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机器视觉与图像处理、模式分类和场景分析三个领域密切相关。机器视觉就是机器的视觉,换句话说:就是将视觉感知赋予机器,使机器具有和生物视觉系统类似的场景感知能力。
机器视觉的主要任务是分析图像,生成一组描述信息。也就是说,机器视觉系统的输入是图像(或图像序列),输出是对这些图像的感知描述。这组描述与图像中的物体或场景密切相关,可以帮助机器完成特定的后续任务,并指导机器人系统与周围环境交互。
(1)图像处理主要是根据现有图像获得新图像。因为它是一个图像,所以它的输出结果仍然需要分析和解释。
(2)模式分类的主要任务是:对“模式”分类“模式”它是指事物的一组属性或特征。通过这些属性特征,将其分为已知类别的一类,即识别事物。
(3)场景分析的重点是将简单的描述转化为更复杂、更详细、更有利于我们判断或得出结论的描述。这些输出描述是对输入描述的深化,进一步解释了事物之间的深层联系。
通过以上介绍可以发现,虽然这三个领域与机器视觉密切相关,如:机器视觉图像处理相关技术,模式分类可以看作是机器视觉系统的许多任务之一,场景分析可以作为机器视觉的后续深化,但其核心问题并不完全是:从图像中获得相关的符号描述。
因此,机器视觉的核心问题是:根据图像或一组图像序列得到事物的符号描述。
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