计算机视觉算法的图像处理技术的探究

成都航空职业技术学院 贺银平

以往人们所使用的2D显示方式仅仅能够对单一物体侧面投影进行显示，这是因为当时的投影显示受到技术发展水平所影响，伴随科技发展及人们需求水平提升，3D立体影像被科研人员提出，并使显示技术得以发展，可将计算机视觉算法用于图像处理工作中，可经3D体素来对3D空间之中的实际位置进行表示，从而使3D空间图像得到有效的构建，并使视觉效果得到提升。可依据计算机视觉算法，来实施图像处理技术，从而实现通过3D体素来对物体在3D空间之内表示出实际坐标，并且还能够将投影所致畸变图像进行矫正，与传统BP神经网络相比，基于计算机视觉算法的图像处理技术更加存在优势，且精度也比较高。

1 研究内容简介

1.1 计算机视觉算法简介

该算法是一种数学模型，该模型能够对图像进行有效处理，属于人工智能技术的一种重要而又常见、常用的数学模型，其所形成的技术优势比较强势，其实质主要是通过数据或图像来对所需信息进行获取。针对于人类而言，对于各类图像可通过自身理解为依据来进行直接分析，但是通过计算机来对图像进行分析，则可以形成多种解释方式，从整体来看颇为复杂化，所以相关研究者以图像类型来对其分析，以模型完成图像解析，从而使该算法最终得以形成。这一方法在实际应用时，能够将其优势灵活的运用，从而可对图像进行准确的识别，并且还能够以3D模型及所做出的模拟预测为基础条件，为人类提供更为有效的服务。

1.2 图像处理技术简介

此项技术通常指的是以计算机技术为条件，对图像进行信息处理，因图像特点突出，在图形之中存在存在多元素，可通过计算机技术将其存储，并对其作出调整，使图像处理得到有效实现。在实际应用的过程中，常见常用的图像处理技术包括图像识别技术、图像复原技术、图像分割技术、图像编码技术以及图像数字化技术等，这些技术的有效应用，能够使图像处理的质量得到提升。

图像处理技术一般包括三个主要特点：第一，图像处理技术的精密度一般比较高，该技术可对图像数字化进行模拟，从而将2D数组进行获取，获取数组之后，若存在相关设备进行支持，还可对图像继续进行数字化处理，并将2D组数大小进行随意变更。通过扫描设备能够将像素灰度进行等级量化，从而提升技术精密程度，使人们的需求得到满足；第二，图像处理技术具有良好的再现性。技术工作人员在对图像进行处理的过程中，实际上并无过多的要求，通常只是想通过图像来对真实场景进行还原，从而使图像能够与现实更加贴近。常规处理方法通常是对图像进行模拟，但这样一来会使图像质量降低，从而不能够达到还原现实的处理目的，而采用图像处理技术则能够通过数字化处理使图像能够与现实更加贴近，使精准度得到提升。并且图像处理技术还能够在图像质量得到保证的条件下对图像实施复制、传输和保存等一系列操作，具有较高的再现性；第三，图像处理技术具有广泛的应用性，常规处理模式下，不同格式图像需要通过相应的方法予以处理，而采取图像处理技术，则能够对波普图像、遥感图像以及光图像等各类图像进行有效处理，所以图像处理技术的应用范围比较广，能够在诸多领域之中得到有效应用，并对各类图像实施有效处理。

2 基于3D立体显示的视觉系统设计

2.1 3D重构

与2D显示技术相比而言，真3D立体显示技术较为复杂化，且技术水平较高，以3D数据场之中所包含的各个点作为条件，能够构建3D立体空间来完成成像，其中，像素点便是最基本单位，可用（x，y，z）作为其表达形式，从而可采用多个立体点构建真3D立体图像。在实际应用时，主要是通过光学引擎和机械运动原理来使光场的3D重构得以实现的，例如，将五维光场函数作为实例进行说明，对3D空间分布的光场函数可表达为：F：L∈R5→∈R3，在该表达式之中，L=（x，y，z，Φ，Φ），主要表示空间中点的3D坐标及其坐标方向，而图像颜色的信息可通过Y=（r，g，b）来进行表示。3D图像模型以及纹理在进行显示时，能够呈现出离散集点这一形式，可将其表达为：L=（L1，L2，L3，……，Ln），而在对空间内部各点颜色以及位置进行表示时，则可以将其表示为Li=（Pi，Yi）。在点集L之中，对其h深度的子集实施光场3D重构，可以根据其深度来实施划分，由此可知能够分成若干个子集，并且在这一子集之中，每一个子集均能够形成光场的3D重构，从而使3D图像得以形成。并且通过2D投影技术来对切片图像进行重构，能够有效提升运转的速度。

