计算机视觉中的多视几何pdf

计算机视觉的多视几何

吴毅红 中国科学院自动化研究所 模式识别国家重点实验室

主要内容 1. 单视几何(应用 单幅图像测量) 2. 两视几何(Epipolar Geometry 约束)空间平面与Homography

3. 三视几何(Trifocal Geometry 约束)

1. 单视几何成像平面

X摄 像 机 坐 标 系

Mm

O Y

Z成像平面

xi mi K[R, t ]Μi

O

1. 单视测量 目标、内容 研究的意义 国内外研究的现状 算法

1. 单视测量目标、内容 从单幅图像中恢复场景的全部或部分三 维信息 运用射影几何理论，探索利用单幅图像 实现场景测量所需的图像信息以及场景 信息，从而实现对场景中距离、面积、 体积等的测量

1. 单视测量研究的意义 利用超声波、激光等来测量，很容易受 到外界不可预测反射等因素的影响 基于图像的测量技术，因其所需的只是 场景图像，所以更灵活、方便、即时、 准确 具有非常广泛的应用前景，如法庭取证、 交通事故现场的测量、建筑物测量等等 很多方面

研究现状

1. 单视测量

用两幅或多幅图像对场景进行重建以后 进行测量的方法以及摄影测量学的方法 有很大的局限性 利用单幅图像对场景

关于计算机视觉的一些简单介绍

历史、现状和一些发展趋势 (一点个人观点和感受)胡占义中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室

什么是计算机视觉三维场景计算机图形学

计算机视觉

图像图像处理抽象输入(如向量)

图像模式识别

抽象输出(如向量)

计算机视觉的4个重要阶段马尔计算机视觉建立主动视觉大辩论分层三维重建理论 1992-基于学习的视觉

1981-- 1988-1994

2001--

物体识别的二模型物体识别是计算机视觉的一个主要目标

MIT D. Marr

一个

马尔体的模三型维物 1981

巴像桥的的模基型于图 2004

MIT

+

T. Poggio

一个

计算机视觉的主要会议和刊物

三大会议–国际计算机视觉会议(ICCV)(二年一次)–欧洲计算机视觉会议(ECCV)(二年一次)–计算机视觉和模式识别会议(CVPR)(一年

一次)

二大刊物– IEEE Trans PAMI– International Journal of Computer Vision

一个重要奖：马尔奖

什么是计算机视觉

人类视觉的目的J J Gibson理论 1:适应外界环境 2:控制自身的运动整体感知不可计算

形状位置

D Marr:重构可见表面的几何形状可计算

运动

James Jerome Gibson

关于计算机视觉的一些简单介绍

历史、现状和一些发展趋势 (一点个人观点和感受)胡占义中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室

什么是计算机视觉三维场景计算机图形学

计算机视觉

图像图像处理抽象输入(如向量)

图像模式识别

抽象输出(如向量)

计算机视觉的4个重要阶段马尔计算机视觉建立主动视觉大辩论分层三维重建理论 1992-基于学习的视觉

1981-- 1988-1994

2001--

物体识别的二模型物体识别是计算机视觉的一个主要目标

MIT D. Marr

一个

马尔体的模三型维物 1981

巴像桥的的模基型于图 2004

MIT

+

T. Poggio

一个

计算机视觉的主要会议和刊物

三大会议–国际计算机视觉会议(ICCV)(二年一次)–欧洲计算机视觉会议(ECCV)(二年一次)–计算机视觉和模式识别会议(CVPR)(一年

一次)

二大刊物– IEEE Trans PAMI– International Journal of Computer Vision

一个重要奖：马尔奖

什么是计算机视觉

人类视觉的目的J J Gibson理论 1:适应外界环境 2:控制自身的运动整体感知不可计算

形状位置

D Marr:重构可见表面的几何形状可计算

运动

James Jerome Gibson

计 算机视觉技术概述姓 名：学 号：班 级：网络系统管理

计算机视觉技术的概述

目录

第一章 概述 .................................................................................................................................... 4

1.1 计算机视觉技术是什么 ............................. 4 1.2 计算机视觉技术的原理 .............................. 5

第二章 计算机视觉技术的发展..................................................................................................... 7

2 计算机视觉技术的发展 ............................... 7

第三章 计算机视觉技术的应用..................................................

