導(dǎo)語：如何才能寫好一篇計算機視覺技術(shù)，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務(wù)員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

關(guān)鍵詞：OpenCV；計算機視覺技術(shù)；三維模擬技術(shù)

中圖分類號：TP391 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2015）30-0137-02

21世紀是國際計算機技術(shù)高度發(fā)展的時代，人們生活中的每個角落都可以看到計算機技術(shù)的身影，尤其是現(xiàn)代計算機視覺技術(shù)和圖像處理功能發(fā)展更加迅猛，各技術(shù)分支也逐漸趨于成熟。計算機視覺技術(shù)主要指的就是利用智能計算機系統(tǒng)來代替人類的眼睛對現(xiàn)實三維世界進行辨識和理解，整個過程均是計算機自我學(xué)習(xí)的過程，而隨著這項技術(shù)研究的不斷深入，其不再僅僅包含計算機技術(shù)科學(xué)，同時還涉獵了包括生理學(xué)、神經(jīng)學(xué)、物理學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)等多門學(xué)科，為人類科技的進步提供了有效的動力。

1 計算機對視頻中運動物體檢測的原理概述

在現(xiàn)代計算機技術(shù)基礎(chǔ)下，對視頻當中的運動物體檢測原理主要包括兩種，分別是從微觀和宏觀的角度出發(fā)。其中宏觀檢測技術(shù)指的是當計算機截取了視頻中的某一個圖像，其以整幅圖像為對象進行檢測；微觀檢測技術(shù)是指在截取圖像后，根據(jù)實際需求對某一區(qū)域內(nèi)的圖像內(nèi)容進行檢測。在計算機視覺技術(shù)實際應(yīng)用時，其第一步就是對圖像的采集，第二步是對已經(jīng)采集的圖像進行預(yù)分析處理，如果采用宏觀檢測技術(shù)則對圖像整體進行分析；如果采用微觀檢測技術(shù)則首先將圖像進行分割，然后對分割后各圖像內(nèi)容中出現(xiàn)的運動物體影像進行分析。在圖像數(shù)據(jù)獲取過程中應(yīng)用的是背景差分法，這一技術(shù)主要是將背景和運動物體進行分離提取，以獲取沒有背景圖像的運動物體影像數(shù)據(jù)。還可以利用幀間差分法，這種方法主要是對一個視頻圖像的逐幀畫面進行差別比較，從而獲得各幀圖像上的差值，而將這些差值幀圖結(jié)合起來就是一個物體在計算機視覺下的運動軌跡。現(xiàn)代研究者更傾向于將背景和幀間差分法進行結(jié)合運用，這樣可以獲得無背景下的運動物體軌跡，進而提升計算機視覺系統(tǒng)捕捉數(shù)據(jù)的準確性。

2 OpenCV的應(yīng)用概述

OpenCV是現(xiàn)代計算機視覺技術(shù)當中具有開源性的視覺庫，其最早是由俄羅斯Intel分公司所研發(fā)，不僅高效，而且具有兼容的優(yōu)勢。同時與傳統(tǒng)IPL圖像處理系統(tǒng)相比，OpenCV所處理的圖像數(shù)據(jù)等級更高，例如在對運動物體進行特征跟蹤、目標分割、運動軌跡分析以及三維模型重建等方面都有著巨大的優(yōu)勢。

OpenCV本身編輯的源代碼是開放式的，編寫過程簡潔且方便，并且程序中大多數(shù)函數(shù)已經(jīng)通過了匯編的最優(yōu)化，使其能夠更加高效地被應(yīng)用。在使用OpenCV的攝像機標定模塊已經(jīng)為用戶設(shè)計了實用性較強的接口，并且能夠支持Windows界面的操作平臺，使得這一技術(shù)的操作更加簡便。這一技術(shù)本身操作簡便，對于編程人員和檢驗人員個人技能素質(zhì)要求并不高，視覺技術(shù)系統(tǒng)研發(fā)人員可以利用簡便的操作來檢驗其設(shè)想是否能夠?qū)崿F(xiàn)，這就使得現(xiàn)代計算機視覺技術(shù)開發(fā)團隊能夠形成更好的協(xié)作研發(fā)關(guān)系，進一步提升技術(shù)研究效率。目前已知OpenCV編程系統(tǒng)在航空航天定位、衛(wèi)星地圖繪制、工廠大規(guī)模生產(chǎn)視覺檢測等方面得到了廣泛的應(yīng)用，同時對于無人飛行器的視覺捕捉技術(shù)也有極大的幫助。最為重要的是OpenCV編程語言的兼容性較強，編程人員可以根據(jù)自己的意愿對源代碼進行披露，并且國內(nèi)也已經(jīng)形成了規(guī)模較大的交流社區(qū)，給更多同行業(yè)者提供答疑解惑的場所，進一步擴大了OpenCV的應(yīng)用范圍。

3 基于OpenCV的計算機視覺技術(shù)

3.1 基于OpenCV下的運動物體檢測技術(shù)

在常規(guī)運動物體檢測技術(shù)下，均是直接通過圖像背景和運動物體的區(qū)分來實現(xiàn)運動物體的捕捉。而基于OpenCV下的運動物體檢測技術(shù)則不僅能夠針對于圖像背景的分離實現(xiàn)運動物體的觀察，還可通過物體本身特定的信息來進行檢測，主要包括形狀、輪廓以及顏色等。這樣就能夠?qū)崿F(xiàn)在復(fù)雜的背景當中將特定的運動物體完整抽離出來。其基本流程包括：首先，對影像數(shù)據(jù)當中某一時間點的圖像進行捕捉，然后對這一視頻圖像的格式進行轉(zhuǎn)化；其次，對轉(zhuǎn)化格式后的視頻圖像進行早期處理，并將運動物體和復(fù)雜的背景區(qū)分開，降低周圍各環(huán)境因素對運動物體主體圖像的影響；第三，根據(jù)完成提取后的運動物體圖像進行辨識，然后再從視頻當中捕捉擁有相同特征的物體，并對該物體進行跟蹤識別。而這一過程的實質(zhì)則在于先利用圖像捕捉技術(shù)對畫面進行截取，然后同時利用背景差分法和幀間差分法對圖像進行分割，逐幀地將運動物體完成提取出來，以供計算機進行視覺跟蹤處理。

3.2 基于OpenCV的圖像預(yù)處理技術(shù)

一般情況下，計算機視覺處理技術(shù)應(yīng)用的環(huán)境情況較為復(fù)雜，大多數(shù)應(yīng)用環(huán)境當中均有光照的變化，并且部分計算機視覺處理設(shè)備還需要在露天環(huán)境下進行工作，此時周圍環(huán)境中的風、溫度、光照、氣候以及運動物體數(shù)量等對視頻圖像的采集均有著極大的影響。環(huán)境因素會使圖像采集的質(zhì)量大幅度降低，同時圖像當中的噪點問題也難以避免，而噪點是視覺捕捉和圖像處理當中最大的影響因素。因此，在基于OpenCV下的計算機視覺技術(shù)在捕捉視頻圖像之后先對其進行預(yù)處理，然后再由系統(tǒng)對運動物體進行分離、檢測和跟蹤。一般的預(yù)處理過程主要包括平滑度濾波、圖像填充、背景實時更新等。

1）圖像的平滑度濾波預(yù)處理技術(shù)

由于在實際計算機視覺捕捉過程中圖像噪點是難以避免的問題，以此在對圖像中運動物體進行檢測前，應(yīng)該相對這些噪點進行預(yù)處理，降低環(huán)境噪聲對圖像的影響。圖像的平滑度濾波處理共分為兩種方式，分別為線性和非線性。其中線性處理方式就是通過計算機處理設(shè)備的簡單運算，對圖像當中的噪點進行直接清除，但這一技術(shù)使用后會造成截獲圖像模糊不清的情況，因此僅對噪點較少的圖像采用該處理方式；非線性濾波處理則是利用復(fù)雜的圖像處理運算，將截獲圖像當中的噪點無限縮小，使其不對圖像整體造成影響，并且可以有效保證圖像的局部調(diào)整，但這種處理方式在運算時速度沒有線性濾波處理快，因此需應(yīng)用在噪點較多，圖像信息較復(fù)雜的處理當中。

2）圖像的填充預(yù)處理技術(shù)

這一處理技術(shù)在使用過程中運算速度較慢，主要是由于其需要對逐幀的圖像均進行處理，也包括兩種處理方式，分別為邊緣填充和腐蝕膨脹處理。其中邊緣填充處理主要指的是在確定運動物體之后，利用計算機系統(tǒng)自身的邊緣檢測處理技術(shù)，對物體的輪廓進行辨識，并利用形態(tài)學(xué)上的漫水填充方式對運動物體周圍的噪點進行顏色填充，減小其對畫面整體元素的影響。而腐蝕膨脹處理與邊緣填充處理原理相類似，但這種處理技術(shù)主要是針對于噪點進行腐蝕和膨脹，使其在畫面當中所占比例擴大，但對運動物體本身不造成影響，這使運動物體和噪點之間的差異就會更加明顯，就可以將噪點的影響降到最低，但這種處理方法的效果和攝像機本身的性能、質(zhì)量等有著密切的關(guān)聯(lián)。

3）背景的實時更新預(yù)處理技術(shù)

在進行運動物體和背景分離過程中，計算機系統(tǒng)需要對圖像上的背景元素進行辨識，并對其開展初始化處理，這樣就能夠為后期實時背景圖像的差異進行凸顯，以增加前景圖像的效果，降低噪點對圖像的影響。在運用這一技術(shù)時，首先要先對第一幀的圖像進行確定，并將第一幀圖像當中的背景圖像元素進行辨識，然后在后期圖像更新和運動物體檢測過程中對背景進行實時更新處理。在更新的過程中其流程主要包括：首先，系統(tǒng)要對所讀取的畫面進行有效的判斷，了解該圖像是否為第一幀；其次，將Opencv處理的圖像轉(zhuǎn)變?yōu)閱瓮ǖ阑叶戎?；第三，對轉(zhuǎn)變后的圖像進行高斯平滑度濾波處理，將圖像當中的噪點進行去除；第四，采用形態(tài)學(xué)噪點填充技術(shù)對圖像當中的噪點進行二次處理，以獲得所需要更新的背景圖像。

3.3 前景運動物體的提取技術(shù)

在計算機視覺技術(shù)進行運動物體的檢測時，只有有效保障檢測流程的準確度，才能夠有效保障對前景運動物體的跟蹤效果。其主要分為兩大步驟，其一是對二值化后的圖像數(shù)據(jù)進行分割處理；其二是在圖像分析前對其進行充分的填充處理，保證前景圖數(shù)據(jù)的完整性。同時，在前景圖像提取的過程中也分為多個步驟，其包括：首先，對所提出的前景圖像和背景圖像進行差分處理；其次，將差分處理后的圖像二值化處理；第三，對背景當中前景物體的輪廓或邊緣進行辨識，根據(jù)前景圖像的輪廓對其進行填充。由于在實際操作過程中，攝像頭所處環(huán)境的變化較大，并且會在不同場所內(nèi)的不同角度捕捉畫面，因此就需要在前景圖像提取時有效提高背景圖像實時更新的效果。

利用閥值二值化的分割方式能夠有效將前景圖像和背景圖像分離開，從而使目標運動物體能夠呈現(xiàn)獨立化，并且閥值分割方式開展前要相對每個像素點進行確定，判斷其是否位于灰度值的范圍內(nèi)。而將該圖像的像素灰度和閥值進行對比后會出現(xiàn)兩種結(jié)果，分別是灰度值低于或高于閥值。在實際應(yīng)用過程中，有效確定圖像的分割閥值T，就能夠降低環(huán)境當中光照因素對圖像質(zhì)量的影響。

4 計算機視覺技術(shù)當中的三維重建技術(shù)

1）三維重建的視覺系統(tǒng)

