[发明专利]一种图像及非图像标记方法、设备及应用方法

说明书

技术领域

本发明主要涉及一种图像及非图像标记方法、设备及应用方法，具体包括一种图像计算机可视化标记方法、一种非图像计算机可识别标记方法、一种图像计算机可读化标记方法、一种非图像计算机可读化标记方法、一种实现了标记方法的设备应用方法及一种标记方法及实现了标记方法的设备的应用方法。

背景技术

计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，用电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。因为感知可以看作是从感官信号中提取信息，所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。计算机视觉是一门综合性的学科，它已经吸引了来自各个学科的研究者参加到对它的研究之中。其中包括计算机科学和工程、信号处理、物理学、应用数学和统计学，神经生理学和认知科学等。计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能象人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。但是，人类视觉系统是迄今为止，人们所知道的功能最强大和完善的视觉系统。计算机视觉的研究很大程度上针对图像的内容。图象处理与图像分析的研究对象主要是二维图像，实现图像的转化，尤其针对像素级的操作，例如提高图像对比度，边缘提取，去噪声和几何变换如图像旋转。这一特征表明无论是图像处理还是图像分析其研究内容都和图像的具体内容无关。机器视觉主要是指工业领域的视觉研究，例如自主机器人的视觉，用于检测和测量的视觉。这表明在这一领域通过软件硬件，图像感知与控制理论往往与图像处理得到紧密结合来实现高效的机器人控制或各种实时操作。图像识别可能是以图像的主要特征为基础的。在计算机视觉识别系统中，图像内容通常用图像特征进行描述。事实上，基于计算机视觉的图像检索也可以分为类似文本搜索引擎的三个步骤：提取特征、建索引build以及查询。图像识别的发展经历了三个阶段：文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。现代图像识别技术的一个不足就是自适应性能差，一旦目标图像被较强的噪声污染或是目标图像有较大残缺往往就得不出理想的结果。图像识别问题的数学本质属于模式空间到类别空间的映射问题。在本发明中所提到计算机视觉除非特别注明则均包含从感知到识别的所有相关技术，部分不需要感知的则只包含识别技术，同时计算机视觉也不限于计算机系统所用的，其它的交叉的学科如机器视觉也包含在内。计算机触觉技术是机器人科学技术中的重要分支。计算机将人类的脑力加以延伸，互联网使人类的交流打破了空间界限，机器人将“延长”人类的手，使人类的体力超越空间的界限。随着机器人技术的发展，各种领域中机器人将成为人类的帮手和“代理”，机器人和互联网的结合使得人类的脑力和体力得到空前的增长，必将大大提高人类生产效率和生活质量。外国研究人员已经基于录制播放的思想研究出了一些设备。比如科学家玛格丽特·玛吉奥等人研制了视觉听觉触觉联合的训练系统，用来培训医学院学生进行牙齿龋坏组织的感受体验。这种系统，在一个改进的牙科探针上安装了一个小型振动传感器和振动电机。在录制阶段，首先由医生用探针探诊牙齿龋坏组织和刮磨龋齿表面等操作，通过振动传感器记录探针的振动信号，通过麦克风和摄像头同步记录声音和操作过程。在播放阶段，学生手持探针，可以同时获得视觉听觉触觉的反馈，从而更直观地体会牙齿龋坏组织的操作感受。如果稍加整合加工，将视觉听觉触觉信息数据发到网上，那么人人都可以下载使用这样的资源。计算机触觉、味觉或称触（力）觉交互技术，可以使操作者通过运动或力等形式感知虚拟环境中物体的粗糙度、纹理、温度、振动和刚度、硬度、重量以及操作力等丰富的外界环境信息，从而使操作者体验到如同操作真实物体的触（力）觉感知效果。计算机触觉系统由触（力）觉反馈设备、虚拟交互环境以及操作者构成。操作者直接操作触（力）觉反馈设备，虚拟交互环境根据映射的操作者的运动信息（如位置、速度）以及虚拟交互场景进行碰撞检测和触（力）觉渲染等计算，触（力）觉反馈设备将渲染的反馈力施加或作用于操作者。总体说来，创造触觉系统有多种方法。虽然它们看上去可能差别很大，但是大都有两个非常重要的共同点——当操纵者的虚拟形象与物体发生交互作用时决定力度大小的软件，以及可以将作用力反馈给操纵者的设备。软件进行运算的过程被称作触觉再现。比如，可以用多面体模型来模拟虚拟世界中的物体，这些三维模型可以准确刻画出许多形状，也可以通过模拟作用力与物体不同面的接触效果，来计算触摸数据。这种三维物体可以模拟出各类表面材质，上面提到的网购时，客户可“隔空”感受衣服的质地应用的就是这种原理。计算机触觉技术与计算机图形学、触觉心理学和机器人技术密切相关。目前，计算机触觉技术的研究和应用领域主要集中在：手术模拟、机器人主从控制、产品虚拟样机设计、游戏和娱乐、科学计算可视化等。机器嗅觉是一种模拟生物嗅觉工作原理的新颖仿生检测技术，机器嗅觉系统通常由交叉敏感的化学传感器阵列和适当的计算机模式识别算法组成，可用于检测、分析和鉴别各种气味。以往传统的嗅觉感官的仿生大多只是简单的物质气味的测量，测量方法停留在化学分析方法和仪器分析方法，可是对于一些痕量（相对含量极为微小）物质及复杂物质的分析，特别是许多含有不同气味的痕量物质，还只能停留在人的嗅觉直接测量，这就需要大量的时间和物力来培养专门识别气味的专家。目前，酒类、茶叶等食品的质量主要是靠人的感官来进行判断，感官评定主要依赖人的生理和心理条件，其本身是一门精巧的技术。这类工作通常需要训练有素、经验丰富的专家来进行。但人工鉴别带有很大的主观因素，从某种意义上来说，由于受到经验、情绪等主观因素的影响，感官评定方法的评判结果随鉴别人员的不同而存在相当大的个体差异，即使是同一人员也会随其自身身体状态、情绪变化等的不同而产生不同的结果。由此可见，人的感觉器官的缺点包括主观性、重复性差、耗时长和花费人力巨大等，另外，人的感觉器官不能用于检测有毒气体、连续工作和远程操作。鉴于传统感官评定和化学成分分析仪器的不足，人们期望有一种客观准确的嗅觉鉴别方法来代替人工气味鉴别和化学分析仪器，仿生嗅觉技术在这种需求下得到迅速的发展。仿生嗅觉技术属于新兴的多学科交叉技术，涉及到计算机技术、应用数学、传感器技术、阵列传感器技术的数据融合和各个具体领域的技术的融合，具有很重要的意义。