2.2 计算机视觉系统设计

针对当前所常用到的LED点阵3D显示实施分析可得出，在成像时只可实现柱状成像，并使3D立体形式的光场得以形成，且光场具备较低分辨率，其视场角相对而言较小，所以本次研究将设计一种真3D显示系统，该显示系统将ARM处理器实现智能交互，并对其优势进行灵活的利用，从而使分辨率得到有效的提升，同时还能够将体素得到提升。

在利用3D环境时，应于物体拍摄时对其3D特性加以明确，完成拍摄之后，还应该存储其成像序列，并合理使用采集技术，同时还要对成像序列导入，针对图像完成相应的切片处理。完成上述操作之后，还需将相关数据向视频接口传送，并以DMD处理，处理后应将图像实施高速处理，最后，采用散射屏完成图像投影。

图像信息运转的高速化主要是受电机驱动所影响，所以应该合理运用转速传感器，并有效探测转台角度，并将探测信号传递出去，从而实现控制。电机在运行时，一些设备将完成装置位置相关信息采集，并完成同步处理，之后会依托于控制器优势来使编码产生，并使DVI信号得以形成，从而依托于其优势来使散射屏与投影之间的同步化得以实现。对具备智能交互功能的真3D显示系统装置进行设计，通过信息对智能交互功能的真3D显示系统装置进行分析可知，该系统装置主要是由转台和散射屏组合而成，并且其中包含了电机、控制器、投影等设备装置，这些设备装置共同形成了3D显示系统。

3 图像畸变矫正算法研究

3.1 计算机图像畸变的矫正

计算机视觉算法的条件下，能够将计算机所具备的优势得以全面的实现，从而对畸变图像予以有效处理，若设备在垂直投影的状态下，其容易受到视场变化方面的因素所影响，从而造成垂轴放大率慢慢变大，进而导致具备智能交互功能的真3D显示系统装置之中出现明显的素点偏移，若素点偏移的程度不断增大的情况下，会造成非常明显的图像畸变，在这种情况下应该由相关工作人员对计算机图像处理技术进行灵活运用，便能够将图像畸变进行消除，并对图像进行校正处理，使图像能够恢复至正常的状态，从而使当前的需求得到满足。

在对图像进行处理时，常用的计算机技术即畸变图像消除技术，其包括两种，第一种是切向畸变，第二种是径向切变，但是切向畸变的处理效果方面并不够明显，并且在实际应用的过程中比较少见。事实上，对于当前图像疾病的处理而言，在具体处理时，径向畸变还包括桶形畸变和枕形畸变两种，其中桶形畸变在设备图像之中出现的频率比较高，因在图像空间之中，直线通常会存在对称表现，并且对称中心通常为直线，而别的部分并不是直线，故要求工作人员在对图像畸变进行处理时，需要将对称中心进行明确，并对计算机视觉算法有效运用，使图像畸变矫正目的得以达成。

从图像畸变方面而言，畸变情况出现的原因通常是因空间扭曲，即曲线畸变，在以往方法对曲线畸变进行处理时，通常是通过矩阵（二次多项式）将畸变系数予以处理的，此法模糊性比较突出，应以实际情况作为依据来调整矩阵，从而使编程分析的整体质量实现提升。

3.2 处理畸变图像采用的方法

在处理畸变图像时，可通过卷积神经网络技术予以处理，通过此技术的优势实现创新利用，从而使畸变图像处理目的得到实现。具体而言，卷积神经网络技术的稀疏连接性和权值共享性较为良好，并且整体方式相对来讲比较简单，在难度方面也比较低，可在畸变图像处理过程中予以灵活运用。在实际应用的过程中，其基础在于多维图像的输入，从而能够促进图像穿入到网络之内，使传统算法识别的方式得以改变，使技术优势得到全面的发挥，并使数据提取得以有效实现，同时还能够将计算机视觉算法当做运用条件，从而减少训练参数，并促进控制容量实现提升。

在这一过程之中，卷积神经网络技术作用较大，同传统网络相比，其形成的卷积层以及池化层进而避免特征取样，并使训练时获取数据信息，实现整体性提升，并与原神经网络分离器实现分离，从而促进权值特征得到有效减少，并使多层感知器得以融入，使结构重组得以实现，可直接对灰度图片予以处理，并有效实现图像分类。在对卷积层进行计算时，应针对卷积核和特征图予以卷积处理，从而实现其函数特征，保证了操作的整体过程中具备合理性，使最终特征图得以有效获取。

结束语：现阶段，在网络信息高度发达的时代背景下，计算机技术以及网络信息技术的应用在不断地进行创新和发展，使得整体技术水平得到全面提升，并使传统模拟图像得到了优化，对计算机图像畸变进行矫正的方法加以研究，以计算机视觉算法为条件，将其优势有效运用，通过卷积神经网络对图像畸变实施处理，可实现畸变图像的高质量矫正，最终获取更为优质真实的图像。