电子科技大学计算机视觉课件

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）

计算机视觉复习题

《计算机视觉》复习题 1、利用MFC及OpenCV 库函数编写对话框程序，添加按钮实现图像读入、图像阈值分割、边缘提取等功能（至少实现三个以上功能）。（考前做好并用A4纸打印，考试当天带来）为旋转不变算子，即当图像()v,u f旋转后，计算值在对应点保持不变。 2、证明Laplace算子理论 3、计算机视觉研究的目的是什么？它和图像处理及计算机图形学的区别和联系是什么？从20世纪50年代末开始，计算机开始被作为实现人类智能和人类感知的工具，借助计算机人类第一次可以象借助机械实现对体力的延伸一样实现对脑力和感知能力的延伸。对人类视觉感知能力的计算机模拟导致了计算机视觉的产生。计算机视觉就是用各种成像系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来替代大脑完成处理和解释。计算机视觉使用的理论方法主要是基于几何、概率和运动学计算与三维重构的视觉计算理论。具体地讲，计算机视觉要达到的基本目的有以下几个：根据一幅或者多幅二维图像计算出观测点到目标物体的距离；根据一幅或者多幅二维图像计算出观测点到目标物体的运动参数；根据一幅或者多幅二维图像计算出观测点到目标物体的表面物理特征；根据多幅二维投影图像恢复出更大空间区域的投影图像。简单来说，计算机视觉要达到的最终目的是实现利用计算机对三维景物世界的理解，即实现人的视觉系统的某些功能。从本质上来讲，计算机视觉研究就是利用二维投影图像来重构三维物体的可视部分。计算机视觉和图像处理及计算机图形学的区别和联系：区别：图像处理（image processing）通常是把一幅图像变换为另外一幅图像。它输入的是图像，输出的也是图像。Photoshop中对一幅图像应用滤镜就是典型的一种图像处理。常见操作有模糊、灰度化、增强对比度。计算机图形学（Computer Graphics）是借助计算机来研究图形表达、处理图像、显示生成的学科。，主要通过几何基元，如线、圆和自由曲面等，来生成图像，属于图像综合。输入的是对虚拟场景的描述，通常为多边形数组，输出的是图像，即二维像素数组。

计算机视觉简介

人们常说：眼睛是心灵的窗户，通过眼睛人们可以轻易地交流情感，眼睛也是与外界交流的窗口，这些都是通过“看”来完成的。人们可以很容易“看到”一幅画，但这一“简单”过程并不如此简单，大致上它可以分为以下几个阶段：首先是通过眼睛将图成像在视网膜上；其次大脑对图像进行理解；最后根据处理的结果做出反应。用比较专业一点的语言来描述，该过程包括了识别、描述与理解三个层次；这其中还隐含了边缘检测（各物体的轮廓等）、图像的分割（各物体区域的划分）等阶段。以上实际上概述了视觉系统的三个层次，即低层阶段：基于图像特征提取及分割阶段；中层阶段：基于物体的几何模型与图像特性表达阶段；高层阶段：基于景物知识的描述、识别与理解阶段，这是根据先验知识介入的程度划分的，且实现起来也越来越困难。毫无疑问，如何人工实现这一过程是极具挑战性和应用前景的一项工作，计算机视觉也因此而应运而生。计算机视觉是研究用计算机和成像设备来模拟人和生物视觉系统功能的技术学科，其目标是从图像或图像序列中获取对外部世界的认知和理解，即利用二维图像恢复三维环境中物体的几何信息，比如形状、位置、姿态、运动等，并能描述、识别与理解。计算机视觉的基础是各种成像设备，例如CCD(Charge Coupled Device )摄像机（数码相机属于此类型）、红外摄像机、医学上常用的核磁共振成像、X射线成像等，这些设备不仅可以成像，还可以获取比人眼更丰富的图像，人们可以形象地把摄像机看成计算机视觉的视网膜部分。可以说从人类拍摄出第一幅图像开始，就为计算机视觉的诞生奠定了基础。而计算机视觉的核心是数字电子计算机，其发展可谓突飞猛进，在计算和存储能力上，人脑已经无法与之相比，人们的目标就是利用计算机非凡的计算处理能力来代替人脑实现对图像的理解，而计算机日新月异的发展也使得这一愿望越来越成为可能。用于指导“计算机”这个大脑运作的核心是计算机视觉的理论方法，计算机视觉使用的理论方法主要基于几何、概率和运动学计算与三维重构的视觉计算理论，它的基础包括射影几何学、刚体运动力学、概率论与随机过程、图像处理、人工智能等理论。在20世纪70年代，视觉研究大多采用模式识别的方法；80年代，开始采用空间几何的方法以及物理知识进行视觉研究；90年代以后，随着智能机器人视觉研究的发展，引入了许多新的理论与技术如主动视觉理论、不变量理论、融合技术等，并应用于许多计算机视觉系统中。研究计算机视觉，不得不提的是英国已故科学家戴维·马尔（David Marr），他在计算机视觉发展史上可谓写下了浓重的一笔。在20世纪70年代末，他提出了第一个

