计算机视觉应用篇1

关键词：双目计算机视觉深度信息自适应光照变化视频监控

1引言

面对日益复杂的社会和政治环境,国家安全、社会安全、个人人生安全和财产安全等都面临着不同程度的威胁,都需要各种安全保护措施,在众多场所建立切实有效的安保措施,成为一个迫切的课题。本文提出了一种基于双目计算机视觉的自适应识别算法,将该算法应用于现有的监控系统,并赋予监控终端智能性,不仅使其脱离人而具有独立智能、自主判断的能力,而且使得视频监控系统在安防方面的作用大大提高。

在现有的背景建模方法中,大多对于背景象素点的亮度值,例如最小亮度值、最大亮度值和最大亮度差值[1],或是对颜色信息进行建模[2]。对于背景的更新,一般使用自适应滤波器对像素的统计特性进行递归更新,为了考虑到噪声的影响,文献[3]提出了kalman滤波器的方法,该文认为系统的最优信息可通过估计获得。考虑到环境的动态缓慢改变,文献[4]利用统计模型给背景建模,即由一个时域滤波器保留着一个序列均值和一个标准偏差,并通过滤波过程统计值随时间改变来反映环境的动态特性。另外有一些方法解决了光照渐变等影响[5～7],但计算较复杂。

2双目计算机视觉深度算法

基于实际应用考虑,摄像头的数量关系着成本和计算量,所以选择支持双摄像头(双目视觉)的算法是最合适的。在支持双目视觉的算法中,princetonnecresearchinstitute基于最大流算法(maximum2flow)的计算机视觉算法(stereo2mf)在深度效果平滑性上做得较好[8,9],适用于监控区域深度计算的应用背景。但原有算法所需的计算量和计算过程中的暂存数据量是较大的,虽然支持计算量的削减,但只是机械地在一块区域中选择中心点来进行计算,这样计算的结果会因选择的机械性,而出现大量的“伪点”,这些伪点错误地表现了该区域的平均深度信息。本文采用统计平均值选取计算点,通过距离因子的gauss分布将块内其他点的值融合计算,从而使得计算出的值较准确的代表了这一块内的大致深度分布。

m,n分别是图像的长和宽所包含的像素点个数,m、n表示像素点的横纵坐标,.d是块内深度统计平均值,dm,n为计算点的深度值,q为距离因子,db是计算所得的块深度代表值。图1为改进后双目视觉深度算法与原算法识别效果比较。由图1可以明显看出,修改后的算法效果在细节表现、平滑性、伪点减少上均有明显改善,而且深度计算精确度能够完全满足视频

图1改进后双目视觉深度算法与原算法识别效果比较fig.1effectcomparisonafteralgorithmmodification

度计算精确度能够完全满足视频监控应用的需要。

3自适应识别算法

对于一个固定的场景,场景各像素点的深度值是符合一个随机概率分布。以某一均值为基线,在其附近做不超过某一偏差的随机振荡,这种情况下的场景称之为背景。而场景环境往往是动态变化的,如环境自然光的缓变,灯光的突然熄灭或点亮,以及运动对象的出现、运动和消失等。如果能识别出场景中的动态变化,就能自适应的更新背景值,将光照的改变融合到背景值中。本文采取了用统计模型的方式给每个像素点建模,而以像素点变化的分布情况来确定光照突变引起的深度突变,并结合深度计算本身特性,解决光照缓变突变引起的误判问题,以及判别场景中对象的主次性。

3.1背景象素点的深度值建模

由于双目计算机视觉算法得到的深度值,已经是块融合的,可以根据精度要求,来加大块面积,减少数据量。本文获得的数据量只有原像素点的(k,l分别是块的长和宽所包含的像素点个数)。以统计的方法给每个像素点的深度值建模,设为第u帧图像的某个像素点的深度值,其中u代表第u帧图像,i,j分别代表像素点的横坐标和纵坐标。由一个时间滤波器来保持该像素点深度值的序列均值和时间偏差

其中,α是一个可调增益参数,其与采样频率有关。通过滤波过程,来得到每个像素点的深度值基于时间的统计特性,由于这些统计特性反映了环境的动态特性,据此可以了解到是环境的光照发生了突变,还是有运动对象的运动。

3.2背景更新与场景识别

通过上述滤波过程,就可以将光照缓变融入到背景中去,实现背景的自适应更新。而对于光照突变,此时几乎所有的象素点的亮度值会同时增大或减小,但根据最大流算法的特性,同方向的变化对流量差不会引起太大变化,而对深度计算结果只会引起较小的同方向变化。这种全局的等量变化,可以认为是光照突变引起的。

其中,a、b和c是3个可调节系数,他们的取值可依据场景的情况及检测光照突变的速度与误差来进行选取。s,t分别是深度图像的长和宽所包含的像素点个数。q是符合式(9)的像素点个数。一旦检测到环境光照发生了突变,就把背景点像素的深度序列均值,全部以当前帧像素点的深度值的测量

值代替,而j以0取代,从而实现背景的及时更新。

如果式(10)式(12)中任意一个不成立的话,则认为像素块深度值的变化并非由光照突变引起,而是场景中有运动对象出现。

4算法分析与实验

4.1算法复杂度

对于光照突变检测,若有突变的话,则会立即检测出来,当有运动对象出现时,并且式(10)式(12)都接近满足时,处理会较慢,因为需要处理突变检测和运动对象两个过程。当b取25%s×t时的处理速度与变化点比例关系如图2所示。

