计算机视觉的发展范文
发布时间：2024-01-14 15:51:13
导语：想要提升您的写作水平，创作出令人难忘的文章？我们精心为您整理的13篇计算机视觉的发展范例，将为您的写作提供有力的支持和灵感！
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（一）会计电算化的安全隐患较突出
随着计算机网络技术的跨越式发展，会计电算化的网络安全隐患频发。其中，最受业内人士关注的是非法分子借助互联网对企业的内部网络实施的非法入侵和破坏，黑客入侵同样猖獗，计算机病毒隐藏较深、繁殖速度快，给计算机系统的安全性带来了极大的威胁。
信息数据的保密工作有待改善。众所周知，涉及财务的各项信息数据是企业的机密，但市场上的软件开发商往往偏重于会计软件功能的研发，并未下大气力研究数据保密的技术方法。另有一些软件尽管拥有加密功能，却无法达到对数据保密的目的。
除此以外，电算化还面临无纸化的风险。在会计电算化环境下，数据通常直接记录在光盘或磁盘上，若要对数据恶意篡改则完全可以不留任何痕迹，可见，这种数据存储形式极大地增加了电算化的风险。
（二）会计软件的兼容性较差
首先表现为会计软件的通用性较差，集成化水平低下。财务软件开发商无法精确把握企业会计核算的特征，进而未能有针对性地开发满足客户需要的软件，致使不少企业依然要做大量的辅助工作，软件的实用性大打折扣，且不能实现信息共享及数据交换功能，会计电算化的信息管理系统尚不完善。
其次，会计的信息共享性较差。企业内部的不同部门之间均运用不同的软件从事相应的经营活动，造成财务部门与其余部门的信息互动性较差、信息衔接不力，未能按时更新和共享各类数据，致使财力资源耗费严重，同时也不利于维持数据的高精确性。
第三，会计软件使用过程中的标准相对混乱。由于财务软件的开发未执行一体化标准，致使会计电算化所运用的财务软件较为混乱，即便是同行业的不同单位，其运用的会计软件也各不相同。不同类财务软件在应用方法、数据接口等方面的差异性明显，给数据查询、报表汇总和数据传输等方面带来诸多不便。
（三）会计电算化的普及程度不高
我国正式实施会计电算化已逾20年，但普及程度依然不够高。其一，企业对会计电算化做出了错误的解读，一些企业的财务负责人错误地认为会计工作仅需要账本和算盘，对电算化所需的软硬件开发投入不够，对会计电算化技术人才的培训力度不大。其二，我国会计电算化起步较晚，部分企业片面地认为会计电算化的诞生只是为替代传统的人工核算，忽略了会计电算化是实现会计管理现代化的必要条件的事实。
（四）会计电算化的内部控制风险较高
会计电算化内部控制的范围相对较广，依托计算机网络手段，企业每个部门及分公司与企业总部之间的会计业务衔接度逐步提高，传统会计管理模式中内部控制范围的扩大给财务信息的安全蒙上一层阴影。另外，企业不但要对内部会计信息加以严格控制，还要控制同行竞争企业对自身会计信息的影响，所以要搞好内、外部的同步控制工作，有序扩大企业内控的范围。由于会计电算化信息系统会把企业每个部门及分公司的财务信息实行汇总，并将其传输至总部的会计系统中，导致会计信息脱离了原始凭证，给会计档案的管理增添了麻烦。
二、会计电算化发展中的问题的有效解决措施
（一）杜绝电算化的各类安全隐患
在进入电算化系统时可采取可靠的保护措施，如声音监测、用户口令以及用户权限设置等手段，以此加强数据的保护。还可对机器进行保密，如运用软件狗、硬件加密或将系统做在芯片上完成加密，还可实施专室专用、专机专用的制度等。
网络会计在推进会计各项信息资源共享的过程中可能使信息蒙受安全风险，为此，可尝试运用网络杀毒、防火墙技术、身份授权或认证等。针对无纸化风险的成因，要严格管理磁介质载体档案，推行新型载体档案与纸质档案的双套保管制度。
（二）逐步解决会计软件兼容性差的问题
第一，会计软件要朝着管理方向有序转变，企业要加快会计软件的开发和使用步伐，使之同财务软件相交融，促进会计电算化的全面落实，在企业积极推广管理会计，最大限度地履行会计的核算职能，为企业信息系统的开发和应用夯实基础。
第二，要鼓励会计信息与其他部门信息之间的衔接和联系，必要时运用同一款会计软件，有助于防止由于信息交流过缓所致的资源浪费。当然，这有赖于会计软件的研发和推广，以满足本企业的业务需求。
第三，要形成具有一体化标准的会计软件协议，该协议可规定会计软件使用时数据接口的一致性，也可规定一个公用的转换接口，促使不同财务数据之间交互转换。这样一来，不同软件条件下的数据便能直接使用，而无需另行处理，减轻了操作人员的工作负担。
（三）提高会计电算化的普及速度
首先要加大会计电算化的宣教力度，鼓励企业高层转变理念，积极宣传会计电算化对财务会计工作的积极作用和重要意义，创设和谐的认知氛围，使其增强应用意识，及时更新软硬件，以满足会计电算化的现代化管理需求。
其次，要明确会计电算化工作的意义和作用，有序调动财会人员运用会计电算化的热情和主动性。企业要加大对全体财会从业者的培训力度，使其均能熟知会计电算化信息管理系统的应用原理，变革财会人才的培养体系，加强基础理论常识的培养，同时号召广大会计从业者自觉学习计算机技术知识，运用前沿的网络科技为财务管理服好务。企业还要适时引进优秀的专业人才，壮大现有财会人才团队，优先聘任深谙会计电算化操作和应用的财会人才，逐步以人才优势加快会计电算化的普及节奏。
（四）健全内部控制，降低会计信息的安全风险
健全企业的内部控制，首先要依照本企业内部的组织架构科学安排上机记录的管理岗位。同时对于会计电算化系统的访问者及所查阅的内容均要如实、完整记录；构建完备的电算化权责机制，重点确认企业内的会计从业者在电算化系统的访问权限及其要承担的责任，保障会计从业人员均能以主人翁的姿态完成每项任务，减少或避免会计信息失真或人为操作失误所致的信息精确性问题。此外，要继续加强对会计信息的保密监督工作。
（五）做好会计电算化信息系统的安全控制和维护工作
其一，企业要高度重视计算机的安全、平稳运行，内部网与会计网彻底分离，以防非法分子肆意入侵会计信息系统而导致会计信息被盗。这就要求将安全控制上升到制度层面，做好设备检修、技术支持和质量监管等多项任务，不断地优化安全管控制度，并将其作为财会人员日常活动的行为准绳和工作标准。其二，要搞好电算化信息系统的维护工作。毋庸置疑，会计电算化信息系统是一个相对复杂的系统，尤其是涉及诸多代码程序，在无形之中便增加了安全漏洞的几率。为此，为规避这些安全漏洞，就要加大系统的检修和维护力度，漏洞要第一时间发现并确认，尽早修复，以防这些漏洞被非法分子肆意更改，妨碍会计电算化信息系统安全运行的良好局面。此外，对电算化系统的硬件维护侧重于计算机配制和控制方面的要点，例如，设置机房报警系统以及将机房内的电压维持在180V至230V之间；对电算化系统的软件维护主要针对故障的排查、确认和消除。
（六）加大电算化的内部审计力度
篇2
站在企业领导的角度分析会计电算化，部分企业领导对会计电算化缺少准确的认知和了解，尤其是一些中小型企业的领导，对于会计电算化的应用更是缺乏重视，进而阻碍会计电算化在企业中的应用。其次，由于部分企业领导的思维无法跟上时代的步伐，尽管为企业引入会计电算化，在应用的过程中却只停留在表面上，缺少实际使用，这样企业领导就很难带领企业员工发展企业、建设企业，并致使会计电算化在企业的应用中无法发挥真正的作用。另外，从购置会计电算化的配套设施来看，企业在引进相关的设备时，需要加大资金投入成本，并重新制定相关的管理体制，这对一些中小型企业而言，无非是增加了其财务压力。
2.企业缺乏专业的人才
目前，传统会计依然发挥作用，但其作用却远远小于会计电算化，会计电算化通过改善会计核算的环境，增强了会计工作人员的核算效率，使企业能够准时的完成销售预测、人力资源规划等工作。然而，由于企业缺乏专业的会计电算化人才，导致企业只能应用传统的会计，这使得会计的工作更加烦琐复杂。
3.企业缺乏完善的规章制度
完善的规章制度在企业中的应用，能有效地激励工作人员，让工作人员认真完成工作任务。这也就说明，企业在应用会计电算化的过程中，应完善相关的规章制度，并将其落实到会计工作人员的身上，但由于大部分企业为了获取更多的经济利润，对于会计工作这一方面，缺乏合理的管理和监督，从而导致会计工作人员缺乏良好的职业道德精神和责任感。
4.财务数据对会计电算化的影响
会计人员在工作的过程中，需要接触大量的资金，因而，财务数据的准确性对会计而言具有十分重要的影响，会计人员需要精准财务数据，并合理的管理财务数据，才能减少财务数据的风险。但工作人员在利用会计电算化对其数据储存的过程中，一旦储存信息错误，则会影响会计工作，并给企业带来严重的经济损失。
二、会计电算化发展中存在问题的解决措施
企业在应用会计电算化时，应做到实事求是，根据企业的发展现状，合理的引进会计电算化的设施，并制定相关的管理方案，构建一个完整的会计电算化发展体系，增强对会计工作人员的培训和指导，提升整体员工的工作素质，这样才能提高会计电算化的使用效率，并促进企业经济的增长。以下几点则是针对会计电算化在发展中存在问题提出的解决措施。1.提升企业领导对会计电算化的认识
作为企业的领导者和负责人，企业领导的思想观念应与时俱进，跟随时代的步伐，接受当今时代的发展现状。因此，企业领导应积极主动的参与一些发展会议和活动，从中获取丰富的信息资源，为企业的发展做出良好的基础保障。这样企业领导才能接受会计电算化，并为企业提供充足的发展条件，合理的引入会计电算化。此外，企业领导在利用会计电算化时，要从主观方面分析会计电算化的重要性，对会计电算化产生准确的认知，提升自身对其的认知水平，这才有利于会计电算化在企业中发展。2.加强培训和指导，构建一支专业的会计电算化队伍
