圖像處理關(guān)鍵技術(shù)在輔助視覺中的應(yīng)用

王彥超

摘要：圖像處理關(guān)鍵技術(shù)在現(xiàn)如今運用是相當(dāng)廣泛的，在軍事，航空，汽車，導(dǎo)航，等領(lǐng)域都有運用，但是輔助視覺在實際過程中還是存在很多問題。比如在復(fù)雜的視覺環(huán)境中，會存在很多擾亂視覺信息的外部因素，怎樣快速準確地接收用戶視覺目標，建立視覺通道。在視覺目標存在外物遮掩，旋轉(zhuǎn)等看不清的情況時，在視覺處理技術(shù)中很難完成目標的跟蹤和識別，在惡劣的自然環(huán)境中，視覺圖像質(zhì)量也會受到影響，導(dǎo)致想要看清楚視覺目標存在很大的困難。該文主要對輔助視覺中圖像的處理技術(shù)進行分析研究，對輔助視覺在導(dǎo)航中的關(guān)鍵問題、對目標的檢測、目標圖像的增加、目標跟蹤識別等問題進行深入地研究探討。

關(guān)鍵詞：輔助視覺；圖像處理；關(guān)鍵技術(shù)；研究

中圖分類號：TP3 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2018）23-0229-02

人們在日常生活中有90%以上的外界信息是通過視覺所獲得的，當(dāng)物體在可見光的刺激下，將視覺目標傳遞到人的視網(wǎng)膜上，再通過感光細胞轉(zhuǎn)換成視覺神經(jīng)信息，經(jīng)過大腦皮層接受視覺目標信息后，對目標進行轉(zhuǎn)換，最后完成視覺圖像的理解。現(xiàn)如今視覺圖像在計算機中有很大的運用，計算機最廣泛的運用就是它能代替人們的眼睛和人腦，通過對視覺圖像的精密分析，自主的完成視覺圖像的判斷與理解，隨著計算機科學(xué)的快速發(fā)展，間接性的增加了計算機視覺在實際生活中的運用，也對我國經(jīng)濟做出了貢獻。近幾年來，計算機視覺已經(jīng)深入我國各行各業(yè)中，尤其是在航空、智能手機、智能機器人、多媒體、通信技術(shù)、醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域發(fā)揮著非常重要的作用。

1 輔助視覺中涉及到的圖像處理技術(shù)

輔助視覺有關(guān)學(xué)者對其進行導(dǎo)航技術(shù)方面的研究，表明輔助視覺導(dǎo)航所涉及的圖像處理的關(guān)鍵技術(shù)可以按照一定的循序進行劃分。在輸入圖像所根據(jù)肉眼來進行視覺系統(tǒng)中不同的路線，對信息種類進行傳遞然后進入到視覺處理信息通道上。在完成圖像主要特征后進行提取與簡單描述過來，視覺處理通道進行視覺圖像的簡單處理，也就是圖像低級任務(wù)，比如圖像的增加、圖像的去噪、圖像的色彩等方面，將處理好的圖像以圖像所在的形式然后傳遞到視覺中級任務(wù)中來，視覺終極任務(wù)是涉及視覺目標的觀測，測量，跟蹤等，以圖像信息作為基礎(chǔ)輸入，然后以目標信息作為基礎(chǔ)輸出，對視覺圖像的高級解釋就是高級任務(wù)完成并對視覺目標進行識別，周圍環(huán)境等一系列以圖像為中心的任務(wù)。最后將看見的視覺目標的所有信息傳遞到計算機決策中樞進行決策，在計算機決策層中通過對視覺基本信息進行處理后將所有關(guān)于視覺圖像信息進行整理融合，做出最終的判斷，更新自身知識庫然后在進行下一步視覺任務(wù)的引導(dǎo)，從上而下的實現(xiàn)視覺信息處理全過程，清楚地了解到視覺圖像的進行過程。最后可將取得的圖像結(jié)果進行自行的三維立體目標信息，目標的運動以及目標的軌跡進行傳遞到人機接口進行后面的工作。經(jīng)過很多視覺有關(guān)學(xué)者的多年研究，現(xiàn)如今，我國的輔助視覺技術(shù)得到了快速的發(fā)展，其中也產(chǎn)生了很多適用的算法，這些算法雖然很優(yōu)秀，但還是存在一定程度的不足。比如在自然天氣惡劣或者光線暗淡時，對于視覺圖像的清楚質(zhì)量很難進行保障。然而，目前的視覺圖像計算方法還是存在算法上面較為復(fù)雜，圖像光暈都有很明顯的問題；在較為惡劣的環(huán)境匯總怎樣才能獲取運用或者靜止的視覺目標，準確的了解目標數(shù)量、目標大小、獲取目標關(guān)鍵點，在視覺目標進行收縮，進行旋轉(zhuǎn)，捕捉不清目標軌跡等不利情況下，該怎樣去確定目標的位置和目標的種類。對于不同目標進行有關(guān)的特點描述等方面，相關(guān)學(xué)者對這些問題進行了深入的研究，并取得了有效的成果，在輔助視覺中的圖像關(guān)鍵技術(shù)顯得尤為重要，在人們的生活工作中，被廣泛運用，逐漸使這項技術(shù)得到了相應(yīng)的發(fā)展。