計算機視覺技術(shù)在對圖像進行捕捉時可以視為是對大量的圖像信息進行處理，從攝像機的視覺角度出發(fā)，其所輸入的圖像一般為二維屬性，但輸出的信息確是三維數(shù)據(jù)，而這種三維空間數(shù)據(jù)能夠提升對運動物體所處空間位置、距離等描述的準確性。在三維重建視覺系統(tǒng)工作過程中，其相對基本的圖像數(shù)據(jù)框架進行確定，然后利用一個坐標點建立2.5D圖像數(shù)據(jù)，即以此點為視角能夠觀察到的圖像數(shù)據(jù)，再將2.5D圖像數(shù)據(jù)進行整合從而建立三維圖像。

2）雙目視覺系統(tǒng)

當人體利用雙眼在不同角度、同一時間內(nèi)觀察同一個物體時，就可以利用算法來測量該物體和人體之間的距離，而這種方法也被稱為雙目立體感，其應(yīng)用的原理主要是人體視覺差所帶來的影響。同時利用兩臺攝像機對同一圖像從不同角度進行觀察，就能夠獲得人體雙目觀察后的效果，因此這一三維重建技術(shù)也被稱為“雙目視覺系統(tǒng)”。兩臺不同的攝像機即可代表人體雙眼，其對圖像進行逐幀捕獲，但由于角度不同和環(huán)境影響因素的差異，因此造成了圖像差異，必須對其捕捉的圖像進行預(yù)處理。

3）三維重構(gòu)算法

在計算機視覺技術(shù)中對于視頻流的采集主要依靠的是彩色攝像機、紅外攝像機、紅外接收攝像頭等設(shè)備。還可以利用微軟所提供的Kinect設(shè)備，在進行運動物體檢測前能夠?qū)UI進行初始化處理，將系統(tǒng)內(nèi)函數(shù)的參數(shù)設(shè)定為用戶信息深度圖、彩圖、骨骼追蹤圖等數(shù)據(jù)。在使用Kinect設(shè)備對視頻流進行打開時，其可以遵循三個步驟，其一是彩色和深度數(shù)據(jù)的處理；其二是根據(jù)數(shù)據(jù)的索引添加顏色信息，并將其引入到深度圖數(shù)據(jù)當中；其三是骨骼追蹤數(shù)據(jù)。

5 結(jié)束語

計算機視覺捕捉技術(shù)是現(xiàn)代計算機應(yīng)用當中較為先進的內(nèi)容，其應(yīng)用范圍較廣，對于運動物體的捕捉準確度較高，能夠有效推進現(xiàn)代計算機模擬技術(shù)的發(fā)展。

參考文獻：

[1] 張?？?基于Opencv的人手識別與跟蹤定位技術(shù)研究與實現(xiàn)[D].昆明： 云南大學(xué)，2013.

篇2

隨著計算機技術(shù)以及圖像處理技術(shù)的快速發(fā)展，計算機視覺技術(shù)作為一種新興的技術(shù)，其被廣泛應(yīng)用在軍事、醫(yī)學(xué)、工業(yè)以及農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域[1]。一般而言，計算機及視覺技術(shù)應(yīng)用在農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)前、生產(chǎn)中以及生產(chǎn)后等各個環(huán)節(jié)，其主要就是鑒別植物種類，分級和檢測農(nóng)產(chǎn)品的品質(zhì)。計算機視覺相較于人類視覺而言，其具有更多的優(yōu)點，能夠有效提高農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)率，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與管理的智能化和自動化，促進農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

一、計算機視覺技術(shù)概述

計算機視覺主要是指利用計算機來對圖像進行分析，從而控制某種動作或者獲取某描述景物的數(shù)據(jù)，是人工智能與模式識別的重要領(lǐng)域。計算機視覺興起于20世紀70年代，其涉及的學(xué)科范圍較為廣泛，包括視覺學(xué)、CCD技術(shù)、自動化、人工智能、模式識別、數(shù)字圖像處理以及計算機等。就目前而言，計算機視覺技術(shù)主要以圖像處理技術(shù)為核心，是通過計算機視覺模擬人眼，并利用光譜對作物進行近距離拍攝，運用數(shù)字圖像處理以及人工智能等技術(shù)，對圖像信息進行分析和研究。計算機視覺技術(shù)主要步驟包括采集圖像、分割圖像、預(yù)處理、特征提取、處理和分析提取的特征等[2]。

二、農(nóng)業(yè)機械中計算機視覺技術(shù)的應(yīng)用分析

一般而言，農(nóng)業(yè)機械中計算機視覺技術(shù)的應(yīng)用，主要表現(xiàn)在以下三個方面：一是田間作業(yè)機械中的應(yīng)用；二是農(nóng)產(chǎn)品加工機械中的應(yīng)用；三是農(nóng)產(chǎn)品分選機械中的應(yīng)用。

（一）田間作業(yè)機械中的應(yīng)用

在田間作業(yè)機械中，計算機視覺技術(shù)的應(yīng)用較晚。近年來，由于環(huán)境保護政策的提出，在農(nóng)田作業(yè)的播種、植保以及施肥機械中的應(yīng)用越來越廣泛。在田間作業(yè)的過程中應(yīng)用計算機視覺技術(shù)時，主要應(yīng)用在苗木嫁接、田間鋤草、農(nóng)藥噴灑、施肥以及播種等方面[3]。為了有效識別雜草，對除草劑進行精確噴灑，相關(guān)研究人員分析了美國中西部地區(qū)常見的大豆、玉米以及雜草二值圖像的形態(tài)學(xué)特征，發(fā)現(xiàn)植物長出后14～23天內(nèi)能夠有效區(qū)別雙子葉和單子葉的效果，準確率最高達到90%。在1998年開發(fā)出Detectspary除草劑噴灑器，其能夠有效識別雜草，在休耕季節(jié)時，其相較于播撒而言，能夠減少19%～60%的除草劑用量。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，農(nóng)藥的粗放式噴灑是污染嚴重，效率低下的環(huán)節(jié)，為了有效改變這種現(xiàn)狀，Giler D.K.等研制出能夠精量噴霧成行作物的裝置。該系統(tǒng)主要是利用機器視覺導(dǎo)向系統(tǒng)，使噴頭能夠與每行作物上方進行對準，并結(jié)合作物的寬度，對噴頭進行自動調(diào)節(jié)，確保作物的寬度與霧滴分布寬度具有一致性，從而有效節(jié)省農(nóng)藥。一般而言，該系統(tǒng)能夠促使藥量減少66%，提高霧滴沉降效率和施藥效率，減少農(nóng)藥對環(huán)境產(chǎn)生的影響。

（二）農(nóng)產(chǎn)品加工機械中的應(yīng)用

隨著信息技術(shù)以及計算機技術(shù)的快速發(fā)展，計算機視覺技術(shù)被廣泛應(yīng)用在農(nóng)產(chǎn)品加工的自動化中。如Jia P等提出了圖像處理算法，該算法主要是以鲇魚水平方向與主軸的形心位置和夾角為依據(jù)，檢測鲇魚的方位以及背鰭、腹鰭、頭、尾的位置，從而確定最佳的下刀位置。此外，我國的黃星奕等人在研究胚芽米的生產(chǎn)過程時，在不經(jīng)過染色的情況下，對胚芽米的顏色特性等進行分析，得出胚芽米顏色特征的參數(shù)為飽和度S。同時利用計算機視覺系統(tǒng)，自動無損檢測胚芽精米的留胚率，其結(jié)果與人工評定的結(jié)果大體一致。

（三）農(nóng)產(chǎn)品分選機械中的應(yīng)用

在分級和鑒定農(nóng)產(chǎn)品的品質(zhì)時，可以利用計算機視覺技術(shù)對其進行無損檢測。一般計算機視覺技術(shù)不需對測定對象進行接觸，可以直接利用農(nóng)產(chǎn)品的表面圖像，分級和評估其質(zhì)量，其具有標準統(tǒng)一、識別率高一級效率高等優(yōu)勢。計算機視覺技術(shù)在檢測農(nóng)產(chǎn)品時，主要集中在谷物、蔬菜以及水果等方面。Chtioui Y等人提出了結(jié)合Rough sets理論，利用計算機視覺技術(shù)對蠶豆品質(zhì)的方法進行評價。該理論通過不同的離散方法對石頭、異類蠶豆、過小、破損以及合格等進行有效區(qū)分，并利用影色圖像，對其特征參數(shù)進行分類，最終分類的結(jié)果相比于統(tǒng)計分類結(jié)果，兩者具有較好的一致性。

篇3

關(guān)鍵詞 計算機視覺；立體匹配；研究情況

中圖分類號：TP391 文獻標識碼：A 文章編號：1671-7597（2014）07-0001-01

隨著科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展，計算機技術(shù)也得到了飛速的發(fā)展。將計算機技術(shù)應(yīng)用于人類的視覺系統(tǒng)，并輔助人們觀察到一些眼睛難以看到的東西，已經(jīng)逐漸成為一門大家所熱捧和追逐的技術(shù)。隨著人們對視覺傳感器技術(shù)越來越多的探索，人們也逐漸實現(xiàn)了古代時想擁有千里眼的夢想。目前，人們已經(jīng)把視覺傳感器技術(shù)和計算機技術(shù)良好的結(jié)合在一起，并把這些技術(shù)應(yīng)用到食品、建筑、醫(yī)藥、電子、航天航空等眾多領(lǐng)域當中。而該項技術(shù)的快速發(fā)展，也幫助人們解決了一些日常工作當中人類視覺存在盲區(qū)的問題，保證了人們工作過程的安全。視覺技術(shù)與IT技術(shù)的完美結(jié)合使得人們的生活變得更加便利，讓人們親身體會到了IT技術(shù)給人們生活帶來的便捷。

1 雙目立體視覺概述

雙目立體視覺又稱雙目視覺技術(shù)，是目前計算機視覺應(yīng)用領(lǐng)域的重要研究內(nèi)容。雙目立體視覺控制系統(tǒng)的組成因其采用的原理和應(yīng)用功能的不同，組成也都各不相同。

雙目立體視覺的實現(xiàn)原理是基于人眼的視網(wǎng)膜看物體的特性，從兩個不同的方向來觀看同一個物體的不同角度，從而實現(xiàn)清楚的了解到物體的圖像的目的。雙目立體視覺從不同的角度獲得物體的投影信息，并根據(jù)匹配的結(jié)果，獲取同一個物體不同偏差位置的信息。最后在依據(jù)三角測量技術(shù)，根據(jù)已經(jīng)獲得的這些偏差信息從而獲得這些不同點對應(yīng)的距離信息，并最終獲得這些實際物體的具體坐標位置信息。

視差測距技術(shù)告訴我們，要清楚的觀察到一個物體的全貌，需要兩個觀察物從不同的方向，或者固定一個觀察物，移動另外一個觀察物的方式，以達到拍攝同一個物體的目的。根據(jù)同一個物體在兩個觀察物當中的位置偏差，從而確定該物體的三維信息。一般來說，雙目立體視覺的組成包括：圖像獲取設(shè)備、圖像預(yù)處理設(shè)備、攝像機標定設(shè)備、立體匹配設(shè)備、根據(jù)二維信息實現(xiàn)三維重構(gòu)設(shè)備等五個重要設(shè)備。

2 雙目立體視覺技術(shù)的原理

立體畫又可以稱之為三維立體畫，是一種人們可以從三維立體圖中獲取二維平面圖信息的技術(shù)。三維立體圖表面看似毫無規(guī)則，但是假如通過一些特殊的技術(shù)或者通過合理的觀察手段和觀察設(shè)備，就可以看到一組秩序井然的美妙圖片。

三維立體圖是一組重復(fù)的二維圖片有序的堆積積累而成，因此可以呈現(xiàn)出立體效果。人體觀察物體的原理大致如下：當人類通過左右眼觀察所在的空間平面的時候，這些平面圖都只是一些毫無秩序的圖片。而當左右眼重新聚焦或者在觀察畫面的時候呈現(xiàn)一定的層次感，則人類的左右眼觀察到的一組重復(fù)案在經(jīng)過人體識別以后，這些畫面之間將存在一定的距離差異，從而在腦中生成立體感。