尽管会计电算化属于先进的工作手段，但会计电算化仍需要人来操作，才能发挥其主要的作用。因此，企业要秉承着以人为本的发展理念，加强对会计工作人员的培训和指导，将创新的工作理念灌输到工作人员的思想中，使其了解会计电算化的工作性质，并让其意识到自身工作的重要性，这样会计工作人员才能提升自身的素质和职业道德精神。另外，企业在指导会计人员的过程中，要让工作人员掌握会计电算化操作技术，提升会计人员的工作技能，从而使会计人员在工作时降低错误率。
3.构建完整的监督体制
为了保证会计人员能合理有效的完成相关的工作，在引入会计电算化之前，企业应根据会计电算化的相关操作要求，结合企业发展的情况，制定相关的应用方案，构建一个完整的管理监督体制，建立健全相关的规章制度，从而使会计人员能有针对性和规范性的操作会计电算化。其次，企业要对员工明确责任制度，将其落实到每一个工作人员的身上，这样就能激发会计人员的责任意识。此外，企业应定期对会计人员进行考核，从而及时地发现会计工作人员存在的问题和缺陷。只有企业从根本上发现问题，才能提出科学的解决对策，并有效地解决工作人员的问题。
4.加强对财务数据风险的控制
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中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1007-9599 （2013） 01-0255-02
计算机实验辅助教学贯穿于高校教学实践活动中，是教学实践重要的组成部分，计算机实验辅助教学以其操作性、实践性和验证性对培养应用型人才有着十分重要的作用。随着我国计算机技术和网络平台的发展，计算机应用已从传统的单机操作变为网络平台为主的服务器和客户机模式，与此同时，高校计算机实验辅助教学也面临着教学改革和发展。本文从计算机实验辅助教学课程特点入手，阐述我国高校计算机实验辅助教学的发展现状及目前亟待解决的问题，并探讨相应的解决方案。
1 高校计算机实验辅助教学特点
与其他课程相比，计算机实验辅助教学具有以下几个特点[1]：①可以利用计算机平台很好的完成实验过程中老师安排的实验任务。②电子档形式的实验报告方便快捷。③可以通过计算机平台解答每个同学的疑问，并且相同问题只需解答一次，节省了较多的时间用于辅导其他同学。④实验老师较方便地对学生的实验作业和成绩进行批改和统计。⑤计算机管理人员通过程序保护学生单机数据，避免学生无意有意地破坏系统，影响实验正常进行。⑥老师可通过计算机辅助软件控制学生的操作，从而控制实验进度，确保实验任务顺利完成。
2 高校计算机实验辅助教学发展现状
目前，国内关于计算机实验辅助教学系统的研究主要有以下两个方面：一个方面是基于计算机网络平台的实验教学系统，研究怎样才能通过远程监控一些仪表、仪器，从而为实验者提供不受地点和时间的使用设备[2]；另一方面基于仿真实验教学系统，研究怎样运用计算机程序及网络进行实验及仿真实验结果，同时怎样解决仪器少无法进行实验或危险系数高而无法进行实验等问题。
国外有关高校计算机实验辅助教学的研究主要有以下几方面：（1）以实验室为对象的教学系统在一定程度上限制了计算机实验辅助教学系统的应用范围，即其只能在实验课上使用，使用者是教师和学生，无其他人员。从教师和学生角度出发，怎样能较出色地完成教学任务和学习任务，可以提供一个支持教学、便于设备管理及课程安排的辅助教学系统，从而最大化地利用实验室，并运用辅助教学系统中的各个模块功能，最终，让计算机实验辅助教学环节的辅助功能得到最大运用[3]。（2）以计算机网络为平台的教学辅助系统可以不受时间和地点的限制完成实验教学，同时基于远程教学的虚拟技术，只需要将实验对象在计算机上进行模拟，或借助硬件来仿真实验，这种虚拟化的实验课由拥有相同网络环境的学生同时完成，该系统具有共享性、协同性和仿真性等特点，因此节省了实验资源。同时，在远程操作中学生的实验对象多是依靠三维技术实现的动画画面而非具体的实验器材，最终得到的实验报告也是根据公式计算得出的，学生的计算机实验依靠一个远程网络虚拟教学辅助系统让学生如操作实际实验设备一般解决学生异地计算机操作和观察问题，并且最终得到的实验报告数据更为精确。（3）研究怎样有效地对学生学习计算机实验课进行大力支持的实验辅助教学系统。目前，我国WEB学习支持系统[4]和成人学习支持系统等网络课程都是通过实验学习系统自行完成的。根据对当前我国各种实验学习系统调查发现，实验辅助教学系统应以学生学习为中心，并将支持帮助学生学习过程中遇到的难点作为核心内容，就目前情况来说，实验辅助教学系统没有一个统一定论，但它至少能让学生完成无法独自完成的课程，同时尽量减少他们在完成实验课程时出现的失误，提升学生自学的能力，改善对实验任务的理解能力，增强自身学习兴趣。
3 高校计算机实验辅助教学当前需要解决的问题
目前，高校计算机实验辅助教学使用的安全性和可用性较差，不能满足正常教学的需要，主要表现在：
第一，无法管理上机作业。计算机上机作业的完成过程及结果都不能以实物的形式提交，均以电子文档的形式提交。计算机实验中心使用的多媒体网络教室均有文件收发和收取的功能，但其安全性和可用性较差[5]。首先，教学功能差，多媒体文件收发和课表没有太大关系，因此不能详细反映出老师向学生发作业，学生向老师提交作业的关系。其次，安全性差，利用多媒体收发作业，收取到的作业仅能存在老师所用的机器中，但老师和学生用的机器都是公用的，如果课后老师未将保存的作业文件拷贝带走，则极可能遭到人为破坏。
第二，老师不能控制学生可运行的程序。利用计算机完成实验教学无法确保每个学生不做与课堂无关的动作，老师不能控制学生可运行的程序就不能保证完成实验教学任务，最后严重影响实验教学效果。多媒体网络虽然具有控制学生机器的能力，但它提供的控制只是对整台机器的控制，不能控制某个可运行的程序，所以，在实验教学期间，老师不能避免学生做些与课堂无关的操作。
第三，即时交流功能较弱[6]。多媒体网络教室提供有交流功能，但其提供的功能较为简单，不能满足实验教学过程中的辅导、答疑和讨论等的需要。
第四，无课程考试的功能。老师可通过多媒体网络教室向每个同学分发试题，然后再收取学生的试题，但这种多媒体分发和收取可靠性及安全性较差，不能用于真正的考试。
第五，不能进行上机考勤。计算机实验中心采用门禁记录上机者的姓名及上机时间，但其主要用来计费，不能完整记录上机者上课课程、代课老师等教学信息，不利于教学管理。
第六，不能自动统计实验数据。针对实验中心的一些数据，如开放率和人机时数等，计算机实验辅助教学系统缺少相应的统计系统，因此，实验中心的工作人员需要手工完成，不仅易出错，而且工作效率极低。
第七，计算机实验辅助系统没有考虑到跨平台操作的特性，这直接导致辅助系统只能在Windows环境下使用，这样一来，很多实验课程没办法完成。
第八，没有很好地规划计算机实验辅助系统的通用性，目前使用的辅助系统多是面向特定的一门课程，而不能来完成其他实验课程，这就出现了实验室一台电脑安装多套辅助系统的现象，不仅不方便使用和教学，同时也是一种浪费。
4 有关高校计算机实验辅助教学的解决方案
针对目前高校计算机实验辅助教学的现状及其需要解决的问题，现提出改进方案，从系统原则入手，根据计算机实验辅助教学系统环境最终确定系统的结构设计。
4.1 设计原则
计算机实验辅助教学系统设计要本着系统性、教学性和可扩展性的原则进行。
系统性：系统设计要站在全局考虑，系统作业收发、上机考勤和程序监控等都是相互联系的，因此在设计时不能仅关注其中某个方面，而应该将作业收发、上机考勤和程序监控结合起来，整体上把握计算机实验辅助教学。
教学性：计算机实验辅助教学系统正是根据老师教学需要、学生学习需要以及管理员的管理需要而设计实现的，其是为了更好辅助实验教学，提高教学质量。
可扩展性：计算机实验辅助教学系统能够解决教学中急需解决的问题，其适用性较强，但在系统设计架构时还是要考虑其扩展性，方便日后系统升级或功能扩充，这样可以更好地辅助教学[7]。
4.2 实验环境
（1）硬件环境按照实验教学的不同，将实验室分为多个功能不同的功能室，每个实验室都配备硬件相同的服务器，并且包括一台教师专用机。
（2）软件环境在实验中心的服务器上安装ActiveDirectory、WindowsServer2003Enterprise+SP1、IIS、MSSQLServer2000以及NTFS文件系统[8]等，并且所有的用户机都安装Office2003和WindowsProfessionalXP+SP2软件，但不同功能的实验室安装的专业软件应有所区别，比如绘图实验室装AutoCAD、3dMax软件。
4.3 结构设计
系统构架：计算机实验辅助教学系统基于学生、教师和管理员的思想，划分为学生机、教师机、应用服务器和管理机，采用服务器/客户机和三层混合体系结构，学生机和教师机属于客户端程序，主要面向学生和教师。管理及则面向管理员。逻辑上来看，应用服务器是服务器，其提供了教师机和学生机访问数据库的通道，实现了监控、通信和共享的功能，同时避免了客户端直接访问数据路，有效地提升了系统安全性及运行效率。
数据库设计：为了确保实验辅助教学过程中表达学生和教师之间的教学关系，数据库应具有反应课表完整内容的功能。
5 总结
随着我国教育信息化在高校教育中比重的增大，计算机实验辅助教学成为当前教育发展形势，陆续地，国内多数高校把计算机实验辅助教学系统应用于实验教学活动中，为学生实验学习提供了良好的网络资源。同时，计算机实验课程不再局限于实验课上，极大地扩展了学生实验操作学习的空间和时间，同时将计算机理论移植到实验辅助教学系统上，方便了大家利用系统平台资源，在促进学生实验操作能力的同时，有助于提升其信息化平台的学习能力。
参考文献：
[1]卓攀.实验室辅助教学系统的探索与实践[J].都市家教：下半月，2011，2（11）：123.
[2]曹晶莲.计算机应用基础课程教学及辅助教学系统[J].中国科教创新导刊，2012，2（12）：125.
[3]董海芳.高校计算机实验辅助教学的现状及其改进设计[J].读写算（教育教学研究），2011，4（10）：80-81.
