计算机视觉技术
目录
1立体视觉 (1)
1.1计算机视觉技术 (1)
2立体视觉技术 (3)
2.1双目立体视觉技术 (3)
致谢 (8)
附录： (9)
立体视觉
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1立体视觉
1.1计算机视觉技术
计算机视觉既是工程领域也是科学领域中的一个富有挑战性的重要研究领域。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[18]。
视觉是各个应用领域，如制造业、检验、文档分析、医疗诊断和军事等领域中各种智能自主系统中不可分割的一部分。由于它的重要性，一些先进国家，例如美国把对计算机视觉的研究列为对经济和科学有广泛影响的科学和工程中的重大基本问题，即所谓的重大挑战。“计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。机器视觉需要图像信号，纹理和颜色建模，几何处理和推理，以及物体建模。一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起[19]。”作为一门学科，计算机视觉开始于60 年代初，但在计算机视觉的基本研究中的许多重要进展是在80 年代取得的。现在计算机视觉已成为一门不同于人工智能、图象处理、模式识别等相关领域的成熟学科[20]。
不少学科的研究目标与计算机视觉相近。这些学科包括图像处理、图像识别、景物分析、图像理解等。由于历史发展或领域本身的特点这些学科互有差别，但又有某种程度的相互重叠。为了清晰起见，把这些与计算机视觉有关的学科从研究目标和方法角度加以归纳[21]。
（1）图像处理
图像处理技术把输入图像转换成具有所希望特性的另一幅图像。例如，可通过处理使输出图像有较高的信噪比，或通过增强处理突出图像的细节，以便于操作员的检验。在计算机视觉研究中经常利用图像处理技术进行预处理和特征抽取。
（2）图像识别
图像识别技术根据从图像抽取的统计特性或结构信息，把图像分成预定的类别。在计算机视觉中图像识别技术经常用于对图像中的某些部分(例如分割区域)的识别和分类。
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（3）图像理解
给定一幅图像，图像理解程序不仅描述图像本身，而且描述和解释图像所代表的景物，以便对图像代表的内容作出决定。在人工智能视觉研究的初期经常使用景物分析这个术语，以强调二维图像与三维景物之间的区别。图像理解除了需要复杂的图像处理以外还需要具有关于景物成像的物理规律的知识以及与景物内容有关的知识。
在建立计算机视觉系统时需要用到上述学科中的有关技术，但计算机视觉研究的内容要比这些学科更为广泛。计算机视觉的研究与人类视觉的研究密切相关。为实现建立与人的视觉系统相类似的通用计算机视觉系统的目标需要建立人类视觉的计算理论。
八十年代初，马尔(Marr)从神经生理学、心理物理学和临床神经病理学角度对人类视觉进行了系统的理论研究，并以此为根据提出了视觉计算三层表象理论，该理论是迄今为止最为系统的视觉理论，对神经科学的发展和人工智能的研究产生了深远的影响[21]。马尔的三个表象层次如图2-1 所示。
Marr的计算视觉理论把视觉过程看作一个信息处理过程，并把这一过程分为三个层次：计算理论；算法与数据结构；硬件实现。这一理论强调计算理论层次，并根据Warrington[22]临床神经学的研究结果，阐明视觉目的是从图像中建立物体形状和位置的描述。在这一层次把视觉过程主要规定为从二维图像信息中定量恢复图像所反映的三维场景中物体的形状和空间位置，即三维重建。
图1 视觉系统的三个表象层次
在计算理论这一层次，Marr 将三维重建这一过程分为三个层次。前期视觉处理阶段是由输入的二维图像获得二维要素图，包括检测灰度变化，表示和分析局部几何结构以检测照明效应等处理。中期视觉处理阶段是对二维要素图进行一系列运算得到
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立体视觉技术
能反映可见表面几何特征的表象，即二维半(2.5 维)图。这些运算包括由立体视觉运
算物体的深度信息；根据灰度、纹理等信息恢复表面方向；由运动视觉运算获取表面形状和空间关系信息等。后期视觉处理阶段是从二维半图像获取场景物体的三维描述，识别出场景中这些物体的位置和姿态。
2立体视觉技术
立体视觉是计算机视觉领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。立体视觉的研究具有重要的应用价值，其应用包括移动机器人的自主导航系统，航空及遥感测量，工业自动化系统等。立体视觉的研究由如下几部分组成[24]：（1）图像获取
用作立体视觉研究的图像的获取方法是多种多样的，在时间、视点、方向上有很大的变动范围，直接受所应用领域的影响。立体视觉的研究主要集中在三个应用领域中，即自动测绘中的航空图片的解释，自主车的导引及避障，人类立体视觉的功能模拟。不同的应用领域涉及不同类的景物，就场景特征的区别来分，可以划分成两大类，一类是含有文明特征的景物；另一类是含有自然特征的景物和表面。不同类的景物的图像处理方法大不相同。
（2）图像匹配
图像匹配是立体视觉系统的核心，是建立图像间的对应关系从而计算视差的过程，是极为重要的。
（3）深度计算
立体视觉的关键在于图像匹配，一旦精确的对应点建立起来，距离的计算相对而言只是一个简单的三角计算而已。然而，深度计算过程也遇到了显著的困难尤其是当对应点具有某种程度的非精确性或不可靠性时。粗略地说，距离计算的误差与匹配的偏差成正比，而与摄像机组的基线长度成反比。加大基线长度可以减少误差，但是这又增大了视差范围和待匹配特征间的差别，从而使匹配问题复杂化了。为了解决这一问题出现了各种匹配策略，如由粗到精的策略、松驰法等。
2.1双目立体视觉技术
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2.1.1 双目立体视觉概述
双目立体视觉理论建立在对人类视觉系统研究的基础上，通过双目立体图像的处理，获取场景的三维信息，其结果表现为深度图，再经过进一步处理就可得到三维空间中的景物，实现二维图像到三维空间的重构。Marr 和Poggio 以及Grimson[25][26]最早提出并实现了一种基于人类视觉系统的计算视觉模型及算法。双目立体视觉系统中，获取深度信息的方法比其它方式较为直接，它是被动方式的，因而较主动方式（如程距法）适用面宽，这是它的突出特点。双目立体视觉技术的实现可分为图像获取、摄像机标定、图像预处理、图像匹配等步骤。下面依次介绍各个步骤的实现方法和技术特点[27]。
2.1.2 图像获取
双目立体视觉的图像获取是由不同位置的两台或者一台（CCD ）摄像机经过移动或旋转拍摄同一幅场景，获取立体图像对。双目立体视觉模型如图 2-2所示。
左相机
图2 双目立体视觉模型