雙目立體視覺技術(shù)正是基于以上的原理，從兩個不同的方向去觀察物體，并獲得目標圖像的信息，并經(jīng)過一定的處理獲得三維重建的物體立體信息的技術(shù)。

雙目立體視覺在計算機技術(shù)中實現(xiàn)三維重建的大致流程

如下。

1）攝像機定位，并通過單片機計算得到要獲取圖像信息需要的外部的參數(shù)的大概值，并根據(jù)這些參數(shù)值設(shè)定攝像機。

2）用設(shè)定參數(shù)的攝像機拍攝目標場景的畫面，并采集這些畫面的二維圖的信息。

3）通過計算機技術(shù)實現(xiàn)雙目匹配，并判定采集畫面中的二維圖像中的不同點之間的對應(yīng)關(guān)系。

4）在第三步中若得到兩組二維圖像的關(guān)系是稠密的時候，則生成三維視差圖。如果不是則進一步采集圖片信息。

5）根據(jù)得到的視差圖最終實現(xiàn)場景的三維圖形的重建。

3 雙目立體匹配技術(shù)的研究難點和未來的發(fā)展方向

盡管目前有很多學(xué)者都投身到雙目立體匹配技術(shù)的研究和開發(fā)當中，直至目前為止也解決了很多關(guān)于視覺理論當中存在的很多缺陷問題。但是視覺問題是一個復(fù)雜且難以解決的問題，特別是在雙目立體匹配問題方面更是困難重重。立體匹配技術(shù)的難點已經(jīng)成為限制將雙目技術(shù)應(yīng)用到計算機技術(shù)當中的重要瓶頸。

立體匹配的主要手段就是找到計算機采集到兩幅和多副圖片的中像素的對應(yīng)關(guān)系，然后根據(jù)這些像素關(guān)系判定并生成三維重建圖。但是二維圖像的匹配存在層層困難，主要體現(xiàn)在以下幾個方面。

1）由于視角的問題或者觀察物體存在遮擋問題，導(dǎo)致采集回來的圖片信息存在盲點，這樣子更難找到圖片的匹配區(qū)域。

2）場景中的一些深度不連續(xù)的區(qū)域大都處在場景當中的邊界位置，這些位置容易出現(xiàn)像素不高，邊界不清晰等問題，這些問題也給圖像匹配帶了很多困擾。

3）場景當中的低紋理的圖片匹配特征和匹配關(guān)系較少，而且該位置的每個像素點極為相似。假如只是通過簡單的像素相似性檢測的話，會檢測到很多匹配結(jié)果，而這些匹配結(jié)果當中有一大部分是錯誤的。這樣子的結(jié)果勢必會導(dǎo)致最終的圖像匹配正確率極為低下。

從以上的分析，我們可以看出立體匹配技術(shù)存在很多技術(shù)上的難點，這些都在很大程度上限制雙目立體匹配技術(shù)在計算機當中的應(yīng)用發(fā)展。如何才能設(shè)計出有效、準確、快速、通用性強的立體匹配算法將會是以后雙目立體匹配計算發(fā)展的重要方向。也只有通過設(shè)計出一套行之有效的立體匹配算法才能使得雙目立體匹配技術(shù)在計算機視覺當中得到廣泛的應(yīng)用。

4 結(jié)束語

人們通過眼睛可以感受到外界事物的存在，可以清楚的了解到事物的立體信息，分辨出觀察物的廣度和深度，以及物體的遠近。因此人類視覺感知系統(tǒng)就是一個雙目的立體感知系統(tǒng)。本文講述的計算機中的雙目立體匹配技術(shù)正是基于人眼視覺觀察物體的原理，通過雙目立體視覺原理，對計算機采集獲得兩幅二維圖像的信息進行分析，并結(jié)合計算機的分析，最終獲得同人類眼睛一樣觀察到物體三維表面信息的目的。雙目立體匹配技術(shù)與計算機技術(shù)的完美結(jié)合幫助人們可以更加輕易的獲得物體的信息。希望在不久的將來，可以將該項技術(shù)應(yīng)用于人類的視網(wǎng)膜當中，以幫助一些視網(wǎng)膜存在問題的人們，讓他們重新感受到光明，感受世間的溫暖。

參考文獻

[1]高文，陳熙霖.計算機視覺算法與系統(tǒng)原理[M].北京：清華大學(xué)出版社，2002.

[2]明祖衡.雙目立體視覺測距算法研究[M].北京：北京理工大學(xué)，2008.

[3]劉昌，郭立，李敬文，劉俊，楊福榮，羅鋒.一種優(yōu)于SAD的匹配準則及其快速算法[J].電路與系統(tǒng)學(xué)報，2007，12（4）：137-14.

[4]陳蛟.雙目立體匹配的算法研究及其多核并行化[M].南京：南京郵電大學(xué)，2012.

篇4

【關(guān)鍵詞】 計算機視覺 四輪定位 相機標定 仿射變換 透視投影 畸變系數(shù)

Wheel Alignment Based On Computer Vision Without Pushing Car Technique Research

WangQiu1，ZhouYue1 Department of Automation， School of Shanghai Jiao Tong University，

He Jian-guo Company of Daheng Image）

Abstract：Wheel alignment technology based on computer vision which can get the parameters of the wheel quickly and efficiently， has good prospects. This paper researches alignment technology based on computer vision without pushing car. This paper gives a detailed mathematical model of the method， and we have done a field experiment test. The results show that the proposed model is correct and efficient. The method proposed is an innovation in the field of alignment technology.

Key words：computer vision，perspective projection，camera calibration，distortion coefficient，affine transformation， wheel alignment

一、引言

隨著國民經(jīng)濟的發(fā)展，越來越多的汽車進入千家萬戶，隨之對汽車的維護需求也日益膨脹，而作為車輛維護的必要設(shè)備―四輪定位系統(tǒng)，本文提出的方法標定方法簡單，并且采用無推車的技術(shù)讓操作更加方便。

二、模型分析

本文采用單標定板標定兩個相機的方式，該方式可以降低傳統(tǒng)的標定方法帶來的標定誤差，高精度的還原兩攝像機的位姿關(guān)系，在定位階段，不需要操作者去推車獲取車輪的各項參數(shù)，本文提出的方法可以直接提取車輪姿態(tài)計算出定位參數(shù)。

2.1 圓心提取

空間圓成像后通常呈現(xiàn)為橢圓的圖像，而橢圓的中心并不是空間圓心所對應(yīng)的像素點，圖1顯示了空間圓經(jīng)過透視投影變換后其中心點的變化。

針對這個問題，Heikkil■已經(jīng)對其進行了研究，并建立空間圓心在相機成像平面上的畸變誤差模型[1]。

2.2 相機標定

本文是采用標定板標定板上有很多圓點，如圖2，圖樣左上角有一個三角定位點，用于確定標定板的x，y，z軸方向。

平面靶標上的圓點中心記為W=[x，y，z]T，其圖像坐標為m=[u，v]T，對應(yīng)的齊次分別坐標為W'=[x，y，z，1]T， m'=[u，v，1]T。由攝像機的成像模型，空間點W'與m'之間的關(guān)系如下：

sm'=A[R t]W' （1）

式（1）中，s為尺度因子，R為標定板相對于相機軸的旋轉(zhuǎn)矩陣，t為標定板相對于相機的平移向量，A為攝像機內(nèi)部參數(shù)矩陣，A定義如下：

A=a■ r u■0 a■v■0 0 1

其中，（u0，v0）為圖像平面主點坐標，ax，ay為圖像坐標軸的尺度因子，r是圖像坐標軸的不垂直度。在二維平面靶標中，通常我們認為靶標上的點的z為0，即設(shè)定標定板平面為世界坐標軸的xoy平面。在圖二中我們設(shè)定世界坐標系的x軸向右，y軸向下，z軸垂直紙面向里。我們把矩陣R的每一列用ri（i=1，2，3）表示，則式（1）表述如下：

suv1=A[r1 r2 r3 t]xy01=A[r1 r2 t]xy1 （2）

令H=kA[r1 r2 t]為一個3行3列的方陣，r1，r2 為圖像坐標軸的方向矢量，k為常數(shù)，記H=[h1 h2 h3]，則

[h1 h2 h3]= kA[r1 r2 t] （3）

由于t不會位于r1，r2構(gòu)成的平面上，且r1，r2正交，則det[H]≠0。H的計算是使圖像坐標pi與（1）式計算的mi'方差最小的過程，定義目標函數(shù)：

F（H）=min∑■■pi-mi'（n為點數(shù)）

令■=0，即可求出H。求出H后，由R的正交性（r1Tr2=0， r1Tr1=r2Tr2）可得方程：

h1TA-TA-1h2=0h1TA-TA-1h1=h2TA-TA-1h2 （4）

令

B=A-TA-1=B■ B■ B■B■ B■ B■B■ B■ B■

經(jīng)計算上述矩陣后，得知B為對稱矩陣。則令：

b=[B11，B12，B22，B13，B23，B33]T

設(shè)H中第i列向量為hi=[h1i，h2i，h3i]T，因此有

hiTBhj=Vijb

其中

Vij=[h1ih1j，h1ih2j+ h2ih1j，h2ih2j，h3ih1j+ h1ih3j，h3ih2j+ h2ih3j，h3ih3j]

即可將等式（4）改寫為以下齊次方程

v12T（v11-v12）Tb=0 （5）

如果將平面靶標移動n個不同的位置，拍攝n幅圖像，可以得到n個（5），將這n個方程組合起來，可得：

Vb=0

其中V為一2n行6列的矩陣，對V進行奇異值分解求出b，求出b后，利用Cholesky矩陣分解算法求出A-1，即可求出攝像機內(nèi)參矩陣A，得到A后可根據(jù)（3）式求出攝像機外參：

r1=■ r2=■ r3=r1×r2 t=■

該系統(tǒng)中我們采用了兩個相機，通過以上求解可以得到左右相機外參分別為Rl，tl以及Rr，tr，對于兩相機公共視場中的任意一三維點xw，在左右相機中成像點坐標為xl，xr則：

xl=Rlxw+Tl，xr=Rrxw+Tr

兩式消掉xw，得到xr=RlRr-1xl+Tr- RlRr-1Tl，因此可得兩攝像機的相對位置關(guān)系如下：

R= RlRr-1，T= Tr-RlRr-1Tl

令Hr2l=R T0 1，該矩陣在2.4節(jié)中需要用到。

2.3 參數(shù)獲取

根據(jù)已知參數(shù)，我們可以的到空間圓方程，將空間圓的方程表述如下：

MTCM=0

其中M=[x，y，1]為空間平面圓上的點（z=0）。C為圓的系數(shù)矩陣，矩陣各項參數(shù)已知。

經(jīng)過相機成像以后，在圖像平面上一般呈橢圓形狀，其方程表述為：

mTQm=0 （6）

其中m=[x，y，1]為成像平面橢圓上任意一點。Q為橢圓的系數(shù)矩陣，矩陣各項參數(shù)已知。

M與m存在一邊換矩陣H，即：

sm=HM （7）

其中s為縮放因子，H為待求矩陣。

將（7）帶入（6），可得：

C=HTQH （8）

從上式即可求出H矩陣。確定H矩陣之后，已知A，即可求得r1，r2，r3，t。我們就可以得到車輪中心點在攝像機坐標系下的坐標C（x，y，z）以及車輪法向量在相機坐標系下的表示V（Vx，Vy，Vz）。