[4]刘强.高校计算机实验室管理存在的问题与对策[J].辽宁警专学报.2011
[5]李晋.高校实验室建设与管理模式的探讨[J].实验技术与管理，2009，26（6）：145-147.
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中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2016）20-0118-02
计算机视觉课程是人工智能学科的分支学科，对互联网技术的发展有着重要的推进作用。随着时代的飞速变迁，越来越多的学生对这一领域产生了浓厚的兴趣，计算机视觉课程在信息专业中也开始占据重要的地位。如何让学生对这门课程保持长久的兴趣，如何培养学生的专业能力和实践能力，是当前高校应该考虑的问题。经过近几年的教学实践后，很多高校已经逐步确定了通过实际应用培养学生兴趣的教学方法，在满足学生对计算机视觉应用需求的同时，加深了学生对理论知识的理解，这已经成为了当前高校计算机视觉课程教学的重要模式。
一、计算机视觉课程的特点
近年来，随着计算机网络的飞速发展，计算机视觉的应用也越来越广泛，成为了信息相关专业学生的一门必修课。计算机视觉课程涉及众多领域，包括人工智能与模式识别、应用数学等，其覆盖范围广，综合性较强。具体来说，计算机视觉课程有以下几个特点：一是内容广泛，理论抽象。计算机视觉是一门新技术，随着时代的变迁，互联网新技术的更新日新月异，这就使得课程内容的更新过快，内容广泛，教师很难在第一时间向学生输送所有的课程知识。二是计算机视觉课程涉及多个学科领域，并且所涉及的领域知识内容复杂，表达抽象，这对学生的学习来说是一个较大的障碍。三是实践性强。计算机视觉课程的知识内容来源于各种专业不同的领域，操作性极强，学生只有在具有一定的工程项目综合能力后，才能进行计算机视觉应用和操作。
二、计算机视觉与计算机图形学、数字图像处理之间的联系和区别
1.计算机视觉与计算机图形学的联系与区别。计算机视觉一般输入的都是图像或图像序列，其输入资料主要来自usb摄像头或是相机。经过处理后，计算机视觉输出的是对图像序列和图像对应的对真实世界的一种理解，在这一方面，计算机视觉有识别车牌、人脸的作用。而计算机图形学则是一种对虚拟场景的描述。它一般是由多个多边性数组组成，每个多边性有三个顶点，输出的是二维像素数组。在增强现实的应用中，人们不仅需要用计算机视觉来提高对物体识别和姿态获取的效率，还需要用到计算机图形学对虚拟三维物体的叠加方法。
2.计算机视觉与数字图像处理的联系和区别。首先，计算机视觉与数字图像处理之间的联系在于数字图像处理是计算机视觉处理的基础，而计算机视觉的研究成果也可以作为数字处理的素材。其次，计算机视觉与数字图像处理之间的区别在于图形是一种纯数字化、矢量的单位，而图像则不仅包括图形，有时还包括来自现实世界的信号，并且图形的处理不是一种简单的堆积，计算机视觉的处理要从图像中找到一些统计数据和信息，并做进一步的数据分析。
三、高校计算机视觉课程教学的创新策略
1.以工程应用为导向的课程内容。鉴于学习本课程的学生在毕业之后多数会进入相关工程企业或者研究院工作，因此，在对学生进行培养时，高校一方面要考虑到学生的知识接受度，另一方面要设置以工程应用为导向的课程内容，帮助学生更好的进入企业或研究院开展工作。高校在进行计算机视觉课程教学创新时，首先要创新课程教材，摒弃以往枯燥的理论书籍，多选取一些实践性和应用性强的教材。考虑到国内教材的滞后性和学生基础的薄弱性，高校应该选择以下两本书作为学生的专用教材：一本是我国著名教授贾云得编纂的《机器学习》，这部教材深刻体现了时展的教学要求，书中不仅详细讲述了计算机视觉中的一些基本知识，包括计算机视觉的基本概念、算法及其应用，还有一些经典的数字图像处理方法和视觉应用分析，对学生了解基础知识和实践内容有着重要的意义；另外一本是国内外十分推崇的计算机视觉著作，它是美国教授Richard Szeliski教授的作品。该书在2010年出版，获得了众多业界人士的好评。Richard Szeliski教授是华盛顿大学的兼职教授，也是微软研究院交互视觉与多媒体的主任，他对计算机视觉的发展和未来走向十分清楚，也深刻了解产业界和大学需要什么样的计算机视觉课程教材。因此，这本教材面向应用，与当今最新的科技成果紧密相连，综合论述了计算机视觉在各个领域的发展，展示了计算机视觉的最新研究成果和未来的发展趋势。此外，本书中还有详细的国外研究案例和更加深入的应用案例，适合学生开展探究性学习。两本教材都是遵循以工程应用为导向的原则，对学生开放性思维的培养有着重要的意义。
2.面向科技最新成果的课程定位。计算机视觉是一门新技术，科技创新是其发展的原动力，因此，高校在进行课程安排时，应该将当今计算机视觉领域的重要的科技成果作为计算机课程的基本教学内容。要想以科技最新成果定位计算机视觉课程，高校要做到以下两个方面：（1）选取涵盖最新成果的教材。考虑到不同学生的数字图像处理基础不一的问题，学校可以在课程中补充一些有关数字图像处理的基础内容。在选择教材内容时，计算机视觉课程的内容应该包括数字图像处理、视觉学习和模式识别这三大部分。数字图像处理是视觉课程的基础内容，主要向学生介绍数字图像处理和计算机视觉所涉及的一些基础知识，包括图像的分割和检测、图像滤波的处理等。数字图像处理是整个计算机课程学习的重要基础内容，其课时可占总课时的二分之一。其次，视觉部分是近几年来计算机视觉的最新科技成果，内容主要包括摄像机的几何设定和计算机摄影机的序列处理等。作为最前沿的科技领域，视觉部分将会是该课程后期的重点内容，与实践作业紧密结合。而模式识别则更多的是新技术的一种工程应用，学生会更多的涉及到实践操作，更好的培养学生的实践能力。（2）强化学生自学和调研能力。课程调研和实践是信息专业学生强化能力的重要方法之一，高校可以在课程项目中引入新技术的探究，在使课程在具有基础性、研究性的同时，具有一定的前沿性，还能让学生在第一时间了解到最新的科技成果和互联网应用技术。在课程调研和实践中，高校必须要强化学生的自学和调研能力，在调研时给每一个小组安排一位高年级研究生作为指导，每组学生独立完成任务，高年级研究生只做引导和辅助的作用。学生在自我设置调研程序，查找资料，理解和熟悉相关程序的时候，能够更加掌握最新科技成果的内容，同时还提高了学生的自学能力和团队协作能力。
3.工程实践化的教学形式。工程项目综合能力是信息专业的学生必须具备的素质之一，因此在计算机视觉课程的教学过程中，培养学生的工程实践能力是教学目标之一。高校可以采取以下两种方法：（1）选取适当的工程实例。对于信息专业的学生而言，计算机视觉课程各个独立的算法和方法较多，彼此没有过多的联系。这对学生来说过于抽象，不易理解，因此教师不应当仅仅限于知识的传授，还应该选取一些适当的工程实例，将知识体系串联在一起，加深学会对教学内容的理解，从而达到良好的教学效果。例如，在教学过程中，教师可以着重介绍手机制造的例子。手机是现在学生十分熟悉的产品，用手机举例更加贴近学生的生活，教师可以详细介绍手机键盘和主板的制造过程，并在这一过程中将所学的算法和理论融合进去，加深学生对知识的理解。其次，教师在手机讲解时，还可以引导学生思考类似的产品制造，从而引出数码相机的制造原理，和学生一起探讨其制造算法。这种做法不仅可以帮助学生学习，还可以让学生拓宽思路，发散思维，不断创新计算机视觉领域。（2）选择合适的实际应用。计算机视觉课程是一门实践性和操作性极强的学科，因此，为了学生更好的学习，教师要将理论工程实践化，选择合适的实际应用来提高学生的实践能力。教师可以安排学生进入手机制造厂房，给学生上一堂别开生面的实践课，详细介绍每个制造流程，并向学生不断抛出与课程有关的问题，引发学生的思考，比如选择什么样的模板匹配法可以更为简单。学生在不断的解答和提问中，对学科知识的了解也会逐步加深。其次，高校可以建立专门的实训基地，学生可以在基地里实践操作，将理论转化为实物，亲自尝试做出模型，这种做法可以极大地提高学生的实践能力，使学生更快的将理论转化为实际。
四、结语
在新形势下，高校应不断创新计算机视觉课程的教学模式，并以此展开教学活动，培养学生的实践能力和创新精神。将工程应用和科技最新成果结合的教学模式，有利于解决理论和实践相脱节的问题，在增强学生学习兴趣、提高学生独立分析能力的同时，还使学生接触了国际最新的研究成果，拓宽了学生的思路，这对学生未来的发展有着重要的意义。
参考文献：
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[5]蒋辰.基于数字媒体环境的视觉传达设计专业综合实验课程改革探证[J].文艺生活：中旬刊，2015，（07）.