相对于一般的光强、灰度的识别检测算法,本算法的优势在于不仅可以利用深度特性更容易地检测到光照的渐变与突变,而且可以判断出现的多个运动对象的主次性。

4.2算法误检率

由于光照直接对于像素点的光强、灰度等产生影响,所以深度算法的噪声容限更大,这样可降低了误检率,多组实验后得到的误检率对比图如图3所示。但是由于深度算法本身对于反光或者阴暗面会产生伪点,所以,某些时候由于光照突变中光源的位置变化而会误检为运动对象,为此算法还需进一步改进能判别伪点的出现,除去它在光照突变检测中的影响。另外,公式中可调系数a,b,c的选取也会对不同场景产生影响。

笔者在实验室环境下做了不同光照角度、不同环境光强度、不同运动物体的多组实验,发现在反光面或是阴暗面较多的情况下,光照突变检测不是很灵敏,而且会出错,但是在增加系数a,c的值后,误检率有所降低(如图3所示)。

5基于算法的监控系统

我们利用该算法实现了视频监控原型系统。计算机视觉算法对于摄像头的同步曝光要求很高,所以本系统终端用一块单独的mcu(microcontrolunit)控制同步曝光。核心算法用dsp处理。系统结构如图4所示。实际系统原型图如图5所示。

6结论

利用深度信息做智能场景识别,是一种新的尝试,有其优势。将这种方法应用到智能视频监控中,能起到很好的效果,克服了其他方法较难处理的光照渐变和突变等问题。对比单摄像头监控系统,该系统可应用于更多场合。后续研发准备在系统上加上更多功能,以适用于更多的环境,并与其他保安类监控系统互联,以组成一整套功能强大、达到国内外一流水平的安防系统。

参考文献(references)

1udea,rileym.predictionofbodyconfigurationsandappearanceformodel-basedestimationofarticulatedhumanmotions[a].in:ieeesmc’99conferenceproceeding[c],tokyo,japan,1999:687～691.

2ricquebourgy,bouthemyp.real-timetrackingofmovingpersonsbyexploitingspatio2temppralimageslices[j].ieeetransactionsonpatternanalysisandmachineintelligence,2000,22(8):797～808.

3tsaplv,goldofdb,sarkars.nonrigidmotionanalysisbasedondynamicrefinementoffiniteelementmodelsp[j].ieeetransactionsonpatternanalysisandmachineintelligence,2000,22(5):526～543.

4haritaoglui,harwoodd,davisl.arealtimesystemfordetectingandtrackingpeople[a].in:thirdinternationalconferenceonautomaticfaceandgesture[c],nara,japan,april1998.

5wrenc,azarbayejania,darrellt.real-timetrackingofthehumanbody[j].ieeetransactionsonpatternanalysisandmachineintelligence,1997,19(7):780～785.

6ridderc,munkelto,kirchnerh.adaptivebackgroundestimationandforegrounddetectionusingkalmanfiltering[a].in:proceedingsinternationalconference.recentadvancesinmechatronics,icram’95,istanbul,turkey,1995:193～199.

7fujiyoshih,liptonaj.real-timehumanmotionanalysisbyimageskeletonization[a].in:proceedingsoftheworkshoponapplicationofcomputervision,freiburg,germany,october1998.

计算机视觉应用篇2

（广东农工商职业技术学院，广州510663）

（GuangdongAIBPolytechnicCollege，Guangzhou510663，China）

摘要：本文就计算机视觉的理论框架进行阐述，对计算机视觉理论框架存在的问题进行分析，提出计算机视觉理论框架的新发展，以确保通过计算机视觉获得的景物信息更加完整。

Abstract：Thispaperexpoundsthetheoryframeworkofcomputervision,analyzestheproblemsoftheoryframeworkofcomputervision,andputsforwardnewdevelopmentofthetheoryframeworkofcomputervisiontoensurethatthesceneinformationobtainedthroughcomputervisionismorecomplete.

关键词：计算机视觉；理论框架；问题；新发展

Keywords：computervision；theoryframework；problems；newdevelopment

中图分类号：TP391.4文献标识码：A

文章编号：1006-4311（2015）02-0209-02

0引言

在计算机系统中，计算机视觉是通过模拟人类视觉，从而对不同事物进行相关描述，以获得更全面的信息。随着计算机视觉在文字识别、漫步机器人和导航中的成功应用，计算机视觉的理论框架研究显得越来越重要，对于促进我国计算机应用技术水平不断提升具有重要意义。

1计算机视觉的理论框架

随着计算机视觉的不断研究和总结，从二维景物图像发展到三维景物图像，计算机视觉的理论框架主要有如下三个：

1.1计算视觉理论框架在七十年代中期，有关研究人员提出了第一个计算机视觉理论框架，即计算视觉理论，将视觉过程看作是信息处理过程，并将信息处理过程分为三个不同的层次，它们分别是计算理论层次、数据结构层次和硬件实现层次，从而对计算机视觉进行全面分析。根据相关数据和资料显示，视觉是对图像的位置、形状和特征等进行描述，因此，计算理论层成为了研究的重点，进而将视觉过程看作是从二维图像信息中对图像进行重塑，从而将三维物体的形状、位置和空间等反映出来，最终形成三维图像。由此可见，早期的视觉处理是从输入的二维图像中获得二维要素图，即图像中强度变化较强时的位置和几何分布情况、结构等；中期的视觉处理是从二维要素图中获得二点五维图，即以观察者为中心，对表面的法向、深度和不连续的轮廓等进行观测。虽然二点五维包含的深度信息比二维要多，但还不是真正意义上的三维表示，而仅仅是有多个相对独立的视觉模块组成的，在相关研究中被称作是“shapefromX”模型，将运动视觉、立体视觉等融入到其中；后期视觉处理是指从二点五维图中获取物体的三维描述，从而将场景中的物体识别处理，确定物体的确切位置和姿态。

