計算機視覺算法的圖像處理技術的探究

成都航空職業技術學院 賀銀平

以往人們所使用的2D顯示方式僅僅能夠對單一物體側面投影進行顯示，這是因為當時的投影顯示受到技術發展水平所影響，伴隨科技發展及人們需求水平提升，3D立體影像被科研人員提出，并使顯示技術得以發展，可將計算機視覺算法用于圖像處理工作中，可經3D體素來對3D空間之中的實際位置進行表示，從而使3D空間圖像得到有效的構建，并使視覺效果得到提升。可依據計算機視覺算法，來實施圖像處理技術，從而實現通過3D體素來對物體在3D空間之內表示出實際坐標，并且還能夠將投影所致畸變圖像進行矯正，與傳統BP神經網絡相比，基于計算機視覺算法的圖像處理技術更加存在優勢，且精度也比較高。

1 研究內容簡介

1.1 計算機視覺算法簡介

該算法是一種數學模型，該模型能夠對圖像進行有效處理，屬于人工智能技術的一種重要而又常見、常用的數學模型，其所形成的技術優勢比較強勢，其實質主要是通過數據或圖像來對所需信息進行獲取。針對于人類而言，對于各類圖像可通過自身理解為依據來進行直接分析，但是通過計算機來對圖像進行分析，則可以形成多種解釋方式，從整體來看頗為復雜化，所以相關研究者以圖像類型來對其分析，以模型完成圖像解析，從而使該算法最終得以形成。這一方法在實際應用時，能夠將其優勢靈活的運用，從而可對圖像進行準確的識別，并且還能夠以3D模型及所做出的模擬預測為基礎條件，為人類提供更為有效的服務。

1.2 圖像處理技術簡介

此項技術通常指的是以計算機技術為條件，對圖像進行信息處理，因圖像特點突出，在圖形之中存在存在多元素，可通過計算機技術將其存儲，并對其作出調整，使圖像處理得到有效實現。在實際應用的過程中，常見常用的圖像處理技術包括圖像識別技術、圖像復原技術、圖像分割技術、圖像編碼技術以及圖像數字化技術等，這些技術的有效應用，能夠使圖像處理的質量得到提升。

圖像處理技術一般包括三個主要特點：第一，圖像處理技術的精密度一般比較高，該技術可對圖像數字化進行模擬，從而將2D數組進行獲取，獲取數組之后，若存在相關設備進行支持，還可對圖像繼續進行數字化處理，并將2D組數大小進行隨意變更。通過掃描設備能夠將像素灰度進行等級量化，從而提升技術精密程度，使人們的需求得到滿足；第二，圖像處理技術具有良好的再現性。技術工作人員在對圖像進行處理的過程中，實際上并無過多的要求，通常只是想通過圖像來對真實場景進行還原，從而使圖像能夠與現實更加貼近。常規處理方法通常是對圖像進行模擬，但這樣一來會使圖像質量降低，從而不能夠達到還原現實的處理目的，而采用圖像處理技術則能夠通過數字化處理使圖像能夠與現實更加貼近，使精準度得到提升。并且圖像處理技術還能夠在圖像質量得到保證的條件下對圖像實施復制、傳輸和保存等一系列操作，具有較高的再現性；第三，圖像處理技術具有廣泛的應用性，常規處理模式下，不同格式圖像需要通過相應的方法予以處理，而采取圖像處理技術，則能夠對波普圖像、遙感圖像以及光圖像等各類圖像進行有效處理，所以圖像處理技術的應用范圍比較廣，能夠在諸多領域之中得到有效應用，并對各類圖像實施有效處理。

2 基于3D立體顯示的視覺系統設計

2.1 3D重構

與2D顯示技術相比而言，真3D立體顯示技術較為復雜化，且技術水平較高，以3D數據場之中所包含的各個點作為條件，能夠構建3D立體空間來完成成像，其中，像素點便是最基本單位，可用（x，y，z）作為其表達形式，從而可采用多個立體點構建真3D立體圖像。在實際應用時，主要是通過光學引擎和機械運動原理來使光場的3D重構得以實現的，例如，將五維光場函數作為實例進行說明，對3D空間分布的光場函數可表達為：F：L∈R5→∈R3，在該表達式之中，L=（x，y，z，Φ，Φ），主要表示空間中點的3D坐標及其坐標方向，而圖像顏色的信息可通過Y=（r，g，b）來進行表示。3D圖像模型以及紋理在進行顯示時，能夠呈現出離散集點這一形式，可將其表達為：L=（L1，L2，L3，……，Ln），而在對空間內部各點顏色以及位置進行表示時，則可以將其表示為Li=（Pi，Yi）。在點集L之中，對其h深度的子集實施光場3D重構，可以根據其深度來實施劃分，由此可知能夠分成若干個子集，并且在這一子集之中，每一個子集均能夠形成光場的3D重構，從而使3D圖像得以形成。并且通過2D投影技術來對切片圖像進行重構，能夠有效提升運轉的速度。