篇5
一、计算机视觉技术概述
计算机视觉主要是指利用计算机来对图像进行分析，从而控制某种动作或者获取某描述景物的数据，是人工智能与模式识别的重要领域。计算机视觉兴起于20世纪70年代，其涉及的学科范围较为广泛，包括视觉学、CCD技术、自动化、人工智能、模式识别、数字图像处理以及计算机等。就目前而言，计算机视觉技术主要以图像处理技术为核心，是通过计算机视觉模拟人眼，并利用光谱对作物进行近距离拍摄，运用数字图像处理以及人工智能等技术，对图像信息进行分析和研究。计算机视觉技术主要步骤包括采集图像、分割图像、预处理、特征提取、处理和分析提取的特征等[2]。
二、农业机械中计算机视觉技术的应用分析
一般而言，农业机械中计算机视觉技术的应用，主要表现在以下三个方面：一是田间作业机械中的应用；二是农产品加工机械中的应用；三是农产品分选机械中的应用。
（一）田间作业机械中的应用
在田间作业机械中，计算机视觉技术的应用较晚。近年来，由于环境保护政策的提出，在农田作业的播种、植保以及施肥机械中的应用越来越广泛。在田间作业的过程中应用计算机视觉技术时，主要应用在苗木嫁接、田间锄草、农药喷洒、施肥以及播种等方面[3]。为了有效识别杂草，对除草剂进行精确喷洒，相关研究人员分析了美国中西部地区常见的大豆、玉米以及杂草二值图像的形态学特征，发现植物长出后14～23天内能够有效区别双子叶和单子叶的效果，准确率最高达到90%。在1998年开发出Detectspary除草剂喷洒器，其能够有效识别杂草，在休耕季节时，其相较于播撒而言，能够减少19%～60%的除草剂用量。在农业生产中，农药的粗放式喷洒是污染严重，效率低下的环节，为了有效改变这种现状，Giler D.K.等研制出能够精量喷雾成行作物的装置。该系统主要是利用机器视觉导向系统，使喷头能够与每行作物上方进行对准，并结合作物的宽度，对喷头进行自动调节，确保作物的宽度与雾滴分布宽度具有一致性，从而有效节省农药。一般而言，该系统能够促使药量减少66%，提高雾滴沉降效率和施药效率，减少农药对环境产生的影响。
（二）农产品加工机械中的应用
随着信息技术以及计算机技术的快速发展，计算机视觉技术被广泛应用在农产品加工的自动化中。如Jia P等提出了图像处理算法，该算法主要是以鲇鱼水平方向与主轴的形心位置和夹角为依据，检测鲇鱼的方位以及背鳍、腹鳍、头、尾的位置，从而确定最佳的下刀位置。此外，我国的黄星奕等人在研究胚芽米的生产过程时，在不经过染色的情况下，对胚芽米的颜色特性等进行分析，得出胚芽米颜色特征的参数为饱和度S。同时利用计算机视觉系统，自动无损检测胚芽精米的留胚率，其结果与人工评定的结果大体一致。
（三）农产品分选机械中的应用
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一、引言
随着计算机技术的不断发展，在20世纪60年底产生了计算机视觉学这一学科。计算机视觉是借助计算机以及各种设备，进行生物视觉模拟的一种技术。计算机视觉学的主要任务，是借助已掌握的图片、视频等资料，进行计算与处理，和人类及其他生物的视觉过程一样，
得到相应形式的三维数据信息。计算机视觉学的发展，在工业、农业的生产中，地质勘探、天文、医学观察等领域也有着重要的应用价值。因此，视觉学的研究和应用转化受到了越来越多的重视。
二、计算机视觉学的图像分割研究
（一）数据驱动的分割研究
在计算机视觉学应用过程中，经常进行的数据驱动分割有下面几项内容：第一种是边缘检测的分割、第二种是区域分割、第三种是边缘和区域相互结合的分割。第一种基于边缘检测的分割，这种分割的基本方法：首先对检测图像的边缘点进行检测，然后根据一定的法则进行轮廓的连接，获得分割的区域。基于边缘检测的分割其难点是边缘检测时如何处理好抗噪声性能、检测的精度之间的矛盾。所以，在研究的过程中，提出了多种多尺度边缘检测的方法，按照实际问题进行多尺度边缘信息设计等方案，以获得更为合适的抗噪性能和检测的精度。第二种基于区域的分割，它的基本思想是按照图像数据的特点，将整个图像的空间划分成为几个不同的区域进行图像处理。
（二）计算机视觉学模型驱动的分割
经常使用的模型驱动分割有下面三种，第一种模型是基于动态轮廓的模型、第二种模型是组合优化模型、第三种模型是目标几何与统计模型。第一种是基于动态轮廓的模型用在进行分割目标的动态轮廓，因为其能量函数使用的是积分运算，有着很好的抗噪性能，对于目标的局部模糊也不敏感，所以其适用性很广。但这种分割方法容易收敛到局部最优，因此要求初始轮廓应尽可能靠近真实轮廓。通过组合优化的方法进行分割问题的处理，是使用一目标函数综合表示分割的相关要求以及约束，把分割变为目标函数的优化求解。因为目标函数多数情况下作为多变量函数存在的，因此可以通过使用随机优化的方法来实现。
（三）计算机视觉学图像分割的半自动方法
通过对人工参与程度的分，我们可以得出图像分割，主要有三种类型即：人工图像分割、半自动图像分割、自动图像分割等。人工图像分割指的是操作者使用鼠标，将分割区域的轮廓进行勾画的方法，人工图像分割的缺点是费时费力，而且很容易就会受到一些主观因素的影响，并且人工图像分割的可重复性较差。自动图像分割不需要借助人机交互就能完成，但是也很难实现同一批图像处理的满意分割效果。半自动分割这种形式指的是将人机交互同自动分割结合在一起，半自动分割可以实现对不同图像与处理需求的适应，并且可以大大降低计算过程的复杂性。在计算机技术不断发展的背景下，计算速度和容量有了大幅度的提升，计算机图像处理及视觉应用取得了丰硕的成果。
三、计算机视觉技术的分析
（一）以模型为研究对象的处理方法
在以模型世界作为研究对象的视觉学研究过程中，以Roberts的开创性工作作为一种标志，在他的工作过程中，引进了三维物体与二维物体成像的关系，使用较为简单的边缘特征提取、组合线段等手段和方法。他对三维关系的分析只是按照简单的边缘线段的约束关系，缺乏对人类或其他动物视觉系统感知三维空间关系的充分考虑。但是早期的这些研究工作，对计算机视觉学的研究和发展发挥了良好的促进意义，但是对于较为复杂的景物就不能够奏效。
（二）以计算理论为主体的视觉模型
随着计算机视觉研究的不断深入，在二十世纪七十年代，计算机视觉技术的研究，开始向着更为理性的阶段发展，主要表现在：不同本征特性的恢复，恢复的内容有三维形状恢复、运动恢复、光源恢复等等。研究的出发点是光学、生理学以及射影几何的视角出发，对成像及其逆等问题进行研究。在这个过程中，一些学者提出了以表示作为核心、通过算法作为中间转换过程的视觉处理模型，例如：著名的计算机视觉学研究者Marr就提出了这些观点，在他的理论里面，对表示的重要意义进行强调，并且从不同层面上对信息处理问题进行了研究。
（三）计算机视觉的应用研究
在现实生活和生产的过程中，计算机视觉主要应用在照片资料、视频资料处理上，例如：航空照片的处理、卫星照片的编译、医学领域的辅诊断、移动机器人视觉导航等等。其中，工业机器人手眼系统的研发，成为计算机视觉应用最具代表性的成果之一。因为工业生产、施工等现场等因素具有一定的复杂性，这种环境下的光照、成像特点等等可以控制，这就使得计算机视觉的应用更为简单，对于系统的实际构成有着很好的作用。移动机器人与工业机器人不同之处就是移动机器人具有一定的行为能力，这就需要研究者解决机器人的行为规划问题。在移动机器人种类、智能化水平不断提升的背景下，对视觉能力的要求也越来越高，这也使得计算机视觉有了更为广阔的应用前景。
四、结语
综上所述，计算机视觉学作为人类科技发展和社会进步的一种学科体现，在前进和发展的过程中，通过研究者和应用者的不断总结和探究，取得了丰硕的成果。在未来视觉技术发展的道路上，仍然有大量的工作需要进行研究。
参考文献：
[1]韩祥波， 刘战丽. 计算机图像处理技术在农产品检测分级中的应用[J]. 安徽农业科学 ， 2013，（34）
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中图分类号： TS207 文献标识码：A
随着微型个人计算机应用的越来越广泛，以及计算机在综合学科中应用的深入研究，现如今在工农业、军事国防、医学卫生等众多领域的使用和研究方面计算机视觉技术都起到了至关重要的作用，为了节省人力、降低成本、减少误差，该项技术在食品企业、科研院所、检测机构中的应用更加普遍。如今，在农产品药物残留检测、水果重量分级、等级筛选、质量监管等方面计算机视觉技术有众多应用。
1 计算机视觉技术概述
计算机视觉技术是利用计算机、摄像机、图像卡以及相关处理技术来模拟人的视觉，用以识别、感知和认识我们生活的世界[1]。该技术是模拟识别人工智能、心理物理学、图像处理、计算机科学及神经生物学等多领域的综合学科。计算机视觉技术用摄像机模拟人眼，用计算机模拟大脑，用计算机程序和算法来模拟人对事物的认识和思考，替代人类完成程序为其设定的工作。该技术由多个相关的图像处理系统组成，主要包括光源提供系统、图像提取系统、计算机数据运算系统等。原理是：首先通过摄像机获得所需要的图像信息，然后利用信号转换将获得的图像信息转变为数字图像以便计算机正确识别[2]。随着科学技术的发展，计算机技术在各个领域得到广泛应用，计算机视觉技术不仅在代替人类视觉上取得了重大成就，而且在很多具体工作方便超越了人的视觉功能。计算机视觉计算有如此快速的发展，是因为与人类的视觉相比该技术具有以下显著优势[3]。
1.1 自动化程度高
计算机视觉可以实现对农产品的多个外形和内在品质指标进行同时检测分析，可以进行整体识别、增强对目标识别的准确性。
1.2 实现无损检测
由于计算机视觉技术对农产品的识别是通过扫描、摄像，而不需要直接接触，可以减少对所检测食品的伤害。
1.3 稳定的检测精度
设计的运行程序确定后，计算机视觉技术的识别功能就会具有统一的识别标准，具有稳定的检测精度，避免了人工识别和检测时主观因素所造成的差异。
2 计算机视觉技术在食品检测中的应用
20世纪70年代初，学者开始研究计算机视觉技术在食品工业中的应用，近几十年电子技术得到快速发展，计算机视觉技术也越来越成熟。国内外学者在研究计算机视觉技术在食品工业中的应用方面主要集中在该技术对果蔬的外部形态（如形状、重量、外观损伤、色泽等）的识别、内部无损检测等方面。国内有关计算机视觉技术在食品业中的应用研究起始于90年代，比国外发达国家晚多达20a，但是发展很快。
2.1 计算机视觉技术在果蔬分级中的应用研究
