图像视觉特征与视觉单词构造-2016年

图像中轮廓结构的视觉特征研究作者：师晟孙荪王书利来源：《教育教学论坛》2016年第52期（上海工程技术大学，上海 201620）摘要：在《构成基础》课程中，研究图像中轮廓结构的视觉特征应侧重于空间中轮廓线的表现、轮廓层次和形式之间的联动状态，对轮廓的视觉识别需要关注静态轮廓和动态轮廓、图像的纹理和质地与轮廓的纹理和质地之间的转化过程，从而通过轮廓的整体特征和对轮廓区域的划分来获得图像中轮廓信息与图像识别的视觉关联。

关键词：图像视觉特征；轮廓线和空间；轮廓信息的图像识别中图分类号：G423.04 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2016）52-0069-02识别不同图像类别的视觉基础首先需要研究图像中轮廓结构的视觉特征，因为轮廓存储着图像信息的概貌，同时也是提升图像识别过程中最基本的视觉特征之一。

它不仅对计算机学科中机器视觉系统的图像识别具有一定的帮助，同时也强化了图像设计的基本要素和应用要素的视觉识别性。

一、图像中轮廓的视觉特征（一）轮廓线和空间图像的轮廓结构在空间中受到多因素的作用呈现出变化性，而轮廓结构依从于轮廓线的表现。

百度百科中轮廓线指物体的外边缘界线，认为同一个物体在空间中的不同观察角度会表现出不同的轮廓形状，并指出在电影创作中，选择适当的摄影角度能够表现出物体最具特点、最具表现力的轮廓形状。