2.2 計算機視覺系統設計

針對當前所常用到的LED點陣3D顯示實施分析可得出，在成像時只可實現柱狀成像，并使3D立體形式的光場得以形成，且光場具備較低分辨率，其視場角相對而言較小，所以本次研究將設計一種真3D顯示系統，該顯示系統將ARM處理器實現智能交互，并對其優勢進行靈活的利用，從而使分辨率得到有效的提升，同時還能夠將體素得到提升。

在利用3D環境時，應于物體拍攝時對其3D特性加以明確，完成拍攝之后，還應該存儲其成像序列，并合理使用采集技術，同時還要對成像序列導入，針對圖像完成相應的切片處理。完成上述操作之后，還需將相關數據向視頻接口傳送，并以DMD處理，處理后應將圖像實施高速處理，最后，采用散射屏完成圖像投影。

圖像信息運轉的高速化主要是受電機驅動所影響，所以應該合理運用轉速傳感器，并有效探測轉臺角度，并將探測信號傳遞出去，從而實現控制。電機在運行時，一些設備將完成裝置位置相關信息采集，并完成同步處理，之后會依托于控制器優勢來使編碼產生，并使DVI信號得以形成，從而依托于其優勢來使散射屏與投影之間的同步化得以實現。對具備智能交互功能的真3D顯示系統裝置進行設計，通過信息對智能交互功能的真3D顯示系統裝置進行分析可知，該系統裝置主要是由轉臺和散射屏組合而成，并且其中包含了電機、控制器、投影等設備裝置，這些設備裝置共同形成了3D顯示系統。

3 圖像畸變矯正算法研究

3.1 計算機圖像畸變的矯正

計算機視覺算法的條件下，能夠將計算機所具備的優勢得以全面的實現，從而對畸變圖像予以有效處理，若設備在垂直投影的狀態下，其容易受到視場變化方面的因素所影響，從而造成垂軸放大率慢慢變大，進而導致具備智能交互功能的真3D顯示系統裝置之中出現明顯的素點偏移，若素點偏移的程度不斷增大的情況下，會造成非常明顯的圖像畸變，在這種情況下應該由相關工作人員對計算機圖像處理技術進行靈活運用，便能夠將圖像畸變進行消除，并對圖像進行校正處理，使圖像能夠恢復至正常的狀態，從而使當前的需求得到滿足。

在對圖像進行處理時，常用的計算機技術即畸變圖像消除技術，其包括兩種，第一種是切向畸變，第二種是徑向切變，但是切向畸變的處理效果方面并不夠明顯，并且在實際應用的過程中比較少見。事實上，對于當前圖像疾病的處理而言，在具體處理時，徑向畸變還包括桶形畸變和枕形畸變兩種，其中桶形畸變在設備圖像之中出現的頻率比較高，因在圖像空間之中，直線通常會存在對稱表現，并且對稱中心通常為直線，而別的部分并不是直線，故要求工作人員在對圖像畸變進行處理時，需要將對稱中心進行明確，并對計算機視覺算法有效運用，使圖像畸變矯正目的得以達成。

從圖像畸變方面而言，畸變情況出現的原因通常是因空間扭曲，即曲線畸變，在以往方法對曲線畸變進行處理時，通常是通過矩陣（二次多項式）將畸變系數予以處理的，此法模糊性比較突出，應以實際情況作為依據來調整矩陣，從而使編程分析的整體質量實現提升。

3.2 處理畸變圖像采用的方法

在處理畸變圖像時，可通過卷積神經網絡技術予以處理，通過此技術的優勢實現創新利用，從而使畸變圖像處理目的得到實現。具體而言，卷積神經網絡技術的稀疏連接性和權值共享性較為良好，并且整體方式相對來講比較簡單，在難度方面也比較低，可在畸變圖像處理過程中予以靈活運用。在實際應用的過程中，其基礎在于多維圖像的輸入，從而能夠促進圖像穿入到網絡之內，使傳統算法識別的方式得以改變，使技術優勢得到全面的發揮，并使數據提取得以有效實現，同時還能夠將計算機視覺算法當做運用條件，從而減少訓練參數，并促進控制容量實現提升。

在這一過程之中，卷積神經網絡技術作用較大，同傳統網絡相比，其形成的卷積層以及池化層進而避免特征取樣，并使訓練時獲取數據信息，實現整體性提升，并與原神經網絡分離器實現分離，從而促進權值特征得到有效減少，并使多層感知器得以融入，使結構重組得以實現，可直接對灰度圖片予以處理，并有效實現圖像分類。在對卷積層進行計算時，應針對卷積核和特征圖予以卷積處理，從而實現其函數特征，保證了操作的整體過程中具備合理性，使最終特征圖得以有效獲取。

結束語：現階段，在網絡信息高度發達的時代背景下，計算機技術以及網絡信息技術的應用在不斷地進行創新和發展，使得整體技術水平得到全面提升，并使傳統模擬圖像得到了優化，對計算機圖像畸變進行矯正的方法加以研究，以計算機視覺算法為條件，將其優勢有效運用，通過卷積神經網絡對圖像畸變實施處理，可實現畸變圖像的高質量矯正，最終獲取更為優質真實的圖像。