双目立体视觉系统中，深度信息的获得是分两步进行的。第一部分，在双目立体图像间建立对应点，也就是搜索对应点的问题，是双目立体视觉的关键；第二部分，根据对应点的视差计算出深度，也就是建立摄像机模型问题。双目立体视觉模型中，双摄像机彼此参数一致，光轴平行且垂直于基线，构成一个共极性（epipolar ）结构，这样做是为了缩小对应点的搜索空间，只有水平方向的视差，简化了对应点的搜索过程。
立体视觉技术
2.1.3 摄像机的标定
对双目立体视觉而言，CCD摄像机、数码相机是利用计算机技术对物理世界进行重建前的基本测量工具。对它们的标定是实现立体视觉基本而又关键的一步。通常先采用单摄像机的标定方法，分别得到两个摄像机的内、外参数，再通过同一世界坐标中的一组定标点来建立两个摄像机之间的位置关系。目前常用的单摄像机标定方法主要有：
（1）两步法
首先采用透视矩阵变换的方法求解线性系统的摄像机参数，再以求得的参数为初始值，考虑畸变因素，利用最优化方法求得非线性解，标定精度较高。
（2）张正友标定方法
可以通过不同位置和方向的几个平面来求解内部参数，然后再计算摄像机的外部参数的方法进行摄像机的标定。此方法计算比较直接，精度也较高。比较有代表性的双摄像机标定方法有：
（1）Fusiello 方法
此方法简单而且精确，且实现较为容易，仅用了22行Matlab代码。
（2）杜歆的二步旋转法
此方法不仅能够应用于双摄像机的标定，还可以应用于多摄像机系统。
2.1.4 图像预处理
在采集图像时，由于两台摄像机所处的方位不同，因此不同视角接收到的光强稍有不同，各摄像机的增益、电平不能保证完全一致，以及图像采集卡不同通道之间的噪声也不完全相同等原因，都将导致在实际获得的立体图对中相同场景点像素灰度值存在着差异。这些差异值如果没有在立体匹配之前进行消除，会对立体匹配结果产生很不利的影响。因此，在进行立体匹配之前先要对图像对进行预处理。
比较常用的预处理方法有边缘检测、边缘锐化、噪声平滑滤波、几何校正等处理。
2.1.5 立体匹配
立体匹配[28]就是在两幅图像的匹配基元之间建立对应关系的过程，它是双目体视中最关键、困难的一步。与普通的图像配准不同，立体像对之间的差异是由摄像时观察点的不同引起的，而不是由其它如景物本身的变化、运动所引起的。
三维重构
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经过匹配之后，得到了空间的离散点，点与点之间的情形是未知的，更不能构成平面或曲面，为了使物体真实地显示出来，需要对这些点进行剖分，赋予其深度信息，从而得到场景的三维重构模型。三维实体模型的表示方法主要有体单元法、八叉树、多面体、高度图、样条、多边形、分形几何及小波、Alpha形体、线框模型、三角形网格和符号表示等。在本论文的双目立体视觉重构研究中，三维数据是利用立体视觉匹配获得的离散数据，通常可以用深度图来表示，由于存在着遮挡现象，有时采集的数据并未提供景物的全部信息，这种数据的一个明显特征是该数据集可以投影到和深度测量轴垂直的平面区域上，为了与真正的三维数据区分，这种数据称为 2.5D（2.5维）数据，通常几个 2.5D数据可以合成一个3D数据集。三维实体模型的表示方法应该能同样方便地处理这两种数据类型，三角形网格能比较好地满足这种需求[29]。
近来，三角形网格由于其表示大量离散数据的高效性越来越多地应用于机器人相关领域，如可以用来定义物体形状，计算机图形学、动画、数字化表面的逼近、地形信息系统、多视图集成、CAD逆模型建立。主要是计算机视觉方面和地形信息恢复方面的研究人员采用三角形网格逼近范围数据。
计算机视觉方面的研究人员主要是利用三角形网格构造物体模型用于模式识别，他们采用无空洞和无畸变的三角形网格逼近数字化曲面，这并不需要处理范围和曲率的不连续问题，因此可以用许多小的三角形去达到所需的精度。相反地形方面的研究人员关注三角形网格的表面特征，他们应用Delaunay三角形剖分来限制三角形网格的生成，形成三角形非均匀网格(Triangulated irregular net- works)，用来逼近任意区域的表面。生成的三角形网格应满足以下特征：
(1)网格的几何性和拓扑性应该正确，三角形不能相交；
(2)三角形网格的质量应尽可能地好，包括尽可能少的狭长三角形；
(3)三角形网格的边界应位于模型的边界；
(4)三角形网格不能与物体边界相交[30]-[32]。
对空间点集进行三角网格剖分的方法一般可以分为两种[33]，一种称为映射法，此方法是将空间中的离散点集向某个平面定向投影，然后对投影后的点集进行二维平面上的三角剖分，然后在剖分结果上加入第三维信息，最终完成空间点的剖分，但是此法只适用于定向投影无重叠的曲面，而对于某些定向投影有重叠的复杂曲面，则要对整个曲面进行分片剖分处理，然后再将剖分结果合并起来[34]。而且，在平面上达到最
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立体视觉技术
优的三角剖分时，其所对应的空间三角剖分未必也是最优的，出现“尖”三角形的几率很大，这样对重构曲面的质量将产生影响[35]。另外一种方法是对三维空间中的点集进行直接三角剖分，由于剖分过程按照某一特定规则进行，并且考虑到空间中点的相互位置关系，因而可以达到较好的剖分效果。
参考文献
[1] Manjula Patel and Philip J. Willis. FACES: Facial Animation, Construction and Editing System. EUROGRAPH'91，p33-45.
[2] 晏洁.从一般人脸模型到特定人脸模型的修改.计算机工程与科学，1997,19(2):21-24.
[3] 晏洁.显示具有真实感的三维合成人脸图形的两种方法.计算机工程，1998,24(1):49-52.
[4] 晏洁，高文.基于一般人脸模型修改的特定人脸合成技术.计算机辅助设计与图形学学报，1999,11(5):389-394.
[5] 金辉，高文.人脸面部混合表情识别系统.计算机学报，2000,23(6):602-608.
[6] 李保洲，何听等.基于特征点的特定人脸三维网格生成.计算机工程，1999,25(9):57-58.
[7] 梅丽，鲍虎军，郑文庭，彭群生.基于实拍图象的人脸真实感重建.计算机学报，
2000,23(9):998-1002.
[8] Making Faces.Httpa/https://www.sodocs.net/doc/2f765144.html,/.
[9] I-Chen Lin,Cheng-Sheng Hung, Tzong一er Yang, Ming ouhyoung. A Speech Driven Talking Head System Based on a Single Face Image，Proc. CAPTECH'99, HongKong, p43-49. [10] Tshukasa Noma, Kyoji Oishi,Hiroshi Futsuhara. Motion Generator Approach totranslating Human Motion from Video to Animation. Proc. CAPTECH'99, HongKong, p50-58.
