计算机视觉论文
计算机视觉技术方面的论文（2）
计算机视觉技术方面的论文(2)计算机视觉技术方面的论文篇二《基于OPENCV的计算机视觉技术研究》【摘要】伴随着科技不断发展，基于OPENCV的计算机视觉技术应运而生，该技术的出现受到了社会的广泛关注。
本文将对计算机视觉技术应用原理进行分析，论述基于OPENCV的运动物体检测。
并且从三个角度分析基于OPENCV的图像预处理技术，为计算机视觉技术创新提供依据。
【关键词】OPENCV;计算机视觉技术;研究计算机视觉技术能够有效的实现人眼的分类、分割、跟踪以及判别等，在先进的技术下，在视觉系统中能够创建出3D等图像元素数据，并且根据系统需求获取信息。
基于OPENCV的计算机视觉技术研究比较晚，在诸多方面还处于探索阶段，在该技术研发环节中还存在着很多问题。
一、计算机视觉技术应用原理基于OPENCV的计算机视觉技术，应用于视频中运动物体检测时，主要分为宏观和微观两种检测方式。
其中宏观检测方式是指，以视频中的某一个画面为研究对象，研究内容比较整体。
而微观检测方式在整幅图像的基础上，截取一小部分，根据实际需求在一小部分内部进行检测。
在进行计算机视觉技术研究当中分为两个环节，第一环节，图像数据信息的采集，第二环节，对于图像数据信息预处理。
例如，当在宏观的图像数据分析下，只需要对图像进行整体分析就可以，而在微观的检测技术下，需要根据技术需求，对图像进行科学分割。
二、基于OPENCV的运动物体检测在对与动物体进行检测的环节中，在OPENCV技术基础上，需要对视频中运动的物体进行特征性的捕捉。
一般正在运动的物体其轮廓、颜色以及性状等比较特殊，在特征捕捉中比较便捷。
通过宏观的物体运动捕捉，将所在运动的物体与运动背景相互分离，以便于对运动物体的数据信息进行研究。
基于基于OPENCV的运动物体检测主要分为三个步骤：第一，视频流的捕捉;在进行图与像分离的过程中，需要对视频流进行科学的捕捉，保障所得的图像数据信息真实、清晰而完整。
《2024年基于OPENCV的计算机视觉技术研究》范文
《基于OPENCV的计算机视觉技术研究》篇一一、引言计算机视觉技术已成为人工智能领域的重要组成部分，它通过模拟人类的视觉系统，实现对图像和视频的识别、分析和理解。
近年来，随着计算机技术的飞速发展，计算机视觉技术在各个领域得到了广泛应用。
而OPENCV作为一种开源的计算机视觉库，为计算机视觉技术的发展提供了强大的支持。
本文将基于OPENCV的计算机视觉技术进行研究，探讨其应用和未来发展。
二、OPENCV概述OPENCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，包含了大量的图像处理和计算机视觉算法。
它提供了丰富的API接口，方便用户进行二次开发和集成。
OPENCV支持多种操作系统和编程语言，广泛应用于图像处理、目标检测、人脸识别、三维重建等领域。
三、基于OPENCV的计算机视觉技术研究1. 图像处理图像处理是计算机视觉技术的基础，主要包括图像滤波、增强、分割、去噪等操作。
OPENCV提供了大量的图像处理算法，如高斯滤波、中值滤波、边缘检测等。
这些算法可以有效地提高图像的质量和清晰度，为后续的图像分析和识别提供支持。
2. 目标检测目标检测是计算机视觉技术的重要应用之一，主要针对图像中的特定目标进行识别和定位。
OPENCV中包含了多种目标检测算法，如HOG+SVM、Haar特征+Adaboost等。
这些算法可以有效地实现人脸、车辆、行人等目标的检测和跟踪。
3. 人脸识别人脸识别是计算机视觉技术在生物识别领域的重要应用之一。
OPENCV中的人脸识别算法包括特征提取和匹配两个步骤。
首先，通过提取人脸的特征信息（如特征点、面部形状等），然后利用算法对不同人脸的特征进行匹配和比对，从而实现人脸识别。
4. 三维重建三维重建是计算机视觉技术中的一项重要技术，可以通过对多个角度的图像进行采集和处理，实现三维场景的重建。
OPENCV中的三维重建算法包括立体匹配、深度估计等。
《2024年基于计算机视觉的Transformer研究进展》范文
《基于计算机视觉的Transformer研究进展》篇一一、引言近年来，随着深度学习和人工智能的飞速发展，计算机视觉领域取得了显著的进步。
在这个过程中，Transformer模型以其强大的特征提取能力和优秀的性能，在计算机视觉领域得到了广泛的应用。
本文将重点介绍基于计算机视觉的Transformer研究进展，探讨其发展现状、主要研究成果以及未来发展趋势。
二、Transformer模型概述Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习模型，具有强大的特征提取能力和优秀的性能。