2.4 仿射變換

變換后的的中心點記為Cr2l，變換后的法向量記為Vr2l，變換等式表述如下：

Vr2l=HV

Cr2l=HC

2.5 獲取結(jié)果

經(jīng)過上述仿射變換之后，我們可以得到四個輪胎在左相機下的各項參數(shù)，根據(jù)四個車輪中心點，我們可以用LM算法擬合車身平面，求出車身法向量P（Px，Py，Pz）再結(jié)合四個車輪法向向量V，我們即可得到車輪的各項參數(shù)。

三、實驗

3.1 相機標定

實驗用大恒MER-130-30UM工業(yè)相機，采用日本Computar 1614-MP2工業(yè)鏡頭，照明為普通的直流燈管。經(jīng)過雙相機的標定，標定出左相機參數(shù)Al，右相機參數(shù)Ar，左右相機的相對變換矩陣Hr2l，將Hr2l轉(zhuǎn)化為位姿P的形式，其中前三個分量為右相機相對左相機的平移分量（單位為米），后三個分量為右相機相對做相機的旋轉(zhuǎn)分量（單位為角度）。Al，Ar，Hr2l，P值如下：

■

■

■

P=[2.33575，-0.00635，0.0793，3.08728，-58.1271，

1.15163]

3.2 實驗結(jié)果

后輪效果圖如圖3所示，相機拍攝的前輪效果圖如圖4所示，處理后的效果分別如圖5，圖6所示。

上圖車輪紅色區(qū)域即為提取的成像的橢圓輪廓，上面的三色軸即為根據(jù)測量的圓的三維姿態(tài)，從右圖可以明顯看出由于透視畸變帶來的中心點偏差。

從表1中可以看出，本文方法測量結(jié)果與真實值以及杰奔四輪定位儀測量結(jié)果基本一致，證明了該方法的正確性和有效性。

3.3 誤差分析

從實驗數(shù)據(jù)可以看出，數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性相對于杰奔的稍差，分析其原因，主要是相機在提取車輪外圈橢圓的算法的穩(wěn)定性導(dǎo)致的，所以在使用該論文提出的方法的時候必須要保證算法能穩(wěn)定提取圖像中的橢圓邊緣。

篇5

關(guān)鍵詞：計算機；視覺檢測技術(shù)；原理；應(yīng)用

中圖分類號：TP391.41

受到CIMS的推動和影響，諸多企業(yè)的發(fā)展趨勢逐步趨向于個性化以及自動化，這種大的發(fā)展趨勢間接的對我國的計算機輔助技術(shù)提出了更高的要求，計算機相關(guān)技術(shù)的發(fā)展面臨著更加嚴峻的挑戰(zhàn)。就現(xiàn)階段分析來看，計算機輔助檢測技術(shù)在現(xiàn)代諸多企業(yè)中得到了廣泛的應(yīng)用。隨著柔性制造系統(tǒng)的不斷進步與發(fā)展，驅(qū)動圖像處理軟件、現(xiàn)場總線技術(shù)的日趨成熟，檢測系統(tǒng)的靈敏性、智能化特點愈發(fā)受到人們的關(guān)注，在這種大的發(fā)展趨勢之下，計算機視覺檢測技術(shù)得到了較快的發(fā)展?；谟嬎銠C視覺系統(tǒng)現(xiàn)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于現(xiàn)場監(jiān)控、工況監(jiān)視等諸多環(huán)境之中。

1 關(guān)于對視覺技術(shù)的相關(guān)研究

1.1 基于計算機的視覺檢測技術(shù)的原理分析和探究

圖像技術(shù)主要指的就是通過各種途徑所實現(xiàn)的對圖像的獲取以及進一步的深入加工和處理技術(shù)。根據(jù)視覺檢測技術(shù)的抽象程度以及對圖像處理方式的不同，可以大致將圖像的處理和加工技術(shù)劃分為三個最主要的層次，這三個層次分別是圖像的加工處理、圖像的分析以及對于圖像的理解。將這三個層次進行進一步的結(jié)合，便是圖像工程。計算機視覺檢測技術(shù)是一門新興的計算機檢測技術(shù)，該技術(shù)建立在對計算機視覺研究的基礎(chǔ)之上，吸收和借鑒相關(guān)的研究成果，借助于傳感器來實施三維測量，進而有效獲得被測物體的空間具置信息，故而可以很好的滿足當代制造業(yè)的發(fā)展需求。區(qū)別于一般的圖像處理系統(tǒng)，計算機視覺檢測技術(shù)所獲取的相關(guān)數(shù)據(jù)信息更為精準和迅速，其環(huán)境適應(yīng)性更強。

基于計算機的視覺檢測技術(shù)注重計算理論的輔導(dǎo)作用，以應(yīng)用為目標進行視覺技術(shù)分析。自上世紀七十年代以來，我國關(guān)于對計算機視覺檢測技術(shù)的研究又取得了顯著的進步，并且逐步邁入更為實質(zhì)性的研究階段，在該階段中，逐步開始從通過從多個角度（諸如光學(xué)角度、生理學(xué)角度以及投影射影角度等等）對其成像問題加以分析。以Marr為代表的專家更是建立了一些一般性的視覺性處理模型來輔助該技術(shù)的研究。

1.2 視覺檢測技術(shù)中傳感器的作用

在計算機的控制下配有相關(guān)的視覺檢測系統(tǒng)，在該視覺檢測系統(tǒng)中，主要有三個主要方面的主要作用：第一，對于視覺傳感器模型的分析以及確定；第二，進行圖像數(shù)據(jù)分散與整理的相關(guān)工作；第三，CAD模型的建立。傳感器的主要作用就是對測量棒材的多個截面進行分析，將所收集得到的數(shù)據(jù)經(jīng)由圖像采集卡采集后，傳到相關(guān)的圖像處理系統(tǒng)中，進而進一步輔助準確的模型的建立。

2 基于計算機的視覺檢測技術(shù)的應(yīng)用研究分析

2.1 基于計算機的視覺檢測技術(shù)的發(fā)展狀況研究

在研究的初步階段，相關(guān)技術(shù)人員借助于數(shù)字化的圖像處理技術(shù)，主要就是為了進一步提高所獲得的數(shù)字照片的清晰度和質(zhì)量要求，進而更為精準、科學(xué)、規(guī)范的對照片所提供的信息加以辨別，為航空衛(wèi)星圖片的讀取、識別和分類做準備。在這一系列的視覺工作中，其中最為主要和常見的工作主要是包括分類、識別判讀以及三維結(jié)構(gòu)的構(gòu)建。

基于計算機的視覺檢測技術(shù)借助于對計算機視覺技術(shù)，將所獲得的被觀察物品的相關(guān)信息加以信號轉(zhuǎn)換，并傳遞給圖像處理系統(tǒng)，圖像處理系統(tǒng)通過甄別和判斷不同照片像素的分布和亮度等訊息，將其進一步轉(zhuǎn)換成為數(shù)字化信號，接下來由計算機的圖像系統(tǒng)抽出符合目標特征的信號加以運算，對下一步的設(shè)備動作加以決定和執(zhí)行。

就現(xiàn)階段而言，我國的計算機視覺檢測技術(shù)系統(tǒng)在諸多領(lǐng)域均有所應(yīng)用，最為典型的領(lǐng)域諸如醫(yī)學(xué)的輔助診斷、機器人的感應(yīng)系統(tǒng)、智能化的人機接口等均是建立在該技術(shù)的基礎(chǔ)之上。借助于計算機視覺技術(shù)這一手段，可以有效提高對產(chǎn)品檢測的效率，提高精準度，這種新型的視覺檢測技術(shù)相比較于傳統(tǒng)的人眼在流水線上的跟進，其具有顯著的優(yōu)越性，其獲取測量結(jié)構(gòu)迅速、檢測結(jié)果可以直接被觀察、可以進行自動識別以及定位準確和實時性的特點，這就很好的避免了由于人的一些主觀性因素所導(dǎo)致的誤差出現(xiàn)。

二十世紀以來，基于生物特性的計算機視覺檢測技術(shù)得到了空前的發(fā)展，具體表現(xiàn)在人臉識別、生硬識別、指紋識別以及虹膜的識別中，形式日趨靈活和復(fù)雜多變。借助于計算機的視覺檢測技術(shù)，可以有效對用戶的身份進行鑒定和識別、判定用戶的特殊信息等。除此之外，還可以將基于計算機的視覺識別技術(shù)逐步推廣到其他領(lǐng)域，如海關(guān)的安全檢查以及出口、入口的安全控制等領(lǐng)域。

2.2 基于計算機的視覺檢測技術(shù)的相關(guān)應(yīng)用分析

2.2.1 數(shù)碼相機中所采用的圖像采集技術(shù)

視覺檢測技術(shù)的一個顯著特點就是有效提高了生產(chǎn)的柔性和自動化程度，本世紀以來，數(shù)碼相機憑借其高分辨率，快速成像、顯像，功能豐富多變以及性價比較高的特定風靡全球，逐步取代了傳統(tǒng)的照相機，傳統(tǒng)的照相機主要采用的是CCD 攝像頭，其主要的核心及時采集卡，顯然這種采集系統(tǒng)已經(jīng)逐步落后于時展的腳步，現(xiàn)已逐步被淘汰。

2.2.2 微文字識別系統(tǒng)的相關(guān)研發(fā)和設(shè)計

隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進步與發(fā)展，大規(guī)模集成電路得到了較快的進步，基于計算機的視覺檢測系統(tǒng)的成本得到了極大的降低，基于計算機視覺檢測技術(shù)的微文字識別系統(tǒng)的研發(fā)也被提到了日程中來。微文字識別系統(tǒng)的處理芯片大多是借助于數(shù)字信號處理芯片來實現(xiàn)圖像的識別，進而借助先進的語音合成技術(shù)將朗讀變?yōu)榭赡?。此外，為了便于使用，該系統(tǒng)的體積被盡可能的縮小，并且可根據(jù)美觀度和實用性等設(shè)計為各種形狀。

2.2.3 特殊用紙水印在線檢測系統(tǒng)

基于計算機的視覺檢測技術(shù)可以在某一特定領(lǐng)域代替人的主觀判斷，諸如水印質(zhì)量的自動檢測方面。區(qū)別于普通的工作人員，計算機可以實現(xiàn)長時間工作，對于誤差范圍的控制可以通過設(shè)置等實現(xiàn)，而且在計算機執(zhí)行任務(wù)期間，所受到的客觀和主觀因素相對較少，這就極大程度上避免了由于人的因素所導(dǎo)致的失誤性操作，進而有效提高了工作效率以及檢測的精準度。這一優(yōu)點，在水印質(zhì)量標準的認定中具有十分重要的意義和作用，通過研發(fā)一定的程序和軟件，可以制定出一套操作性強、權(quán)威性較高的水印清晰度量化標準。

3 基于計算機的視覺檢測技術(shù)的發(fā)展展望

綜合分析來看，計算機視覺檢測技術(shù)現(xiàn)已有大約四十年的歷史，作為一種新興的檢測技術(shù)，該技術(shù)的顯著優(yōu)越性不言而喻，該檢測技術(shù)以其高精度、反應(yīng)靈敏迅速、智能化、自動化等特點被廣泛應(yīng)用于諸多領(lǐng)域和行業(yè)之中，并取得了顯著的成，可以說，該技術(shù)具有十分廣闊的發(fā)展前景。但是，不可否認，基于計算機的視覺檢測技術(shù)并不是十分的成熟，在其設(shè)計和研發(fā)過程中仍然存在著諸多不足，而且視覺檢測技術(shù)是一項設(shè)計到心理、生理等多方面知識的復(fù)雜性技術(shù)，涉及領(lǐng)域眾多，更強大功能的實現(xiàn)需要人類知識的不斷拓展和延伸，因此，必須意識到該檢測技術(shù)發(fā)展道路上的困難和挑戰(zhàn)。

4 結(jié)束語

隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進步與發(fā)展，經(jīng)濟的發(fā)展對于新技術(shù)的研發(fā)提出了更高的挑戰(zhàn)，再者由于廣大人民群眾生活質(zhì)量的不斷提高，對于生活水平也有了進一步的認識和了解?；谟嬎銠C的視覺檢測技術(shù)的研發(fā)和進步，無疑更好推動了高速發(fā)展的經(jīng)濟，不斷滿足了人民群眾日益提高生活需求。由此來看，深入對視覺檢測技術(shù)的研究和探究無疑具有十分重要的作用，筆者衷心希望，以上關(guān)于對我國基于計算機的視覺檢測技術(shù)的相關(guān)探究能夠被相關(guān)負責人合理的吸收和采納，進而更好的推動科學(xué)技術(shù)的創(chuàng)新和進步，推動經(jīng)濟的不斷進步與發(fā)展。

參考文獻：

[1]李旭港.計算機視覺及其發(fā)展與應(yīng)用[J].中國科技縱橫，2010（06）：42.