计算机视觉基础复习

第一章PPT P11 什么是计算机视觉采用计算机实现人类视觉功能，让计算机理解图像和视频。 P12 计算机视觉与图像处理的区别 ?数字图像处理图像/视频-> 图像/视频（图像变换、图像滤波、图像复原、图像压缩、…）?计算机视觉图像/视频-> 模型（二维基素图-> 2.5维要素图-> 三维模型表征） P14-20 计算机视觉中存在哪些难点和挑战挑战：外观、大小和形状；复杂姿态/运动；复杂和不可预测的行为；噪声和遮挡；外观变化；上下文间依赖性；视点变化 P23-28 图像中存在哪些计算机视觉线索深度线索：直线透视；空间透视远近顺序线索：遮挡形状线索：纹理梯度形状和光照线索：阴影位置和光照线索：投影 P30-46 计算机视觉有哪些典型应用 OCR（光学字符识别）、智能交通、人脸检测、表情识别、多视点三维重建、基于视觉的生物识别、辅助驾驶、无人驾驶汽车、基于视觉的人机交互、智能机器人、工业机器人 P48 CCD/CMOS传感器的成像原理：光电转换 P49-54 采样与量化影响图像的哪些属性采样影响图像空间分辨率；量化影响图像幅度分辨率（灰度） P61 图像坐标系左上角为坐标原点 P75-78 习题1.2 P19 答：计算机通过图像和视频对客观世界的感知、识别和理解；对场景进行解释和描述；根据对场景的解释和描述制定行为规划。第三章PPT P11 薄透镜成像模型

P17-21 射影几何中哪些物理信息丢失和保留了？丢失信息：长度、角度保留信息：直线特性、交比不变性 P22-24 灭点和灭线的概念场景中的平行线投影到图像平面后，会聚于“灭点” 灭线：灭点的集合 P46-49 像机成像过程中包含了哪些内参和外参？

计算机视觉

计算机视觉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。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。这里所指的信息指Shannon定义的，可以用来帮助做一个“决定”的信息。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。目录 1定义 2解析 3原理 4相关 5现状 6用途 7异同 8问题

9系统 10要件 11会议 12期刊 1定义计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样。计算机视觉是一门关于如何运用照相机和计算机来获取我们所需的，被拍摄对象的数据与信息的学问。形象地说，就是给计算机安装上眼睛（照相机）和大脑（算法），让计算机能够感知环境。我们中国人的成语"眼见为实"和西方人常说的"One picture is worth ten thousand words"表达了视觉对人类的重要性。不难想象，具有视觉的机器的应用前景能有多么地宽广。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。 2解析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计算机视觉与其他领域的关系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（grand challenge）。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。机器视觉需要图象信号，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。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。计算机视觉与人类视觉密切相关，对人类视觉有一个正确的认识将对计算机视觉的研究非常有益。为此我们将先介绍人类视觉。 3原理计算机视觉就是用各种成象系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释。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。要经过长期的努力才能达到的目标。因此，在实现最终目标以前，人们努力的中期目标是建立一种视觉系统，这个系统能依据视觉敏感和反馈的某种程度的智能完成一定的任务。例如，计算机视觉的一个重要应用领域就是自主车辆的视觉导航，还没有条件实现象人那样能识别和理解任何环境，完成自主导航的系统。因此，人们努力的研究目标是实现在高速公路上具有道路跟踪能力，可避免与前方车辆碰撞的视觉辅助驾驶系统。这里要指出的一点是在计算机视觉系统中计算机起代替人脑的作用，但并不意味