该模型通过多头自注意力机制和位置编码等技术，能够有效地捕捉图像中的局部和全局特征，从而提高图像识别的准确性和稳定性。
在计算机视觉领域，Transformer模型已经成为了研究热点。
三、基于计算机视觉的Transformer研究进展1. 图像分类图像分类是计算机视觉领域的重要任务之一。
基于Transformer的图像分类模型，如Vision Transformer（ViT），通过将图像划分为多个块，并利用Transformer模型进行特征提取和分类，取得了优异的性能。
此外，还有许多研究者对Transformer 模型进行改进和优化，以提高图像分类的准确性和效率。
2. 目标检测目标检测是计算机视觉领域的另一个重要任务。
基于Transformer的目标检测模型，如DETR和TransFuse，通过引入自注意力机制和交叉注意力机制，能够更好地捕捉目标之间的关联性和上下文信息，从而提高目标检测的准确性和稳定性。
3. 图像分割图像分割是将图像分成多个区域或对象的过程。
基于Transformer的图像分割模型，如SegFormer和TransUNet，通过引入Transformer编码器和解码器结构，能够有效地提取图像中的多尺度特征和上下文信息，从而提高图像分割的准确性和精细度。
四、主要研究成果在基于计算机视觉的Transformer研究中，许多研究者取得了重要的成果。
计算机视觉论文
计算机视觉论文1000字计算机视觉是指计算机利用图像处理、模式识别、计算几何、人工智能等技术实现对图像的理解与分析，从而使计算机从图片、视频等视觉信息中获取更丰富的信息，并利用这些信息完成人们所需要的各种功能和任务。
下面介绍几篇比较经典的计算机视觉论文。
1. R-CNN: Object Detection via Region-based Convolutional Networks这篇论文由Ross Girshick等人在2014年提出，是深度学习在目标检测领域的开山之作。
该方法将传统的滑动窗口式检测方式替换成针对提取候选区域的局部卷积神经网络（region-based convolutional network, R-CNN）。
此方法首先提取一系列候选框（region proposals），然后将这些框区域输入到卷积神经网络中进行分类和回归。
该模型最终能够实现高准确率的目标检测，同时也大大缩短了计算时间。
2. Deep Residual Learning for Image Recognition这篇论文由Kaiming He等人于2016年提出。
该论文主要研究了深度网络的深度和精度之间的矛盾，并提出了残差学习的思路。
残差学习通过增加跨层连接，将网络的前后输出进行直接相加，从而使得网络学习到不同的特征时不会失去过多原有的信息。
这种方法的应用不仅能够提高深度网络的精度，还能够帮助深度网络降低梯度消失等问题。
3. Generative Adversarial Networks该论文由Ian Goodfellow等人于2014年提出。
这是一种生成式模型，通过在训练过程中，同时训练一个生成器网络并一个判别器网络，从而实现高效的数据生成。
该方法的创新之处在于将生成式模型的随机噪声与判别式模型的决策结合起来，通过互相博弈的方式逐渐提升网络的表现。
该方法不仅能够生成高质量、多样性的样本数据，也可以在图像修复、语音识别等任务中得到广泛应用。
《2024年基于计算机视觉的Transformer研究进展》范文
《基于计算机视觉的Transformer研究进展》篇一一、引言近年来，随着深度学习和人工智能技术的快速发展，计算机视觉在众多领域取得了显著的成果。
Transformer作为深度学习领域的一种新型模型结构，其强大的特征提取能力和上下文理解能力使其在计算机视觉领域得到了广泛的应用。
本文将重点介绍基于计算机视觉的Transformer研究进展，分析其技术特点、应用领域及未来发展趋势。
二、Transformer技术特点Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习模型，其核心思想是将输入序列转化为自注意力权重，从而实现对序列中各个元素之间关系的建模。
在计算机视觉领域，Transformer模型具有以下技术特点：1. 上下文理解能力强：Transformer模型通过自注意力机制，可以捕捉到输入序列中各个元素之间的依赖关系，从而实现对上下文的深入理解。
2. 特征提取能力强：Transformer模型可以有效地提取输入数据中的特征信息，并将其转化为有用的特征表示，有助于提高计算机视觉任务的性能。
3. 并行计算效率高：Transformer模型采用自注意力机制，可以并行计算各个位置的注意力权重，从而提高计算效率。