首先，空间中不同角度的轮廓线相叠现象，会出现多重轮廓线以及因轮廓线之间的交错所形成的多样轮廓线。

同时，轮廓线在受环境、光照的影响，又呈现出实际存在的轮廓线和理想状态下的补充轮廓线现象，犹如百度百科中的轮廓度指出，被测的实际轮廓相对于理想轮廓之间的变动情况。

其次，根据1824年英国罗葛特教授在《移动物体的视觉暂留现象》报告中指出视觉存在着暂留现象——视觉在有限时间内的反应速度会导致影像遗留。

而视觉在跟踪规则或非规则化的轮廓线时会受到视觉暂留影像的影响，会使视觉识别轮廓线的过程始终处于调和轮廓线和视觉影像遗留之间的关系中。

计算机视觉与图像理解摘要精确的特征跟踪是计算机视觉中的许多高层次的任务，如三维建模及运动分析奠定了基础。

虽然有许多特征跟踪算法，他们大多对被跟踪的数据没有错误信息。

但是，由于困难和空间局部性的问题，现有的方法会产生非常不正确的对应方式，造成剔除了基本的后处理步骤。

我们提出了一个新的通用框架，使用Unscented转换，以增加任意变换特征跟踪算法，并使用高斯随机变量来表示位置的不确定性。

我们运用和验证了金出武雄，卢卡斯- Tomasi的跟踪功能框架，并将其命名为Unscented康莱特（UKLT）。

UKLT能跟踪并拒绝不正确的应对措施。

并证明对真假序列的方法真确性，并演示UKLT能做出正确不误的判断出物体的位置。

1．简介在计算机视觉，对问题反映的准确性取决于于图像的准确测定。

特征跟踪会随时间变化对变化的图像进行处理，并更新每个功能的变化作为图像的位置判断。

重要的是所选择图像的功能，有足够的信息来跟踪，而且不遭受光圈问题的影响。

[1]在金出武雄，卢卡斯- Tomasi（康莱特）是最知名的跟踪和研究方法之一。

它采用一对匹配准则刚性平移模型，它是相当于窗口强度的平方差之和最小化的基础。

特征点的正确选择，可大大提高算法的性能。

[3]Shi与Tomasi 将初始算法考虑仿射模型，并提出了技术监测的功能对质量进行跟踪。

如果第一场比赛中的图像区域之间和当前帧残留超过阈值时，该功能将被拒绝。

在随后的工作中，对模型进行了扩展且考虑了光照和反射的变化。

不幸的是，这些算法没有考虑在跟踪的不确定性，和估计的可靠性。

如果我们能够考虑到这些问题，我们将能从混乱的数据中提取出更准确的数据。

在没有不确定性特设技术条件下，有些研究员试图从中提取有用的数据但是结果都不能令人满意。

但是理论上有声音的不确定性为特征跟踪，是可以应用于不同的功能类型的方法。

在一个闭塞，模糊，光照变化的环境中，即使是最复杂的特征跟踪算法一败涂地无法准确跟踪。

文献外部特征的检索语言外部特征的检索语言是指在文献检索中使用的特定术语或关键词，用于寻找与特定主题或研究领域相关的外部特征的文献。

这些外部特征可能涉及物体表面的形态、纹理、颜色、特定结构或其他性质，或者涉及人体的某些特定特征或行为。

以下是一些与外部特征相关的常用检索语言的示例：1. 表面形态特征：- 均匀性（uniformity）- 曲率（curvature）- 平滑度（smoothness）- 粗糙度（roughness）- 几何形状（geometric shape）- 表面形貌（surface topography）- 表面形态（surface morphology）2. 表面纹理特征：- 纹理特征（texture features）- 纹理描述（texture descriptors）- 纹理分析（texture analysis）- 纹理判别（texture discrimination）- 纹理识别（texture recognition）- 纹理提取（texture extraction）- 纹理模型（texture model）- 纹理分类（texture classification）3. 表面颜色特征：- 颜色特征（color features）- 颜色分布（color distribution）- 颜色模型（color model）- 颜色空间（color space）- 颜色直方图（color histogram）- 颜色特征提取（color feature extraction）- 颜色描述符（color descriptor）4. 特定结构特征：- 细胞结构（cellular structure）- 晶格结构（lattice structure）- 分子结构（molecular structure）- 生物组织结构（biological tissue structure）- 表表面结构（surface structure）- 微观结构（microstructure）5. 人体特征：- 人脸特征（facial features）- 身体形态（body shape）- 手部特征（hand features）- 骨骼结构（skeletal structure）- 步态分析（gait analysis）- 视觉注意（visual attention）- 姿势识别（pose recognition）- 表情识别（facial expression recognition）以上仅是外部特征检索语言的示例，实际应用中需要根据具体的研究领域和研究目的进行调整和进一步扩展。

几种局部图像特征的提取算法的研究摘要：局部图像特征描述是计算机视觉的一个基本研究问题，在寻找图像中的对应点以及物体特征描述中有着重要的作用。

本文主要研究了三种当前比较流行的具有不变性的局部图像特征提取算法，分析了SIFT、SURF和ORB特征点提取与定位方法，讨论这三种特征的特征描述子对特征点描述方法的异同。

总结了三种特征描述方法各自的优缺点。

关键字：局部图像特征；SIFT；SURF；ORBAnalysis of several feature-extract algorithms Abstract：Local image features is a basic issue of computer vision. It is important in the pratise to find corresponding point and to describe the feature of object. In the paper, we study three popular local image features which are imvariant descriptors. We analyse the way to localize the key point of the SIFT, SURF and ORB algorithm. We also discuss the different of this methoeds on extracting the feature vector of the key point. Finally ,we point the advantage and disadvantage of this methoeds.Keyword：local image feature；SIFT；SURF；ORB一、概述局部图像特征描述的核心问题是不变性（鲁棒性）和可区分性。