计算机视觉在各个方面的应用

计算机视觉在各个方面的应用摘要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。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。这里所指的信息指Shannon定义的，可以用来帮助做一个“决定”的信息。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。关键词：图像处理，模式识别，图像理解。正文 1.1序言计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样。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。其中包括计算计科学和工程、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。所需要的知识储备以及相关课程如下，图1-1 图1-2

1.1.2 现阶段的形式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图1-3计算机视觉与其他领域的关系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（grand challenge）。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。机器视觉需要图象信号，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。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。计算机视觉与人类视觉密切相关，对人类视觉有一个正确的认识将对计算机视觉的研究非常有益。为此我们将先介绍人类视觉。人类正在进入信息时代，计算机将越来越广泛地进入几乎所有领域。一方面是更多未经计算机专业训练的人也需要应用计算机，而另一方面是计算机的功能越来越强，使用方法越来越复杂。这就使人在进行交谈和通讯时的灵活性与目前在使用计算机时所要求的严格和死板之间产生了尖锐的矛盾。人可通过视觉和听觉，语言与外界交换信息，并且可用不同的方式表示相同的含义，而目前的计算机却要求严格按照各种程序语言来编写程序，只有这样计算机才能运行。为使更多的人能使用复杂的计算机，必须改变过去的那种让人来适应计算机，来死记硬背计算机的使用规则的情况。而是反过来让计算机来适应人的习惯和要求，以人所习惯的方式与人进行信息交换，也就是让计算机具有视觉、听觉和说话等能力。这时计算机必须具有逻辑推理和决策的能力。具有上述能力的计算机就是智能计算机。智能计算机不但使计算机更便于为人们所使用，同时如果用这样的计算机来控制各种自动化装置特别是智能机器人，就可以使这些自动化系统和智能机器人具有适应环境，和自主作出决策的能力。这就可以在各种场合取代人的繁重工作，或代替人到各种危险和恶劣环境中完成任务。 1.1.3 简单原理计算机视觉就是用各种成象系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释。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。要经过长期的努力才能达到的目标。因此，在实现最终目标以前，人们努力的中期目标是建立一种视觉系统，这个系统能依据视觉敏感和反馈的某种程度的智能完成一定的任务。例如，计算机视觉的一个重

计算机视觉大纲

课程名称：计算机视觉课程编码：M510021 课程学分：3 适用学科：信息与计算科学、数学与应用数学计算机视觉 Computer Vision 教学大纲一、课程性质计算机视觉是人工智能领域的一个重要部分，它的研究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。计算机视觉是以图象处理技术、信号处理技术、概率统计分析、计算几何、神经网络、机器学习理论和计算机信息处理技术等为基础，通过计算机分析与处理视觉信息。二、课程教学目的通过计算机视觉课程的学习，使硕士研究生掌握计算机视觉基本理论与方法以及计算机视觉的一些典型应用，初步具有设计、实现计算机视觉中比较简单的算法的能力，从而为学生进一步从事该方向的学习与研究工作打下基础。三、教学基本内容及基本要求计算机视觉主要内容分为六部分。基本要求与基本内容如下： 1、教学基本内容 (一)计算机视觉概述：计算机视觉的基本概念，计算机视觉的发展和应用，计算机视觉的现状。 (二)摄像机成像原理及针孔摄像机成像模型。 (三)射影几何的基本介绍及几何元素的数学表达方法。 (四)多视几何理论，包括单视几何中的射影测量、两视几何中的外极几何的基本概念、基本矩阵、本质矩阵的理论推导及其含义。 (五)立体视觉方法。使用双摄像机得到的图像恢复三维物体深度信息的方法，包括直接重建和分层重建理论。 (六)视觉系统的标定，包括3D标定模板下的Tsai标定算法、2D标定模板下的张正友标定算法、基于圆的标定算法、1D张正友标定算法、基于Kruppa方程的自标定算法。 2、教学基本要求通过对计算机视觉的教学活动，对学生的要求按了解、理解、掌握三个层面给出，具体要求如下： (一)计算机视觉概述 1.理解计算机视觉的基本概念。 2.了解计算机视觉的应用前景及发展现状。 (二)摄像机成像掌握针孔摄像机成像模型。 (三)射影几何

计算机视觉系统及其应用

课程设计课程名称工业自动化专题题目名称_计算机视觉系统及其应用学生学院_____自动化________ 专业班级______ 学号学生姓名____ 指导教师___________ 2013 年 6月 25日