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致谢
时光飞逝，三年的研究生求学生活即将结束，在我论文完成之际，谨向我的导师、同学和亲朋好友致以诚挚的感谢。
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附录
附录：
本课题为探索基于BP神经网络的唇裂手术效果预测的初步性研究，课题为选定的43例单侧唇裂手术前后唇部照片建立了数字化数据映射关系，在研究中我发现，上唇轮廓形态标准化数据的采集方式直接决定预测的准确性。作为初步研究，我选择了形态描述相对简单的单侧唇裂作为实验对象，研究结果令人满意。课题原拟建立多种手术方式的效果预测数学模型，但我发现BP神经网络结合图像预处理工作可以给每一病例提供数据对应关系，因此不同手术方式可以共用同一个数学模型进行预测运算，同样的道理，在此模型基础之上进行双侧唇裂手术效果预测研究，只需要重新设定上唇典型解剖标志点。
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人工智能与计算机视觉
过去几年，全球的互联网公司包括谷歌、微软、Facebook以及中国的百度、阿里巴巴都在加强人工智能领域的投资，设立自己的人工智能研究院。vivo是第一家设立专攻人工智能方向研究院的中国手机公司。此举是vivo内部已经确立的一份3-5年的中长期发展的战略规划，未来对人工智能的发展研究是必然趋势，vivo公司创始人兼CEO沈炜曾表示“人工智能和5G的结合将会是5G时代手机发展的趋势”。 今年我们看到vivo在产品上不少创新，比如AI拍照、商用屏下指纹技术等等，这些都是基于生物特征(biometrics)的鉴别技术，除此之外还有对人脸、虹膜、指纹、声音等特征上的识别，这些大多涉及到视觉信息，正是体现了计算机视觉的应用性，那什么是计算机视觉呢? 计算机视觉技术的概念 正像其它学科一样，一个大量人员研究了多年的学科，却很难给出一个严格的定义，模式识别如此，目前火热的人工智能如此，计算机视觉亦如此。与计算机视觉密切相关的概念有视觉感知(visual perception),视觉认知(visual cognition),图像和视频理解( image and video understanding)。这些概念有一些共性之处，也有本质不同。 从广义上说，计算机视觉就是“赋予机器自然视觉能力”的学科。自然视觉能力，就是指生物视觉系统体现的视觉能力。一则生物自然视觉无法严格定义，在加上这种广义视觉定义又“包罗万象”，同时也不太符合40多年来计算机视觉的研究状况，所以这种“广义计算机视觉定义”，虽无可挑剔，但也缺乏实质性内容，不过是一种“循环式游戏定义”而已。 实际上，计算机视觉本质上就是研究视觉感知问题。视觉感知，根据维科百基(Wikipedia)的定义, 是指对“环境表达和理解中，对视觉信息的组织、识别和解释的过程”。根据这种定
计算机视觉与数字摄影测量的结合展望
计算机视觉与数字摄影测量的结合展望摘要：摄影测量在进入数字摄影测量时代就已经与计算机视觉技术紧密的联系在了一起，计算机视觉技术的快速发展给近景摄影测量带来了巨大的变革。本文分别简要介绍了摄影测量和计算机视觉技术，重点阐述了两者的异同点，最后做出总结。 关键字：计算机视觉；数字摄影测量；差异；影响匹配 1前言 摄影测量的发展经过了三个阶段，现已进入数字摄影测量阶段。数字摄影测量以数字影像为基础，通过计算机分析和量测来获取被摄物体的三维空间信息，正在成为国际公认的地球空间数据获取的重要手段[1]。数字摄影测量利用一台计算机，加上专业的摄影测量软件，就代替了过去传统的、所有的摄影测量的仪器。其中包括纠正仪、正射投影仪、立体坐标仪、转点仪、各种类型的模拟测量仪以及解析测量仪。数字摄影测量的发展，计算机不仅可以代替人工进行大量的计算，而且已经完全可能代替人眼来识别同名点，从而为摄影测量开辟了真正的自动化道路[2]。 计算机视觉是一个相对年轻而又发展迅速的领域。80年代以来，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，而计算机工业水平的飞速提高以及人工智能、并行处理和神经元网络等学科的发展，更促进了计算机视觉系统的实用化和涉足许多复杂视觉过程的研究[3]。其目标是使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的能力，这种能力将不仅使机器能感知三维环境中物体的几何信息，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[4]。数字摄影测量具有类似的目标，也面临着相同的基本问题。数字摄影测量学涉及多个学科，如图像处理、模式识别以及计算机图形学等。由于它与计算机视觉的联系十分紧密，有些专家将其看成是计算机视觉的分支。 2数字摄影测量与计算机视觉的差异 2.1出发点不同导致基本参数物理意义不同 计算机视觉是研究怎样用计算机模拟人的眼睛，实现机器人的视觉，它是以眼睛（摄影机）中心与光轴构成的坐标系为准，它定义的平移量是空间坐标系相对于摄影机坐标系的平移量。而摄影测量是测绘地形图的重要生产手段，它以空间（地面）统一坐标系为基准，如在一个地区进行航空摄影测量，所有摄影机的空间位置与影像的坐标都相对于该空间坐标系。因此，在摄影测量中的“外定向”是确定影像在空间相对于物体的位置与方位；而计算机视觉通常从另一个方向描述这个问题：搜索物体相对于影像的位置与方位。 2.2出发点不同导致基本公式的不同 由于物体与影像基本关系之间的差异，从而引起计算机视觉与摄影测量之间的基本公式的差异。计算机视觉与摄影测量都是研究物体与影像关系的，因此，描述三维物体与二维影像坐标之间的关系公式是它们的基本公式。计算机视觉最基本的公式用齐次坐标的投影方程表达为[5,6]：
计算机视觉技术
目录 1立体视觉 (1) 1.1计算机视觉技术 (1) 2立体视觉技术 (3) 2.1双目立体视觉技术 (3) 致谢 (8) 附录： (9)
立体视觉 我的毕业论文排版样文 1立体视觉 1.1计算机视觉技术 计算机视觉既是工程领域也是科学领域中的一个富有挑战性的重要研究领域。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[18]。 视觉是各个应用领域，如制造业、检验、文档分析、医疗诊断和军事等领域中各种智能自主系统中不可分割的一部分。由于它的重要性，一些先进国家，例如美国把对计算机视觉的研究列为对经济和科学有广泛影响的科学和工程中的重大基本问题，即所谓的重大挑战。“计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。机器视觉需要图像信号，纹理和颜色建模，几何处理和推理，以及物体建模。一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起[19]。”作为一门学科，计算机视觉开始于60 年代初，但在计算机视觉的基本研究中的许多重要进展是在80 年代取得的。现在计算机视觉已成为一门不同于人工智能、图象处理、模式识别等相关领域的成熟学科[20]。 不少学科的研究目标与计算机视觉相近。这些学科包括图像处理、图像识别、景物分析、图像理解等。由于历史发展或领域本身的特点这些学科互有差别，但又有某种程度的相互重叠。为了清晰起见，把这些与计算机视觉有关的学科从研究目标和方法角度加以归纳[21]。 （1）图像处理 图像处理技术把输入图像转换成具有所希望特性的另一幅图像。例如，可通过处理使输出图像有较高的信噪比，或通过增强处理突出图像的细节，以便于操作员的检验。在计算机视觉研究中经常利用图像处理技术进行预处理和特征抽取。 （2）图像识别 图像识别技术根据从图像抽取的统计特性或结构信息，把图像分成预定的类别。在计算机视觉中图像识别技术经常用于对图像中的某些部分(例如分割区域)的识别和分类。 第 1 页（共9页）
人机交互中的计算机视觉技术.