计算机视觉技术的概述

页脚内容9 一、

1.什么是计算机视觉？理解计算机视觉问题的产生原理。

研究用计算机来模拟生物视觉功能的技术学科。具体来说，就是让计算机具有对周围世界的空间物体进行传感、抽象、分析判断、决策的能力，从而达到识别、理解的目的。

2.直方图的均衡化

处理的“中心思想”是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。直方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，使一定灰度范围内的像素数量大致相同。直方图均衡化就是把给定图像的直方图分布改变成“均匀”分布直方图分布。

是将原图像通过某种变换，得到一幅灰度直方图更为均匀分布的新图像的方法。设图像均衡化处理后，图像的直方图是平直的，即各灰度级具有相同的出现频数，那么由于灰度级具有均匀的概率分布，图像看起来就更清晰了。 二、 1.常见的几何变换：平移T x 为点（x ，y ）在x 方向要平移的量。

旋转

变尺度：x 轴变大a 倍，y 轴变大b 倍。

2.卷积掩膜技术：(,)(,)(,)(,)m n f i j h i m j n g m n =--∑∑ 对应相乘再相加 掩膜的有效应用——去噪问题

3. 均值滤波器（低通）：抑制噪声

主要用于抑制噪声，对

第一章 绪 论

人类感知外界环境信息主要是通过视觉来实现的，使计算机或机器人具有类似于人类的视觉功能，是人类长期的梦想。随着计算机技术和信号处理理论的发展，人们开始尝试利用摄像机拍摄环境图像并将其存储到计算机中，然后让计算机完成视觉信息处理的全过程，由此就产生了一门新兴的学科——计算机视觉。

计算机视觉是一门综合性学科，它的研究涉及到图像处理与图像理解、模式识别、计算机图形学、信号处理、数学以及生物物理学等。计算机视觉的研究目标是使计算机具有通过二维图像（视图）认知三维环境信息的能力。这种能力将不仅使计算机能感知三维环境中的几何信息（包括它的形状、位置、姿态、运动等），而且能对它们进行描述、存储、识别与理解。概括起来，计算机视觉要达到的基本目的有以下几个：

①根据一幅或多幅二维图像计算观察点到目标物体的距离； ②根据一幅或多幅二维图像计算目标物体的运动参数； ③根据一幅或多幅二维图像计算目标物体的表面特性； ④根据多幅二维图像恢复出更大空间区域的投影图像。

显然，计算机视觉的问题是一个逆问题（inverse problem），输入的图像为二维图像的灰度，它是三维物体几何特征、光照、物体材料表面性质、物体的颜色、摄像机参数等许多因素的函数，由

产业聚焦

软件园 Industry focus

常用计算机编程语言的分析和选用技巧探析

邓昶 / 宜兴市十里牌医院

摘 要：随着计算机更新速度加快，对计算机程序开发的要求越来越高。要不断提高计算机软件开发的效率，应当重视 计算机编程语言的选择。本文主要列举了三种比较有代表性的计算机编程语言，包括C语言、Visual Basic语言和汇编 语言，分析它们的基本情况，并对它们的结构进行对比，探讨选用计算机编程语言的技巧。没有过时的编程语言，只 有 更适合开发者自身以及开发项目的环境、条件的编程语言。 关键词：常用；计算机编程语言；分析；选用；技巧

当然，C语言也存在类型检查机制相对较弱等缺陷。

为了弥补C语言的缺陷，20世纪80年代在C语言基础上发

1946年第一台计算机诞生至今，计算机的发

从

展日新

月异。随着计算机技术的不断提高， 计算机在应用范围也越来越广，普及程度越 来越高。现代社会的大部分行业离开了计算机将寸步难 行。计算机有利于减少人为产生的工作失误，极大程度上 提高工作效率。要充分发挥计算机的作用，不仅要研究计 算机的硬件设计，还要开发出能够满足人们需