三、基于计算机视觉的Transformer应用领域基于计算机视觉的Transformer模型在多个领域得到了广泛的应用，主要包括：1. 图像分类：利用Transformer模型对图像进行特征提取和分类，提高分类准确性和鲁棒性。
2. 目标检测：将Transformer模型应用于目标检测任务，实现对目标的精准定位和识别。
3. 图像生成：利用Transformer模型生成高质量的图像，如超分辨率图像、风格迁移等。
4. 视频理解：利用Transformer模型对视频序列进行建模，实现视频内容的理解和分析。
四、基于计算机视觉的Transformer研究进展近年来，基于计算机视觉的Transformer研究取得了显著的进展，主要表现在以下几个方面：1. 模型结构优化：研究人员针对Transformer模型的结构进行了大量的优化工作，提出了多种改进的Transformer模型，如Vision Transformer、Swin Transformer等，这些模型在计算机视觉任务中取得了更好的性能。
机器视觉技术论文
机器视觉技术论文机器视觉是一门涉及人工智能、计算机科学、图像处理、模式识别、神经生物学、心理物理学等诸多领域的交叉学科。
下面是店铺整理的机器视觉技术论文，希望你能从中得到感悟!机器视觉技术论文篇一机器视觉技术的应用研究【摘要】阐述了机器视觉技术在工业、农业、医学、交通领域的研究应用状况，指出了机器视觉的未来走向。
【关键词】机器视觉;应用研究机器视觉是一门涉及人工智能、计算机科学、图像处理、模式识别、神经生物学、心理物理学等诸多领域的交叉学科。
机器视觉主要利用计算机来模拟人或再现与人类视觉有关的某些智能行为，从客观事物的图像中提取信息进行处理，并加以理解，最终用于实际检测和控制。
随着现代计算机技术、现场总线技术与大规模集成电路技术的飞速发展，机器视觉技术也日臻成熟，已经广泛应用在国民经济发展的各行业。
1.机器视觉系统组成一个典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块，如图1所示。
首先采用CCD摄像机获得被测目标的图像信号，然后通过A/D转换成数字信号传送给专用的图像处理系统，根据像素分布、亮度和色彩等信息，进行各种运算来抽取目标的特征，然后再根据预设的判别标准输出判断结果，去控制驱动执行机构进行相应处理。
总之，随着机器视觉技术自身的成熟和发展，可以预计它将在现代和未来制造企业中得到越来越广泛的应用。
2.机器视觉技术的应用在国外，机器视觉的应用主要体现在半导体及电子行业，其中大概40%-50%都集中在半导体行业。
具体如PCB印刷电路;SMT表面贴装;电子生产加工设备;机器视觉系统还在质量检测的各个方面已经得到了广泛的应用，并且其产品在应用中占据着举足轻重的地位。
而在中国，以上行业本身就属于新兴的领域，再加之机器视觉产品技术的普及不够，导致机器视觉在以上各行业的应用几乎空白。
目前随着我国随着配套基础建设的完善，技术、资金的积累，各行各业对采用图像和机器视觉技术的工业自动化、智能化需求开始广泛出现，国内有关大中专院校、研究所和企业近两年在图像和机器视觉技术领域进行了积极思索和大胆的尝试，逐步开始了工业现场和其它领域的应用。
有关计算机视觉的课程论文
有关计算机视觉的课程论文推荐文章计算机导论论文参考热度：大学生计算机论文参考热度：浅谈计算机平面设计的有关论文热度：试析高职院校计算机专业教学的改革热度：对计算科学与计算机发展的思考热度：计算机视觉技术是在计算机技术应用下发展起来的一种新技术，主要用来研究计算机模拟生物的宏观或外显功能。
该技术在应用过程中会涉及到计算机科学、神经生物学、人工智能、模式识别以及图像处理等多个学科。
下面是店铺给大家推荐的有关计算机视觉的课程论文，希望大家喜欢!有关计算机视觉的课程论文篇一《计算机视觉技术的应用研究》摘要：文章在介绍计算机视觉技术相关内容的基础上，对该技术在工业、农业、林业和农产品检测这四个领域的具体应用进行简要分析。
关键词：计算机;视觉技术;应用研究中图分类号：TP212 文献标识码：A 文章编号：1671-7597(2013)16-0114-01计算机视觉技术自20世纪70年代产生以来就得到了全世界的广泛关注。
作为一种多学科综合应用下的新技术，随着专家对其研究会的不断深入，其应用领域也越来越广，给人们的生产生活带来了极大方便。
1 计算机视觉技术计算机视觉技术是在计算机技术应用下发展起来的一种新技术，主要用来研究计算机模拟生物的宏观或外显功能。
该技术在应用过程中会涉及到计算机科学、神经生物学、人工智能、模式识别以及图像处理等多个学科，多学科技术的综合运用使得计算机具有了“感知”周围世界的能力，这也正是该技术发挥作用的核心所在。