1.2基于知识的视觉理论框架在计算机视觉理论中，基于知识的视觉理论框架，是围绕感知特征群集来进行相关研究的，从而通过人类感知的经验来描述目标，最终确定物体在场景中的真正位置、形态等。相关研究人员认为，基于知识的视觉理论可以通过知识的引导来直接完成三维重建，以将相对应观察方向保持不变动二维特征称作是非偶然性聚类，而人体中视觉识别发挥重要作用的一种感知组织，通过对非偶然性聚类的检测，可以有效辨别出目标。因此，首先是利用感知组织来提取图像中相对于观察方向大范围变化，并且保持不变的分组和结构等；然后，利用概率排队的方法来进行模型匹配，从而缩小检测空间；最后，通过对观察点的未知求解和寻找模型参数对应关系，使三维模型的投影和图像得到最合适的匹配，最终完成三维重建。

1.3主动视觉理论框架第三种计算机视觉理论框架是中东视觉理论矿坑，是根据人类视觉的主动性特征提出的。由于人类视觉会根据自己的意识选择视野范围内所看见的事物的主次，从而移动身体、转向或者改变视角，因此，人们的视觉过程是与所在环境交互感知和动作的过程。在计算机视觉理论框架的主动视觉框架中，视觉行为不需要三维物体的相关精确信息，就可以完成物体重建。主动视觉系统根据所需的物体对象特征、分析结果和当前要求等，通过控制摄像机的相关操作，如取向、位置、焦距等，就可以完成相关处理任务和信息交换。与此同时，主动视觉还可以用改变摄像机的参数和处理摄像后的数据等，使图像的时间、空间和分辨率等发生变化，从而增强图像的感知效果。

2计算机视觉理论框架存在的问题

现展中，计算机视觉理论框架的提出，是计算机视觉领域研究的重要突破，而在这个发展过程中，存在着如下一些问题，影响计算机视觉理论框架的更完善构建。由于视觉过程是成像过程的逆过程，存在着混合、投影、噪音和畸变等干扰因素，使图像三维重建存在不稳定性和不确定性，因此，从一幅景象到多幅景象的重建存在很多困难，使三维图像的准确性和通用性大大降低。并且，计算视觉理论认为输入是被动的，整个视觉过程自下而上不存在反馈，处理目的没有发生任何改变，因此，对物体的确切位置和形状有一定要求。另外，有关学者提出计算机视觉理论框架没有充分运用知识，对知识表达没有给以高度重视，从而忽略知识推理和知识库的构建，没有对空间约束和场景假设进行充分考虑，从而使场景假设受到局限。并且，没有进行多次的分析和试验，致使计算机视觉理论框架构建存在很多问题。

基于知识的理论框架忽略了计算视觉理论的重要性，认为人类视觉和重建无关，然而，在进行物体尺寸判断、物体距离估算等情况时，光靠识别是不够的，必须要依靠三维重建，才能将物体的确切位置、形状等准确地描述出来。

主动视觉理论没有排除三维重建，通过改变摄像机的参数和角度等，来改变物体空间、时间和分辨率的感知效果，从而对图像出来过程进行相关约束，使很多不稳定和不合适的问题得到有效解决，最终完成三维重建。运用主动视觉理论框架，可以大大降低问题的难度，但主动视觉理论框架仍存在缺乏高层知识指导的问题，导致主动视觉框架还不够完整，使计算机视觉理论框架构建受到一定影响。

3计算机视觉理论框架构建的新发展

在计算机视觉理论框架的构建过程中，计算视觉理论比较系统地解释了从二维图中获取三维物体形态的方法和可能性，而基于知识的实际理论和主动视觉理论则对计算视觉理论进行了补充和进一步提升。因此，计算机视觉理论框架的新发展，可以以计算视觉理论为主，将基于知识的视觉理论和主动视觉理论结合到一起，从而使计算机视觉系统框架变得更加完善。

在实际应用过程中，将早期视觉处理分为图像分割、图像预处理和二维模式识别等，以对二维图像进行滤波降噪和图像增强等，因此，不需要知识引导和控制视觉目的。在图像分割、二维图像模式识别、中期处理、后期处理和三维模式识别的过程中，没有知识引导和模型匹配，最终得出的图像效果会更好、更完整。在早期视觉处理和后期视觉处理中，二维模式和三维模式的识别，需要根据物体的实际情况来确定，由于特征、模型等各不一样，所以，二维物体和三维物体的描述方式也各不相同。由于二维信息的质量会影响三维信息的效果，因此，在计算机视觉中，二维信息应当给以高度重视。而模型库和视觉目的的应用，为计算机视觉理论框架构建提供了更多的信息。由此可见，在计算机视觉系统中，通过视觉目的来进行物体形象、位置等的输出判断，同时，运用视觉目的可以对图像分割和二维模式识别、中期视觉处理、后期视觉处理和三维模式识别等进行有效控制，最终使三维重建的图像信息更加完整。

4结束语

随着高科技信息技术的不断推广，计算机视觉理论框架的研究已经成为目前重点关注对象之一，虽然取得了一定的成绩，但计算机视觉理论框架构建还不够完善。因此，计算机视觉理论框架未来的发展，需要对计算实际理论、基于知识的视觉理论和主动视觉理论进行更深层次的研究，将理论和实践应用紧密结合在一起，从而使计算机视觉理论框架研究的成果可以更加辉煌。

参考文献：

[1]尹宏鹏.基于计算机视觉的运动目标跟踪算法研究[D].重庆大学,2009.