机器视觉系统及其应用摘要：主要介绍机器视觉系统的概要，简要分析机器视觉的特点、优越性和应用，具体介绍了机器视觉技术在印刷行业、农业、工业、医学中的实际应用，并且分别举例说明。机器视觉的诞生和应用在理论和实际中均具有重要意义。关键词：机器视觉；标签检测；药物检测；水果品质检测；硬币检测。 1. 机器视觉系统 1.1 机器视觉系统简介机器视觉系统是指利用机器替代人眼做出各种测量和判断。机器视觉是工程领域和科学领域中的一个非常重要的研究领域，它是一门涉及光学、机械、计算机、模式识别、图像处理、人工智能、信号处理以及光电一体化等多个领域的综合性学科。机器视觉系统通过图像摄取装置将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号。机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成。机器视觉系统的优点有：1.非接触测量，对于被检测对象不会产生任何损伤，而且提高了系统能够的可靠性；2.较宽的光谱响应范围，例如使用人眼看不见的红外测量，扩展人眼的视觉范围；3.长时间稳定工作，人类难以长时间对同一对象进行观察，而机器视觉系统则可以长时间地作测量、分析和识别任务。现在，机器视觉系统在工业、农业、国防、交通、医疗、金融甚至体育、娱乐等等行业都获得了广泛的应用，可以说已经深入到我们的生活、生产和工作的方方面面。 1.2 基本原理图 1 是机器视觉系统的基本结构，在一定的光照（包括可见光，红外线甚至超声波等各种成象手段)条件下，成象设备（摄象机，图像采集板等）把三维场景的图像采集到计算机内部，形成强度的二维阵列——原始图象；然后，运用图像处理技术对采集到的原始图像进行预处理以得到质量改善了的图像；其次，运用机器视觉技术从图像中提取感兴趣的特征分类整理；，构成对图像的进一步，运用模式识别技术对抽取到的特征进行描述；最后，运用人工智能得到更高层次的抽象描述。完成视觉系统的任务。图1机器视觉的基本结构

计算机视觉基础期末(论文)

郑州轻工业学院计算机视觉基础（论文）题目计算机视觉基础感想学生姓名符* 专业班级网络工程13-01 学号541307030112 院（系）计算机与通信工程学院指导教师(职称)常化文完成时间 2015 年 12 月 29 日

计算机视觉基础通过常老师十五节课程的学习，使我对计算机视觉基础有了和深的了解，也解答了以前心中的许多的迷惑和视觉基础相关的，让我对计算机视觉基础产生了更浓的兴趣。因此我特别感谢老师上课传道授业解惑，另外，有次老师感冒了还来上课，是我们大家都很感动。通过老师的讲解和我在课下的查阅，我对计算机视觉基础有了许多的理解和思考。通过这学期的学期的学习，对计算机显卡有了了解，它是计算机视觉的里程碑，然后学习了视觉基础在生物方面的概念，从每一个视觉神经都可以说起，最后通过老师讲解视觉在神经错觉在视觉基础的表现，感觉匪夷所思。计算机视觉学是自二十世纪六十年代中期迅速发展起来的一门新学科。它是个边缘学科，集众家之所长，是个工程性很强的技术，主要需要有空间几何、矩阵分析、光电技术、图像处理、应用数学、离散数学及计算机技术等等各个方面的知识，才能正确的指导视觉系统的建模、解模及实际工程问题的解决方法。计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样。由于算机视觉学在工农业生产、地质学、天文学、气象学、医学及军事并学等领域有着极大的潜在应用价值,所以它在国际上越来越受人重视。本文简要地介绍了计算机视觉学结

构和研究内容,它同附近学科的关系,计算机视觉研究中面临的技术难点以及计算机视觉学的历史,现状和研究动向。计算机视觉技术随着计算机技术的发展迅速成长起来。计算机视觉是指用计算机实现人的视觉功能，对客观世界的感知、识别和理解。它包括仿生视觉和工程视觉两个方面，前者是通过对人类视觉的模仿，研究视觉的机理和功能；后者是研究觉的感知和视觉的处理过程，借助视觉传感器获取信息，通过计算机处理、识别和分类，达到替人类视觉的目的。机器视觉系统从原理上分主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示：目前视觉信息获取器件主要有CCD摄像机、cM0s摄像机、X光摄像机、红外摄像机、小孔雷达成像装置、微波成像装置等，这些装置与计算机连接，构成视觉系统。机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉：同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。机器视觉技术包含数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、电光源照明技术、光成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软件硬件技术、人机接口技术等相关技术。典型的机器视觉系统一般包括光源、光学系统、摄像