计算机视觉技术在食品检测中的应用研究相当广泛，从外部直径、成熟度的检测到内部腐烂程度的检测都有研究。韩伟等[4]采用分割水果的拍摄图像和新的计算机算法计算水果的半径，进而得出果蔬的最大直径。研究表明，该算法不仅降低了计算量而且提高了计算精度，此方法用于水果分级的误差不超过2mm，高于国际水果分级标准所规定的5mm分类标准差，可在工业生产中很好应用。李庆中[5]也利用图像的缺陷分割算法研究了计算机视觉技术在苹果检测与分级中的应用，结果表明此算法能快速、有效地分割出苹果的表面缺陷。孙洪胜等[6]以苹果色泽特征比率的变化规律为理论基础，结合模糊聚类知识利用计算机视觉技术来检测苹果缺陷域，检测不仅快速而且结果精确。刘禾等[7]通过研究认为苹果的表面缺陷可以利用计算机视觉技术进行检测，计算机视觉技术还可以将苹果按照检测结果进行分级，把检测过的苹果分成裂果、刺伤果、碰伤果和虫伤果等类别。梨的果梗是否存在是梨类分级的重要特征之一，应义斌等[8]通过计算机视觉技术、图像处理技术、傅立叶描述子的方法来描述和识别果形以及有无果柄，其识别率达到90%。杨秀坤等[9]综合运用计算机视觉技术、遗传算法、多层前馈神经网络系统，实现了具有精确度高、灵活性强和速度快等优点的苹果成熟度自动判别。陈育彦等[10]采用半导体激光技术、计算机视觉技术和图像分析技术相结合的方法检测苹果表面的机械损伤和果实内部的腐烂情况，初步验证了计算机视觉技术检测苹果表面的损伤和内部腐烂是可行的。冯斌等[11]通过计算机视觉技术对水果图像的边缘进行检测，然后确定水果的大小用以水果分级。试验表明，该方法比传统的检测方法速度快、准确率高，适用于计算机视觉的实时检测。朱伟[12]在模糊颜色的基础上，分析西红柿损伤部分和完好部分模糊颜色的差别，用分割方法对西红柿的缺陷进行分割，结果显示准确率高达96%。曹乐平等[13]人研究了温州蜜柑的果皮颜色与果实可滴定酸含量以及糖分含量之间的相关性，然而根据相关性，样品检测的正确识别率分别只有约74%和67%。刘刚等[14]从垂直和水平两个方向获取苹果的图像，并通过计算机自动分析图像数据，对苹果的外径、体积、以及圆形度等参数进行处理，与人工检测相比，计算机视觉技术具有检测效率高，检测标准统一性好等优点。Blasco. J [15]通过计算机视觉技术分析柑橘果皮的缺陷，进而对其在线分级，正确率约为95%。赵广华等[16]人综合计算机视觉识别系统、输送转换系统、输送翻转系统、差速匀果系统和分选系统，研制出一款适于实时监测、品质动态的智能分级系统，能够很好地实现苹果分级。王江枫等[17]建立了芒果重量与摄影图像的相互关系，应用计算机视觉技术检测桂香芒果和紫花芒果的重量和果面损伤，按重量分级其准确率均为92%，按果面损伤分级的准确率分别为76%和80%。
2.2 计算机视觉技术在禽蛋检测中的应用研究
禽蛋企业在生产过程中，产品的分级、品质检测主要采用人工方法，不仅需要大量的物力人力，而且存在劳动强度大、人为误差大、工作效率低等缺点，计算机视觉技术可以很好的解决这类产品工业生产中存在的困扰。欧阳静怡等[18]利用计算机视觉技术来检测鸡蛋蛋壳裂纹，利用摄像机获取鸡蛋图像后，采用fisher、同态滤波和BET算法等优化后的图像处理技术，获得裂纹形状并判断，试验结果表明，计算机视觉技术对鸡蛋蛋壳裂纹的检测准确率高达98%。汪俊德等[19]以计算机视觉技术为基础，设计出一套双黄鸡蛋检测系统。该系统获取蛋黄指数、蛋黄特征和蛋形尺寸等特征，和设计的数学模型对比来实现双黄鸡蛋的检测和识别，检测准确率高达95%。郑丽敏等[20]人通过高分辨率的数字摄像头获取鸡蛋图像，根据图像特征建立数学模型来预测鸡蛋的新鲜度和贮藏期，结果表明，计算机视觉技术对鸡蛋的新鲜度、贮藏期进行预测的结果准确率为94%。潘磊庆等[21]通过计算机视觉技术和声学响应信息技术相结合的方法检测裂纹鸡蛋，其检测准确率达到98%。Mertens K等[22]人基于计算机视觉技术研发了鸡蛋的分级检测系统，该系统识别带污渍鸡蛋的正确率高达99%。
2.3 计算机视觉技术在检测食品中微生物含量中的应用研究
计算机技术和图像处理技术在综合学科中的应用得到快速发展，在微生物快速检测中的应用也越来越多，主要是针对微生物微菌落的处理。食品工业中计算机视觉技术在微生物检测方面的研究和应用以研究单个细胞为主，并在个体细胞的研究上取得了一定的进展。殷涌光等[23]以颜色特征分辨技术为基础，设计了一套应用计算机视觉技术快速定量检测食品中大肠杆菌的系统，该系统检测结果与传统方法的检测结果具有很好的相关性，但与传统方法相比，可以节省5d时间，检测时间在18h以内，并且能够有效提高产品品质。Lawless等[24]人等时间段测定培养基上的细胞密度，然后通过计算机技术建立时间和细胞密度之间的动态关联，利用该关联可以预测和自动检测微生物的生长情况，如通过计算机控制自动定量采集检测对象，然后分析菌落的边缘形态，根据菌落的边缘形态计算机可以显示被检测菌落的具置，并且根据动态关联计算机视觉系统可以同时处理多个不同的样品。郭培源等[25]人对计算机视觉技术用于猪肉的分级进行了研究，结果显示计算机视觉技术在识别猪肉表面微生物数量上与国标方法检测的结果显著相关，该技术可以有效地计算微生物的数量。Bayraktar. B等[26]人采用计算机视觉技术、光散射技术（BARDOT）和模式识别技术相结合的方法来快速检测李斯特菌，在获取该菌菌落中的形态特征有对图像进行分析处理达到对该菌的分类识别。殷涌光等[27]人综合利用计算机视觉、活体染色、人工神经网络、图像处理等技术，用分辨率为520万像素的数字摄像机拍摄细菌内部的染色效果，并结合新的图像处理算法，对细菌形态学的8个特征参数进行检测，检测结果与传统检测结果显著相关（相关系数R=0.9987），和传统检测方法相比该方法具有操作简单、快速、结果准确、适合现场快速检测等特点。鲁静[28]和刘侃[29]利用显微镜和图像采集仪器，获取乳制品的扫描图像，然后微生物的图像特征，识别出微生物数量，并以此作为衡量乳制品质量是否达标的依据，并对产品进行分级。
2.4计算机视觉技术在其他食品产业中的应用研究
里红杰等[30]通过提取贝类和虾类等海产品的形状、尺寸、纹理、颜色等外形特征，对照数学模型，采用数字图像处理技术、计算机识别技术实现了对贝类和虾类等海产品的无损检测和自动化分类、分级和质量评估，并通过实例详细阐述了该技术的实现方法，证实了此项技术的有效性。计算机视觉技术还可以检验玉米粒形和玉米种子质量、识别玉米品种和玉米田间杂草[31]。晁德起等[32]通过x射线照射获取毛叶枣的透视图像后，运用计算机视觉技术对图像进行分析评估，毛叶枣可食率的评估结果与运用物理方法测得的结果平均误差仅为1.47%，因此得出结论：计算机视觉技术可以应用于毛叶枣的自动分级。Gokmen，V等通用对薯片制作过程中图像像素的变化来研究薯片的褐变率，通过分析特色参数来研究薯片中丙烯酰胺的含量和褐变率也关系，结果显示两项参数相关性为0.989，从而可以应用计算机视觉技术来预测加热食品中丙烯酰胺的含量，该方法可以在加热食品行业中得到广泛应用。韩仲志等人拍摄和扫描11类花生籽粒，每类100颗不同等级的花生籽粒的正反面图像，利用计算机视觉技术对花生内部和外部采集图像，并通过图像对其外在品质和内在品质进行分析，并建立相应的数学模型，该技术在对待检样品进行分级检测时的正确率高达92%。另外，郭培源等人以国家标准为依据，通过数字摄像技术获取猪肉的细菌菌斑面积、脂肪细胞数、颜色特征值以及氨气等品质指标来实现猪肉新鲜程度的分级辨认。
3 展望
新技术的研究与应用必然伴随着坎坷，从70年代初计算机视觉技术在食品工业中进行应用开始，就遇到了很多问题。计算机视觉技术在食品工业中的研究及应用主要存在以下几方面的问题。
3.1 检测指标有限
计算机视觉技术在检测食品单一指标或者以一个指标作为分级标准进行分级时具有理想效果，但以同一食品的多个指标共同作为分级标准进行检测分级，则分级结果误差较大。例如，Davenel等通过计算机视觉对苹果的大小、重量、外观损伤进行分析，但研究结果显示，系统会把花粤和果梗标记为缺陷，还由于苹果表面碰压伤等缺陷情况复杂，造成分级误差很大，分级正确率只有69%。Nozer等以计算机视觉为主要技术手段，获取水果的图像，进而通过分析图像来确定水果的形状、大小、颜色和重量，并进行分级，其正确率仅为85.1%。
3.2 兼容性差
计算机视觉技术针对单一种类的果蔬分级检测效果显著，但是同一套系统和设备很难用于其他种类的果蔬，甚至同一种类不同品种的农产品也很难公用一套计算机视觉设备。Reyerzwiggelaar等利用计算机视觉检查杏和桃的损伤程度，发现其检测桃子的准确率显著高于杏的。Majumdar.S等利用计算机视觉技术区分不同种类的麦粒，小麦、燕麦、大麦的识别正确率有明显差异。
3.3 检测性能受环境制约
现阶段的计算机视觉技术和配套的数学模型适用于简单的环境，在复杂环境下工作时会产生较大的误差。Plebe等利用计算机视觉技术对果树上的水果进行识别定位，但研究发现由于光照条件以及周边环境的影响，水果的识别和定位精度不高，不能满足实际生产的需要。
综上所述，可看出国内外学者对计算机视觉技术在食品工业中的应用进行了大量的研究，有些研究从单一方面入手，有些研究综合了多个学科，在研究和应用的过程中，取得了较大的经济效益，也遇到了很多问题，在新的形势下，计算机视觉技术和数码拍摄、图像处理、人工神经网络，数学模型建设、微生物快速计量等高新技术相融合的综合技术逐渐成为了各个领域学者的研究热点，以计算机视觉为基础的综合技术也将在食品工业中发挥更加重要的作用。
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篇8
随着经济的迅猛发展，汽车的迅速普及，根据社会对汽车产业的要求，车辆的各方面指标都受到人们越来越多地关注，汽车涂装过程中的瑕疵直接影响汽车的外观质量，因此如何在生产过程中利用计算机视觉检测技术检测出并及时修补汽车涂装过程中产生的瑕疵就成了首要的任务[1]。本文的研究内容是首先了解计算机视觉检测系统的工作原理，汽车涂装瑕疵的种类，然后结合两者的特点，应用计算机视觉检测系统检测汽车涂装瑕疵。该研究的价值在于两方面：①对于汽车生产的自动化和过程自动化，计算机视觉是现实真正意义的自动的基础和一种重要的质量控制的手段；②对于汽车涂装瑕疵的修补可以提高其修补的精度。
2、汽车涂装瑕疵的计算机视觉检测系统
汽车涂装瑕疵检测系统主要包括照明系统、图像采集卡、CCD摄像机、计算机以及软件处理等几个主要部分[2]。综合计算机视觉检测系统的构成和线结构光测量的原理，基于计算机视觉的汽车涂装瑕疵的检测系统大致是这样构成的：将线结构光投射到被测物上，所形成的光斑作为传感信号，用CCD摄像机采集光斑图像，采集到的图像信号被传输到计算机，根据图像处理和计算机视觉检测系统的处理产生处理结果，返回到涂装生产线，对车身的涂装进行修正，从而提高产品质量。汽车涂装瑕疵的视觉检测系统如图1所示[3]。