计算机视觉应用篇3

关键词：计算机；视觉技术；交通工程

中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1674-7712（2014）04-0000-01

一、引言

随着科技的发展，计算机替代人的视觉与思维已经成为现实，这也是计算机视觉的突出显现。那么在物体图像中识别物体并作进一步处理，是客观世界的主观反应。在数字化图像中，我们可以探寻出较为固定的数字联系，在物体特征搜集并处理时做到二次实现。这既是对物体特征的外在显现与描绘，更是对其定量信息的标定。从交通工程领域的角度来看，该种技术一般应用在交管及安全方面。监控交通流、识别车况及高速收费都是属于交通管理的范畴；而对交通重大事件的勘察及甄别则是交通安全所属。在这个基础上，笔者对计算机视觉系统的组成及原理进行了分析，并形成视觉处理相关技术研究。

二、设计计算机视觉系统构成

计算机视觉处理技术的应用是建立在视觉系统的建立基础上的。其内部主要的构成是计算机光源、光电转换相关器件及图像采集卡等元件。

（一）照明条件的设计。在测量物体的表征时，环境的创设是图像分析处理的前提，其主要通过光线反射将影像投射到光电传感器上。故而要想获得清晰图像离不开照明条件的选择。在设计照明条件时，我们通常会视具体而不同处理，不过总的目标是一定的，那就是要利于处理图像及对其进行提取分析。在照明条件的设定中，主动视觉系统结构光是较为典型的范例。

（二）数据采集的处理。如今电耦合器件（CCD）中，摄像机及光电传感器较为常见。它们输出形成的影像均为模拟化的电子信号。在此基础上，A模式与D模式的相互对接更能够让信号进入计算机并达到数字处理标准，最后再量化入计算机系统处理范围。客观物体色彩的不同，也就造就了色彩带给人信息的差异。一般地黑白图像是单色摄像机输入的结果；彩色图像则需要彩色相机来实现。其过程为：彩色模拟信号解码为RGB单独信号，并单独A/D转换，输出后借助色彩查找表来显示相应色彩。每幅图像一旦经过数字处理就会形成点阵，并将n个信息浓缩于每点中。彩色获得的图像在16比特，而黑白所获黑白灰图像则仅有8比特。故而从信息采集量上来看，彩色的图像采集分析更为繁复些。不过黑白跟灰度图像也基本适应于基础信息的特征分析。相机数量及研究技法的角度，则有三个分类：“单目视觉”、“双目”及“三目”立体视觉。

三、研究与应用计算机视觉处理技术

从对图像进行编辑的过程可以看出，计算机视觉处理技术在物体成像及计算后会在灰度阵列中参杂无效信息群，使得信息存在遗失风险。成像的噪声在一定程度上也对获取有效信息造成了干扰。故而，处理图像必须要有前提地预设分析，还原图像本相，从而消去噪音。边缘增强在特定的图像变化程度中，其起到的是对特征方法的削减。基于二值化，分割图像才能够进一步开展。对于物体的检测多借助某个范围来达到目的。识别和测算物体一般总是靠对特征的甄别来完成的。

四、分析处理三维物体技术

物体外轮扩线及表面对应位置的限定下，物体性质的外在表现则是其形状。三维物体从内含性质上来看也有体现，如通过其内含性质所变现出来的表层构造及边界划定等等。故而在确定图像特征方面，物体的三维形态是最常用的处理技术。检测三维物体形状及分析距离从计算机视觉技术角度来看，渠道很多，其原理主要是借助光源特性在图像输入时的显现来实现的。其类别有主动与被动两类。借助自然光照来对图像获取并挖掘深入信息的技术叫做被动测距；主动测距的光源条件则是利用人为设置的，其信息也是图像在经过测算分析时得到的。被动测距的主要用途体现在军工业保密及限制环境中，而普通建筑行业则主要利用主动测距。特别是较小尺寸物体的测算，以及拥有抗干扰及其他非接触测距环境。

（一）主动测距技术。主动测距，主要是指光源条件是在人为创设环境中满足的，且从景物外像得到相关点化信息，可以适当显示图像大概并进行初步分析处理，以对计算适应功率及信息测算程度形成水平提高。从技术种类上说，主动测距技术可分为雷达取像、几何光学聚焦、图像干扰及衍射等。除了结构光法外的测量方法均为基于物理成像，并搜集所成图像，并得到特殊物理特征图像。从不同的研究环境到条件所涉，以结构光法测量作为主要技术的工程需求较为普遍，其原理为：首先在光源的设计上由人为来进行环境考虑测算，再从其中获取较为全面的离散点化信息。在离散处理后，此类图像已经形成了较多的物体真是特征表象。在此基础上，信息需要不断简化与甄别、压缩。如果分析整个物体特征信息链，则后期主要体现在对于数据的简化分析。如今人们已经把研究的目光转向了结构光测量方法的应用，体现在物体形状检测等方面。