《计算机视觉》知识要点总结终极

1、、。；视觉是人类观察世界、认知世界的重要功能手段。人类从外界获得信息约有80%来自视觉系统。 2、计算机视觉是指用计算机实现人类的视觉功能，即对客观世界中三维场景的感知、加工和理解。计算机视觉的研究方法只有有两种：一种是仿生学的方法，参照人类视觉系统的结构原理，建立相应的处理模块完成类似的功能和工作；另一种是工程的方法，即从分析人类视觉过程的功能着手，并不刻意模拟人，视觉系统内部结构，而仅考虑系统的输入和输出，并采用任何现有的手段来实现系统的功能。计算机视觉主要研究目标有两个：一是建立计算机视觉系统来完成各种视觉任务；二是把该研究作为探索人脑视觉工作机理的手段，即生物学机理。 3、计算机视觉系统的功能模块主要有以下几个模块：图像采集、预处理、基元检测、目标分割、表达描述、形状分析等，参考下图1.4.1 4、整个视觉过程是由光学过程，化学过程和神经处理过程这3个顺序的子过程所构成。光学过程：我们需要掌握的是人眼水平截面的示意图，见图2.1.1。光学过程基本确定了成像的尺寸。类似照相机。

化学过程：视网膜表面的光接收细胞可分为：锥细胞（亮视觉）和柱细胞（暗视觉）。化学过程，基本确定了成像的亮度或颜色。神经处理过程：将对光的感觉转换为对景物的知觉。视觉处理过程流图2.1,2如下： 5、形状知觉是对景物各部分相对关系的知觉，也与视野中各种空间关系的知觉有关。 6、轮廓（封闭的边界）是形状知觉中最基本的概念，人在知觉一个形状以前一定先看到轮廓。轮廓的构成如果用数学语言来说就是轮廓对应亮度的二阶导数。轮廓与形状又有区别，轮廓不等于形状。轮廓在帮助构成形状时还有“方向性”。轮廓通常倾向于对它所包围的空间发生影响，即轮廓一般是向内部而不是向外部发挥构成形状的作用。 7、主观轮廓：在没有直接刺激作用下产生的轮廓知觉。主观轮廓的形成是在一定感觉信息的基础上进行知觉假设的结果 8、空间知觉的问题本质是一个深度感知的问题。人对空间场景的深度感知主要依靠双目视觉实现。 9、图像采集是获取图像的技术和过程。对应于视觉过程中的光学和化学过程。需要利用几何学原理解决场景中目标的投影位置在图像中国的什么地方的问题和利用光度学原理（或辐射度学）建立场景中的亮度与图像中对应位置灰度的联系。 10、图像采集中主要的模型：几何成像模型和亮度成像模型 11、世界坐标系：也称为真实或现实世界坐标系XYZ，是客观事件的绝对坐标（也称为客观坐标系统）。一般的3-D场景都是用这个坐标系统来表示的。摄像机坐标系：是以摄像机为中心指定的坐标系统xyz，一般取摄像机的光学轴为z轴。图像平面坐标系：在摄像机内形成的图像平面的坐标系统x’y’。一般取图像平面与摄像机坐标系统xy平面平行，且x轴与x’轴，y与y’轴分别重合，这样图像平面的原点就在摄像机的光学轴上。 12、固态阵列中最常用的主要元件是用电荷耦合器件（change-coupled device，CCD），特点是具有非常快的快门速度。 CMOS（complementary metal oxide semiconductor）摄像机基于互补型金属氧化物半导体工艺，其传感器主要包括传感器核心、模/数转换器、输出寄存器、控制寄存器、增益放大器等。特点是低功耗、尺寸小，总体成本低。但是噪声水平比CCD高一个量级。电荷注射器件（charge-injection device，CID），有一个和图像矩阵对应的电极矩阵，在每一个像素位置有两个隔离绝缘的能产生电位阱的电极。优点是，随机访问，不会产生图像浮散。但是相对CCD，CID对光电敏感度要低很多。 13、采集装置基本性能指标：线性响应，灵敏度，信噪比，阴影（不均匀度），快门速度，读取速率。 14、图像采集的方式主要由光源、采集器和景物三者决定。 15、空间分辨率（即数字化的空间采样点数）。幅度分辨率（即采样点值的量化级数）。辐射到图像采集矩阵中光电感受单元的信号在空间上被采样，而在强度上被量化。

