基于視覺感知的圖像理解方法研究.pdf

1、圖像理解是一門從圖像中自動獲取信息的科學(xué)，其主要的技術(shù)包括圖像分割，圖像成份的建模，圖像分析及推理。該領(lǐng)域的研究包括了開發(fā)圖像(戶內(nèi)/室外，人，臉，樹，大樓，等等)目標(biāo)特征的自動提取方法以及實現(xiàn)圖像解釋的有關(guān)方法，這對諸如圖片的數(shù)據(jù)庫管理或自動建立是非常有益的。圖像理解是人工智能中涉及基于輸入圖像解釋來做出決策或完成一些控制系統(tǒng)的主要環(huán)節(jié)，其在醫(yī)學(xué)和國防等領(lǐng)域中有著廣闊的用途。 本文在總結(jié)近幾年研究成果的基礎(chǔ)上，給出了一個圖像理

2、解的基本框架結(jié)構(gòu)，并對各部分的具體功能及實現(xiàn)進(jìn)行詳細(xì)的分析，文中對圖像理解的研究主要分為六個部分。具體是：第一部分著重探討圖像理解方法，在這一部分中首先對當(dāng)前有關(guān)的視覺感知理論進(jìn)行介紹。簡要地回顧低級視覺過程對目標(biāo)的識別的作用，如從陰影或紋理中感知結(jié)構(gòu)等，其主要目的是集中討論圖像理解方法。并對有關(guān)理論的生物學(xué)似然性進(jìn)行了評定。這些來自心理的研究證據(jù)對不同的計算模型有著不同的結(jié)論，它們或支持于或矛盾于計算模型。除此之外還給出了最近有關(guān)生理

3、學(xué)的研究成果，這些研究結(jié)果表明大腦中的3D信息處理是一個層次型的結(jié)構(gòu)模式。第二部分主要涉及圖像分割技術(shù)的實現(xiàn)，其主要用來檢測目標(biāo)的邊界。重點給出了邊緣檢測后的再分割算法以及對分割后結(jié)果的評價分析方法；創(chuàng)新地提出了基于視覺感知的分割思想。第三個部分主要研究形狀表示和分析的各種技術(shù)。形狀的表示方法或基于邊界(邊的邊之間的關(guān)系描述)或基于區(qū)域(利用邊界檢測算法生成的閉合區(qū)域)。這一部分主要給出了邊界形狀分析方法的回顧及鏈碼表示技術(shù)。第四部分集

4、中于理解技術(shù)與有關(guān)知識表示技術(shù)的集成以及感知推理方法的研究。第五部分討論有關(guān)圖像理解中基于特征相似性匹配及特征匹配方法，該部分是通過應(yīng)用來自分割算法的信息結(jié)果來進(jìn)行目標(biāo)識別和推理。由特征匹配構(gòu)成的識別階段是源于景象區(qū)域，而使用的推理方式主要是不確定推理。最后給出了一個基于跑道理解算法來設(shè)計的仿真跟蹤系統(tǒng)。 本論文圍繞圖像理解的一些關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了一些探索性的研究，研究的內(nèi)容屬于目前圖像理解和圖像處理領(lǐng)域的研究重點，具有較高的理論及