（二）被动测距技术。被动测距，对光照条件的选择具有局限性，其主要通过对于自然光的覆盖得以实现。它在图像原始信息处理及分析匹配方面技术指向较为突出。也通过此三维物体之形状及周围环境深度均被显露。在图像原始信息基础上的应用计算，其与结构光等相比繁杂程度较高。分析物体三维特性，着重从立体视觉内涵入手，适应物体自身特点而存在。不过相对来说获得图像特征才是其适应匹配的条件保障。点、线、区域及结构纹理等是物象特征的主体形式。其中物特较为基础与原始的特征是前两个特征，同时它们也是其他相关表征的前提。计算机系统技术测量基本原理为对摄像机进行构建分析，并对其图像表征进行特征匹配，以得到图像不同区间的视觉差异。

五、结束语

通过对计算机视觉技术的研究，悉知其主要的应用领域及技术组成。在系统使用的基础上深入设计，对系统主要构成环节进行分析。从而将三维复杂形态原理、算法及测量理论上升到实际应用。随着社会对于计算机的倚赖程度增加，相信该技术在建筑或者其他领域会有更加深入的研究及应用。

参考文献：

[1]段里仁.智能交通系境在我国道路空通管理中的应用[J].北方工业时报，2012（06）.

[2]王丰元.计算机视觉在建筑区间的应用实例分析[J].河北电力学报，2011（04）.

计算机视觉应用篇4

关键词：计算机辅助教学；视觉媒介；综合技能；教学形式

课题：2012年常州大学人文社会科学研究项目《非遗对高校艺术设计学科影响研究》（编号：2012QN01）

视觉传达设计是一门创意性、实践性较强的应用型学科，其教学具有自身的科学性和规律性，依据艺术设计教育的客观规律，着重培养学生的认知能力、思维能力、设计能力、创新能力、动手能力和应用能力，从而引发他们自觉尝试并完成对课程方案的‘无形’构建与‘有形’塑造。视觉传达设计是通过视觉媒介表现并传达信息的设计，是一门交叉学科。当前，高校纷纷加大对艺术类专业的投入，众多院校的视觉传达专业在课程设置上也是各有特色，但是有一点是相同的，即把计算机辅助课程归纳到教学计划之中的，且将其作为该专业的骨干课程。

一、视觉传达专业计算机辅助设计类课程的设置现状

在以往的视觉传达设计教育中，各院校把国内外的艺术院校的模式或是办学经验作为主要的参考对象，大多数的院校把建筑、设计、手工艺、绘画等归为一体，强调办学的综合性和专业性。艺术设计专业种类繁多，分为产品设计、平面设计、展示设计、陶艺设计、环艺设计、动画设计、多媒体设计、数码设计等。而根据目前市场的需要，我们应该把视觉传达设计划分为平面设计方向、动漫设计方向、影视媒体制作方向、广告策划设计方向四类课程体系，同时细化这四类课程体系，并开设有针对性的课程。

视觉传达设计是指利用视觉符号来传递各种信息的设计。总的来说，视觉传达专业计算机辅助设计类课程主要分为以下几类：平面设计软件类（Photoshop、Coreldraw、Illustrator、Indesign）、二维动画软件类（Flash）以及影视后期制作软件类课程（Aftereffect、Premire）。Photoshop作为一款图像处理和绘图软件成为该专业学生必须掌握的工具，其强大的功能几乎渗透到了视觉类专业的所有科目。Coreldraw、Illustrator软件作为视觉传达专业学生必须掌握的矢量软件，在制作插图、标志、书籍装帧、版式设计、VI设计、包装设计等主干课程中发挥着不可忽视的作用。二者作为基础性软件，容易学习和上手，是学生学习的入门软件。Flash软件可以用于二维动画的创作。Aftereffect是目前世界上应用最广泛的视频合成软件之一，广泛用于数字电视和视频的后期制作，在PC系统上可以完成较好的合成效果。

二、视觉传达专业计算机辅助设计类课程的设置原则

教学内容陈旧，更新不及时，会导致学生毕业后不适应市场的需要。因此，我们应顺应视觉文化时代的需求，将视觉传达专业教学与科学技术结合起来，提高对新媒体这个艺术设计载体的认识，把握静态知识和动态发展之间的联系。随着视觉文化时代的到来，视觉传达领域专业知识的更新，从前被前人奉为真理的理论和观点正在被颠覆，而教学内容只能针对过去或正在发生的事情，它是受到时效限制的。因此，设计专业要在不断地组织和再组织的过程中形成开放的计算机辅助设计类课程体系，打开学生的视野，让学生随时可以掌握目前最先进的设计技术和表达手法。

高校艺术教育以市场需要为导向，着重培养学生的动手能力。因此，计算机辅助课程相对于其他课程来说，实践课时较多，这样才能强化学生运用软件的能力。计算机辅助设计类课程要求学生利用日益增多的各类设计素材库，对图像进行处理，变化出更为丰富的视觉语言。如今软件升级换代十分迅速，这就要求学生及教师要不断地更新知识，学会质疑和尝试，触类旁通地去学习和寻找不同的操作方法。

三、视觉传达专业计算机辅助设计类课程的教学方法

（一）案例式教学法

案例式教学法指教师通过讲解具体软件的功能、界面、菜单、面板以及工具的基本使用方法，来让学生对计算机辅助设计软件有一个大致的了解，进而提升学生的软件运用能力。学生除了要在课堂上消化和吸收教学案例以外，还要学会举一反三，并开展大量的课外钻研。