[2]張江明，張娟.淺談制造業(yè)中計算機視覺檢測技術(shù)的應(yīng)用與發(fā)展[J].科技創(chuàng)新導(dǎo)報，2011（24）：1.

篇6

關(guān)鍵詞:計算機；數(shù)字技術(shù)；視覺傳達；創(chuàng)新應(yīng)用

現(xiàn)代科技不斷發(fā)展進步,人們在實踐生活之中的行為方式、生活模式、思想意識有極大地改變。將多媒體技術(shù)融合應(yīng)用,突出計算機數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用價值,能夠給各行業(yè)的發(fā)展進步奠定良好條件。從視覺傳達這一新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展實際來看,將視覺傳達設(shè)計與現(xiàn)代化的產(chǎn)業(yè)發(fā)展模式結(jié)合,融合數(shù)字技術(shù)手段,還需要豐富理論基礎(chǔ)條件。由此一來人們在實踐生活之中,需要結(jié)合產(chǎn)業(yè)發(fā)展形勢,將技術(shù)手段改進與優(yōu)化,將人們的知識水平提升,在理論、空間等各個方面,都能展現(xiàn)數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用價值,產(chǎn)業(yè)發(fā)展由此得到保障。

1計算機數(shù)字技術(shù)與視覺傳達設(shè)計的發(fā)展情況

數(shù)字技術(shù)是新時展的產(chǎn)物,對人類現(xiàn)代社會產(chǎn)業(yè)更新與改革有關(guān)鍵作用。從視覺交流設(shè)計相關(guān)領(lǐng)域來看,數(shù)字技術(shù)有自身的優(yōu)勢,技術(shù)應(yīng)用價值也相對較高。視覺交流設(shè)計早期起源于西歐,在19世紀末年逐漸擴大化,并擴展到美國以及歐洲地區(qū)[1]。早期國外在設(shè)計研究階段,會注重科學(xué)創(chuàng)造性的思索,并探索抽象藝術(shù)的表現(xiàn)形式,實現(xiàn)現(xiàn)代設(shè)計理念的應(yīng)用,設(shè)計師的想象力、創(chuàng)新實踐能力提升,視覺藝術(shù)的發(fā)展范圍擴大化。在視覺交流設(shè)計階段,將人類語言以及情感思想注入其中,賦予產(chǎn)業(yè)新的生命力。在視覺媒體設(shè)計階段,通過視覺符號,進行信息傳達以及情感傳遞,逐漸演變成現(xiàn)階段的視覺傳達專業(yè)?，F(xiàn)如今科技手段不斷發(fā)展進步,藝術(shù)創(chuàng)新發(fā)展過程中,獲得諸多的技術(shù)條件,藝術(shù)發(fā)展獲得推進力。在視覺通信設(shè)計的過程中,最初是平面或靜態(tài)的傳遞方式,現(xiàn)如今是三維動態(tài)傳遞的形式,將視覺通信媒體,從單個媒體,走向多媒體組合的形式,視覺傳達領(lǐng)域的發(fā)展由此得到保障。

2數(shù)字技術(shù)在視覺傳達設(shè)計階段的實際應(yīng)用

現(xiàn)代社會不斷發(fā)展,科技革新并拓展創(chuàng)新,數(shù)字化時代有發(fā)展變化,社會進步與發(fā)展獲得有利條件。分析視覺傳達設(shè)計與數(shù)字技術(shù)之間的緊密聯(lián)系,會發(fā)現(xiàn)數(shù)字技術(shù)快速發(fā)展,能夠給視覺傳達工作,提供更好的發(fā)展前景,視覺傳達最終實現(xiàn)多元化、創(chuàng)新性的發(fā)展目標,能夠給人們帶來不一樣的視覺沖擊,提升人們的觀賞體驗,藝術(shù)產(chǎn)品展現(xiàn)形式不同,并影響人們的感官變化以及審美品位,數(shù)字技術(shù)在視覺傳達期間的應(yīng)用,主要是以下幾個方面:

2.1數(shù)字化技術(shù)優(yōu)化視覺傳達設(shè)計

視覺傳播觀念從最初的真實媒體,走向數(shù)字信息媒體的過程,個體媒體變成多媒體形式,本身就是利用視覺媒體與人溝通的技術(shù)形式,在數(shù)字化的產(chǎn)業(yè)發(fā)展形勢之下,視覺傳播設(shè)計有所改變,將新媒體技術(shù)與藝術(shù)傳播設(shè)計結(jié)合,促進產(chǎn)業(yè)發(fā)展。傳統(tǒng)的視覺傳達設(shè)計,多半是通過膠片延續(xù)的方式,這種傳統(tǒng)媒體形式,主要是使用單向傳播的方式。視覺傳達最終的效果簡潔的呈現(xiàn),未能實現(xiàn)立體化傳播的目的。利用多媒體技術(shù)手段,將各種信息形式整合,在信息處理、傳播、分析的過程中,技術(shù)應(yīng)用效果較好。分析技術(shù)表現(xiàn)手段以及技術(shù)效果,藝術(shù)作品有更加豐富、立體地展現(xiàn)形式,此時視覺感染力也不斷增強?，F(xiàn)如今多媒體技術(shù)應(yīng)用范圍逐漸擴大,不少企業(yè)以產(chǎn)業(yè),在開展相關(guān)業(yè)務(wù)的過程中,會考慮使用多媒體技術(shù),不斷提升技術(shù)產(chǎn)品視覺展現(xiàn)效果。利用多媒體技術(shù)手段,實現(xiàn)產(chǎn)品視覺交互的目標,給大眾提供不一樣傳播形式的產(chǎn)品信息,將產(chǎn)品推廣渠道擴大,提升技術(shù)應(yīng)用效果。

2.2豐富設(shè)計內(nèi)容,實現(xiàn)藝術(shù)化

數(shù)字技術(shù)不斷發(fā)展,將視覺傳達的內(nèi)容調(diào)整,也為視覺傳達設(shè)計提供新的思路。使用傳統(tǒng)的靜態(tài)設(shè)計的方式,有數(shù)字計算機技術(shù)的視覺傳達設(shè)計形式更為復(fù)雜多樣,利用動態(tài)化的形式,將非物質(zhì)的對象呈現(xiàn)出來。使用數(shù)字技術(shù),能夠幫助設(shè)計師,實現(xiàn)這種創(chuàng)造力的呈現(xiàn),是一種技術(shù)優(yōu)化的方式。數(shù)字技術(shù)應(yīng)用更為豐富、趣味的展現(xiàn)形式,給藝術(shù)家或設(shè)計師提供創(chuàng)作自由的機會,視覺傳達設(shè)計內(nèi)容豐富有趣,且設(shè)計形式更為藝術(shù)化。數(shù)字計算技術(shù)在視覺傳達過程合理利用,能夠給人們帶來新的視覺或心靈空間的探索,現(xiàn)如今人們的需求逐漸多元化、個性化,在設(shè)計的過程中,將傳統(tǒng)材料設(shè)計轉(zhuǎn)變?yōu)榧夹g(shù)設(shè)計的形式,不僅能為產(chǎn)業(yè)變革提供基礎(chǔ)條件,顯然也是人們對不同生活方式的追求,技術(shù)應(yīng)用效果不斷提升。

2.3數(shù)字化新的視覺傳達形式

將不同維度的藝術(shù)設(shè)計方式應(yīng)用,數(shù)字技術(shù)有恒定的審美特質(zhì)以及藝術(shù)價值,圍繞數(shù)字視覺開展藝術(shù)設(shè)計,將視覺傳達的范圍擴大化。傳統(tǒng)的視覺傳達方式較為局限,將設(shè)計體系更新之后,觀眾能獲得更好的視覺體驗,在科技手段影響之下,人們對傳統(tǒng)視覺傳達產(chǎn)業(yè)的認知發(fā)生改變。從電視節(jié)目、視頻媒體內(nèi)容實際來看,不少視頻場景,都是來源于現(xiàn)實生活的,但是會受到人物、場景、技術(shù)等諸多因素的影響,視頻的真實性、可靠性不足,最終作品的視覺吸引力有限。在超現(xiàn)實題材和虛擬圖像處理的過程中,有一種局限性的藝術(shù)表達方式,會導(dǎo)致技術(shù)應(yīng)用問題。現(xiàn)如今我國的數(shù)字動畫不斷發(fā)展,人們更喜歡觀看超出想象的藝術(shù)場景,而數(shù)字技術(shù)有自身的應(yīng)用優(yōu)勢,融合視覺傳達,能夠?qū)⒓夹g(shù)應(yīng)用效果提升。

2.4實現(xiàn)科技與文化融合,協(xié)調(diào)發(fā)展

將數(shù)字計算技術(shù)應(yīng)用于視覺傳達設(shè)計環(huán)節(jié),利用技術(shù)手段融合文化內(nèi)容,將視覺傳達的新形勢體現(xiàn)。最新的技術(shù)表現(xiàn)方式,是將技術(shù)與藝術(shù)有效融合,在應(yīng)用數(shù)字技術(shù)的過程中,視覺傳達設(shè)計融合要點突出展現(xiàn),兩者彼此之間能實現(xiàn)相互協(xié)調(diào)、相互促進的目標。技術(shù)手段能夠給藝術(shù)展現(xiàn),提供科學(xué)可靠的方案,藝術(shù)展現(xiàn)形式更為理想化。從藝術(shù)發(fā)展實際來看,新的產(chǎn)業(yè)發(fā)展形勢確立,市場對藝術(shù)文化有新的追求。因此從事藝術(shù)設(shè)計,也需要更新創(chuàng)作理念,合理利用數(shù)字技術(shù),為產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供有利條件。現(xiàn)階段人們在視覺藝術(shù)展現(xiàn)期間,有較為嚴苛的藝術(shù)形式的要求,將現(xiàn)代社會技術(shù)與藝術(shù)手段融合,能夠給產(chǎn)業(yè)發(fā)展奠定良好條件。3數(shù)字技術(shù)在視覺傳達設(shè)計之中的創(chuàng)新應(yīng)用計算機技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)不斷發(fā)展,設(shè)計師在創(chuàng)新實踐的過程中,將語言、聲音、文字等有效融合,在藝術(shù)作品創(chuàng)新的過程中,將視覺傳達效果提升,使得數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用價值展現(xiàn),具體可以從以下幾個方面進行:

3.1突出多元化、個性化的特質(zhì)

