计算机视觉技术

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..................................................

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

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

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

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

计算机排版技术孙帮勇 主讲E-Mail: sunbangyong@ TEL: 82312860

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数码相机、扫描仪输入 格式 tiff、jpg等 图像效果的处理 色彩模式 rgb cmyk 分辨率 色域----色彩管理 编辑软件---- photoshop (校色、 做色彩管理等)

图形

图形生成及运算时多以数学算法来描述 缩放不失真(制作企业标志、印刷控制条) 生成路径 填充颜色 文字转曲 通用软件：illustrator、freehand、coreldraw

排版软件

将文字、图像、图形等版面元素组合到一个版 面上 页面大小、版心位置 各元素位置及排列方式 页码 常用软件——Pagemaker、QuarkXPress及 Indesign及方正Fit等

拼大版根据折手顺序，将制作 好的版式文件组合到一个大版文件中 首先设定折页顺序 大版尺寸要根据所出印版大小设定 常用软件——如Pagemak

基于C++的图像处理

基于C++的图像处理

学号： P15301112 姓名： 宋 富 冉

院系：电子信息工程学院

专业：电子与通信工程 课程：计算机视觉与图像识别

完成日期：2016年2月9日

1

基于C++的图像处理

基于C++的图像处理

宋富冉

（安徽大学 电子信息工程学院 电子与通信工程）

摘要：随着科学技术的飞速发展，图像处理的应用也是日新月异，在某些行业内，就图像处理的技术发展情况也是不尽相同，其所采用的处理工具也是多种多样的，有利用小波的，MATLAB的，汇编语言的，C语言的等等。比如在人脸识别，行为识别，遥感影像等等领域，这些智能判断的技术，由于其结合点不一样，所以才有发展的技术差距产生。本文主要是从最基础的研究做起，采用基于C++工具的图像处理方式，来开拓创新图像处理的一些更前沿的技术，比如图像特征提取、锐化、图像增强等，达到一个更高的更有效的层次。 关键词：C++，行为特征，图像处理，图像特征提取，图像锐化，图像增强。

Abstract

Abstract: with the rapid development of sci