要的计算机

软件。

人们通过使用计算机编程语言编写程序让计算机解

决各式各样的问题。随着计算机的更新速

计算机视觉在机器人目标定位中的应用

收稿日期:2003-06-16

作者简介:王俊修(1979—

),男,河南郏县人,硕士研究生,研究方向为计算机视觉。

计算机视觉在机器人目标定位中的应用

王俊修,孔　斌

(中国科学院合肥智能机械研究所,安徽合肥230031)

摘　要:计算机视觉是一门新兴的发展迅速的学科,计算机视觉的研究已经历了从实验室走向实际应用的发展阶段。由于视觉信息容量大,在实际应用中直观有效,所以运用视觉来寻找和确定目标的方位是机器人发展中一个很重要的方法,近年来它广泛应用于工业自动化装配领域中,同时对视觉系统的要求也越来越高。文中介绍并分析了当前国内外基于视觉的几种主要的目标定位方法在实际中的应用,例如移动机器人自主导航定位系统、手眼立体视觉系统等。关键词:移动机器人;双目立体视觉;目标定位;计算机视觉

中图分类号:TP391　　　　　　　　文献标识码:A 　　　　　　文章编号:1005-3751(2003)12-0007-04

Application of Computer Vision in Object Location of R obot

W ANGJun 2xiu ,K ONG Bin

(Hefei Institute of Intellig

２０１５年第１２期（总第１５６期）

信息通信

INFORMATION&COMMUNICATIONS

２０１５

（Ｓｕｍ．Ｎｏ１５６）

计算机视觉技术应用

邹庆华，张月雷

（中国电子科技集团公司第二十八研究所，江苏南京210014）

摘要：文章在详细介绍了计算机视觉技术的基本概念、研究方法和研究目标的基础上，又着重对计算机视觉技术在各学

科和领域的应用进行了简要分析和说明，最后对计算机视觉技术的应用前景进行了展望。关键词：计算机视觉技术；研究方法；应用领域中图分类号：TP391.41文献标识码：A文章编号：1673-1131（2015）12-0183-02

0引言

计算机视觉技术的主要内容是使用视觉图像传感器或者计算机来模拟实现人眼视觉的基本功能，即通过这种技术可以实现对外在世界实际场景的感知、采集、处理以及解释理解等功能。此类技术的研究初衷是采集、感知相关环境的图像，定位、辨识具体目标，确认相关目标的排列分布组合、结构特点和相关目标间的关系，从而能够对外在世界里的实际场景和目标做出有意义的识别和判断。

1研究方法及目标

当前，计算机视觉技术主要有两种研究方法，第一种属于工程类的研究方法，该方法主要是从分析理解人类视觉过程的功能特点入手，将系统的输入、输出视为重

计算机视觉立体匹配方法

摘要:立体匹配技术是计算机视觉研究中的关键技术之一。本文根据立体匹配的内容,从基元选择、匹配准则、算法结构三个方面进行了阐述。指出了主要匹配算法的特点和研究的发展趋势。

关键词:立体匹配基线极线

计算机视觉研究是通过从二维平面的图像中获得三维空间的结构和属性等信息,从而完成在复杂多变的环境中导航和识别等一系列工作。随着技术的不断升级和新产品的快速引入,计算机视觉技术的研究越来越受到科技界的重视,而随着研究的不断深入,计算机视觉技术的应用领域也得到进一步的拓展[1]。计算机视觉技术是用计算机来模拟生物外显或宏观视觉功能的科学和技术,用计算机图像创建或恢复现实世界的模型,反过来认知现实的世界。目前,计算机视觉技术的应用领域包括对照片特别是航拍照片和卫星照片的解析、武器的精确制导、移动设备的立体视觉导航、医学辅助诊断、工业机器人的控制系统、地理地图的绘制、物体三维形状分析与识别以及智能人机接口等,在立体视觉的应用中非常广泛的应用。立体匹配是立体视觉中最重的也是最困难的问题。选择正确的匹配特征、寻找特征间的本质属性及建立能正确匹配所特征的稳定算法。

1 立体视觉匹配的内容

立体视觉是由多幅图像获取的物体三维几何的信息方法,立体匹