現(xiàn)代社會視覺傳達技術(shù)應(yīng)用范圍擴大化,藝術(shù)設(shè)計形式多樣,且產(chǎn)業(yè)融合方式拓展創(chuàng)新。要將產(chǎn)品個性化的設(shè)計方案應(yīng)用,設(shè)計師在實踐階段,需要融合數(shù)字技術(shù)手段,將設(shè)計工作與生產(chǎn)實踐有效聯(lián)系,這是因為藝術(shù)設(shè)計來源于生活,有數(shù)字技術(shù)的支持,能實現(xiàn)非實物藝術(shù)形象的構(gòu)思,但仍然要圍繞生產(chǎn)實踐要求進行。需要優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計形式,并將產(chǎn)品功能性突出展現(xiàn)[2]。由此可見實現(xiàn)視覺傳達個性化,本身就是根據(jù)藝術(shù)設(shè)計自身定位,突出設(shè)計要點,并融合產(chǎn)業(yè)實際的個性化產(chǎn)品構(gòu)思的過程。在設(shè)計過程中,也需要考慮消費者需要,完成新產(chǎn)品的創(chuàng)新設(shè)計。確定產(chǎn)品定位之后,有效把握產(chǎn)品設(shè)計的整體感覺,能夠創(chuàng)新設(shè)計領(lǐng)域,將科學(xué)技術(shù)與文化藝術(shù)有效融合,給視覺傳達設(shè)計提供新的思路。在視覺傳達設(shè)計階段,利用數(shù)字技術(shù)手段,將多元化、個性化的產(chǎn)業(yè)發(fā)展目標確立,能夠完善設(shè)計理念,做好各類設(shè)計信息的整合利用,在視覺傳達設(shè)計過程中,融入特色設(shè)計技術(shù)或理念,能提升行業(yè)競爭力。應(yīng)用數(shù)字技術(shù)手段,在設(shè)計過程中,要將多元化設(shè)計與個性化融合,追求多變以及創(chuàng)新,是實現(xiàn)個性化、多元化的必要措施。因此在設(shè)計過程中,要利用有效的技術(shù)形式,將創(chuàng)新設(shè)計方案應(yīng)用,將創(chuàng)意表現(xiàn)方式突出展現(xiàn)。利用這種技術(shù)方法,能夠突破傳統(tǒng)技術(shù)的局限性,實現(xiàn)多元化、個性化的設(shè)計理念應(yīng)用,個性化特征由此展現(xiàn)。因此要考慮新技術(shù)應(yīng)用方案,同時也需要將個性化、多元化的設(shè)計策略應(yīng)用。

3.2圍繞教育以及人才發(fā)展的相關(guān)工作

數(shù)字化時代背景之下,視覺傳達與一般的社會產(chǎn)業(yè)一樣,需要將創(chuàng)新技術(shù)形式應(yīng)用,轉(zhuǎn)變設(shè)計理念并應(yīng)用思維創(chuàng)新的方式,將視覺傳達的效果提升。實現(xiàn)教育創(chuàng)新思維的應(yīng)用,突破視覺傳達產(chǎn)業(yè)的發(fā)展局限性。將創(chuàng)新設(shè)計理念合理利用,讓人們運用自己的智慧,將主觀能動性進一步提升,所以在視覺傳達產(chǎn)業(yè)發(fā)展階段,圍繞人才的需要,調(diào)整工作模式極為關(guān)鍵。在視覺傳達設(shè)計教學(xué)階段,圍繞創(chuàng)新基礎(chǔ)要求,教學(xué)觀念調(diào)整。教學(xué)質(zhì)量,會影響設(shè)計人員教育設(shè)計以及教育能力發(fā)展實際要求。為實現(xiàn)創(chuàng)新性的人才培養(yǎng)目標,需要將數(shù)字技術(shù)合理利用,將日常設(shè)計以及數(shù)字技術(shù)有效結(jié)合,要完成藝術(shù)作品的獨立思考,同時也要不斷提升實踐能力,設(shè)計師完成視覺傳達價值進行深入思索,并判斷產(chǎn)業(yè)發(fā)展的價值。為發(fā)揚我國的傳統(tǒng)文化,高校需要將傳統(tǒng)文化與現(xiàn)代化藝術(shù)設(shè)計實際融合,構(gòu)建完善的教育教學(xué)體系,促使視覺傳達設(shè)計的現(xiàn)代化發(fā)展,圍繞實踐要求,實現(xiàn)優(yōu)質(zhì)藝術(shù)作品的創(chuàng)新。

3.3融合科技手段,宣揚民族文化

現(xiàn)如今科技發(fā)展對視覺傳達設(shè)計行業(yè)有關(guān)鍵影響,不局限于數(shù)字技術(shù)手段,其他技術(shù)也能給視覺傳達技術(shù)提供新的思維方式、理論條件以及工藝程序等。我國的經(jīng)濟、科技不斷發(fā)展,視覺傳達的表現(xiàn)形式也有了較大的變化,從最初的印刷出版、刊物宣發(fā)等工作開始,走向現(xiàn)代影視、新媒體領(lǐng)域之中,視覺傳達技術(shù)更新,追隨時展創(chuàng)新技術(shù)形式[3]。但是技術(shù)人員在使用視覺傳達藝術(shù)的過程中,需要將現(xiàn)代化的流行元素融入藝術(shù)設(shè)計過程,同時還需要將數(shù)字技術(shù)轉(zhuǎn)化為社會生產(chǎn)先決條件,完成經(jīng)濟發(fā)展目標。在視覺傳達設(shè)計的過程中,將東西方藝術(shù)文化優(yōu)勢融合展現(xiàn),做好理論知識的傳播與應(yīng)用,在數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用以及改革創(chuàng)新的過程中,能有效融合先進的藝術(shù)手段,將數(shù)字技術(shù)的創(chuàng)新以及發(fā)展目標有效落實。現(xiàn)如今在視覺傳達設(shè)計階段,還需要將富有特色性、標志性的文化應(yīng)用,尤其是在全球經(jīng)濟一體化的背景之下,將視覺設(shè)計統(tǒng)一,契合全球化的發(fā)展目標,在藝術(shù)設(shè)計的過程中,探索創(chuàng)新生產(chǎn)、技術(shù)優(yōu)化的有效方式。尤其是在現(xiàn)代社會不斷發(fā)展的時代背景之下,按照視覺傳達民族化的發(fā)展要求,不僅要將國際競爭實力提升,還需要展現(xiàn)民族特色性[3]。現(xiàn)如今我國的傳統(tǒng)文化傳承發(fā)展面臨諸多困難,不妨從視覺傳達設(shè)計入手,探索數(shù)字技術(shù)有效融合,實現(xiàn)視覺傳達設(shè)計融合創(chuàng)新的有效途徑,追尋更好的發(fā)展道路。

4結(jié)語

現(xiàn)如今數(shù)字技術(shù)不斷發(fā)展,在商業(yè)以及文化領(lǐng)域之中,隨處可見數(shù)字技術(shù)的身影。人們的生產(chǎn)、生活方式因為數(shù)字技術(shù)而發(fā)生變化,探究技術(shù)優(yōu)化策略,提升設(shè)計技術(shù)應(yīng)用效果極為關(guān)鍵。在視覺傳達設(shè)計階段,將數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用,能夠給視覺傳達產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展提供有利條件。探索技術(shù)突破應(yīng)用的方式,將現(xiàn)代化的視覺傳達技術(shù)有效融合,是未來視覺傳達技術(shù)發(fā)展的必經(jīng)之路,能夠形成特色的產(chǎn)業(yè),更好的服務(wù)于經(jīng)濟活動、社會生活之中,創(chuàng)造更高的藝術(shù)價值。

參考文獻

[1]黃碧云.計算機圖形圖像處理技術(shù)在視覺傳達系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[J].數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用,2019,37(6):107-108.

[2]馬越.計算機數(shù)字技術(shù)在視覺傳達設(shè)計中的應(yīng)用與創(chuàng)新[J].包裝與設(shè)計,2010(4):100-101.

篇7

關(guān)鍵詞： 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) 計算機考試 數(shù)據(jù)處理 數(shù)據(jù)庫

信息化發(fā)展帶動了電子產(chǎn)品的生產(chǎn)，也可以說是計算機的普及帶來了信息化發(fā)展，兩者是相輔相成的。計算機被越來越多地運用到各行各業(yè)，本文主要分析的是計算機在教學(xué)中的使用。計算機的使用離不開數(shù)據(jù)庫的支持，信息數(shù)據(jù)處理是計算機教學(xué)研究的一項重大課題，數(shù)據(jù)挖掘作為一種新型數(shù)據(jù)處理技術(shù)，得到了廣泛關(guān)注。對數(shù)據(jù)進行處理、分析和挖掘的主要目的是發(fā)現(xiàn)學(xué)校教學(xué)管理和學(xué)生管理各個方面的有效信息，本文從計算機考試入手，進行深入研究分析。

一、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述

隨著信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，各行各業(yè)每年都積累了大量數(shù)據(jù)，推動了數(shù)據(jù)的高效管理與應(yīng)用。數(shù)據(jù)管理從最早的手工開始，后期發(fā)展為文件管理，再到現(xiàn)如今的數(shù)據(jù)庫管理。過去人們對現(xiàn)有數(shù)據(jù)管理還比較順利，但對過去幾年、幾十年甚至更長時間的數(shù)據(jù)管理起來就相當費事，甚至可以說是不太容易完成的任務(wù)?，F(xiàn)如今計算機技術(shù)日漸成熟，大量信息數(shù)據(jù)給數(shù)據(jù)庫管理帶來大量工作量，此時數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)就是為了數(shù)據(jù)處理而應(yīng)運而生的。對于數(shù)據(jù)查詢而言，可以方便快捷地查詢出所需數(shù)據(jù)，遠遠超出人類所能理解的概括范圍。現(xiàn)有統(tǒng)計學(xué)和數(shù)據(jù)查詢分析技術(shù)能對數(shù)據(jù)進行綜合分析和查詢，一定程度上解決人們處理分析數(shù)據(jù)的需求。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不僅限于數(shù)據(jù)查詢，還可以根據(jù)有效數(shù)據(jù)對非預(yù)期潛在有價值的信息進行再處理，從而得出更多有用的潛在信息。

人們?nèi)粘Ｉ钪须x不開數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用，如超市物品的陳列問題上，經(jīng)營者想要把人們可能同時購買的商品擺放到一起，以便引起人們的購買欲望，增加銷售量。藥店經(jīng)營者想要了解人們購買藥物時還會附帶購買的商品，將治療不同病種的藥物與可能購買的商品擺放到一起，附帶銷售。醫(yī)學(xué)研究人員希望從已有成千上萬份病例中找出某種疾病病人的共同特征，以便為治愈這種疾病提供一些幫助。企業(yè)管理者想要了解整體員工的平均收入水平，提取出業(yè)績較好員工的個人信息等。

從以上實例研究中得出結(jié)論，現(xiàn)有信息管理依靠數(shù)據(jù)查詢統(tǒng)計，并通過做報表對數(shù)據(jù)進行分析處理。先不說其潛在信息并不能很好地挖掘出來，就其工作量來講，也是一項繁重而復(fù)雜的工作，很難保證數(shù)據(jù)的有效性和實用性。為了滿足人們對數(shù)據(jù)管理的需求，從現(xiàn)有信息數(shù)據(jù)中提取出更有價值的信息，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)得到了充分應(yīng)用。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以從大量隨機數(shù)據(jù)中快速地進行信息數(shù)據(jù)歸納整理，并從中分析出有效的潛在信息。一般會采用統(tǒng)計型和人工智能型數(shù)據(jù)處理方法，共同完成對數(shù)據(jù)管理的分析應(yīng)用。統(tǒng)計型數(shù)據(jù)處理采用傳統(tǒng)的統(tǒng)計學(xué)原理，對現(xiàn)有和過去很久的數(shù)據(jù)進行概率分析，從而推理出數(shù)據(jù)中隱含的潛在有用信息。統(tǒng)計學(xué)由來已久，其優(yōu)點是精確度相對較高，簡單易懂，并且使用比較廣泛。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)統(tǒng)計型可以準確快速地挖掘出有用信息，大大提高工作效率，甚至大大減輕統(tǒng)計者的工作量。人工智能是在統(tǒng)計學(xué)原理基礎(chǔ)之上，通過訓(xùn)練和學(xué)量樣品集得出需要的模式或參數(shù)。將有共同模式或參數(shù)的數(shù)據(jù)通過機器人工智能，發(fā)現(xiàn)有價值的潛在信息。但也存在一定的局限性，不同的樣品集有特定的應(yīng)用領(lǐng)域，樣品集的選擇將直接影響數(shù)據(jù)結(jié)果，一般情況下會將多種技術(shù)結(jié)合起來使用，達到有力互補的目的，從而更高效準確地分析出數(shù)據(jù)結(jié)果。

