姓名：邓霜意 学号：20021210598
【嵌牛导读】：计算机视觉、机器视觉是人工智能领域的重要研究方向，但在使用这两个词的时候，我们是否意识到机器视觉与计算机视觉的区别？是否知道计算机视觉、机器视觉与人类视觉的区别与联系？
【嵌牛鼻子】：计算机视觉、人类视觉、机器视觉
【嵌牛提问】：机器视觉与计算机视觉的区别是什么？人类视觉与计算机视觉的有何联系？
【嵌牛正文】：
一、三种视觉的原理
1.1 人眼视觉成像过程
1、光线穿过角膜，再通过通过瞳孔。虹膜控制瞳孔进入的光量。
2、光线穿过晶状体，当光线照射到视网膜，感光体细胞会将光线转换成电信号。
3、电信号从视网膜通过视神经传播到大脑，最后大脑成像。
1.2 机器视觉
机器视觉是由光学成像、人工智能、图像处理等多个领域交叉结合出来的技术。工业化生产中所使用的机器视觉，主要是由相机、光源、镜头、图像采集卡、图像处理的软件、PLC、输出系统等组成。工业化生产中所使用的机器视觉主要技术有特征检测、缺陷判断、运动跟踪等等。
1.3 计算机视觉
计算机视觉技术是通过数据语言中的各种符号以及计算机信息化模式和信息网络平台，进行信息化过程高效传输所产生的一种新型追踪系统，更形象地说，通过计算机实现在视觉信息的有效捕获，从而让信息有了更直观的表现力。主要技术有：图像分类、对象检测、目标跟踪、语义分割、实例分割等等。
二、视觉比较
2.1 计算机视觉与机器视觉的比较
机器视觉偏重于计算机视觉技术工程化，能够自动获取和分析特定的图像，以控制相应的行为。计算机视觉是采用图像处理、模式识别、人工智能技术相结合的手段，着重于一幅或多幅图像的计算机分析。
•计算机视觉是指图像捕获和处理的自动化，重点是图像分析。
•机器视觉侧重工程的应用，强调实时性、高精度和高速度。
•计算机视觉为机器视觉提供图像分析理论与算法基础，机器视觉为计算机视觉提供传感器模型、系统构造以及实现手段。
•机器视觉是指在工业环境中使用计算机视觉，使其成为计算机视觉的子类别。
2.2 计算机视觉与人类视觉的比较
2.2.1 人眼存在长短错觉，平行错觉、大小错觉
上述的各种视错觉现象在计算机视觉中会不会发生呢?
答案是否定的。在上述的视觉过程中, 所求的仅仅是平面形状几何参数的比较或是几何特性, 如长短、大小、方向、曲直等。人类在执行这类视知觉任务时并没有明显的计算过程，而且对各个形状也不是单独地进行感知，人类视觉所发生的错觉， 都是因为受到其他线条的影响而产生的。在计算机视觉中, 平面形状的几何参数和特性通过数值的计算便能获得，可以不受图中其他形状的影响。
2.2.2 人眼存在二义性
计算机视觉只要达到一定识别精度也不会存在二义性问题。
2.2.3 人眼知觉
知觉的理解性，人根据以往所获得的知识和经验对感觉的信息进行解释，知觉不是简单地被刺激模式决定的，而是在有效的资料中寻找最好的解释，知觉超出了感觉所直接给予的根据之外。也就是说人类视觉能够根据自己的理解对图像做出解释，这是目前计算机视觉无法做到的。
三、计算机视觉与人类视觉的联系
计算机视觉通常有两类方法：
（1）一类是工程的方法，从分析人类视觉过程的功能着手，并不去刻意模拟人类视觉系统内部结构，而仅考虑系统的输入和输出，并采用任何现有的可行的手段实现系统功能。
（2）一类是仿生学的方法，参照人类视觉系统的结构原理，建立相应的处理模块完成类似的功能和工作；比如：
A 人视觉系统这种复杂的并行结构, 在基于特定目标的视觉算法及复杂的多通道特征并行计算方面给出了一个新的启发, 可以考虑将这种多通道特征用于多波段成像的智能化信息处理, 其典型的应用是双波段成像的图像融合。
B 人眼视网膜中的感受器单元及节细胞的分布是非均匀的, 在窝区高度密集而周边稀疏, 因而视觉信息的获取也是非均匀的;同时, 视网膜与皮层间的映射也呈现非均匀特征, 使得视觉信息的处理也具有非均匀性。这种空间非均匀信息的获取与处理方式被称为空间变分辨率机制。配合注意力机制, 通过有意识的眼动, 人眼总把窝区对准感兴趣的区域。这就使得人眼在具有广阔视野的同时又具有局部高分辨率,可以使人在对感兴趣的目标保持高分辨率的同时又能对视野的其他部分保持警戒。这既为解决同一导引头中同时建立大场景系统和小场景系统提供了一条途径,也为多目标跟踪研究提供了一个很好的参考模式, 可以较好地解决目标跟踪研究中的视场、分辨率和实时性三者之间有效性的矛盾问题。
参考文献：
[1]孔斌.人类视觉与计算机视觉的比较[J].自然杂志,2002(01):51-55.
[2]何新宇,赵时璐,张震,赵天宇.机器视觉的研究及应用发展趋势.机械设计与制造,2020(10), 281-283
[3]王红梅,李言俊,张科.生物视觉仿生在计算机视觉中的应用研究[J].计算机应用研究,2009,26(03):1157-1159.
[4]倪晨旭.计算机视觉研究综述[J].电子世界,2018(01):91+93.
[5]刘波.计算机视觉研究综述[J].数字通信世界,2019(12):97.
[6]王道累,陈军,吴懋亮.计算机视觉原理分析及其应用[J].上海电力学院学报,2016,32(03):283-287.
[7]高阳,李言俊,张科.人眼视觉仿生在光电目标信息检测、估计和跟踪技术中的应用[J].航空兵器,2006(01):22-25.
网友评论