人机交互中的计算机视觉技术 基于视觉的接口概念 计算机视觉是一门试图通过图像处理或视频处理而使计算机具备“ 看” 的能力的计算学科。通过理解图像形成的几何和辐射线测定, 接受器(相机的属性和物理世界的属性, 就有可能 (至少在某些情况下从图像中推断出关于事物的有用信息, 例如一块织物的颜色、一圈染了色的痕迹的宽度、火星上一个移动机器人面前的障碍物的大小、监防系统中一张人脸的身份、海底植物的类型或者是 MRI 扫描图中的肿瘤位置。计算机视觉研究的就是如何能健壮、有效地完成这类的任务。最初计算机视觉被看作是人工智能的一个子方向, 现在已成为一个活跃的研究领域并长达 40年了。 基于视觉的接口任务 至今,计算机视觉技术应用到人机交互中已取得了显著的成功,并在其它领域中也显示其前景。人脸检测和人脸识别获得了最多的关注, 也取得了最多的进展。第一批用于人脸识别的计算机程序出现在 60年代末和 70年代初,但直到 90年代初,计算机运算才足够快,以支持这些实时任务。人脸识别的问题产生了许多基于特征位置、人脸形状、人脸纹理以及它们间组合的计算模型, 包括主成分分析、线性判别式分析、 Gabor 小波网络和 .Active Appearance Model(AAM . 许多公司,例如Identix,Viisage Technology和 Cognitec System,正在为出入、安全和监防等应用开发和出售人脸识别技术。这些系统已经被部署到公共场所, 例如机场、城市广场以及私人的出入受限的环境。要想对人脸识别研究有一个全面的认识,见。 基于视觉的接口技术进展 尽管在一些个别应用中取得了成功,但纵使在几十年的研究之后,计算机视觉还没有在商业上被广泛使用。几种趋势似乎表明了这种情形即将会发生改变。硬件界的摩尔定律的发展, 相机技术的进步, 数码视频安装的快速增长以及软件工具的可获取性(例如 intel 的 OpenCV libraray使视觉系统能够变得小巧、灵
关于计算机视觉的若干思考
浅谈计算机视觉 当看到幻灯片上播放的两张看上去相同的图片，一张毫无秘密，一张却隐藏着机密的时候，我觉得很是神奇，原来还会有这种加密方式。不同于摩斯密码，我觉得这种加密方式正是计算机时代的一个代表。 机器视觉，计算机视觉，图像处理，图像分析，这些名词好像都出现在了 老师的课堂上，通过查阅资料得知，这些名词在技术和应用领域上他们都有着相当大部分的重叠，这些学科的基础理论大致是相同的，甚至让人怀疑他们是同一学科被冠以不同的名称。 但是，又好像存在着一些细小的不同。例如，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。计算机视觉的研究对象主要是映射到单幅或多幅图像上的三维场景，例如三维场景的重建。计算机视觉的研究很大程度上针对图像的内容。图像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。这里，我就计算机视觉进行初步的了解与分析。 计算机视觉，顾名思义，即为利用计算机对图像进行处理的过程。不管进 行何种场景的应用，都必须进行识别，运动，场景重现，图像恢复等基本问题的算法处理。其系统主要包括：图像获取，预处理，特征提取，检测分割，高级处理等基本组成。
下面就图像加密过程进行初步分析：首先，进行图像的获取，拿到一张图片利用一个或多个图像感知器提取数字图像，根据感知器的类型会得到不同类型的数字图像；接着，进行预处理，在对图像实施具体的计算机视觉方法来提取某种特定的信息前，一种或一些预处理往往被采用来使图像满足后继方法的要求。例如：二次取样保证图像坐标的正确；平滑去噪滤除感知器引入的设备噪声等；然后，进行特征提取，提取出这幅图像的特征要素；进行检测分割，分割出所要进行隐藏图像的部分，以便于进行后续操作；再进行高级处理，及隐藏信息。 通过查阅资料得知，其中一种隐藏信息的方式为将数字图像转化为二值图像，即只有黑和白的像素，不存在灰色过度的图像，进行处理。利用二值图像的算法主要有图像分块嵌入法，流程修改嵌入法，基于图像特征嵌入法等。但是，利用二值图像嵌入信息，也有不足：在黑白图像中，若把一片全是“0”像素中间突然嵌入一个“1”像素，相当于在一片黑图片当中突然点了一个白点，这会很容易引起人眼的察觉，故而不是很好的信息嵌入策略。 通过了解，我发现有关这一方面的研究还有更深的发展空间，而且在信息化的今天，利用计算机视觉进行图像的处理以及信息的嵌入可以更好的为我们的工作生活提供便利。 且计算机视觉是一个交叉学科，需要多种学科的共同发展，符合当今时代特征。所以，在我看来，计算机视觉是一个未来前景广阔，信息集成度高，市场认可度高的研究方向。
计算机视觉前沿与深度学习
视觉研究中投入巨大，在IEEE 模式分析与机器智能汇刊(IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE TPAMI)、计算机视觉国际期刊(International Journal of Computer Vision, IJCV)、IEEE图像处理汇刊(IEEE Transactions on Image Processing, IEEE TIP)、IEEE国际计算机视觉大会(IEEE Inter-national Conference on Computer Vision, IEEE ICCV)和IEEE国际计算机视觉与模式识别会议(IEEE Conference on Computer Vi-sion and Pattern Recognition, IEEE CVPR)等顶级国际期刊和会议上发表了许多重要学术论文，产生了许多国际一流的研究成果。其中最受到关注的研究是深度学习，而深度学习领域发表的论文70%以上是关于视觉图像识别方面的。 为了更好地开展学术交流，推动国内计算机视觉学科发展，进一步提升我国计算机视觉研究在国际领域的影响力，中国计算机学会成立了“计算机视觉专业组”。在本期专题中，计算机视觉专业组特别邀请了多位著名的视觉专家从不同角度撰文，介绍计算机视觉前沿与深度学习研究方面的最新进展。 香港中文大学助理教授王晓刚、博士孙祎、教授汤晓鸥共同撰写的《从统一子空间分析到联合深度学习：人脸识别的十年历程》文章，回顾了人脸识别近十年的发展历程。他们的团队使用深度学习开发了DeepID2+系统，在人脸识别最受关注的LFW(labeled faces in the wild)1数据集上取得了人脸确认任务的世界第一，识别率99.47%。深度学习在人脸识别上的巨大成功，并非只是利用复杂模型拟合数据集。DeepID2+系统的神经元响应有很多重要的性质，比如它是中度稀疏的，对人物身份和人脸属性有很强的选择性，对局部遮挡具有良好的鲁棒性。这些性 计算机视觉通常是指用摄像机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪/测量来实现对客观三维世界的理解。计算机视觉既是科学领域中富有挑战性的理论研究，也是工程领域中的重要应用，在图像检索、安全监控、人机交互、医疗诊断和机器人等领域具有广阔的应用前景。美国和欧洲等先进国家将计算机视觉列为对经济和科学有广泛影响的重大基本问题，计算机视觉也是“谷歌大脑”、“百度大脑”等研究计划中的核心项目。 计算机视觉作为一门学科始于20世纪60年代。随着个人计算机的普及，计算机视觉在80年代取得了重要进展。最近10年，随着计算机性能的大幅提升和互联网的快速发展，新的视觉特征、大数据、稀疏低秩、深度学习等技术的不断涌现，使计算机视觉又迎来了一次突飞猛进的发展，开辟出许多新的研究领域。国内高校与科研单位在计算机特邀编辑：王 涛1 查红彬2 1爱奇艺公司 2北京大学 计算机视觉前沿与深度学习关键词：计算机视觉 深度学习 1 标注过的户外脸部测试数据集。
