成圆周。聚类处理可以是在另一种聚类处理输出的基础上进行的事实说明,在所有的聚类过 程中应使用相同的表达。 图3.4随机点图案,其中非黑色点的灰度是按圆柱图象的灰度分布取的 13视觉识别与推理 在计算机视觉中解决视觉任务的方法可分成两大类:基于重构( reconstruction)的方法 和基于识别( recognition)的方法。基于重构的方法试图根据图象恢复和重构外部视觉环境 的物理参数。例如,物体表面的深度或方向,物体的边界,以及光源的方向等,Mar的视 觉计算理论基本可以归入这一类。基于识别方法的目标是物体的识别和描述。识别是指发现 图象中的成份与环境中物体的先验表示之间的对应。所以就识别而言,并不需要重构环境完 整的物理参数,在识别过程中关于环境的先验知识将起极其重要的作用。我们在日常生活中 可能看到的物体和景物数量巨大、种类繁多,如果没有这些先验期望的约束作用,许多视觉 问题就可能因为约束不充分而不能被解决。识别使我们能超越图象中的数据,因为我们可根 据小部分预期的对应达到可靠的识别,然后应用知识来推论由视觉数据没有直接提供的景物 的特性。这说明视觉信息处理中在尽可能早的阶段中应用知识的价值和必要性,也说明视觉 理解可以通过推理来完成。因此基于识别的方法也可以称为基于推理的方法。 Image feature O 2. 5D sketch 3D-inference Groupings 3D Grouping Object Model 4848 成圆周。聚类处理可以是在另一种聚类处理输出的基础上进行的事实说明，在所有的聚类过 程中应使用相同的表达。 图 3.4 随机点图案，其中非黑色点的灰度是按圆柱图象的灰度分布取的。 1.3 视觉识别与推理 在计算机视觉中解决视觉任务的方法可分成两大类：基于重构（reconstruction）的方法 和基于识别（recognition）的方法。基于重构的方法试图根据图象恢复和重构外部视觉环境 的物理参数。例如，物体表面的深度或方向，物体的边界，以及光源的方向等，Marr 的视 觉计算理论基本可以归入这一类。基于识别方法的目标是物体的识别和描述。识别是指发现 图象中的成份与环境中物体的先验表示之间的对应。所以就识别而言，并不需要重构环境完 整的物理参数，在识别过程中关于环境的先验知识将起极其重要的作用。我们在日常生活中 可能看到的物体和景物数量巨大、种类繁多，如果没有这些先验期望的约束作用，许多视觉 问题就可能因为约束不充分而不能被解决。识别使我们能超越图象中的数据，因为我们可根 据小部分预期的对应达到可靠的识别，然后应用知识来推论由视觉数据没有直接提供的景物 的特性。这说明视觉信息处理中在尽可能早的阶段中应用知识的价值和必要性，也说明视觉 理解可以通过推理来完成。因此基于识别的方法也可以称为基于推理的方法。 Perceptual Organization Object Model Image feature 3D-inference Perceptual 2.5D sketch Groupings 3D Grouping