（二）项目式教学法

项目式教学法是指在实践教学活动中教师对指导学生切实完成一个完整的“项目”的培训方法。在教学实践中，拿实际项目里的课题作为教学内容，能为学生日后进入工作岗位积累丰富的实践经验，这对学生设计实践能力的提高也有很大的帮助。

四、视觉传达专业计算机辅助教学存在的误区

在教学方面，有的教师侧重于工具的教授，并辅以大量的图例。有的教师则完全把软件课变成单独的软件培训班的模式，一味地进行填鸭式教学，而不去培养学生的创新能力。这样只会使学生的软件学习能力停留在很低的层次。

在学习方面，学生不愿意去探讨原理和基础工具的运用，只是默默地跟着范例走。另外，有些学生不善于做笔记，不勤加练习，今天会明天忘，并没有充分意识到软件的学习过程也是个需要潜心修炼的过程。

五、改进视觉传达专业计算机辅助教学的策略

（一）有针对性地设置课程

学校在开展计算机辅助设计类课程的初期，可以尝试着要求学生对常规软件（例如Photoshop、Coreldraw、Illustrator等）达到创新运用的程度。而对于其他的软件，学生可以根据自身的学习情况和接受能力进行多样性的选修。同时，学校也可以加大对三类基础软件的课时投入，以巩固学生的学习成果。

（二）教学与实践相结合

学校要与相关单位紧密协作，定期组织学生到单位参观实习。此外，学校还要鼓励学生积极参与国内外的各项比赛，以赛代练。

（三）加强师资培训，提高教师业务水平

教师在完成繁重的教学、科研任务的同时还需要不断地提高业务水平。教师的业务水平很大程度上决定了学生学习效果的好坏，对学生的影响是深远的。因此，学校应加强对视觉传达专业教师的业务培训，从而为计算机辅助教学提供强有力的师资保障。

综上所述，高校计算机辅助教学，必须要根据学校自身的特点，结合师资力量和学生的实际情况来开展。此外还要突出专业特色，利用多重手段和多重资源来促进学生的专业学习，从而切实提高计算机辅助教学的水平。

参考文献：

计算机视觉应用篇5

关键词：计算机辅助环境艺术设计起源现状及发展

随着计算机软硬件的进步，计算机辅助设计逐渐成为建筑效果图表现的主流。所谓计算机辅助环境艺术设计是指设计师通过计算机技术表现设计意图，最终以图像的方式告知客户，使客户清晰地理解设计师的设计意图和创意，它是一种更为直接、有效的表现方式，通常又被人们称为计算机建筑效果图。

一、计算机辅助环境艺术设计的起源

计算机的发展及应用，使人们的生活日新月异。计算机辅助设计源于计算机图形技术的产生，计算机辅助设计的研究构想发端于1950年，但使用计算机绘图的最早记录是在1963年，美国麻省理工学院的研究人员伊凡·苏泽兰在美国计算机联合会会议上发表了名为《画板》的博士论文，从而开始了计算机辅助设计的发展历程。他从1950年开始着手开发通过图形技术来处理人与电脑交互对话的操作系统。1963年，这套以电脑主机、显示屏、光电笔和键盘为工具的图形画线系统得到实现。这套图形画线系统开发和引进了许多计算机绘图的基本思想和技术，使用户可以运用电脑画出直线、复杂曲线以及简单的标准部件。

最初CAD被解释为“计算机辅助绘图”，由于当时计算机在设计上的作用是替代传统手工绘图的一种新工具，但随着后来信息技术的飞速发展，计算机技术在各领域的广泛应用，CAD的含义也在不断变化扩展，随着20世纪70年代像素的产生、80年代三维曲面造型系统的开发等，使电脑绘图从只能用“线”这一基本绘制元素发展到可以用点、面、体进行绘制计算机图形，从而使CAD的含义也发展成现在人们比较熟知的计算机辅助设计这个概念了。1970年的威尼斯双年展首次接纳了计算机绘画作品，这也标志着新的视觉艺术形式的诞生得到了社会的承认。

我国的计算机辅助设计起源于20世纪70年代。与国外计算机辅助设计发展的轨迹相似，国内计算机辅助设计的研究与应用基本上是从各高等院校发展起来的。20世纪90年代初，随着我国现代化进程的迅速发展以及计算机的进一步普及，在环境艺术设计和创作领域，计算机技术应用的价值，逐渐得到人们的重视。

二、我国计算机辅助环境艺术设计的现状

计算机作为信息时代重要的技术工具，在环境艺术设计领域得到普遍应用。在20世纪90年代前，国内对环境艺术设计效果的表现是使用手工绘制的方法，到了20世纪90年代初期，计算机辅助设计技术开始在我国建筑业应用。计算机辅助设计技术在建筑设计表现领域以不可逆转的潮流迅速发展。尤其是到了20世纪末，计算机辅助设计逐渐成为建筑效果表现的主流。起初，设计师主要运用AutoCAD软件进行施工图的绘制，在方案阶段还以手绘为主。但随着相关专业软硬件的更新和进步，它自身的强大优势得以显示，同时对传统手绘表现产生了越来越大的冲击。