3、计算机视觉检测
计算机视觉是计算机对图像进行自动处理并报告“图像中有什么”的过程，也就是说它识别图像中的内容。图像中的内容往往是某些机器零件，而处理的目标不仅要能对机器零件定位，还要能对其进行检验。计算机视觉系统基本原理：机器视觉系统通常采用CCD相机摄取图像，将其转化为数字信号，再采用先进的计算机硬件与软件技术对图像数字信号进行处理，从而得到所需要的各种目标图像特征值，并在此基础上实现模式识别、坐标计算、灰度分布图等多种功能。计算机视觉系统能够根据其检测结果快速地显示图像、输出数据、指令，执行机构可以配合其完成指令的实施。计算机视觉系统主要由图像获取、图像分析和处理、输出显示或控制三个功能模块组成[4]。视觉检测按其所处理的数据类型可分为二值图像、灰度图像、彩色图像和深度图像的视觉检测。另外，还有X射线检测、超声波检测和红外线检测。一个完整视觉检测系统包括：图像采集、图像分割、零件识别、模型匹配和决策判断。Newman[5]等描述了利用深度图像进行零件检测的AVI系统，具有一定的代表性。一个典型的AVI系统如图2所示。
4、汽车涂装瑕疵的检测算法
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计算机视觉行业规模将进一步扩大
iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，2016年中国人工智能产业规模已突破100亿元，以43.3%的增长率高速增长，预计2017年产业规模将以51.2%的增长率达到152.1亿元，并于2019年增长至344.3亿元。
艾媒咨询分析师认为，中国人工智能产业起步相对较晚，随着科技、制造等业界巨头公司的布局深入，人工智能产业的规模将进一步扩大。计算机视觉作为人工智能的子领域，其发展和应用也很大程度受到人工智能核心技术的影响。未来，作为人工智能子领域的计算机视觉产业规模也会相应扩大。
计算机视觉用户市场有待挖掘
iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，2017上半年网民对于计算机视觉行业整体了解程度还不深，智能识别贴图应用以63.8%的了解比例名列各领域之首，其余领域网民了解比例均未超过五成。艾媒咨询分析师认为，计算机视觉行业作为新兴行业，其概念还未深入大众群体，大众对于其作用了解程度不深，未来计算机视觉行业用户市场开发潜力较大。
计算机视觉整体渗透率低
iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，2017上半年网民中，有四成用户使用过图搜索功能。还有六成用户仍未使用过图搜索功能。图搜在技术计算机视觉领域中已经发展比较成熟，然而在网民种的渗透率仍不高。艾媒咨询分析师认为，计算机视觉作为新兴技术，其投入实际应用时间较短，且技术依托的平台种类和数量都较少，用户市场培养还需时间。
图搜功能获用户认可
iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，在对2017上半年使用过“图搜”功能的网民准确率感知调研中，将近七成的用户对“图搜”功能的准确率给予肯定。“图搜”技术已经较为成熟，正在逐渐将便利带到用户生活中，未来随着“图搜”功能进一步在各应用中扩张，其区别于传统搜索的优势将会更明显被用户感知。
2017上半年网民图搜索场景分布
iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，2017上半年图搜网民中，69.6%的用户在搜索引擎中使用图搜功能，网购场景下使用图搜功能的用户占比53.5%。艾媒咨询分析师认为，搜索引擎直接应用了图搜功能，发展较早，故用户基础较扎实，其余领域中，网购图搜变现能力最强，是厂商优先合作的重点领域。
边看边买用户市场潜力较大
iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，2017上半年边看边买网民渗透率仅有11.9%，而在未尝试过人群中，有意愿进行尝试的人群超过六成。艾媒咨询分析师认为，明星经济拉动下，同款销售具有宣传效应加成。边看边买技术一方面可以加强视频门户的变现能力，一方面作为流量入口能够为电商平台导入流量，且对于消费者来说，智能匹配同款可以减少其搜索筛选的时间成本，未来市场有较大发展潜力。
实名制机器认证部分取代人工 未来规模看涨
iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，2017上半年机器实名制认证网民渗透率为43.6%，有超一半用户未使用过机器实名制认证功能。随着计算机视觉技术发展，在广州、上海等城市已经开始使用机器实名制认证部分或全部代替人工认证，以减少人工成本，释放劳动密集产业用工压力。艾媒咨询分析师认为，随着时间检验和技术进一步成熟，机器实名制会进一步向中小城市渗透，未来网点铺设规模有望进一步扩大。
机器认证效率获用户认可
iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，2017上半年使用过机器实名制认证的网民中，82.6%的用户表示机器实名制认证加快了验证流程。艾媒咨询分析师认为，计算机视觉精准快速无主观性的特点和实名制认证流程要求相匹配，在技术比较成熟的情况下，能够提高验证效率，缓解铁路站点因人工验证慢导致的拥挤、乘客等候过久等现象。此技术在中国各铁路站点会慢慢渗透，应用规模有望扩大。
个人信息泄露成为用户刷脸支付最大顾虑
iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，2017上半年了解刷脸支付的网民中，59.0%认为个人信息泄露是刷脸支付最大隐患。识别不准确和使用渠道不畅通分别以57.6%和41.9%位列第二和第三名。
艾媒咨询分析师认为，作为个人信息比较敏感的金融支付领域，用户对于信息安全重视度相较其他领域更高，而2017年初315晚会对刷脸支付泄露个人信息隐患的点名，无疑为刷脸支付规模扩张设置障碍，加强用户信息保障能力，获取用户对于技术安全的信任是刷脸支付未来重点发力方向。另外，由于计算机视觉概念未在大众群体中普及，其规模化需依托场景搭建，故使用渠道畅通也可以助力加快行业规模化进程。
精确性+场景化：C端市场打开方式
iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，2017上半年中国网民对于计算机视觉行业的愿景分布中，准确率更高以64.3%的关注度成为用户最期待改进方向，使用更加方便和保障信息安全也是用户重点关注问题。艾媒咨询分析师认为，行业发展初期，用户对概念理解程度不高，易产生“不易”使用的印象而不愿进行尝试，未来商家可尝试提供装备完全的硬件设备和解决方案，并尝试丰富使用场景，让计算机视觉更易被广泛网民接受。
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中图分类号：TM862 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2017）01-0054-02
计算机图形学、计算机视觉以及可视化技术三者均是计算机领域重要组成部分，要做好计算机知识，就要先学好计算机图形学，但计算机图形学学习相对枯燥，尤其是算法教学难以理解，为解决这一问题，计算机视觉与可视化技术被应用到计算机图形学中。可见，三者之间存在一定的联系，因此，有必要对计算机图形学、计算机视觉以及可视化技术展开研究。
1 计算机图形学概述
1.1 计算机图形学目的
所谓的计算机图形学实际上就是怎样利用计算机表示图形，并利用计算机完成图形计算与处理，而这一过程的实现需要得到相关算法的支持。学习计算机图形学的目的是利用计算机技术为人们呈现既带有美感又不缺真实的图形（如下图1所示），为实现这一目标，就需要按照图形的要求创设合适的场景，并在一些光照模型的作用下，做好光照效果设计，在这一过程中需要计算机图形学能够与其他计算机技术相配合。经过计算机图形学出来的图像，多会以数字图像的方式展示出来，总的来说，计算机图形学与图像处理之间存在着一定的联系[1]。计算机图形学的涉及范围相对宽泛，不仅有图形硬件设计，还包括动画制作，虚拟现实等多个部分。此外，计算机图形学在动画制作中的应用频率也很高，如45分钟一集的动画影片中，85%的画面都需要用算机图形学来完成，由此可见，计算机图形学的应用频率极高，并在动画制作中发挥着不可替代的作用。因此，应重视计算机图形学的应用。
1.2 计算机图形学应用
随着计算机图形学的发展，它被应用到各个领域中，并发挥着重要作用。首先，在计算机辅助设计与制造中的应用，这是计算机图形学应用最多的领域，在计算机图形学被应用以后，不仅可以设计出更精准的图形，还能做好人机交互设计，强化修改能力。计算机图形学还被应用到三维形体重建中，利用该技术可以将原理的二维信息转化为三维信息，如在某次工程图纸设计中就应用了计算机图形学，经过一系列的处理以后，三维形体逐渐形成，最终实现了重建。其次，在医学领域中的应用。计算机图形学在医学领域中的应用多以计算可视化的形式展示出来，如在脑部手术中，医生为看清患处真实情况，经常需要利用在可视化技术的作用下将复杂的数据转化为图像，这时就体现了计算机图形学在其中的应用[2]。再者，在计算机动画中的应用，人们看到的动画影片就是计算机图形学作用的结果，以动画人物的行走为例，为保证动画人物的行走与自然人不存在过大差异，就需要应用大量的计算机技术，并在计算机图形学的作用下完成设计。最后，在计算机艺术中的应用。计算机图形学在计算机艺术中也有广泛应用，它不仅可以用于艺术制作，很多场景都是通过计算机图形学来完成的，现阶段，一些人正在利用计算机图形学创设人体模拟系统，其目的是让已故人士再次出现在荧屏上，这一目标的实现就需要得到计算机图形学的支持。
2 计算机视觉技术
2.1 计算机视觉技术含义
所谓的计算机视觉技术，实际上就是用计算机取代人眼做识别、跟踪以及测量等，同时也兼顾图形处理，其目的是让图像在计算机被处理以后更适于识别。对于计算机视觉技术来说，意在实现人工智能，主要是从图像与多维数据等方面实现人工智能系统设计[3]。计算机视觉是一种在相关理论与模型基础上发展起来的视觉系统，其主要构成部分有以下几种：
（1）程序控制，这一点主要体现在机器人设计上；（2）事件检测，多体现在图像监测上；（3）信息组织，主要体现在图像数据库等方面。计算机视觉三个阶段如图2所示，通过观察图1可以发现，计算机视觉存在于图像处理始终，从早期处理直到后期结束都存在，最终实现了3D描述，可见，计算机视觉具有十分重要的作用[4]。