2 輔助視覺中圖像增強技術(shù)

以往的圖像增強技術(shù)包含了頻域增強方法與空域增強方法。鑒于空域增強法主要是包含鄰域增強與點運算，其中點預(yù)算的方法通過灰度校正，灰度調(diào)整與直方圖拉伸等方式，從而使圖像灰度值在尺度中能平均分布，這樣能有效地增加動態(tài)圖像的區(qū)域。典型的計算方法有直方圖平均化，直方圖的平均化是經(jīng)過對原本的圖像進行直方圖的平均分布，可以有效增加圖像灰度值的動態(tài)區(qū)域，這樣可以提升圖像之間的對比清晰度。鑒于空域方法通常是采用在增加圖像部分對比清晰度，對于圖像自身整體的亮度過低或者過高是相對有用的，對過度曝光或曝光嚴重不足的圖像有較好的細節(jié)突出，可以從中看出來，這種方法的使用還是會存在一定的不足性，因為這樣會對整體圖像進行完全的處理，不用區(qū)分圖像背景和圖像前景，所以，在增加圖像信息的同時也間接性的增加了圖像背景的不清晰。

領(lǐng)域增強算法主要表現(xiàn)在圖像銳化與圖像平滑。圖像平滑常常是運用在濾波技術(shù)當(dāng)中，比如中值濾波和均值濾波等方面，這樣可以有效的消除圖像自身噪音，但是，這樣也會引發(fā)圖像周邊的不清晰模糊。圖像銳化通常是有其自身的算法，有算子，統(tǒng)計差值，梯度法等各種算法，通過對圖像銳化就可以有效的突出目標圖像邊緣的某些信息，方便完成圖像識別任務(wù)。

頻域增強算法主要是將原始的圖像通過不一樣的頻率來進行分解，原始圖像分解后高頻信號局部就代表了圖像的所有有關(guān)細節(jié)信息，然而低頻局部可以表示圖像背景有關(guān)信息。對于低頻與高頻的圖像信息進行不一樣的相關(guān)處理，這樣可以有效地達到不同的圖像處理成果，增加高頻圖像信息，可以有效地增加圖像細節(jié)清晰度的對比，用來達到銳化的效果，濾掉圖像高頻信息，可以有效地取得圖像背景的大概輪廓。

3 圖像視覺特征

圖像顏色統(tǒng)計直方圖是基于視覺顏色的特征識別算法所運用的方法，其基本思想是想先離散化顏色空間，然后統(tǒng)計出圖像中各個顏色所出現(xiàn)的頻率。圖像顏色統(tǒng)計直方圖的方法計算顏色的分布，不受圖像大小變化所影響，但是，顏色統(tǒng)計直方圖是一種有規(guī)律的統(tǒng)計方法，其只表現(xiàn)圖像整體的總概率分布，會忽視掉自身圖像的空間分布細節(jié)。鑒于統(tǒng)計方法與灰度級分布的情況對圖像的特征進行概述，采用共生矩陣的表現(xiàn)方法，用來描述圖像中的所有信息以及圖像空間依賴關(guān)系。采用小波變換等一系列方式來進行提取圖像紋理的有關(guān)特征。圖像的形狀概述，一般包含了邊界形狀描述以及區(qū)域形狀描述。第一邊界圖像的形狀所表示方式一般就是傅立葉描述符，這種方法是通過對物體外部邊緣以及外部輪廓進行傅立葉的交換，從而來達到圖像形狀描述最終目的，在進行傅立葉變換期間，高頻率的分量可以表示物體形狀的特征，兩低頻分量可以表示物體的輪廓信息?；趫D像視覺特征的分布式結(jié)合圖像分割技術(shù)局部的特征信息，可以有效提取圖像當(dāng)中的明確目標對象，在圖像對象層中進行基本的描述，這樣能更貼切人類在識別圖像期間對語義的了解，這樣的方法又被稱之為基于對象區(qū)域語義提取，還可以結(jié)合視覺圖像自身的底層等特征，來實現(xiàn)視覺圖像的分類等高層次語義的理解，我們所建立的物體濾波器是需要消耗很多的時間，對于視覺圖像當(dāng)中的目標進行提取和分割的準確度也會受到一定程度的影響從而導(dǎo)致最終結(jié)果有所偏差。

