机器视觉系统与人类视觉的对比

新闻来源：http://www.jnzhongzhao.com/news/80.html    发布时间：2015-04-17

目前人们所建立的各种视觉系统极大多数是只适用于某一特定环境或应用场合的专用系统，而要建立一个可与人类的视觉系统相比拟的通用视觉系统是非常困难的。主要原因有以下几点。

(1)图像对景物的约束不充分。首先是图像本身不能提供足够的信息来恢复景物，其次是当把三维景物投影成二维图像时丧失了深度信息。因此，需要附加的约束才能解决从图像恢复景物时的多义性。
　　(2)多种因素在图像中相互混淆。物体的外表受材料的性质、空气条件、光源角度、背景光照、摄像机角度和特性等因素的影响。所有这些因素都归结到一个单一的测量，即像素的灰度。要确定各种因素对像素灰触一的作用大小是很困难的。
　　(3)理解自然景物要求大量知识。例如，要用到阴影、纹理、立体视觉、物体大小的知识；关于物体的专门知识或通用知识，可能有关于物体间关系的知识等。由于所需的知识量极大，难以简单地用人工进行输人，可能要求通过自动知识获取方法来建立。
　　(4)人类虽然自己就是视觉的专家，但计算机视觉不同于人的问题求解过程，难以通过自已说出自己是如何看见事物的，从而给计算机视觉的研究提供直接的指导。
　　除了以上特点以外，人类视觉系统有分辨率高、识别能力优越、能进行灵活的推理等优点，但还有以下一些弱点：
　　(1)主观性，人类在大脑处理图像过程中难免带有主观片面性。例如，因个人经验不足没有发现苹果上的病斑。随着时间、场合的变化，对相同的图像可能得到不同的观察结果；
　　(2)局限性，人的视觉系统有它的局限性。例如，人眼只能看到物体表面，不能看到物体内部的结构；
　　(3)缺乏持久性，长时间、连续进行相同的视觉处理，人们就会感到单调、疲劳、厌倦、甚至遗忘，以至效率降低或判别错误；
　　(4)模糊性，人的视觉系统的图像处理是一种模糊处理，对处理结果很少能进行定量描述。
　　从建立通用的机器视觉系统的角度来看，关键之点不是机械地模仿人类视觉系统，而是通过对人类视觉系统的研究发现是什么因素使人类视觉系统的性能如此之好，并且把它结合到机器视觉系统中去。

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