浅谈机器人视觉技术
浅谈机器人视觉技术 摘要 机器人视觉是使机器人具有视觉感知功能的系统，是机器人系统组成的重要部分之一。机器人视觉可以通过视觉传感器获取环境的二维图像，并通过视觉处理器进行分析和解释，进而转换为符号，让机器人能够辨识物体，并确定其位置。机器人视觉广义上称为机器视觉，其基本原理与计算机视觉类似。计算机视觉研究视觉感知的通用理论，研究视觉过程的分层信息表示和视觉处理各功能模块的计算方法。而机器视觉侧重于研究以应用为背景的专用视觉系统，只提供对执行某一特定任务相关的景物描述。机器人视觉硬件主要包括图像获取和视觉处理两部分，而图像获取由照明系统、视觉传感器、模拟－数字转换器和帧存储器等组成。本文介绍了机器人的发展以及视觉计算理论和视觉的关键技术。 关键词：机器人、视觉、计算、关键技术 一、机器人发展概述 科学技术的发展,诞生了机器人。社会的进步也提出要求,希望创造出一种能够代替人进行各种工作的机器,甚至从事人类不能及的事情。自从1959年诞生第一台机器人以来,机器人技术取得了很大的进步和发展,至今已成为一门集机械、电子、计算机、控制、传感器、信号处理等多学科门类为一体的综合性尖端科学。当今机器人技术的发展趋势主要有两个突出的特点:一个是在横向上,机器人的应用领域在不断扩大,机器人的种类日趋增多;另一个是在纵向上,机器人的性能不 断提高,并逐步向智能化方向发展。前者是指应用领域的横向拓宽,后者是在性能及水平上的纵向提高。机器人应用领域的拓宽和性能水平的提高,二者相辅相成、相互促进。 智能机器人是具有感知、思维和行动功能的机器,是机构学、自动控制、计算机、人工智能、微电子学、光学、通讯技术、传感技术、仿生学等多种学科和技术的综合成果阎。智能机器人可获取、处理和识别多种信息,自主地完成较为复杂的操作任务,比一般的工业机器人具有更大的灵活性、机动性和更广泛的应用领域。要使机器人拥有智能,对环境变化做出反应,首先,必须使机器人具有感知
人工智能计算机视觉发展分析
人工智能计算机视觉发展分析 计算机视觉是用电脑去识别物体的一种新技术。作为视觉来讲，必须要有眼睛与大脑两部分。计算机视觉的主要组成部分不是“眼睛”，而是“大脑”。 2011年，计算机视觉迎来了最伟大的突破。当年，谷歌人工智能实验室的杰夫·迪恩与斯坦福大学计算机系教授吴恩达合作，他们动用上万台电脑的计算资源，让计算机用深度学习算法在YouTube上观看了一千万段关于猫的视频，最后计算机终于完成了“猫脸识别”。这个项目是谷歌大脑在计算机视觉领域取得的巨大成功。 到了2014年，计算机视觉领域的ImageNet比赛第一次超越了人类肉眼识别图片的准确率——这标志着计算机视觉已经比人眼更加精准，因此具有极大地应用价值。 ImageNet国际挑战赛是计算机视觉领域最著名的比赛，被誉为国际计算机视觉领域的“奥林匹克”。它是2010年由美国斯坦福大学人工智能实验室的李飞飞教授主导推出的。早在2009年，ImageNet对1500万张图片进行了标注，涉及22000个类别的物体，李飞飞她们建立了一个规模空前的数据库。而且，她们公开了整个数据库，免费提供给全世界的人工智能研究团队。有了这个培育计算机大脑的数据库，科研工作者教会了计算机识别物体。 计算机视觉的基本原理
想要实现计算机视觉，首先需要有一个摄像头，然后把拍摄的照片成像在CCD上形成电子照片。这些电子照片是以像素为单位存储在计算机上的。每一个像素都可以看成是三个矩阵元，这些矩阵元给出了像素的RGB数值（每个数值都是整数，取值在0到255之间）。其中，R表示红色，是red的首字母； G表示绿色，是green的首字母；B表示蓝色，是blue的首字母。有了这三种基本颜色，就可以按照不同的权重叠加出千变万化的色彩。 计算机视觉所处理的主要对象就是这个RGB数值，因为每一张照片的像素很多，因此整张照片可以被看成是三个大的矩阵。 计算机视觉的本质，其实就是处理这三个矩阵，然后从这三个矩阵中提取出“特征信息”，比如对于动物的图片，可以提取的特征是“有没有尾巴？”以及“有没有毛？”等。通过对特征信息的提取与判断，可以实现“猫脸识别”或者“人脸识别”。人工智能是通过机器学习的方法，提取不同物体的特征，然后用分类器对各种事物进行分类识别。 计算机视觉的头部公司之一商汤科技与华东师范大学合作，编写了中国第一本人工智能教材《人工智能基础（高中版）》，在书中详细介绍了计算机视觉的算法实现及其基本原理。 计算机视觉有哪些相关企业与落地应用？ 计算机视觉领域的应用非常广泛，其主要的落地应用有以下几个大类。
浅谈计算机视觉与数字摄影测量
浅谈计算机视觉与数字摄影测量 发表时间：2018-06-19T16:47:42.070Z 来源：《基层建设》2018年第12期作者：熊健1 汪军2 施航3 [导读] 摘要：计算机视觉是数字摄影测量的重要组成部分，研究其相关课题有着重要意义。 1江苏省地质勘查技术院江苏南京 210000；2安徽省第四测绘院安徽合肥 230000 3华东冶金地质勘查局八一一地质队安徽滁州 239000 摘要：计算机视觉是数字摄影测量的重要组成部分，研究其相关课题有着重要意义。本文首先对相关内容做了概述，分析了计算机视觉与数字摄影测量的处理流程，并结合相关实践经验，分别从多个角度与方面就计算机视觉技术在影像处理系统中的实际应用展开了研究，阐述了个人对此的几点看法与认识，望有助于相关工作的实践。 关键词：计算机；视觉；数字摄影；测量 1前言 计算机视觉与数字摄影测量是一项实践性较强的综合性工作，其具体实施方法的特殊性不言而喻。该项课题的研究，将会更好地提升对计算机视觉的分析与掌控力度，从而通过合理化的措施与途径，进一步优化该项工作的最终整体效果。 2计算机视觉技术核心问题 视觉问题复杂性的本质在于相对声音等物理信号的描述，视觉信号充满了非常丰富的信息，描述起来也更加困难。比如，很多图像中蕴含了大量简单（如颜色、形状、纹理、几何特征等）及复杂（如场景、字符、物体分布、人物而部特征、人体姿势等）信息并具有较大的动态范围和主观性，如何攻克图像信息提取过程中的各种难题一直是当今计算機图像学研究的热点问题。而且，在科学家们还未完全破译生物视觉系统的奥秘的前提下，大多数CV问题只能采用“逆向推导机制”—依据己知或假设的关联将视觉系统的输入（数字图像）和输出（语义描述）对应起来，通过图片猜测真实世界物体具有的形状，照明度以及颜色分布。因此，基于概率论和数理统计的数学模型是最适合解决这类逆推问题的工具，这也是目前CV领域普遍采用各种统计模型和机器学习算法的本质原因。由于各种学习机制和统计模型需要基于先验知识并建立在对待测图像内容的约束、简化及假设的基础上，和生物视觉几亿年的发展进化相比，其建立的数学模型也只能片而而且粗糙地描绘出视觉系统输入与输出之间的关系。因此，对某组特定图像检测时表现十分优秀的系统，往往对另一组语义相同的图片素手无策；很多看似稳定的机器学习机制，在增加样本种类和数量后，检测率反而会下降；很多设计复杂的检测算法在实际应用中的表现反而不如一些简单且基本的数学描述困。 3计算机视觉与数字摄影测量的处理流程 3.1立体视觉 立体视觉是计算机视觉中的一个重要分支，一直是计算机视觉研究的重点和热点之一，在20多年的发展过程中，逐渐形成了自己的方法和理论。立体视觉的基本原理是从两个（或多个）视点观察同一景物，以获取在不同视角下的感知图像，通过三角测量原理计算像像素间的位置偏差（即视差）来获取景物的三维信息，这一过程与人类视觉的立体感知过程是类似的。