人工智能的图像处理

格拉斯哥学院电子科技大学，2017年，徐思

在新生一学期，我参加了由学院组织的新生研讨会. 图像处理的内容引起了我的兴趣. 本文基于课堂内容和个人思考.

当我们提到图像处理时，我们都会想到用于图像和视频后处理应用程序的Photoshop，AE智能图像处理技术，P​​r等. 这些应用程序通常面向用户，处理用户提供的照片，然后返回处理后的照片. 但是，面向机器的图像处理也是图像处理的主要方面，即机器人视觉.

什么是Robot Vision？

机器人视觉是使机器具有类似于人的视觉功能，从而实现各种检测，判断，识别，测量等功能. 典型的机器视觉系统包括: 图像采集单元（光源，镜头，照相机，采集卡，机械平台），图像处理和分析单元（工业控制主机，图像处理和分析软件，图形交互界面），执行单元（电报单位），机械单位）. 机器视觉系统通过图像获取单元将要检测的目标转换为图像信号，并将其传输到图像处理和分析单元. 图像处理和分析单元的核心是图像处理和分析软件，其中包括图像增强和校正，图像分割，特征提取，图像识别和理解. 输出分析结果，例如目标质量判断和规格测量. 分析结果被输出到图像接口，或通过电传打字单元（PLC等）传输到机械单元以执行相应的操作. 如果没有机器人视野智能图像处理技术，那么该机器人就等于是瞎子. 尽管机器人在执行某些任务时不需要此功能，但是机器人视觉的存在对机器人有很大帮助，这也将促进机器人技术的进步.

计算机视觉和图像处理就像兄弟一样，但是它们有非常不同的目标. 图像处理技术主要用于提高图像质量，将其转换为另一种格式（例如直方图）或将其更改以进行进一步处理. 另一方面，计算机视觉更多地集中在从图像中提取信息以感知它们. 因此，您可能会使用图像处理将彩像转换为灰度图像，然后使用计算机视觉检测图像中的对象.

但是，机器人视觉中仍然存在一些问题，例如无法准确快速地识别对象，过多的计算以及过多的CPU资源. 在近年来人工智能应用兴起之后，我不禁想到: 您能否利用人工智能强大的计算能力和神经网络学习能力与Internet合作解决一些问题. 目前，人工智能大致有四种图像处理算法: 遗传算法（GA），蚁群优化（ACO），模拟退火算法（Simulated Annealing，SA），粒子群算法（Particle Swarm）优化，PSO）. 这些算法广泛应用于边缘检测，图像分割，图像识别，图像匹配和图像分类领域. 这些算法也可以用于机器人视觉.

因为我要取得驾驶执照，所以我知道驾驶并不容易，尤其是当我考虑到难以清晰识别的问题（例如高速行驶时车道两侧的标记信息）时驾驶. 高级驾驶员辅助系统（ADSA）可以有效地帮助驾驶员获取有关道路状况的信息，并避免潜在的危险. 它通过各种传感器和摄像机分析路况. 如果将人工智能对和图像处理功能应用到该系统中，人工智能可以更快，更准确地区分图像信息，甚至可以通过其强大的神经网络处理能力主动干预驾驶过程，从而使驾驶更加安全更安全. 容易.

除了在驾驶领域的应用外，人工智能还可以通过其强大的图像处理功能应用于与机器人视觉相关的其他领域. 人工智能的发展也将推动机器人视觉的发展.

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