补充资料：视觉计算理论

视觉计算理论
theory of vision computing

　　shi!Ue llsuan IIlun视觉计算理论(theo叮of vision computi雌) 通过建立人类视觉功能的数学模型及其解的算法实现来阐明视觉具有可计算性的原理。 视觉计算理论的奠基者D.Marr对视觉的可计算性进行了论证，并提出以图1所示的计算流程来予以说明。┌─────┐┌─────┐┌──────┐│初始略图·││2音维描述 ││三维物体表示││ ││ ││ 与识别 │└─────┘└─────┘└──────┘图1说明视觉计算可能性的流程图由某种图象采集设备(如摄象机)所取得的灰度(或彩色)图象经数字化后通过初始略图、“告维描述、兰维物体的表示(如用广义圆柱体)等三个层次的信息处理过程，最后得到视觉理解的结果。初始略图的计算是对灰度图象中的对象提取其基本轮廓(或者说是图象中被研究对象的边缘)，使被研究的对象与复杂的图象背景分离开来。这里，D.入工盯提出采用高斯拉普拉斯滤波再求过零点的方法，它具有多尺度滤波的特点。求2冬维描述的过程把隐含在二维图~一H廿’，不、、、。一J一“2一协J州一~一~J目’~~一一一~~象中有关对象的三维信息提取出来。例如，在光照等条件相同的情况下，可以认为图象中物体表面的明暗度变化是由表面的不同取向所导致的，因而这种明暗度变化中包含着有关表面形状的信息。通过计算得到的是对象各单元表面(占据一个象素大小的面积)的取向，这是介乎二、三维之间的一种信息(因为取向不是绝对深度)，因而名之为2冬维描述。通过前面”~一‘”JF.、~z’~’”J一曰~/子~2一卜J州一.~一’‘，一两个计算步骤，可能得到图象中被研究对象的外轮廓和表面起伏，这就为下阶段的符号化提供了条件。通常采用的一种广义圆柱体(其截面形状和轴线走向可以改变的三维几何图形)的表示方法可以把三维物体分解成广义圆柱体的组合，从而实现对象的符号化并把它变成标记的集合。最后，通过对标记集合的匹配分析便可达到视觉理解的目的。 这一流程仅仅说明了进行视觉计算的可能途径，作为一个通用的计算机视觉系统，这种计算实现还存在着很大的困难。解题的病态性(可以建立的数学方程数与求解的数量不相适应和要求具有与解直接有关的先验知识等)与数据量很大的运算要求的错综结合使解的存在性和唯一性发生了问题，并形成极为专门的应用数学课题。在继续进行理论探索的同时，为取得实用的效果，人们探讨了多种有局限性的应用途径，例如引人物理附加约束条件的主动视觉理论(参见计算机视觉)就是一个很有实用意义的方向。
　　

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