一个完整的立体视觉系统通常可分为图像获取、摄像机定标、特征提取、影像匹配、深度确定及内插等6个大部分。其中影像匹配是立体视觉中最重要也是最困难的问题，也是计算机视觉和数字摄影测量的核心问题。 3.2影像匹配 立体视觉的最终目的是为了恢复景物可视表面的完整信息。当空间三维场景被投影为二维图像时，同一景物在不同视点下的图像会有很大不同，而且场景中的诸多因素，如光照条件，景物几何形状和物理特性、噪声干扰和畸变以及摄像机特性等，都被综合成单一的图像中的灰度值。因此，要准确地对包含了如此之多不利因素的图像进行无歧义的匹配，显然是十分困难的。 在摄影测量中最基本的过程之一就是在两幅或者更多幅的重叠影像中识别并定位同名点，以产生立体影像。在模拟摄影测量和解析摄影测量中，同名点的识别是通过人工操作方式完成的；而在数字摄影测量中则利用计算机代替人工解决同名点识别的问题，即采用影像匹配的方法。 3.3多目立体视觉 根据单张相片只能确定地面某个点的方向，不能确定地面点的三维空间位置，而有了立体像对则可构成与地面相似的立体模型，解求地面点的空间位置。双目立体视觉由不同位置的两台或者一台摄像机（CCD）经过移动或旋转拍摄同一幅场景，就像人有了两只眼睛，才能看三维立体景观一样，然后通过计算空间点在两幅图像中的视差，获得该点的三维坐标值。现在的数字摄影测量中的立体像对技术通常是在一条基线上进行的，但是由于采用计算机匹配替代人眼测定影像同名像对时存在大量的误匹配，使自动匹配的结果很不可靠。其存在的问题主要是，对存在特殊结构的景物，如平坦、缺乏纹理细节、周期性的重复特征等易产生假匹配；在摄像机基线距离增大时，遮挡严重，能重建的空间点减少。为了解决这些问题，降低双目匹配的难度，自1986年以来出现了三目立体视觉系统，即采用3个摄像机同时摄取空间景物，通过利用第三目图像提供的信息来消除匹配的歧义性。采用“多目立体视觉技术”可以利用摄影测量的空中三角测量原理，对多度重叠点进行“多方向的前方交会”，既能较有效地解决随机的误匹配问题，同时又能增加交会角，提高高程测量的精度。这项技术的应用，将很大程度地解决自动匹配结果的不可靠性，提高数字摄影测量系统的准确性。 4计算机视觉技术在影像处理系统中的实际应用 4.1计算机视觉技术关于图像的预处理的應用 影像测量系统在采集图像的时候，很容易受到周围环境的影响，例如：电磁波的干扰，光的折射，温度的影响等，这将很容易导致测量系统采集到事物图像在播发过程中都会夹杂着刺耳的噪声，对测量物品的边缘描述过于模糊，使得零件的精准度的测量受到了影响。因此需要把计算机视觉技术和影响测量系统的应用结合在一起，在测量产品，处理图像过程中，需要进行原始图像的修改和清晰度的矫正并且选择性的过滤影响产品测量的噪声。由于在测量过程中结合了计算机视觉技术，所以在图像的预处理的时候，不需要对图画质量的降低，可以运用计算机视觉技术对于图像进行修改，重要的部位采用灰色直方图修改技术特别标出，其他部位选择性消除。虽然计算机技术跟影像测量系统的结合很好的处理了这些的问题，但是也要避免在测量过程中受到噪音的干扰，从而使得图像变质。因此，在测量的时候可以先对周围环境进行预处理，采用计算机视觉技术中的边缘保持滤波算法降低周围环境的噪声影响，从而保证了测量图像的精确性。 4.2计算机视觉技术关于图像边缘处理的应用
浅谈视觉传感器
浅谈视觉传感技术 王恋 （重庆理工大学，贵州省安顺市561009） 摘要：随着科学技术的发展，传感器的研究和应用变得越来越重要，它成为获取信息的重要技术手段，针对不同的应用传感器技术也分为：光电传感技术、光纤传感技术、视觉传感技术、生表面波传感技术、生物传感技术、化学传感技术、前沿传感技术这七大类传感技术，本文将着重介绍视觉传感技术。视觉传感技术因其硬件成本的显著降低，性能的极大提升以及具备了大规模推广的条件得到了绝大多数研究者和工业生产者的青睐，这为视觉传感技术的发展前景奠定了基础，但同时也存在测量精度问题，视觉传感器对环境的高要求也是视觉传感器需要解决的问题，只有提高了测量精度问题和适应环境变化的问题才能使得视觉传感器更具有竞争力和自身优势。 关键词：信息；传感技术；视觉传感技术；测量精度；适应环境 On visual sensing technology Wang Lian (Chongqing University of technology,Anshun City,Guizhou Province,561009,China) Abstract：With the development of science and technology,research and application of the sensor becomes more and more important,it has become an important technical means to obtain information,according to the application of different sensor technologies are also divided into:photoelectric sensor technology,optical fiber sensing technology,visual sensing technology, surface wave sensor technology,biological sensor technology,chemical sensing technology,the sensor technology frontier seven kinds of sensing technology,this paper will focus on the visual sensing technology.Because the visual sensing technology significantly reduce the hardware cost,greatly enhance the performance and have a large-scale promotion of the conditions have been most researchers and industrial producers favor,which laid the foundation for future vision sensing technology,but there are also problems of measurement accuracy,the problem of the high requirement of visual sensor is also a visual environment the sensor needs to be solved,only to improve the measurement accuracy and to adapt the change of environment problems in order to make the visual sensor has more advantages and competitiveness Key words：Information;sensing technology;vision sensing technology;measurement accuracy;adaptation to the environment 0引言 视觉源于生物界获取外部环境信息的一种方式，是自然界生物获取信息的最有效手段，是生物智能的核心组成之一。