2.2 计算机视觉技术的应用
现阶段，现代社会已经进入信息化时代，计算机技术也被应用到各个领域，并发挥着重要作用。计算机视觉的应用促使计算机实现了智能化，在该技术的支持下，计算机可以像人一样透过视觉看待世界万物，且具有良好的适应能力，但这一目标的实现还需要很长时间，需要一系列的努力才能实现。现阶段，计算机视觉应用最多的就是车辆视觉导航，然而，这种导航还没有实现完全自主导航，这也是需要进一步研究的地方。计算机视觉技术的适应性较好，特别适合在工业领域应用，即便是存在电子在干扰或温度变化较大的地方都能很好的运行，其整体效果也不会受到影响，再者，计算机视觉技术的嵌入性较好，成本相对较低，尤其适合在PC方案中使用，同时，具有一定的非接触能力，能够获取大量信息，且不受距离限制，总的来说，计算机视觉技术总体效果较好，适合利用在各种工业环境中应用，因此，应重视计算机视觉技术的应用[5]。同时计算机视觉还被应用到移动机器人设计中，主要是利用小波模板展示人体形态，然后做图像扫描，这样就可以顺利完成小波变换，进而了解到人的存在。同样，将计算机视觉应用到机器人设计上，可以自动检测出正在行动的人或车辆，而无法检测到静止的人，之所以会出现这样情况，主要是由于其中采用率步态分析法。
3 可视化技术
3.1 可视化技术含义
可视化技术是一种综合了计算机图形学与图像处理于一体的技术，它可以将复杂的数据转化为图像并在屏幕上展示出来。在可视化技术中，融合了以上两种技术的特点，并在多个领域都有应用，随着可视化技术的应用，不仅有效实现了数据表示，还强化了数据处理能力，更对数据决策分析有一定作用[6]。现阶段，虚拟现实技术已经成为可视化技术主要发展方向。
3.2 可视化技术的应用
首先，在计算机图形学教学中的应用，计算机图形学相对枯燥，相关知识也很抽象，不便于学生理解，在计算机图形学中最重要的部分是曲线曲面，而这些曲线曲面多是与数学模型有关，具有一定的抽象性，学生理解难度较大，以往教师只能通过一系列的公式演算帮助学生理解，尽管这样依然难以让学生掌握曲线变化情况，学生依旧无法正确理解。为减少这种情况的发生，可视化技术被应用到计算机图形学教学中，教师将抽象的知识用动画的形式展示出来，学生只要观看动画，拖动一定的控制点就可以了解到曲线变化情况，这样一来不仅增加了教学趣味性，学生也可以随意变动曲线，让复杂的知识变得简单，深化学生对计算机图形学知识的深度理解，同时，利用可视化技术在一定条件下，还可以完成代码编译，如在Actoin ScriPt中做编译，这样也可以增强学生的理解能力[7]。
其次，在医学领域中的应用。医学领域对于可视化技术的应用主要体现在放射治疗与矫正手术上。通过可视化技术可以屏幕上看到手术整个过程，并将原来细节部位放大，手术医生观察的更加细致，手术成功几率也会大幅度提升，患者生命也能得到保证（如图3所示）。如在对某名患者进行身体检查的过程中需要应用到可视化技术，由于通过检查会获得大量数据，而这些数据又相对复杂，但在可视化技术下就可以通过图表、曲线图或立柱图的方式展示出来，经过可视化技术的作用，了解到患者的血糖为5.6mmol/L，医生可以根这一数据做出诊断，而不必再分析这些数据。据不完全统计，80%的医疗检查工作都是需要利用可视化技术。
地质勘探是我国最重要的工作之一，由于多数矿藏都深埋地下，即便使用探测仪受多种因素影响也无法了解到实际矿藏情况，这就需要应用到可视化技术，在可视化技术的作用下，相关工作人员可以了解到地下有无矿藏，如果存在矿藏，相关工作人员也可以了解到矿藏所在位置与实际储备量，进而为矿藏开采奠定基础。如在地质勘探中，相关工作人员利用可视化技术做地形图整理，然后从中提取地形数据，再用CATIA做导入，这样就可以完成地形模型创建，这样就完成了三维地质模型创建工作，同时在相关工作台的影响下，还可以完成地形数据导入，进而生成一定的地形云点，如果其中存在错误，可视化技术也可以将其中的错误内容删除，这些都是可视化技术所带来的好处[8]。由此可见，可视化技术已经成为地质勘探中不缺少的技术。
最后，在气象预报中的应用（如图4所示）。利用可视化技术能够将数据转化为图像，通过观察图像就可以了解到云层变化情况，同时也能了解到实际风力大小与风走向等，气象预报人员就可以根据图像做出精准分析，需要了解气象变化的人也能了解到现实情况，如果气象条件恶劣，相关工作人员也可以及时做出工作调整，减少危险事件的发生。据不完全统计，可视化技术在气象预报中的应用频率高达100%，由此挽回的经济损失高达13.2亿元，可见，可视化技术在气象预报中的应用十分有必要，因此，应重视可视化技术在气象预报中的应用。
4 结语
通过以上研究得知，计算机图形学、计算机视觉以及可视化技术三者各具特色，三者间也存在一定的关系，尤其是可视化技术综合了前两者的特点，并融合了其他技术，在很多领域中都有应用。可视化技术是现阶段应用最多的一种技术，在计算机图形学教学中也有应用，并发挥着不可替代的作用。本文分析了计算机图形学、计算机视觉以及可视化技术的含义与应用，希望能为相关人士带来有效参考，正确利用这些技术。
参考文献：
[1]陈敏雅，金旭东.浅谈计算机图形学与图形图像处理技术[J].长春理工大学学报，2011（01）：138-139+146.
[2]柳海兰.浅谈计算机图形学的发展及应用[J].电脑知识与技术，2010（33）：9551-9552.
[3]滑瑞朋.计算机图形学的应用及研究[J].山西科技，2012（05）：37-38+45.
[4]刘涛，仲晓春，孙成明，郭文善，陈瑛瑛，孙娟.基于计算机视觉的水稻叶部病害识别研究[J].中国农业科学，2014（04）：664-674.
[5]关然，徐向民，罗雅愉，苗捷，裘索.基于计算机视觉的手势检测识别技术[J].计算机应用与软件，2013（01）：155-159+164.
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利用计算机所具有的视觉艺术，大众仅仅利用需要实施身体动作来直接性的操作以及控制，根本就不需要学习就能够启动以及进行一定的操作，这样更加方便老年人以及儿童的实际操作。在数字媒体当中，应该对计算机视觉艺术进行充分利用，更加方便人们的实际操作，同时还能够保证其更好的感受艺术方面所具有的魅力，让群众在足够放松的时刻能够对创作者的实际思想以及意图进行充分的了解以及掌握，对艺术价值进行充分发挥，进而来有效提升艺术人文的实际价值。
1对计算机视觉原理进行分析
通常来讲，计算机视觉还称为机械视觉，属于是机械来对人类视觉进行一定的模仿的光学识别系统，利用光学系统、感应器、光源等来实现物体定位、动作的追踪以及视线的判断等相关的功能。一般情况下，工程技术所运用的基本都是计算机视觉，当有着一定的环境以及模式时，计算机视觉在进行持续性的工作时，能够有效保证持续工作有着非常高的正确性以及准确性，还能够对人工不可以完成的任务进行很好的完成。当计算机视觉在进行实际的工作过程中，最为基本的条件是先对映像进行处理，之后输入模拟讯号，对数字影像进行一定的处理以及分析。实际的工作流程是：影像在摄入之后，应该对其进行一定的强化，除去噪声，之后对图像特征进行一定的压缩以及获取。在对数据库样本进行一定的对比之后，对程序进行有效的分析以及判断，做出有效的指令。
2对数字媒体当中计算机视觉艺术的实际应用进行分析
2.1艺术与计算机进行一定的融合时，应该对动画、声音以及图像等因素进行有效结合，在对艺术语言表现形式进行丰富的同时，应该提高作品的感染力
在有些结合视觉艺术以及数字媒体时，应该保证在对画面进行观看时，应该有效的欣赏画面，还可以有效的感受到声色等。利用高度仿真的听觉、触觉以及视觉，保证大众在进行玩游戏时，可以对虚拟世界进行真实的感受，还能够利用动作以及肢体语言等来和计算机实现有效的交流。保证大众不是对电影单独的进行欣赏，还应该更好的参与到其中，体会艺术的表演。
2.2在数字媒体当中运用计算机视觉艺术能够对艺术的实际表达形式进行有效的丰富
随着交互技术的逐渐成熟以及发展，让该技术得到了有效的拓展以及广泛的运用。运用交互技术，应该让人们不受到被动的欣赏，应该积极的参与到视觉艺术当中，保证大众的积极参与以及做出判断，同能够利用各种选择来呈现出过程以及解决，对观众的兴趣进行充分的调动，进而来有效提高大众的参与积极性。
2.3在电子游戏当中，运用计算机视觉艺术，应该在相对比较大型的电子游戏当中进行计算机视觉技术的运用
在实际的游戏过程当中，大部分的玩家基本上不再是仅仅运用键盘以及鼠标来实施游戏，大部分都是利用身体行动来移动。通常情况下，机器利用摄像机部来对玩家的具体身体动作进行一定的捕捉，玩家能够与机器相连接的手枪进行有效的操作，射中屏幕当中的对象。同时，手机上的相对比较小型的电子游戏，仅仅需要手指来滑动屏幕，就能够实现实物的运动以及跳跃等，进而来躲避障碍。除此之外，仅仅需要稍微的倾斜一些收集，就能够实现人物两侧的奔跑，同时还能够保证声光效果，实现互动，具有非常大的震撼力，会在很大程度上促进大众参与的积极性。
2.4分析数字媒体中计算机视觉技术的应用，保证数字媒体技术有效表现艺术
同时在实用艺术以及纯艺术当中，也会运用到数字媒体，该技术能够让相对比较单纯的个人视觉实现有效的创造，同时还能够把艺术箱社会性视觉产品进行转化，并得到一定的经济效益。同时，大众能够通过剪切以及拷贝等相关的方式来有效获取视觉技术，之后有效的转化艺术资源，有效奠定了创作视觉艺术的基础。现阶段，大众对于个性化以及独特性有着逐渐提高的需求，在对相对比较独特的视觉技术进行追求时，在一定程度上提高了评价视觉作品的标准。在数字媒体当中运用计算机视觉技术，会在很大程度上提高大众对美的享受，保证大众能够充分感受到舒适以及愉快的感觉，同时还能够得到审美方面的评价，在该过程当中，不能够参杂任何的因素，应该让计算机视觉因素仅仅对视觉美感以及视觉形式进行充分的追求，可以有效体现艺术的本质。同时，数字媒体有着美方面的品格，有效结合计算机视觉艺术，保证数字媒体艺术的美以及真。这个实际的运用过程能够有效提升审美方面的机制，更好的领悟视觉艺术当中所存在的美。
3结语
综上所述，在数字媒体当中，计算机视觉技术的运用，应该有效结合图像、动画、声音以及文本等多个因素，在对语言表现的具体形式进行一定的丰富时，应该让作品具有更大的感染力。除此之外，还应该保证视觉技术有何足够的光声效果，利用一定的互动，会具有非常大的震撼能力，积极促进大众的参与程度。还可以在很大程度上满足大众对于美方面的追求，进而对其所具有的艺术价值进行充分发挥，有效提升艺术所具有的人文价值。
参考文献
[1]刘晓,王会霞.计算机视觉艺术在数字媒体领域的应用研究[J].互联网天地,2015,07:21-24.