4 輔助視覺技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域

隨著我國科學(xué)的快速發(fā)展，其中輔助視覺的技術(shù)也在各行各業(yè)中得到廣泛的使用，其中主要包含了視覺導(dǎo)航汽車以及智能監(jiān)控等多個領(lǐng)域都在運用輔助視覺技術(shù)。

4.1 視覺導(dǎo)航汽車

無人駕駛汽車是最近幾年來全球汽車行業(yè)中的一個主要發(fā)展方向，有關(guān)學(xué)者表明，到2035年，無人駕駛汽車（圖2）可能會高達8000萬輛。根據(jù)目前汽車視覺導(dǎo)航信息中的有關(guān)技術(shù)其具有下面幾種優(yōu)點；第一，視覺信息是作為一種非接觸式信息獲取方式，不會給周圍環(huán)境等造成損壞，而且視覺導(dǎo)航汽車信息在進行道路信息采集時不會對路面等設(shè)施造成改變；第二，可見光視頻圖像所包括的信息是非常龐大的，汽車視覺導(dǎo)航運用立體視覺不僅可以獲取目標的形狀，顏色等信息，還能獲取目標的距離，若在圖像分割和目標檢測上有所進展，視覺導(dǎo)航就可以提供更為準確的導(dǎo)航信息；第三，汽車視覺導(dǎo)航視頻信息是采用被動式的方法來進行的，因此，在多臺汽車同時進行工作時，不會相互干擾；第四，視覺汽車導(dǎo)航相對于GPS等相關(guān)設(shè)備，其視頻采集可以呈現(xiàn)實時圖像，給汽車提供導(dǎo)航信息時也不會有所依賴地圖等，其具有較高的實用性。在汽車實際行駛中，汽車駕駛員所獲得的大部分信息都是來源于視覺，因此，還可以通過計算機視覺技術(shù)來對汽車所行駛的路面，障礙物等周圍環(huán)境信息進行檢測，這樣也會使汽車視覺導(dǎo)航能夠更為全面的為汽車服務(wù)，讓汽車駕駛更為安全。

4.2 智能監(jiān)控

智能視頻監(jiān)控是通過計算機視覺等技術(shù)來進行對視頻進行分析、識別的，是實現(xiàn)對視頻中目標的分類、跟蹤以及檢測等功能。目前視頻只能監(jiān)控系統(tǒng)已經(jīng)被廣泛地運用到銀行、商業(yè)、車站、住宅小區(qū)、學(xué)校、醫(yī)院等諸多公共區(qū)域中。視頻監(jiān)控系統(tǒng)可以有效預(yù)防各種違反國家法律法規(guī)等犯罪行為，為人們所生活的環(huán)境提供一定程度的生命財產(chǎn)安全保障。智能視覺監(jiān)控能自動跟攝像機結(jié)合，對相機進行旋轉(zhuǎn)，對攝像鏡頭進行放大放小旋轉(zhuǎn)等自主選擇操作，能實現(xiàn)被鎖定目標的自主跟蹤，以確保跟蹤目標出現(xiàn)在視野范圍內(nèi)，以便獲取更多的目標信息，這對于警方追查違反犯罪等事件有著極為重要的作用。在交通中，智能監(jiān)控系統(tǒng)可以對車流量進行統(tǒng)計，對可疑車輛的跟蹤有著極為重要的作用，在大中城市中可以間接性的改善交通擁堵等情況，這為管控交通人員提供了有效的數(shù)據(jù)，并能及時的作出應(yīng)對措施。視頻監(jiān)控運用相當(dāng)廣泛，在我國各行各業(yè)中都發(fā)揮著非常重要的作用。

5 結(jié)束語

輔助視覺圖像處理技術(shù)是作為計算機視覺技術(shù)研究的重點，其中涉及的相關(guān)關(guān)鍵技術(shù)已經(jīng)深入到我國各行各業(yè)中，研究有關(guān)理論知識和有關(guān)技術(shù)是對于提升我國綜合實力有著較為深遠的意義。人類視覺系統(tǒng)在同一時刻對信息的處理是有限度的，這就需要計算機視覺技術(shù)給人們帶來人類視覺系統(tǒng)之外的信息處理，在視頻中有大量的圖像信息，要從中選取較為關(guān)鍵的信息構(gòu)建視覺信息處理通道。輔助視覺在圖像處理中技術(shù)的發(fā)展，為我國各個領(lǐng)域運用輔助視覺的企業(yè)單位提供了保障。

參考文獻：

[1] 張琰.基于視頻監(jiān)控系統(tǒng)的視障者視覺輔助關(guān)鍵技術(shù)[D]. 天津工業(yè)大學(xué)，2013.

[2] 盧鴻波.基于視覺的駕駛輔助系統(tǒng)中關(guān)鍵技術(shù)的研究[D]. 中國科學(xué)院大學(xué)，2014.

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