人类80%的信息都是依靠视觉获取的，基于这一启发研究人员开始为机械安装“眼睛”使得机器跟人类一样通过“看”获取外界信息，由此诞生了一门新兴学科——计算机视觉，人们通过对生物视觉系统的研究从而模仿制作机器视觉系统，尽管与人类视觉系统相差很大，但是这对传感器技术而言是突破性的进步。视觉传感器技术的实质就是图像处理技术，通过截取物体表面的信号绘制成图像从而呈现在研究人员的面前。视觉传感技术的出现解决了其他传感器因场地大小限制或检测设备庞大而无法操作的问题，由此广受工业制造界的欢迎。本文通过对比视觉传感技术的优缺点以及发展趋势来展示视觉传感技术的兴起和应用。 1视觉传感技术概述 视觉传感技术是传感技术七大类中的一个，视觉传感器是指[1]：通过对摄像机拍摄到的图像进行图像处理，来计算对象物的特征量（面积、重心、长度、位置等），并输出数据和判断结果的传感器。视觉传感器具有从一整幅图像捕获光线的数以千计的像素。图像的清晰和细腻程度通常用分辨率来衡量，以像素数量表示。在捕获图像之后，视觉传感器将其与内存中存储的基准图像进行比较，以做出分析。它是基于生物视觉和计算机视觉所提出的。视觉传感器是50年代后期出现的，发展十分迅速，是机器人中最重要的传感器之一。机器人视
2017年计算机视觉行业现状及发展前景分析报告
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正文目录 1 计算机视觉：未来之眼，人工智能的前哨 (6) 1.1 计算机视觉：人类的另一双“慧眼” (6) 1.2 巨头入主视觉领域，人工智能成行业新引擎 (8) 1.2.1 国外互联网巨头开启并购狂潮-苹果看“脸”VS谷歌注重运用 (9) 1.2.2国内计算机视觉最看“脸”，投融资如火如荼 (10) 1.3 欧美领跑产业趋势，市场空间巨大 (12) 1.3.1工业自动化需求驱动产业成长 (12) 1.3.2国内需求强劲，未来有望引领产业发展 (13) 2 生产需求和技术进步驱动计算机视觉行业发展 (16) 2.1 硬件是基础，算法是核心 (16) 2.2 计算机技术升级+巨头布局+产业政策“三驾马车”促进产业成长 (18) 2.2.1 图像处理与深度学习技术为行业内生驱动 (18) 2.2.2“机器换人”带来“视觉”设备广泛应用 (19) 2.2.3 政策为产业发展保驾护航 (20) 2.3 性能优越，应用领域广泛 (21) 2.3.1 比人类更敬业的“眼睛” (21) 2.3.2 应用广泛，大有作为 (22) 2.4 多维场景、嵌入式、一体化成为计算机视觉技术趋势 (23) 2.4.1 从二维场景重建迈向三维乃至通用视觉信息系统的构建 (23) 2.4.2 基于嵌入式的产品将取代板卡式产品 (24) 2.4.3 标准化、一体化解决方案也将是计算机视觉的必经之路 (25) 3 应用领域广泛，计算机视觉前景看好 (25) 3.1 智能制造领域迅速扩展，半导体与电子制造占据半壁江山 (25) 3.1.1 半导体电子制造：计算机视觉有效提升自动化水平 (26) 3.1.2 汽车制造：计算机视觉为汽车制造严格把关 (29) 3.1.3 生物医疗：计算机视觉为医疗影像、药品质控装上神秘的眼睛 (30) 3.2 消费应用领域快速扩展，打开未来想象空间 (31) 3.2.1 服务机器人：取代重复劳作，实现场景交互 (31) 3.2.2 无人驾驶：计算机视觉是无人驾驶汽车皇冠上的明珠 (32) 3.2.3 物流：OCR是智能物流的技术核心 (33) 3.2.4 安防监控：计算机视觉透视公共场所，助力智能安防 (33)
计算机视觉的现状与发展前景
计算机视觉的现状与发展前景 二十年前，计算机的出现使工作场所出现革命化发展。直到现在，约75％的办公室工作通过计算机和互联网来实现。1990年，大约15％美国家庭拥有了一台计算机，现在增加到70％。计算机视觉(Computer v|si0n)一词最早出现在P．H．Westonl 975 年的论文中。计算机视觉是以视觉处理理论为中心，属于人工智能范畴的一个新领域。它也是以图像处理、模式识别、计算机技术和生理学心理学为基础的信息处理科学中的一个重要分支。计算机视觉技术集数字图像处理、数字信号处理、光学、物理学、几何学、应用数学、模式识别及人工智能等知识于一体，其应用已经涉及到计算几何、计算机图形学、图像处理、机器人学等领域。计算机视觉既是工程领域，也是科学领域中的一个富有挑战性重要研究领域。计算机视觉研究的目标有两个：一个是开发从输入的图像数据自动构造场景描述的图像理解系统，另一个是理解人类视觉，以便有朝一日用机器代替人去作人类难以达到或根本无法达到的工作。当前，计算机视觉也是人工智能及机器人科学中颇为活跃的和卓有成效的热门研究课题。 视觉理解是计算机视觉系统的一个重要处理环节，当前，具有视党反馈功能的机器人已能代替人完成各种复杂的任务，如：产品的自动装配、焊接和检验、生物医学中的自动诊断、遥感照片的自动解释、各种车辆的自动导航等。这种赋予机器以类似人的视觉信息处理能力并为人类自身服务的美好愿望在一定范围或特定任务下已部分地成为现实。今天，计算机视觉的应用已渗透到机器人、天文、地理、医学、化学、物理等宏观及微观世界的各个研究领域。有人预言，计算机视觉是实现智能机器人和第五代计算机的关键因素之一。 计算机视觉是一个复杂的处理过程，景物理解及景物分析是其处理要点之一。用机器实现景物理解必须将输入的图像和预先存入的有关物体结构和环境约束知识进行交互作用，建立明确而有意义的描述理解。这种过程可归结为从一幅图像中提取景物信息，完成某些计算，在不同阶段的理解过程引入相关的先验知识，从而完成理解处理。类似的工作实际上早在50年代就已经开始了。目前，三维物体及景物分析工作的重点在三维物体与自然景物的识Ⅱ与分析上。80年代，在计算机视觉研究中占主导地位的是Mart教授提出的视觉计算理论框架，在这种框架下，Marr认为视觉可看做是三个层次的信息处理过程，而且要从计算理论、算法描述及硬件实现三个方面去实现三个层次的工作。三维物体识别研究自Mart教授创立视觉计算理论后取得了重大进展。这一理论的要点在于把视觉看成一个过程，它从外部世界的图像逐步产生对景物的三个层次的描述，即： a)初始简图——这是基本意义的灰度变动的局部几何性质，以线条勾画出的草图形式出现 b)二维半简图——该图主要描述物体可视面的表面方向和观察点到表面的距离} c)三维模型表示——这是物体形状的全部而清晰的描述。有人认为，Marr教授的视觉计算理论是肘计算机视觉研究的最杰出的贡献。 90年代，Rosenfeld认为应重视三个方面的工作，一是计算的鲁棒性问题，二是主动视觉(active vision)的研究，三是定性视觉的研究(qualitative vision)。有人把视觉定义为“根据tob_id_4068获得的图像理解景物信息的处理过程，而计算机视觉主要是利用计算机提供的手段和方法去完成这一信息处理过程。具体包括：视觉信息的获取图像预处理、分割、描述、识别理解等几步工作。1965年，L．Roberts关于“三维物体的感知”一文提出了几种获取三维信息的基本方法。这些基本方法至今还被计算机视觉研究领域普遍采用。目前，获取视觉信息的主要方法有主动法和被动法两大类，主动法需要对测试物体加入特殊的人造
浅谈计算机视觉技术
