在产品质量检测与控制方面,通过对生产线上产品图片的实时分析,计算机能够快速识别所制造工业零件是否存在表面缺陷、是否存在尺寸偏差等问题,避免大量不合格产品流入市场;该技术在安防领域中的应用主要体现在对各个公共场所的人员身份识别与追踪中,为公安部门提供了强有力的安防智能化保障。
除此之外,计算机视觉技术目前还常见于数码相机的图像采集系统中,整个系统的架构由数码相机、串行口、计算机和显示器四部分组成。数码相机在检测到外部环境图像后,能够将图像信息通过串行口输送到计算机显示屏上,操作者可以根据其实际需求以及当前外部环境的特征,利用计算机实现对相机的控制和驱动,在CCD摄像头与采集卡的结合下获取具有更高分辨率和清晰度的图片或视频。
结束语:综上所述,基于计算机视觉与图像的检测技术具有较强环境适应性和技术复杂性,相关人员应在充分掌握技术工作原理的基础上,利用多种计算机算法构建物体的三维模型,并利用该技术进行模型与图像特征提取,挖掘其中可用于实际生产生活中的特征与逻辑元素,为各行业发展赢得更多经济效益和社会效益。
参考文献:
[1]杨赛强.计算机视觉检测技术及其在机械零件检测中的应用[J].中国机械,2023,(13):79-82.
[2]贾瑛.胶料表面用先进计算机视觉检测技术的粘性测量研究[J].粘接,2021,48(11):102-105.
[3]柴晨晨,赵丽.计算机视觉检测技术在交通场景中的应用[J].信息技术与信息化,2021,(04):38-40.