计算机视觉及其应用2

计算机视觉及其应用 1.计算机视觉概述机器视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能，也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。按现在的理解，人类视觉系统的感受部分是视网膜，它是一个三维采样系统。三维物体的可见部分投影到网膜上，人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解。机器视觉系统的输入装置可以是摄像机、转鼓等，它们都把三维的影像作为输入源，即输入计算机的就是三维世界的二维投影。如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种正变换的话，则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到三维客观世界的逆变换，也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。 2.国内计算机图像视觉技术的应用现状对产品质量、生产效率、精度等需要很高的新型的高科技生产领域，尤其在半导体和光电子工业，可以说所有全线产品和生产工艺等都需要应用到计算机图像和视觉技术，在电子装配工业，如SMT 设备、电子元件质量检测等也同样需要使用这门技术。在对传统工业设备和工艺流程等进行新技术改造或替换过程中，在各种安全监控领域，以及随市场发展而出现新的需要领域等等，都能够应用此技术，其市场非常大，发展潜力无穷。计算机图像和视觉技术已经在国外得到广泛的应用，并且技术也比较成熟。然而，在国内的情况并不乐观。随着国内市场成熟，巨大的市场驱动，加上此技术明显的固有优势，相信它将在国内得到广泛的应用，产生巨大的经济效率。 3.计算机视觉应用的关键技术机器视觉系统中，视觉信息的处理技术主要依赖于图像处理方法，它包括图像增强、数据编码和传输、平滑、边缘锐化、分割、特征抽取、图像识别与理解等内容。经过这些处理后，输出图像的质量得到相当程度的改善，既改善了图像的视觉效果，又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。（1）图像的增强图像的增强用于调整图像的对比度，突出图像中的重要细节，改善视觉质量。通常采用灰度直方图修改技术进行图像增强。图像的灰度直方图是表示一幅图像灰度分布情况的统计特性图表，与对比度紧密相连。如果获得一幅图像的直方图效果不理想，可以通过直方图均衡化处理技术作适当修改，即把一幅已知灰度概率分布图像中的像素灰度作某种映射变换，使它变成一幅具有均匀灰度概率分布的新图像，实现使图像清晰的目的。 (2)图像的平滑

计算机视觉常用术语中英文对照

计算机视觉常用术语中英文对照（1） 2011-06-08 21:26 人工智能 Artificial Intelligence 认知科学与神经科学Cognitive Science and Neuroscience 图像处理Image Processing 计算机图形学Computer graphics 模式识别Pattern Recognized 图像表示Image Representation 立体视觉与三维重建Stereo Vision and 3D Reconstruction 物体（目标）识别Object Recognition 运动检测与跟踪Motion Detection and Tracking 边缘edge 边缘检测detection 区域region 图像分割segmentation 轮廓与剪影contour and silhouette

纹理texture 纹理特征提取feature extraction 颜色color 局部特征local features or blob 尺度scale 摄像机标定Camera Calibration 立体匹配stereo matching 图像配准Image Registration 特征匹配features matching 物体识别Object Recognition 人工标注Ground-truth 自动标注Automatic Annotation 运动检测与跟踪Motion Detection and Tracking 背景剪除Background Subtraction 背景模型与更新background modeling and update

电子科技大学课件

电子科技大学课件点播及在线作业学习指南一、网络教育学习模式以网络课件学习、在线作业提交为主，纸介教材自学为辅。二、网络课件学习及作业提交学号：20110210214024 1.登陆学习平台，进行在线课件学习密码066884 在正式取得学籍后，学校将根据教学计划在系统里为学生开设相应的学习课程，进入平台后就可以进行学习。【操作】：第一步：直接在浏览器的地址栏里输入学习平台网址：https://www.360docs.net/doc/272598899.html,/news/ 即可访问学习平台。第二步：在网络学院的首页登录处输入用户名（学号），密码（默认为身份证号的末六位）如图1。图1输入用户名和用户密码登录平台学号查询办法：登陆网上《学生专栏》，（学生专栏的网址：https://www.360docs.net/doc/272598899.html,，用户名：中文全名，密码：身份证号码），学号信息请