随着近十几年来我国计算机辅助环境艺术设计的发展，计算机建筑效果表现的类型己经有了很细致的划分，可以分为：计算机建筑效果图、计算机建筑漫游动画和计算机建筑效果虚拟现实。计算机建筑效果图主要是通过3DSMAX，Lightscape，Photoshop等计算机软件制作的静态的效果图。通过计算机三维软件从平面、立面数据中得到透视图，透视点位置及视点角度均可变换，然后再渲染出二维图像，这种方式是目前社会上应用最广泛的。计算机漫游动画是利用3DSMAX软件的三维动画功能，在建筑物的室内或室外的设计阶段就能以可视的、动态的方式全方位展示建筑物所处的地理环境、建筑物外貌和各种附属设施以及建筑物内部空间的效果，使人们能够在未来的建筑物中漫游，因而成为建筑设计方案及装修效果展示、建筑方案投标、论证、评审的有力工具。

三、计算机辅助环境艺术设计的发展趋势

当前，随着计算机软硬件技术的迅猛发展，计算机辅助设计在环境艺术设计领域受到了广泛的重视和应用，比如各种方案的汇报、投标以及招商广告中随处可见，从而出现了大量的绘图软件的教程以及在教学上更加重视计算机绘图软件的教学课程。人们更多的关注计算机技术，想方设法掌握各种绘图软件，在模型、材质、灯光以及各种渲染技法上花费大量的时间，而忽略了最终的效果图的艺术性。计算机辅助设计是科学与艺术以及计算机与艺术设计相结合的边缘学科。计算机辅助设计在视觉艺术创造规律、形式法则和审美方法与传统的艺术设计是相同的。所谓视觉艺术，是通过人的视觉感受而将客观内容纳入主观心灵并予以对象化呈现的艺术形态。一些美学研究者认为，从审美主体的角度来看，艺术离不开创造者和欣赏者两个方面，而这两个方面都要通过一定的感官和相应的感性物质媒介，前者创造出审美对象，后者达到审美愉悦。所以说，作为视觉艺术的计算机辅助设计作品既要真实的描绘场景，又要使欣赏者达到审美偷悦。不可否认，人们的欣赏水平在不断提高，求新、求异的视觉口味也越来越高。这源于技术的发展、审美的进步，计算机技术的发展对于社会和艺术创造产生了重大的推动作用。

在计算机辅助环境艺术设计发展的初级阶段，设计师的目标是使效果图具有真实感，能够模拟未来场景的真实效果，具有一定的实用性。目前的计算机建筑效果图的风格单一，已经不能满足大众的不断提高的视觉口味。计算机建筑效果图既是表现的技术同时它又是视觉艺术。设计师创造出审美对象，筑物内部空间的效果，使人们能够在未来的建筑物中漫游，因而成为建筑设计方案及装修效果展示、建筑方案投标、论证、评审的有力工具。使用的软件有Creator系列三维建模工具及Vega场景管理软件。计算机建筑效果虚拟现实技术强调的是一种身临其境的感觉，采用的是人与人之间自然的交互方式。它可以实现逼真的、纯三维的场景，可以全方位、多角度、完全由用户自由控制在场景中漫游。作为建筑师可以从多个角度观察建筑方案，所以说虚拟现实技术不仅可以使用于建筑表现，而且也是一种推敲方案的有利手段。VR技术在我国的环境艺术设计领域中有着广泛的应用前景，将给环境艺术设计带来革命性的改变。

设计师创造出审美对象，要使欣赏者达到审美愉悦而不是审美疲劳。为此，根据目前我国计算机辅助环境艺术的发展情况，未来计算机建筑效果图应呈现艺术化、人情化和多样化趋势。

参考文献：

[1]邓庆尧.环境艺术设计[M].济南：山东美术出版社.

[2]张绮曼.中央工艺美术学院环境艺术设计系—室内设计的风格样式与流派[M].北京：中国建筑工业出版社.

[3]张绮受.中央工艺美术学院一环境艺术设计与理论[M].北京：中国建筑工业出版社.

计算机视觉应用篇6

【关键词】计算机；视觉系统；框架构思

在现代计算机技术的支持下，对人类视觉功能进行模拟的计算机系统被称为计算机视觉系统，因为视觉系统本身兼具科学性和应用性，所以计算机视觉系统本身既具有科学学科的特性又具有工程学科的特性。对其的研究不仅能够进一步了解人类本身，而且能够在工业生产领域发挥更大的作用。

1计算机视觉系统现有理论框架

1.1计算机世界理论框架

20世纪80年代，麻省理工学院教授Marr在视觉理论研究领域获得突破，提出了利用计算机实现视觉能力的理论框架――计算机视觉理论，这一理论主要特点是以现代信息处理的方式对人类视觉能力作用机制进行了分析，并以人类的视觉能力为基础在计算机技术的支持下形成了三个不同的计算机层次。分别是计算机理论层次、表示层次和算法层次。这三个层次分别对应着人类对视觉信息进行处理的三个环节，通过各个环节的仿生设置，计算机视觉系统就能够将初步的视觉处理能力赋予计算机。这一理论中的核心是计算机理论层次，Marr认为人类的视觉能力主要是从图像中建立物体形状和位置的描述，所以在这一层次中设计者设计的主要环节是从初步获取的二维图像中提取和细化物体的三维结构和位置，并将这些信息在一个二维平面上反映出来，即三维重建。

1.2基于知识的视觉理论框架

基于知识的视觉理论框架最早产生于20世纪90年代，最早的提出者是Lowe。认为在人类的视觉能力发挥过程中，对三维物体的实际测算是不必要的，人类的视觉能力与三维测算能力没有直接的关系，虽然使用三维测算技术也能够实现计算机视觉系统的功能，但并不是对人类视觉功能的模仿。Lowe认为在人类的视觉活动中，会将三维物体看成二维物体，也会将二维物体看成三维物体。这种现象本身并不是偶然性的，而是一种视觉作用机制的必然。既然人类肉眼能够借助一定的作用机制和处理能力实现二维的三维化，在计算机视觉系统中就完全有可能设计出这种对人类肉眼直接模拟的机制。以感知系统感知物体的二维特性，并在其基础上直接生成三维图像，而不需要借助复杂的测量过程。