视觉系统识别图像特征视觉系统是人类和许多其他生物体的主要感知方式之一。

通过视觉系统，我们能够感知和理解周围的物体、场景和信息。

而在机器和计算机领域，视觉系统的作用也越来越重要。

为了使计算机具备识别和理解图像的能力，我们需要开发出能够识别图像特征的算法和模型。

图像特征是指图像中存在的可用于区分和识别不同物体或场景的独特属性。

这些特征可以是边缘、角点、纹理、颜色直方图等。

在视觉系统中，图像特征的提取和识别是实现图像分类、目标检测和物体识别等任务的基础。

为了识别图像特征，我们可以采用不同的方法和技术。

以下是一些常见的图像特征识别方法：1.边缘检测：边缘是图像中灰度或颜色变化剧烈的区域，可以提供物体的轮廓和形状信息。

常用的边缘检测算法包括Sobel、Canny和Laplacian等。

2.角点检测：角点是图像中具有明显曲率或灰度变化的像素点，常用于特征匹配和物体跟踪。

Harris和Shi-Tomasi算法是常用的角点检测算法。

3.纹理特征提取：纹理是图像中重复出现的局部结构。

通过提取纹理特征，可以区分不同物体的表面材质和纹理模式。

常用的纹理特征提取方法包括局部二值模式（LBP）和灰度共生矩阵（GLCM）等。

4.颜色特征提取：颜色是图像中最直观的特征之一。

通过提取颜色特征，可以区分不同物体的颜色和色彩分布。

常用的颜色特征提取方法包括颜色直方图和颜色矩等。

除了以上方法，还有许多其他的图像特征提取技术，如形状特征、光流和深度图像等。

同时，为了更有效地提取图像特征，可以结合使用多种方法和技术，如特征联合、特征选择和特征降维等。

在视觉系统中，图像特征的识别是实现许多重要任务的关键。

以下是一些常见的应用场景：1. 目标检测：通过识别图像中物体的特定特征，可以实现对目标物体的快速检测和定位。

例如，在无人驾驶汽车中，通过识别道路标志的形状和颜色特征，实现车辆的交通规则识别和自动驾驶。

2. 人脸识别：通过提取人脸图像中的关键特征，如眼睛、嘴巴和鼻子等，可以实现人脸识别和身份验证。

第一次作业1、什麽是视觉?物体的影像刺激眼睛所产生的感觉。

（视力+知识）2、人类视觉通常包括那几个主要部分，各自的功能是什麽？晶状体，视网膜，视觉神经，大脑。

晶状体：调节焦距，接受处理光信号。

视网膜：将光信号转换为电信号。

有杆状细胞（暗细胞，感知明暗信息）和锥状细胞（明细胞，感知颜色信息）组成。

视觉神经单元：在眼内由视网膜节细胞发出的纤维组成，将电信号传至大脑。

大脑：对图像进行分析处理。

3、机器视觉通常包括那几个主要部分，各自的功能是什麽？光学镜头，光电传感器，适配器，A/D转换器，数字处理系统。

光学镜头：对外界的景物进行成像或者聚焦。

光电传感器：将图像信号转换换成连续的视频信号输出。

适配器：将输出的连续的电信号进行规划，使之满足后续处理的要求。

A/D转换器：将模拟信号转换成数字信号。

数字处理系统：对数字信号进行处理，使之成为满足要求的信号。

4、人类视觉与机器视觉各自的优缺点是什么？人类视觉：优点：处理速度快；处理能力强；对环境的响应能力强；成像分辨率高；较为灵活。

缺点：主观性强；耐疲劳能力弱；只能看见可见光；不能定量分析物体分布距离。

机器视觉：优点：能适应恶劣环境，耐疲劳；可识别更多的光谱，准确性高；控制简单；信息响应快速；尺寸测量、定量检测、三维形状测试方面强。

缺点：串行工作方式；对环境快速响应能力差；光学系统需要改进。

5、机器视觉涉及到那些学科的知识？机器视觉可在哪些领域应用？学科：光学，物理学，机械设计，自动控制原理，工程测试等。

应用领域：通信工程、遥感技术、医用图像处理、工业领域、军事公安、文化艺术等。

6、能否举2个机器视觉的应用案例？利用点视觉检测系统，在香皂包装机中，对香皂包装过程中的数量进行计数并控制。

鱼类产品的自动识别分类。

7、机器视觉检测技术与传统检测技术有何不同？能解决那些传统检测技术解决不了的问题？传统检测技术主要是利用结构光的检测方法，机器视觉检测主要是利用三维立体视觉检测方法。

unet发展梳理Unet是一种用于图像分割的深度学习架构，它在医学图像处理、自动驾驶和图像识别等领域得到了广泛的应用和发展。

Unet的发展可以追溯到2015年，由德国图灵奖得主Olaf Ronneberger等人提出。

Unet的核心思想是将图像分割任务转化为像素级别的二分类问题。

它的网络结构分为两个主要部分：编码器和解码器。

编码器的作用是将原始图像通过卷积、池化等操作降维，提取特征。

这样做的好处是可以减少网络参数的数量，提高计算效率。

解码器的任务是将编码器提取的特征图进行上采样和拼接，以恢复原始图像的分辨率，并生成像素级别的预测结果。

Unet的独特之处在于它使用了跳跃连接（Skip Connection）的技术。

跳跃连接可以在解码器中引入来自编码器的信息，使得解码器可以直接利用更高级别的特征来改善分割结果。

这种设计能够有效地解决传统网络在分割任务中容易出现的信息丢失问题。

Unet的发展不仅在学术界引起了广泛的关注，也在工业界得到了应用。

它在医学图像分割中的应用尤为突出。

医学图像分割是一项重要的任务，可以帮助医生更好地理解和分析图像，提供更准确的诊断和治疗方案。

Unet在医学图像分割中取得了很多重要的成果，比如肿瘤分割、血管分割和器官分割等。

除了医学图像分割，Unet还在自动驾驶领域得到了广泛应用。

自动驾驶需要对场景进行准确的感知和理解，图像分割可以帮助车辆识别出道路、车辆和行人等重要的目标。

Unet的高准确性和鲁棒性使得它成为自动驾驶中不可或缺的技术之一。

Unet还被广泛应用于图像识别、图像分析和计算机视觉等领域。

它在各种图像分割任务中都取得了出色的效果，成为了研究人员和工程师们首选的方法之一。

Unet作为一种深度学习架构，在图像分割领域取得了显著的发展。

它的独特设计和优越性能使得它在医学图像处理、自动驾驶和图像识别等领域具有广泛的应用前景。

未来，随着技术的不断进步和发展，相信Unet会在更多领域展现出它的价值和潜力。