二、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在計算機考試中的應(yīng)用

通過上述對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的概述，對數(shù)據(jù)挖掘的基本原理有了初步了解，將其運用到教學(xué)中，必會事半功倍。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)運用到教學(xué)管理中，不僅可以完善教學(xué)管理體制，還可以客觀分析出教學(xué)管理中存在的問題。以教學(xué)管理中的計算機考試為例，分析計算機考試系統(tǒng)中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用，從而得出以下結(jié)果：

本文通過實例驗證方法找出答案，首先是采用數(shù)據(jù)采集方法，從大量數(shù)據(jù)中提取出與所要挖掘的數(shù)據(jù)目標相關(guān)的數(shù)據(jù)子集，該數(shù)據(jù)樣本的精選不僅減少數(shù)據(jù)處理量，還突出相關(guān)性規(guī)律，表明數(shù)據(jù)樣本的代表性和質(zhì)量尤為重要。在計算機考試系統(tǒng)中，會通過輸入考生信息進行考試，考生的每個信息都定義為不同變量?？忌男彰?、性別、年齡、任課老師、所在班級等信息都是一個個不同的變量，這樣可以清晰地了解到每個考生的計算機考試情況。根據(jù)其做不同題型的長短分析出考生擅長什么樣的題型及在什么題型面前處于劣勢。根據(jù)其答題速度和準確率可看出考生掌握知識能力如何，任課老師可根據(jù)學(xué)生的不同學(xué)習(xí)程度逐個擊破，有利于提高班級整體學(xué)習(xí)成績水平，這就是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)挖掘出的潛在信息價值。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是信息化時代的產(chǎn)物，將其運用到教育教學(xué)中，可大大提高教學(xué)管理質(zhì)量?？煽焖儆行У亓私獾綄W(xué)生管理中出現(xiàn)的問題，有利于教師及時解決這些問題。計算機考試數(shù)據(jù)中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，不僅可以精準地了解到學(xué)生潛在的學(xué)習(xí)問題，還可以幫助老師更快地找到提高學(xué)生學(xué)習(xí)成績的方法。

信息化發(fā)展使信息數(shù)據(jù)量急劇增加，這個數(shù)據(jù)處理造成了困擾，為了更好地對信息數(shù)據(jù)進行處理分析，從而準確快速地提取出有效信息，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)起到了重要作用。計算機考試系統(tǒng)的完善可提高考試效率，奠定數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在計算機教學(xué)中的重要地位?，F(xiàn)代是不斷變化的時代，也可以說是信息化時代，時代離不開信息化發(fā)展，要不斷進步才能持續(xù)發(fā)展。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)勢必會成為計算機技術(shù)發(fā)展的第二大方向，是時展的要求所致。

參考文獻：

[1]吳英，劉俊熙.計算機考試數(shù)據(jù)分析中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用[J].制造業(yè)自動化，2010（9）.

[2]方新麗.淺析數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在計算機審計中的應(yīng)用[J].電腦知識與技術(shù)，2013（5）.

篇8

另一方面，我國對于基于云計算的圖書館管理還沒有統(tǒng)一可實現(xiàn)的規(guī)范與標準。當圖書館選定所提供的云服務(wù)提供商以后，如果以后還想把自己圖書館的圖書數(shù)據(jù)資源遷移到其他云平臺時，那么圖書數(shù)據(jù)一方面被鎖定在之前云端；另一方面，遷移過程會遇到服務(wù)器配置不同、操作系統(tǒng)接口不同。這一系列的問題都需要制定出統(tǒng)一的圖書數(shù)據(jù)接口標準，通過統(tǒng)一標準來規(guī)范不同云服務(wù)提供商。使得圖書數(shù)據(jù)在不同云平臺上方便遷移，同時也提高了云計算平臺的互相操作性。另外一個突出問題，則是移動設(shè)備在無限網(wǎng)絡(luò)下閱讀圖書數(shù)據(jù)資源的安全問題。首先，必須考慮移動設(shè)備和提供Web2.0服務(wù)的服務(wù)器之間的安全問題；由于移動設(shè)備的上網(wǎng)協(xié)議不同于有線寬帶的標準要求，再加上惡意黑客等不良手段，很容易接受移動設(shè)備讀者的登錄狀態(tài)竊取圖書館圖書資源數(shù)據(jù)。因此，必須對移動用戶的閱覽模式，提供圖書數(shù)據(jù)的加密、鑒別和數(shù)據(jù)完整性等服務(wù)。來有效防止無線瀏覽閱讀過程中可能出現(xiàn)的安全問題。其次，是提供Web2.0服務(wù)的服務(wù)器之間的安全問題，必須通過無線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的訪問接入、計算傳輸能力和寬帶負載能力來制定規(guī)范的安全協(xié)議。滿足優(yōu)化的分組大小以及訪問接入、動態(tài)密鑰更新等特點。對此，除了一些防范網(wǎng)絡(luò)攻擊的措施外，可建立圖書館的專用圖書信息傳輸通道。另外也可以建立圖書館私有云服務(wù)，但是這樣對基礎(chǔ)設(shè)施資源建設(shè)來說有些浪費。因此，通?？紤]的是對圖書館數(shù)據(jù)資源進行加密處理，使得其在網(wǎng)絡(luò)傳輸過程中以密文的形式存在。從一定程度上保護了圖書館數(shù)據(jù)信息的安全。針對圖書館未采用加密手段的情況，云服務(wù)提供商應(yīng)有相應(yīng)強度的加密措施，保證圖書館的圖書數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)傳輸中的機密性、完整性和可用性。對于開放云端的海量圖書信息，在存儲圖書信息之前可進行數(shù)據(jù)加密，既保證了快速有效服務(wù)同時保證圖書信息的安全性。有基于屬性的圖書數(shù)據(jù)加密方法；云端可搜索圖書數(shù)據(jù)加密方法、基于身份的圖書數(shù)據(jù)加密方法等。加密的圖書信息只有擁有私鑰的圖書館才可檢索和瀏覽。

對于保護圖書館數(shù)據(jù)信息安全的另外一些策略，云計算環(huán)境具有多個級別安全域，每個安全域要有全局和局部主體映射；位于不同安全域之間操作必須相互鑒別；提供完整單點登陸認證，、協(xié)同認證、資源認證，不同安全域之間認證等復(fù)雜方式，滿足圖書館用戶動態(tài)性要求；通過SSL、VPN、PPTP等安全方式，保證圖書館讀者的連接安全；服務(wù)的圖書館、讀者和服務(wù)提供商之間存在多種授權(quán)方式；圖書數(shù)據(jù)安全保證，根據(jù)不同圖書館對服務(wù)質(zhì)量要求，對于圖書數(shù)據(jù)存放機密性、完整性提供不同保護，同時提高可用性；建立第三方監(jiān)管機構(gòu)，確保云計算環(huán)境安全、穩(wěn)定運行；在進行存圖書儲資源回收時，需要使用軟件技術(shù)對邏輯卷的每一個物理比特位進行清零覆寫，保證磁盤空間重新分配給其他圖書館時不能通過軟件方式恢復(fù)其原有圖書數(shù)據(jù)；同時云計算環(huán)境作為國家基礎(chǔ)設(shè)施重要環(huán)節(jié)，必須有相關(guān)法律來保證它。

二、小結(jié)

篇9

【關(guān)鍵詞】 現(xiàn)代商業(yè)領(lǐng)域 計算機 web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) 應(yīng)用實踐 略述

現(xiàn)代商業(yè)領(lǐng)域經(jīng)營實踐規(guī)模的不斷增大以及信息技術(shù)形態(tài)發(fā)展事業(yè)的蓬勃推進，使得現(xiàn)代商業(yè)領(lǐng)域的實務(wù)人員，在開展基本化的日常經(jīng)營實踐活動的過程中。難以避免地要時刻面對規(guī)模不斷加大的數(shù)據(jù)信息資源對象，這種現(xiàn)實發(fā)展條件，使得探索和應(yīng)用行之有效的大規(guī)模數(shù)據(jù)信息處理技術(shù)實現(xiàn)路徑具備了極其重要的實踐意義。近年來，web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用為現(xiàn)代商業(yè)領(lǐng)域的穩(wěn)定有序發(fā)展發(fā)揮了不可替代的實踐助力作用，有鑒于此，本文將圍繞現(xiàn)代商業(yè)領(lǐng)域中計算機web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用實踐展開簡要的分析論述。

一、計算機Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的概況分析

所謂的Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，就是基于現(xiàn)實存在的Web數(shù)據(jù)信息資源，實現(xiàn)對所需求的特定知識或者是信息對象的抽取操作。這一技術(shù)實現(xiàn)了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)信息挖掘基本思想以及實施方式在現(xiàn)代Web技術(shù)形態(tài)體系中的有效應(yīng)用，能夠?qū)eb活動或文檔記載結(jié)構(gòu)存在的有用的、隱藏的、或者是潛在的信息資源對象，完整而有序地提取出來。

將Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于現(xiàn)代電子商務(wù)事業(yè)的發(fā)展過程中，能夠?qū)崿F(xiàn)對用戶群體基本特征的分析和理解，舉例而論，可以通過對客戶訪問電子商務(wù)網(wǎng)站過程中的內(nèi)容、頻率，以及行為等記錄信息的分析和研判，初步實現(xiàn)對特定用戶對象消費行為特征的提取和研判，從而針對特定客戶實施有針對性的產(chǎn)品推銷行為。

二、Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在現(xiàn)代商業(yè)領(lǐng)域中的應(yīng)用

2.1針對對潛在客戶群實施查找和分析

想要針對Web訪問日志記錄里中呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)信息規(guī)律，展開科學(xué)而系統(tǒng)的研究和解析，應(yīng)當預(yù)先對已經(jīng)保存的電子商務(wù)訪問者的基本線上行為信息展開分類，并將分類過程中實際面對的關(guān)鍵屬性以及數(shù)據(jù)關(guān)系結(jié)構(gòu)進行有針對性的明確化處理行為。

對于電子商務(wù)網(wǎng)站的新訪問者，技術(shù)人員在實際開展Web訪問日志記錄信息分類的過程中，必然能夠通過對已有信息結(jié)構(gòu)的對照而實現(xiàn)及時地捕捉和發(fā)現(xiàn)，并實現(xiàn)對新訪問者個體基本網(wǎng)絡(luò)實踐行為屬性特征的正確歸類。針對可能成為潛在化新客戶的新訪問者實施有針對性的商品線上推銷實務(wù)行為。

2.2實現(xiàn)已有客戶對象的保留操作

在電子商務(wù)模式的發(fā)展路徑中，銷售商與消費者之間的空間距離已經(jīng)不再明顯，在網(wǎng)絡(luò)銷售平臺背景之下，所有銷售方開展的商品銷售對象的呈現(xiàn)和展示行為，在消費者的觀察視野之下都具備著明顯的平等性，電子商務(wù)銷售方想要切實提升訪問者在自身商品呈現(xiàn)網(wǎng)頁中的停留時間，就必須對網(wǎng)頁訪問者實際具備的網(wǎng)頁瀏覽實踐行為習(xí)慣實現(xiàn)真切而科學(xué)的了解，并在此基礎(chǔ)上真切感知潛在客戶的消費需求特征以及興趣指向，并有針對性地改變商品推銷的呈現(xiàn)內(nèi)容與呈現(xiàn)模式，提升商家對客戶的保留時間。