计算机视觉技术的特点就在于，首先，它能在不接触被测者的前提下完成对被测者的检测;其次，该技术应用的领域和检测的对象非常广，能在敏感器件的应用下，完成对人类难以观察到的超声波、微波和红外线等的检测;最后，该技术还突破了人在视觉观察上长时间工作的限制，能对检测对象进行长时间观察。
2 计算机视觉技术在各领域的应用分析随着计算机视觉技术研究的不断加深，该技术的应用领域也越来越广，下面，本文就选取工业、农业、林业、农产品检测、电力系统自动化及图书馆工作这6个方面对计算机视觉技术的应用进行简要分析。
基于OpenCV的计算机视觉技术研究与实现本科毕业论文
毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。
对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。
作者签名：日期：指导教师签名：日期：使用授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。
作者签名：日期：学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。
除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。
对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。
本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。
作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。
本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。
涉密论文按学校规定处理。
作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日注意事项1.设计（论文）的内容包括：1）封面（按教务处制定的标准封面格式制作）2）原创性声明3）中文摘要（300字左右）、关键词4）外文摘要、关键词5）目次页（附件不统一编入）6）论文主体部分：引言（或绪论）、正文、结论7）参考文献8）致谢9）附录（对论文支持必要时）2.论文字数要求：理工类设计（论文）正文字数不少于1万字（不包括图纸、程序清单等），文科类论文正文字数不少于1.2万字。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
中国矿业大学公选课计算机视觉论文
学院：计算机科学与技术
班级：信安10-2
姓名：吴健东
学号：08103695
2011年10月
（一）引言：
计算机视觉是人工智能领域的一个重要部分，它的研究目标是使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的视觉是以图象处理技术、信号处理技术、概率统计分析、计算几何、神经网络、机器学习理论和计算机信息处理技术等计算机分析与处理视觉信息。
作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维信息的人工系统。
计算机视觉是一门综合性的学科，它已经吸引了来自各个学科的研究者参加到对它的研究之中。
其中有计算机学和工程、信号处理、物理学、应用数学和统计学，神经生理学和认知科学等。
计算机视觉也是当前计算机科学中的一领域，计算机视觉领域与图像处理，模式识别，投影几何，统计推断，统计学习等学科密切相关，近年来，与计算机图形等学科也发生了很强的联系。
（二）应用：
人类正在进入信息时代，计算机将越来越广泛地进入几乎所有领域。
一方面是更多未经计算机专业训练的人也需要应用计算机，而另一方面是计算机的功能越来越强，使用方法越来越复杂。
这就使人在进行交谈和通讯时的灵活性与目前在使用计算机时所要求的严格和死板之间产生了尖锐的矛盾。
人可通过视觉和听觉，语言与外界交换信息，并且可用不同的方式表示相同的含义，而目前的计算机却要求严格按照各种程序语言来编写程序，只有这样计算机才能运行。
为使更多的人能使用复杂的计算机，必须改变过去的那种让人来适应计算机，来死记硬背计算机的使用规则的情况。
而是反过来让计算机来适应人的习惯和要求，以人所习惯的方式与人进行信息交换，也就是让计算机具有视觉、听觉和说话等能力。
这时计算机必须具有逻辑推理和决策的能力。
具有上述能力的计算机就是智能计算机。
计算机视觉就是用各种成象系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释。