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1.计算机视觉系统分析研究
1.1计算机视觉技术及双目立体视觉
计算机视觉是通过计算机技术实现对视觉信息处理的整个过程，是一门新的学科。视觉是人们认知事物的重要途径，视觉是人们对视觉信息获取、处理和存储的过程。随着计算机技术的发展，信号处理技术的应用，人们通过照相机来把实际的事物拍摄下来转变为数字信息，并通过计算机信号处理技术队获取的视觉信号进行处理。计算机视觉技术对图像的处理分为获取图像、特征抽象选取、事物识别及分类和对三维信息的理解。获取图像主要是通过摄像机和红外线等技术对周围视觉事物进行获取，并通过计算得到和真实事物相应的二维图像，二维图像主要是数字图像。计算机视觉系统的最基本的功能是数字图像的获取。可以看出计算机视觉研究最基本内容是三维场景距离信息的获取。在计算机被动测量距离方法中，有一种重要的距离感知技术叫作双目立体视觉。双目立体视觉技术是其他计算机视觉技术无法取代的一种技术，对双目立体视觉技术的研究在计算机视觉技术和工程应用方面都是非常重要的。
1.2计算机视觉理论框架
第一个视觉系统理论框架的提出是以信息处理为基础，综合了图像处理和神经生理学等研究内容而建立的。这个视觉系统理论框架是计算机视觉系统的基本框架，与计算机视觉技术有着密切的关系。视觉系统的研究是以信息处理为基础的，从理论层次、算法层次和硬件层次3个层次进行研究。计算机理论层次主要是表达系统各个部分计算的目的和方法，对视觉系统的输入和输出进行规定，输入作为二维图像，输出是以二维图像为基础建立起来的三维物体，视觉系统的目的就是对三维物体进行分析和识别，通过计算对二维物置和形状进行重新建立。算法层次对计算机规定的目标进行计算，算法和计算机表达有关，不同的表达可以通过不同的算法进行实现，在计算机理论的层次上，算法和表达比计算机理论的层次要低。硬件层次是通过硬件来实现算法的一种表达方法。计算机理论层次在计算机信息处理中时最高的层次，取决于计算机的本质是解决计算机的自身问题，不是取决于计算问题的计算机硬件。要更好地对计算机系统和框架进行理解最好的方法就是要区分3个不同的层次，计算机理论的含义和主要解决的问题是计算机的目的，表达算法含义和主要解决的问题是实现计算理论的方法和输入输出的表达，硬件的实现的含义和主要解决的问题是如何在物理上对表达和算法进行实现。计算机视觉处理的可以分为3个阶段，对视觉信息的处理过程从最初的二维图像的原始数据，到三维环境的表达。第一阶段基元图的构成，基元图是用来表示二维图像中的重要信息，主要是图像中亮度变化位置及其几何分布和组织结构，图像中每点的亮度值包括零交叉、斑点、端点和不连续点、边缘等。第二阶段2.5维图描述，在以观测者为中心的坐标中，表示可见表面的方向、深度值和不连续的轮廓，基元是局部表面朝向离观测者的距离深度上的不连续点表面朝向的不连续点。第三阶段三维模型表示，在以物体为中心的坐标系中，有由体积单元和面积单元构成的模块化多层次表示，描述形状及其空间组织形式，分层次组成若干三维模型，每个三维模型都是在几个轴线空间的基础上构成的，所有体积单元或面积形状基元都附着在轴线上。视觉理论框架图如图1所示。
2.基于计算机的视觉立体匹配算法研究
视觉立体匹配算法是基于人类视觉系统的一种计算机算法。立体匹配算法作为计算机立体视觉问题研究的重点，快速地实现图像对应点的匹配来获得视差图是当今研究的热点问题。立体视觉匹配算法根据基元匹配的不同可以分为相位匹配、区域匹配和特征匹配3种，其中区域匹配算法可以减少计算负担，区域匹配算法实时性高，应用前景广阔。计算机立体视觉通过对人的双眼进行模仿，在双眼的立体感知中获得信息，从摄像机拍摄的图像中获取物体的三维深度信息，这就是深度图的获取，把深度图经过处理得到三维空间信息数据，二维图像到三维空间实现转换。深度的获取在双目立体成像视觉系统中分为两步，首先在双目立体图像与图像之间建立点对点的对象关系，双目立体视觉算法研究的重点问题是解决对应点之间的匹配问题。其次以对应点之间的视差为依据对深度值进行计算。双目成像是获取同一场景中两幅不同的图像，两个单目成像模型构成一个双目成像模型。双目成像示意图如图2所示。系统的基线B是两个镜头中心的连接线，空间点w（z，y，z）作为世界坐标的值由（x1，y1）与（x2，y2）进行确定，如果摄像机的坐标位置和空间点w世界坐标的位置重合，图像平面和世界坐标轴xY的平面就是平行的。如果两个摄像机在坐标系统中的原点不同但是它们的光轴平行，那么双目成像计算人们可以看图3所示，图3表示的是两个摄像头连线在平台xY的示意。
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（2）课程定位方面：现有课程体系中未能体现最新研究成果，而掌握世界最新工程应用成果是卓越工程师的基本要求之一。
（3）教学形式方面：传统计算机视觉课程侧重基本原理，尽管范例教学被引入到课堂教学中，在一定程度上帮助学生理解，但卓越工程师培养目标是培养学生解决实际工程问题的能力。针对卓越工程师培养目标，以及目前计算机视觉课程中存在的问题，本文提出工程应用导向型的课程内容、面向最新成果的课程定位、理论实例化与工程实践化的教学形式，以培养具有扎实理论基础及工程实践能力的卓越工程师。
1工程应用导向型的课程内容传统计算机视觉课程围绕Marr理论框架展开教学，其中部分原理仅在理想状态或若干假设下成立，不能直接运用到工程实践中。近年来已具备工程应用基础的原理及方法，在传统课程内容中较少出现，如已在工业测量、视频监控、游戏娱乐等领域中应用的主动式三维数据获取方法等。我们对工程应用价值高的课程内容，增加课时，充分讲解其原理及算法，并进行工程实例分析；对工程应用价值较低内容，压缩课时，以介绍方法原理为主。例如，在教授3D信息获取部分时，课时主要投入到工程应用价值较大的内容，如立体视觉、运动恢复结构、基于结构光的3D信息获取等；而对于基于阴影的景物恢复等缺乏应用基础的内容主要介绍其基本原理，并引导学生进行其工程应用的可行性分析，培养学生缜密的思维习惯，训练学生辩证的分析能力。
2面向最新成果的课程定位计算机视觉近十年来发展迅速，新方法和新理论层出不穷，在现有课程体系中未能得以体现。跟进世界最新成果是卓越工程师的基本要求之一，因此计算机视觉课程定位应当面向国际最新成果。为实现这一目标，我们主要从以下两方面入手。
（1）选用涵盖最新成果的教材。我们在教学中加入国际最新科研成果及应用范例，在教材选取上采用2010年RichardSzeliski教授所著《Computervision:algorithmsandapplications》作为参考教材。该书是RichardSzeliski教授在多年MIT执教经验及微软多年计算机视觉领域工作经验基础上所著，涵盖计算机视觉领域的主要科研成果及应用范例，参考文献最新引用至2010年。这是目前最新的计算机视觉著作之一，条理清晰，深入浅出，特点在于对计算机视觉的基本原理介绍非常详尽，算法应用紧跟国际前沿。
（2）强化学生调研及自学能力。“授之以鱼”，不如“授之以渔”。在教授学生的同时，更重要的是培养学生调研、跟踪、学习并分析国际最新科研及工程应用成果的能力。为强化学生的知识结构，培养学生跟踪国际前沿的能力，我们在教学中加入10%的课外学时，指导每位学生完成最近三年本领域的国际最新文献调研及工程应用新技术调研，并撰写相关调研论文。同时，设置2学时课内学时，让每位学生介绍调研成果，并进行课堂讨论。在调研基础上，选择相关算法进行了实验证明，进一步强化学习成果。实践证明，由于学生能够根据自己的兴趣，选择本领域感兴趣的课题进行深入调研，极大地调动了学生的积极性，强化了学生调研、跟踪、学习并分析国际最新科研及工程应用成果的能力。