2.3實現(xiàn)對客戶的聚類操作

針對客戶群體中的個體化對象展開聚類操作，是現(xiàn)代電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展實務(wù)過程中的一個極其重要的實踐環(huán)節(jié)，透過針對具備相似化網(wǎng)頁瀏覽訪問實務(wù)行為的線上瀏覽者，進行分組歸類操作行為，并針對分組之后各組內(nèi)部組成成員的消費行為特征的具體分析，商務(wù)銷售組織的有關(guān)人員，將會逐步實現(xiàn)對潛在消費者構(gòu)成群體的深切了解，從而能夠極具針對性地給客戶提供更加全面且更具針對性、以及適當性的產(chǎn)品銷售和售后保障。

舉例論之，網(wǎng)站訪問記錄日志數(shù)據(jù)信息分析實務(wù)技術(shù)人員，如果發(fā)現(xiàn)某一類型的網(wǎng)站訪問者有意識地將其網(wǎng)絡(luò)瀏覽時間用于特定網(wǎng)絡(luò)信息界面的瀏覽和分析行為之上，通過將這一類型的網(wǎng)站信息瀏覽者劃分為一個獨立小組，并依照科學(xué)化的分析方法，獲知這一小組內(nèi)的網(wǎng)頁信息訪問者實際具備的聚類信息，銷售商便可將這一人員小組視作潛在客戶群，并在針對這一小組的構(gòu)成人員，開展實際化的商業(yè)交易活動的過程中，施加專門性的區(qū)分處理操作，對商品推銷網(wǎng)絡(luò)頁面的內(nèi)容和呈現(xiàn)模式，及時開展有針對性的調(diào)整實務(wù)行為，實現(xiàn)對消費者實際消費需求的充分滿足。

結(jié)束語：針對現(xiàn)代商業(yè)領(lǐng)域中計算機web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用實踐問題，本文選取兩個具體角度展開了簡要的論述分析，文中涉及了較多的技術(shù)性與應(yīng)用性內(nèi)容，預(yù)期為相關(guān)領(lǐng)域的實踐人員提供借鑒意義。

參 考 文 獻

[1]牛紅惠，金顯華.Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的應(yīng)用[J].濮陽職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報，2006，03：16-17+24.

篇10

關(guān)鍵詞：數(shù)字水印；人眼視覺特性；離散余弦變換；離散小波變換；穩(wěn)定性

中圖分類號：TP301文獻標識碼：A文章編號：1009-3044(2008)17-21511-03

1 引言

隨著數(shù)字技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，各種數(shù)字作品在網(wǎng)絡(luò)上的應(yīng)用越來越多，數(shù)字產(chǎn)品盜版和篡改問題也越來越嚴重。因此，數(shù)字作品版權(quán)保護也越來越得到人們的重視。數(shù)字水印作為數(shù)字作品版權(quán)保護的有效辦法，也受到越來越多的重視和應(yīng)用。所謂數(shù)字水印就是將某種識別信息嵌入到數(shù)字作品中，使得這種識別信息可以作為數(shù)字作品持有者對其所有權(quán)的一種憑證。到目前為止已經(jīng)出現(xiàn)了許許多多的水印算法，總體上可以分為時空域和頻域兩種?？臻g域方法是指通過直接改變像素的亮度或彩色光帶或在這兩者之上疊加一個調(diào)制信號的方式嵌入水印信號。變換域數(shù)字水印方法是指將水印嵌入到多媒體數(shù)據(jù)的變換域上。常見的變換域方法有DCT，DFT和DWT。

在圖象壓縮領(lǐng)域，人們通過研究小波系數(shù)跟HVS(人類視覺系統(tǒng))的關(guān)系來提高壓縮效果。近些年許多基于小波域的水印算法都采用了這種技術(shù)。Lewis和Knowles在文獻[3]中采用對小波系數(shù)進行量化的方法實現(xiàn)圖象的壓縮，其中的量化數(shù)組根據(jù)人眼對噪音的敏感度自適應(yīng)地得到，由此建立了小波系數(shù)的視覺模型。

Barin等在文獻[4]中對這種視覺模型進行了改進，并將其應(yīng)用到數(shù)字水印的嵌入過程。對原始圖象進行4級小波分解，然后根據(jù)視覺模型對每一級小波的中、高頻部分系數(shù)進行了修改來嵌入水印。通過對含水印的圖象分析，結(jié)果顯示水印隱藏在圖象的紋理比較多、亮度比較暗的地方，還有圖象的邊緣地區(qū)。Barni 視覺掩蔽模型是從亮度、紋理和小波特性等多方面對每個像素點計算視覺掩蔽強度，考慮因素比較全面，但計算量大，計算效率低。

黃達人、劉九芬和黃繼武在文獻[5]提出了另一種小波域水印算法。對原始圖象進行了3級小波分解后，將3級小波分解后的原始圖象的所有小波子帶分割成大小相等互不重疊的子塊且大小與水印的大小相同。將小波塊分為兩類:(1)具有較弱紋理(2)具有較強紋理。不同的類嵌入的強度不同。但水印的圖象JPEG壓縮后，失真比較明顯。

本文算法將水印分成兩半，分別嵌入到3級子帶和2級子帶中。將2、3級子帶分塊且大小和水印的大小相同。對小波子塊做更細的分類，不同的類嵌入強度不同。水印在嵌入前進行DCT變換。這樣做是為了更好的保證水印的不可見性

2 水印的嵌入和提取

2.1 水印的嵌入

Step1：宿主圖象O 做3次小波變換得到不同分辨率的細節(jié)子圖Chi、CVi、CDi（i=1,2,3）和一個逼近子圖CA3；

Step2：Chi、CVi、CDi（i=2，3 ）和CA3;劃分小波子塊且大小和水印相同；

Step3：計算每塊小波子塊的最合適的嵌入強度；

（1）考慮HVS特性對小波子塊的敏感性。

設(shè)任一小波子塊為Wk對Wk進行亮度劃分時，將Wk分成亮和暗兩類設(shè)整個圖像的小波系數(shù)均值為 mean ，Wk的小波系數(shù)均值為meanwk。meanwk≥ mean ，then Wk為亮子塊，else Wk為暗子塊。在對紋理劃分若滿足

max(Wk)-mean(Wk) ≤JND(Wk)

max(Wk)-mean(Wk) ≥JND(Wk) （1）

則我們就說Wk為均勻子塊,否則為非均勻子塊.其中JND(wk)=a*mean(Wk),mean(Wk)表示W(wǎng)k的平均數(shù)值,a為常數(shù).

最后，對非平滑塊進行劃分，方法見文獻[5]。至此,小波子塊按分為亮度分為暗和亮兩類,按紋理被劃分為綜上所述3類，可將所有的中.低頻小波子塊劃分為s1,s2,s3三類, 對不同類的小波子塊，設(shè)它對噪聲的掩蓋因子為ρsi

（2）考慮小波子帶對噪聲的敏感性。

對圖像進行小波變換后，人眼對不同方向不同層次的中高頻子圖像中的噪聲比較不敏感，特別是對45度方向高頻子圖像中的噪聲更不敏感（如CH子帶）。本文取文獻[4]的模型。設(shè)不同層l(l=2、3)小波子帶對噪聲的掩蓋因子記為Sl.o

Step4：對每塊小波子塊都按(6)式嵌入整個的水印信號Wd 。嵌入公式為:

Fkk(x,y)=Fk(x,y)+β.νWd(x,y)（4）

其中β為大小可變的比例因子, ν=ρsi*Sl.o自適應(yīng)系數(shù)

Step5：對嵌入水印后的小波子塊進行IDWT得到嵌入水印后的圖象Y

2.2 水印的提取

水印提取實際上是水印嵌入的逆過程, 需要用到原始圖像, 通過對原始圖像和嵌入水印后的圖像同時進行小波變換, 計算出3、2層每個小波子帶、小波子塊的嵌入數(shù)值, 逆運算求出嵌入的水印信號。把在每個小波子帶、小波子塊得到嵌入的水印信號進行平均,得到嵌入的置亂后的確認水印Wd1和Wd2最后,對Wd進行調(diào)解.對提取出的水印信號Wd進行反置亂.得到恢復(fù)的水印信號,記為Wd*。

3 實驗結(jié)果和分析

對水印的可感知性進行評估可以通過主觀測試或者質(zhì)量度量來衡量。主觀測試對最終的質(zhì)量評價有一定的使用價值，但研究和開況并不實用。

在這種情況下，量化失真的度量也就更加有效，并且也使不同的方法間的比較也趨向于合理，因為結(jié)果不依賴于主觀評定。一般采用的度量標準是峰值信噪比(PSNR).

在常用的視頻序列和商用圖象的應(yīng)用中，取K=8，在一些文獻中，直接將αmax2=255代入到公式中。

水印信息的評價采用NC作為評價標準。

實驗中使用Haar小波進行分解，選取"Lena","pep-pers","barb"3幅大小為512*512的經(jīng)典原始圖象作為原始圖象。64*64的二值圖象作為水印。

為了平衡不可見性和穩(wěn)定性，選取β=33作為調(diào)節(jié)因子，如圖1所示。圖1(a)為512*512的原始灰度圖象，圖1(b)為嵌入水印后的lena圖象(PSNR=46.73),圖1(c)為64*64的水印信息，圖2(d)為提取的水印信息(NC=0.998)。

由表1可以看出本算法與文獻[5]算法的比較結(jié)果。在選取不同的原始圖象時,本算法的PSNR值都要高出5db左右。

幾種攻擊測試和結(jié)果如下所示：

（1）JPEG壓縮。表2為兩種算法JPEG壓縮后的檢測結(jié)果比較，其中QF為壓縮因子，PSNR是根據(jù)原始圖象和JPEG壓縮后的圖象水印圖象求出的值。

當QF小于30時水印可以準確地提取。當QF=15時含水印圖象已經(jīng)有了非常嚴重的失真，但是根據(jù)提取的水印圖象仍

能辨認夠出 “花朵”。

（2）添加高斯噪音攻擊。表3中Density為密度因子范圍為1~100，實驗結(jié)果證明本算法對高斯攻擊具有較強的穩(wěn)定性。

（3）中值濾波。表4使用中值濾波進行了攻擊測試，提取水印圖象中的漢字能夠被明顯地辨認出來。

（4）剪切。提取水印圖象中的“花“漢字能夠被辨認出來。

4 結(jié)論

提出了一種基于人類視覺系統(tǒng)的小波域數(shù)字水印算法。從實驗結(jié)果可以看出。嵌入水印圖象具有更好的不可見性。這主要歸功于對小波塊的進一步分類和對水印進行DCT變換。攻擊檢測證明本算法對JPEG壓縮、添加高斯噪音、中值濾波、剪切等常見的水印攻擊上，具有較強的穩(wěn)健性。

參考文獻：

[1] 黃繼武,譚鐵牛.圖象隱形水印綜述[J].自動化學(xué)報,2006,26(5):645-655.

[2] 魯江,基于小波變換數(shù)字水印算法的研究[J].蘭州理工大學(xué)碩士論文,2005,25(3):30-45.

[3] Lewis A S,Knowles G,Image Compression Using the 2-D WaveletTransform[J].IEEE Trans,On Image Processing,1992,(2);244-250.

[4] Barin M,Bartolini P,Piva A,Improved Wavelet-based Water-marking Through Pixel-wise Masking[J].IEEE Trans,on Image Processing,2001,10(5):783-791.

[5] 黃達人,劉九芬,黃繼武.小波變換域圖象水印嵌入對策和算法[J].軟件學(xué)報,2002,13(7):1290-1297.

[6] 郭宏.基于小波域的穩(wěn)健性數(shù)字圖像水印優(yōu)化算法[J].紡織高?；A(chǔ)學(xué)報,2007(04).

[7] 郭玉輝,高世偉.結(jié)合人類視覺系統(tǒng)的數(shù)字圖像水印技術(shù)[J].計算機工程與設(shè)計.2008(01).

[8] 張洪,劉曉云.基于小波變換的自適應(yīng)公鑰數(shù)字水印[J].電子科技大學(xué)學(xué)報,2007(01).

[9] 陳紅梅.信息隱藏與數(shù)字水印[J].遼寧教育行政學(xué)院學(xué)報,2007(02).