1.3主动视觉理论框架

主动视觉理论是在现有计算机理论的基础上形成的新型理论框架，是根据人类视觉功能实现的主动性提出的。在人类实现视觉功能的过程中，人类的视觉系统并不是被动的，而是会根据视觉系统的要求调动身体的其他部位进行配合的、具有主动性的，所以在人类视觉功能的发挥过程中，视觉系统是具有主动性的，人类视觉系统的视角、关注点都会是动态变化的。

基于这一理论，主动视觉理论框架认为人类的视觉活动是一种“感知――动作”过程。根据这一原则，主动视觉理论框架认为计算机视觉系统并不需要精准的三维测算系统。而应该以计算机视觉获取系统为核心，设置主动的视觉系统。这一理念在实际的应用中主要通过对图像获取系统技术参数的调整和控制来实现，例如摄像机的位置、取向、焦距、光圈等，通过对这些参数的调整图像信息获取系统就能够从不同的视角对物体进行观察，进而获取物体的三维图像信息。

2计算机视觉理论框架中存在的问题

计算机视觉理论框架的产生极大的支持了计算机视觉系统的研发工作，但是在计算机视觉系统的实际研发工作中，也逐渐暴露出了计算机理论框架的缺陷。当前主流的计算机视觉系统框架中，计算机视觉理论是最早产生的也是唯一一种被动的计算机视觉技术。在其理论系统中更多的强调人类视觉系统的测算能力，而没有意识到人类的视觉系统是一种主观性很强的、目的性很强的信息获取系统，完全建立在测算基础上的计算机视觉理论框架是不必要的。

基于知识的理论框架，认为人类视觉系统的功能实现主要环节是反馈，强调了人类视觉活动中主观意识的指导作用。但是它过于强调系统的目的性和主观性，完全否定了计算机视觉理论，认为人类视觉系统是个完全脱离计算机的认识过程，这种认识显然是错误的，在判断物体尺寸大小、距离远近时，测算无疑是极为必然的。

主动视觉理论并不完全排除三维重建，认为计算机视觉系统的三维重建应该建立在图像获取系统的主动性上。通过改变图像获取摄像机的角度、参数对时间、空间和分辨率等进行有选择的感知，解决了计算机视觉系统认知过程中的不稳定问题，降低了计算机视觉系统实现的难度。但是在其理论框架内部缺乏主观、高层的指导，从整体上看并不完善。

3计算机视觉系统框架的新构思

在计算机视觉系统的研究领域，三种理论构建各有优劣。但是无疑反应了当前计算机视觉系统研发的主流思想，因此计算机视觉系统框架的新构思应该在其基础上进行，致力于克服各个理论的缺点。综合比较三种理论框架，笔者认为计算机视觉理论虽然存在某些问题，但是从整体上看这一理论框架是最具实践性和操作性的，其存在的问题完全可以借助其他理论框架加以解决，因此笔者以计算机视觉理论为主体，结合基于知识的视觉理论和主动视觉理论，提出一个更加完善和通用的计算机视觉系统构架。

计算机视觉系统视觉功能实现的主体结构还是建立在计算理论结构的基础上的，将计算理论框架中的早期视觉处理环节分为图像预处理、图像分割和二维模式识别两个部分，因为图像的预处理是在平面图像基础上的简单处理，不需要主观主导意识和目的性的参与，同时图像分割和二维模式识别能够最大限度的提升后继图像处理的效果。

在早期处理完成以后，后继的中后期处理还是分别情调了二维模式识别和三维模式识别，虽然这两种模式本身的识别原理是一样的，但是其面对的对象不同，物体的模型也不同。一般来讲，在我们的世界中二维信息具有很强的重要性，图形、文字、指纹等关键二维信息在通常情况下作用更大、应用范围更广，所以计算机视觉系统矿建的新思路中，要对二维信息进行进一步的处理。

模型库提供具体物体模型的表示。知识库不但要对物体进行抽象表示而且还要对抽象知识进行推理。人类经验的积累和知识的获取是通过学习而得到的，所以加人模型库、知识库管理，并让其从输出结果中进行学习。这将使模型库和知识库更加丰富和完善。

视觉活动本身是带有目的性的，所以在有些时候视觉系统的应用确实需要视物体的实际情况来决定，有时只需识别场景中存在的是什么物体或某物是否存在，而不要求定量恢复场景中的物体。因此，在计算机视觉系统中引人视觉目的来判断输出是否满足要求。同时，用视觉目的对图象分割和二维模式识别、中期视觉处理、后期视觉处理和三维模式识别加以控制。如果需要三维重建则由主动视觉控制成象来获得景物更完整的信息。

计算机视觉系统框架是支持计算机视觉系统实现的重要基础，所以在计算机视觉系统的研发、设计工作中，对理论框架的研究具有鲜明的现实意义，本文简单介绍了现有框架思想，并分析了其各自的优缺点，最后再这些理论框架的基础上形成了计算机视觉系统框架的新构思。认为计算机视觉系统构架应该以计算机理论为基础，以视觉活动的主观性和目的性为指导，以具体的视觉实现形式为方法。

【参考文献】