计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能象人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。
要经过长期的努力才能达到的目标。
因此，在实现最终目标以前，人们努力的中期目标是建立一种视觉系统，这个系统能依据视觉敏感和反馈的某种程度的智能完成一定的任务。
例如，计算机视觉的一个重要应用领域就是自主车辆的视觉导航，目前还没有条件实现象人那样能识别和理解任何环境，完成自主导航的系统。
因此，目前人们努力的研究目标是实现在高速公路上具有道路跟踪能力，可避免与前方车辆碰撞的视觉辅助驾驶系统。
这里要指出的一点是在计算机视觉系统中计算机起代替人脑的作用，但并不意味着计算机必须按人类视觉的方法完成视觉信息的处理。
计算机视觉可以而且应该根据计算机系统的特点来进行视觉信息的处理。
但是，人类视觉系统是迄今为止，人们所知道的功能最强大和完善的视觉系统。
如在以下的章节中会看到的那样，对人类视觉处理机制的研究将给计算机视觉的研究提供启发和指导。
因此，用计算机信息处理的方法研究人类视觉的机理，建立人类视觉的计算理论，也是一个非常重要和信人感兴趣的研究领域。
这方面的研究被称为计算视觉。
计算视觉可被认为是计算机视觉中的一个研究领域。
有不少学科的研究目标与计算机视觉相近或与此有关。
这些学科中包括图象处理、模式识别或图象识别、景物分析、图象理解等。
由于历史发展或领域本身的特点这些学科互有差别，但又有某种程度的相互重叠。
（三）技术：
有不少学科的研究目标与计算机视觉相近或与此有关。
这些学科中包括图象处理、模式识别或图象识别、景物分析、图象理解等。
由于历史发展或领域本身的特点这些学科互有差别，但又有某种程度的相互重叠。
图象处理
图象处理技术把输入图象转换成具有所希望特性的另一幅图象。
例如，可通过处理使输出图象有较高的信-噪比，或通过增强处理突出图象的细节，以便于操作员的检验。
在计算机视觉研究中经常利用图象处理技术进行预处理和特征抽取。
模式识别
模式识别技术根据从图象抽取的统计特性或结构信息，把图象分成予定的类别。
例如，文字识别或指纹识别。
在计算机视觉中模式识别技术经常用于对图象中的某些部分，例如分割区域的识别和分类。
图象理解
给定一幅图象，图象理解程序不仅描述图象本身，而且描述和解释图象所代表的景物，以便对图象代表的内容作出决定。
在人工智能视觉研究的初期经常使用景物分析这个术语，以强调二维图象与三维景物之间的区别。
图象理解除了需要复杂的图象处理以外还需要具有关于景物成象的物理规律的知识以及与景物内容有关的知识。
在建立计算机视觉系统时需要用到上述学科中的有关技术，但计算机视觉研究的内容要比这些学科更为广泛。
计算机视觉的研究与人类视觉的研究密切相关。
为实现建立与人的视觉系统相类似的通用计算机视觉系统的目标需要建立人类视觉的计算机理论。
（四）问题：
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：
识别
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。
运动
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。
场景重建
给定一个场景的二或多幅图像或者一段录像，场景重建寻求为该场景建立一个计算机模型/三维模型。
最简单的情况便是生成一组三维空间中的点。
更复杂的情况下会建立起完整的三维表面模型。
图像恢复
图像恢复的目标在于移除图像中的噪声，例如仪器噪声，模糊等。
（五）趋势：
计算机视觉是在20世纪50年代从统计模式识别开始的．当时的工作主要集中在二维图像分析和识别上，如光学件表面、显微图片和航空图片的分析和解释等．60年代，Roberts(1965)通过计算机程序从数字图像中提取出诸如立方体柱体等多面体的三维结构，并对物体形状及物体的空间关系进行描述[Roberts 1965]。
70年代中期，麻省理工学院(MIT)人工智能(AI)实验室正式开设“机器视觉”由国际著名学者B．K．P．Hom教授讲授。
80年代以来，计算机视觉的研究已经历r从实验室走向实际应用的发展阶段。
水平的飞速提高以及人工智能、并行处理和神经元网络等学科的发展，更促进了计算机视觉系统的实用化和涉足许程的研究。
目前，计算机视觉技术正在广泛她应用于计算几何、计算机图形学、图像处理、机器入学等多个领域中。
(六)结论：
通过计算机视觉这门课程的学习，作为学习计算机的我来说无疑是一次很大的收获。
结合我的专业，让我对我说学的东西又有了深刻的认识。
希望自己在今后的专业学习中能够有更大的进步和收获。
参考文献：
张颂德张正友《计算机视觉》科学出版社1998。