二次取樣保證圖像坐標(biāo)的正確；平滑去噪來濾除感知器引入的設(shè)備噪聲；提高對比度來保證實現(xiàn)相關(guān)信息可以被檢測到；調(diào)整尺度空間使圖像結(jié)構(gòu)適合局部應(yīng)用。特征提取從圖像中提取各種復(fù)雜度的特征。例如：線，邊緣提取；局部化的特征點檢測如邊角檢測，斑點檢測；更復(fù)雜的特征可能與圖像中的紋理形狀或運動有關(guān)。檢測分割在圖像處理過程中，有時會需要對圖像進(jìn)行分割來提取有價值的用于后繼處理的部分，例如篩選特征點；分割一或多幅圖片中含有特定目標(biāo)的部分。這些學(xué)科中包括圖像處理、模式識別或圖像識別、景物分析、圖象理解等。徐匯區(qū)品牌數(shù)字視覺設(shè)計好處

而是反過來讓計算機來適應(yīng)人的習(xí)慣和要求，以人所習(xí)慣的方式與人進(jìn)行信息交換，也就是讓計算機具有視覺、聽覺和說話等能力。這時計算機必須具有邏輯推理和決策的能力。具有上述能力的計算機就是智能計算機。智能計算機不但使計算機更便于為人們所使用，同時如果用這樣的計算機來控制各種自動化裝置特別是智能機器人，就可以使這些自動化系統(tǒng)和智能機器人具有適應(yīng)環(huán)境，和自主作出決策的能力。這就可以在各種場合取代人的繁重工作，或代替人到各種危險和惡劣環(huán)境中完成任務(wù)。浦東新區(qū)品牌數(shù)字視覺設(shè)計聯(lián)系人如果你翻開帶有上面這些名字的教材，你會發(fā)現(xiàn)在技術(shù)和應(yīng)用領(lǐng)域上他們都有著相當(dāng)大部分的重疊。

識別的幾個具體應(yīng)用方向：基于內(nèi)容的圖像提取：在巨大的圖像**中尋找包含指定內(nèi)容的所有圖片。被指定的內(nèi)容可以是多種形式，比如一個紅色的大致是圓形的圖案，或者一輛自行車。在這里對后一種內(nèi)容的尋找顯然要比前一種更復(fù)雜，因為前一種描述的是一個低級直觀的視覺特征，而后者則涉及一個抽象概念（也可以說是高級的視覺特征），即‘自行車’，顯然的一點就是自行車的外觀并不是固定的。姿態(tài)評估：對某一物體相對于攝像機的位置或者方向的評估。例如：對機器臂姿態(tài)和位置的評估。光學(xué)字符識別對圖像中的印刷或手寫文字進(jìn)行識別鑒別，通常的輸出是將之轉(zhuǎn)化成易于編輯的文檔形式。

機器視覺技術(shù)，是一門涉及人工智能、神經(jīng)生物學(xué)、心理物理學(xué)、計算機科學(xué)、圖像處理、模式識別等諸多領(lǐng)域的交叉學(xué)科。機器視覺主要用計算機來模擬人的視覺功能，從客觀事物的圖像中提取信息，進(jìn)行處理并加以理解，**終用于實際檢測、測量和控制。機器視覺技術(shù)比較大的特點是速度快、信息量大、功能多。基本簡介機器視覺技術(shù)機器視覺主要用計算機來模擬人的視覺功能，但并不僅*是人眼的簡單延伸，更重要的是具有人腦的一部分功能一一從客觀事物的圖像中提取信息，進(jìn)行處理并加以理解，**終用于實際檢測、測量和控制。 [1]系統(tǒng)優(yōu)勢這表明這些學(xué)科的基礎(chǔ)理論大致是相同的，甚至讓人懷疑他們是同一學(xué)科被冠以不同的名稱。

人工智能所研究的一個主要問題是：如何讓系統(tǒng)具備“計劃”和“決策能力”？從而使之完成特定的技術(shù)動作（例如：移動一個機器人通過某種特定環(huán)境）。這一問題便與計算機視覺問題息息相關(guān)。在這里，計算機視覺系統(tǒng)作為一個感知器，為決策提供信息。另外一些研究方向包括模式識別和機器學(xué)習(xí)（這也隸屬于人工智能領(lǐng)域，但與計算機視覺有著重要聯(lián)系），也由此，計算機視覺時常被看作人工智能與計算機科學(xué)的一個分支。物理是與計算機視覺有著重要聯(lián)系的另一領(lǐng)域。被指定的內(nèi)容可以是多種形式，比如一個紅色的大致是圓形的圖案，或者一輛自行車。松江區(qū)提供數(shù)字視覺設(shè)計平臺

其中包括計算機科學(xué)和工程、信號處理、物理學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)和認(rèn)知科學(xué)等。徐匯區(qū)品牌數(shù)字視覺設(shè)計好處

幾乎在每個計算機視覺技術(shù)的具體應(yīng)用都要解決一系列相同的問題。這些經(jīng)典的問題包括：識別一個計算機視覺，圖像處理和機器視覺所共有的經(jīng)典問題便是判定一組圖像數(shù)據(jù)中是否包含某個特定的物體，圖像特征或運動狀態(tài)。這一問題通常可以通過機器自動解決，但是到目前為止，還沒有某個單一的方法能夠***的對各種情況進(jìn)行判定：在任意環(huán)境中識別任意物體。現(xiàn)有技術(shù)能夠也只能夠很好地解決特定目標(biāo)的識別，比如簡單幾何圖形識別，人臉識別，印刷或手寫文件識別或者車輛識別。而且這些識別需要在特定的環(huán)境中，具有指定的光照，背景和目標(biāo)姿態(tài)要求。徐匯區(qū)品牌數(shù)字視覺設(shè)計好處

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