浅谈计算机视觉 随着数字多媒体技术的快速发展，人机交互成为人类生活中不可或缺的一部分。作为计算机技术的一个重要分支，计算机视觉技术近些年来得到了广泛重视，它为人机交互提供了更广阔的发展空间。 计算机视觉就是用摄像机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量的机器视觉，在电脑中做进一步的图像处理后成为适合人眼或者检测仪器检测的图像。计算机视觉与图像处理、图像分析、机器人视觉和计算机视觉是彼此密不可分的学科，但相比之下又有不同：计算机视觉的研究对象主要是映射到单幅或多幅图像上的三维场景，例如三维场景的重建。计算机视觉的研究很大程度上针对图像的内容。对于一个计算机视觉系统来说，它主要包括以下部分：程序控制、事件检测、信息组织、物体与环境建模、交感互动。计算机视觉系统的结构很大程度上依赖于其具体应用方向，同时也可由其功能决定：是预先固定的抑或是在运行过程中自动学习调整。但在所有的计算机视觉系统中，图像处理、预处理、特征提取、检测/分割、高级处理几乎是必不可少的。 识别、运动、场景重建、图像恢复是计算机视觉中较为经典的问题。其中，识别就是判定一组图像数据中是否包含某个特定的物体，图像特征或运动状态。这一问题通常可以通过机器自动解决，但是到目前为止，还没有某个单一的方法能够广泛的对各种情况进行判定：在任意环境中识别任意物体。对于运动问题，基于序列图像的对物体运动的监测包含多种类型，例如自体运动和图像跟踪。在场景重建方面，给定一个场景的二或多幅图像或者一段录像，场景重建寻求为该场景建立一个计算机模/三维模型。最简单的情况便是生成一组三维空间中的点。更复杂的情况下会建立起完整的三维表面模型。而在图像恢复中，计算机视觉主要用来移除图像中的噪声。 在进行计算机视觉方面的系统开发时，有一个很有用的工具库，即OpenCv,它是Intel资助的开源计算机视觉库，是一套关于计算机视觉的开放源代码的API 函数库，由一系列C函数及C++类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。一个典型的计算机视觉算法应包括：数据获取(视频和图像)、预处理（降低噪声，光照、亮度归一化，模糊化，锐化，腐蚀，膨胀等）、特征提取、特征选择、分类器涉及与训练、分类判别。OpenCv对于这六个部分，分别提供了API。但在进行相关部分的研究时，仅有OpenCv是满足不了开发人员的需要的，这就需要去查阅计算机视觉、模式识别、机器学习领域顶级会议、期刊、杂志上面发表的文章，然后再根据这些文章中阐述的原理和方法，来编程实现需要的东西。 随着计算机硬件性能的不断提高，计算机视觉技术的应用从传统的工业自动化、移动机器人视觉导航、医学图像分析、遥感图像等领域逐渐扩展到基于生物特征的识别和验证、基于视觉的人机接口和人机交互、视频监控等领域。在这些以人为中心的计算机视觉应用中，人体是主要对象，涉及对人体的静态和动态特征检测、识别及理解。在现实生活中，我们需要计算机对自然、连续的动作和行为进行分析。基于这种事实，一些技术难题由此而生：分布式视觉信息处理方法和系统、自然连续动作和行为的分割及多层次模型、基于上下境行为的理解。 通过计算机视觉课程讲座的学习，我对该课程有了初步了解，而文中所提的相关概念和理解是我通过查阅相关文献和网络资源所总结的。如果所述的一些技术难题得到解决，将给社会带来极大的经济效益。
浅谈我对数字图像相关测量技术优越性的认识
浅谈 我对数字图像相关测量技术优越性的认识 年级: 学号: 姓名: 专业: 年月日
论文 摘要 数字图像相关测量技术是现代数字图像处理技术与光测力学结合的产物。它作为一种新型的非接触式光学测量方法，具有独特的优势，已经成为现代光测力学领域引人瞩目的测试方法。数字图像相关方法由于测量精度高和非接触性等特点，可以弥补土木工程中现有测量方法的不足，可以解决土木结构实验中的很多难题。 关键词：数字图像相关测量技术；应用；优越性
Abstract Digital image correlation technique (DIC) is the product of the combination of modern digital image processing technology and photo mechanics. As a new non-contact optical measuring tech nique, DIC, because it’s special advantage, has become a very popular measuring method in modern advanced photo mechanics’field. Digital image correlation can make up for the deficiency of the existing measurement methods in civil engineering，and also can solve some problems in structural experiment． Keywords: Digital image correlation technique; Application; Advantage
2018年计算机视觉技术研究报告
２０１８年计算机视觉技术研究报告 摘 要：一计算机视觉技术始于２０世纪６０年代，主要研究如何让机器对图像进行高层次理解和自动化处理三随着机器学习技术的 引入，特别是近几年来深度学习技术的发展，计算机视觉研 究取得了重大进展三数据二算法二算力和应用场景是计算机 视觉的四大核心要素三移动互联网和存储技术的发展，为计 算机视觉技术的研究和应用提供了海量数据三同时监督学习二 非监督学习二强化学习和对抗学习等各种算法形态也在近年 来取得了巨大突破三计算平台更是从ＣＰＵ发展到现在的ＧＰＵ 和ＴＰＵ，算力大幅度提升三这三方面的发展，使得计算机视 觉技术被广泛应用于安防监控二金融二医学影像分析二自动 驾驶二智慧城市等各个应用场景中三 一 计算机视觉发展历程 计算机视觉主要研究的是如何让机器对图像或视频进行高层次的理解三
具体来说，计算机视觉致力于从单个图像或图像序列中自动提取二分析和理解有用的信息，实现自动化的视觉理解三 （一）经典视觉体系的建立 计算机视觉始于２０世纪６０年代后期，与当时流行的数字图像处理领域不同的是，计算机视觉希望从图像中提取三维结构，以实现全面的场景理解三２０世纪７０年代，计算机视觉体系慢慢地建立起来，主流研究包括如何进行图像中边缘的提取二线条的标注二非多面体和多面体的建模二光流的研究以及对运动的估计三在之后的十年里，更严格的数学分析被引入视觉建模，比如尺度空间的概念二利用阴影二纹理及焦点进行的形状推断以及一些轮廓模型三到２０世纪９０年代，投影三维重建的研究渐渐活跃起来，它让我们对于相机校准有了更好的理解三９０年代末，基于计算机图形学和计算机视觉领域的交叉作用，一些新的研究慢慢涌现，包括图形渲染二图像变形二视图差值二全景图像拼接以及早期的光场渲染三 经典的计算机视觉系统主要可以分为五个步骤：图像获取二预处理二特征提取二检测分割和语义分析三图像获取由照相机或摄像机来获取图像或视频；预处理则是对图像和视频进行噪声去除和数据整合等处理；特征提取是从图像中提取线二边缘二颜色二方向二纹理等各种复杂度的特征；检测分割则是对有价值的部分进行分割提取；语义分析包括对图像进行识别或分类等过程三 （二）机器学习的引入和应用 机器学习主要研究计算机怎样模拟和实现人类的学习行为，通常来说，机器学习重新组织已有的知识结构来获得新的知识和技能，通过一系列的训练过程来不断提升自身的预测性能三机器学习的出现源于这样一个想法：一个算法的效果应该随着时间的推进越来越好三２０世纪９０年代，随着计算机硬件和软件的进步，机器学习的实际应用变得越来越广泛三此时，计算机视觉和机器学习的结合变为必然，机器学习技术很大程度上优化了视觉算法，