技术标签: 机器学习与数据挖掘
计算机视觉系统的结构形式很大程度上依赖于其具体应用方向。有些是独立工作的,用于解决具体的测量或检测问题;也有些作为某个大型复杂系统的组成部分出现,比如和机械控制系统,数据库系统,人机接口设备协同工作。计算机视觉系统的具体实现方法同时也由其功能决定——是预先固定的抑或是在运行过程中自动学习调整。尽管如此,有些功能却几乎是每个计算机系统都需要具备的:
一幅数字图像是由一个或多个图像感知器产生,这里的感知器可以是各种光敏摄像机,包括遥感设备,X射线断层摄影仪,雷达,超声波接收器等。取决于不同的感知器,产生的图片可以是普通的二维图像,三维图组或者一个图像序列。图片的像素值往往对应于光在一个或多个光谱段上的强度(灰度图或彩色图),但也可以是相关的各种物理数据,如声波,电磁波或核磁共振的深度,吸收度或反射度。
调整尺度空间使图像结构适合局部应用。
更复杂的特征可能与图像中的纹理形状或运动有关。
分割一或多幅图片中含有特定目标的部分。
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。
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