查看登录后的学生专栏页面左上角，红色圆圈标记位置进入平台后如图2。图2登录平台后界面第三步：在管理主页选择“我的学习”点击“在线课程学习”，如图3。图3在线课程学习点击在线课程学习后，看到的课程列表如图4所示，可以看到课程名称，图4上的课程是教学计划里相应的课程。（“学期”栏标注1、2、3、4对应的课程）。（平时成绩比重为30%或100%）图4在线学习课程列表第四步：选择某门课程（如《管理学原理》）点击右则的“开始学习”即可开始进行该课程的学习。

点击“开始学习”后就可以进入课程的学习。进入课程学习中心后，如图5。界面左面有“学习进度”、“资料下载”（大纲及考前自测题）、“作业提交”（作业测验）、“管理”（学习小组、答疑中心）。界面右面可以看到“学习内容”，下面显示学习内容的六种状态，如图6。图5课程中心图6学习内容状态第五步：点击学习内容中相应的学习节点进行学习，每一个学习节点至少要学习60秒并滚动旁边的滚动条才可以显示学习进度。完成学习后，则显示已经学习完毕，即可进行下一个节点的学习。如图7。学习节点及学习进度如图8。图7学习节点状态

计算机视觉复习资料2016

一、名词解释视知觉：直方图均衡化：拉普拉斯算子：统计模式识别：人工智能：无监督学习：视感觉：直方图规定化：马尔算子：人工神经网络：有监督学习：模糊聚类：参考： 1.视知觉主要论述人们从客观世界接收到视觉刺激后如何反应以及反应所采用的方式，视知觉是在神经中枢进行的一组活动，它把视野中一些分散的刺激加以组织，构成具有一定形状的整体以认识世界。 2.直方图均衡化的基本思想是把原始图的直方图变换为在整个灰度范围内均匀分布的形式，这样就增加了像素灰度值的动态范围，从而达到增强图像整体对比度的效果。 3.模板的基本要求是对应中心像素的系数应是正的，而对应中心像素邻近像素的系数应是负的，且所有系数的总和应该是零。 4.统计模式识别方法就是用给定的有限数量样本集，在已知研究对象统计模型或已知类判别函数条件下根据一定的准则通过学习算法把d维特征空间划分为c个区域,每一个区域与每一类别相对应。模式识别系统在进行工作时只要判断被识别的对象落入哪一个区域，就能确定出它所属的类别。一个统计模式识别系统应包含预处理、特征抽取、分类器等部分。 5.人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学。研究用计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。

6.无监督式学习是人工智能网络的一种算法，目的是对原始资料进行分类，以了解资料内部结构。有别于监督学习网络，无监督学习网络在学习时并不知道其分类结果是否正确，亦即没有受到监督式增强(告诉它何种学习是正确的)。其特点是仅对此种网络提供输入范例，而它会自动从这些范例中找出潜在类别规则。当学习完毕并经测试后，也可以将之应用到新的案例上。 7.视感觉中主要研究的内容有：①光的物理特性；②光刺激视觉感受器官的程度；③光作用于视网膜后经视觉系统加工而产生的感觉。 8.用户可指定规定化函数来得到特殊的增强功能，3个步骤：①对原始图的直方图进行灰度均衡化，②规定需要的直方图，并计算能使规定的直方图均衡化的变换，③将第1步得到的变换反转过来，即将原始直方图对应映射到规定的直方图。 9.在每个分辨率上进行如下计算：①用一个2-D的高斯平滑模板与原图像卷积， ②计算卷积后图像的拉普拉斯值，③检测拉普拉斯图像中的过零点作为边缘点。 10.人工神经网络从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络；神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）相互联接构成；每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数；每两个节点间的连接代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆；网络的输出按网络的连接方式，权重值和激励函数而不同；网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。 11.有监督学习是指利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，是从标记的训练数据来推断一个功能的机器学习任务。训练数据包括一套训练实例，每个实例都是由一个输入对象（通常为矢量）和一个期望的输出值（也称为监督信号）组成。监督学习算法是分析该训练数据，并产生一个推断的功能，可以映射出新实例。 12.模糊聚类分析是指根据研究对象本身的属性来构造模糊矩阵，并在此基础上根据一定的隶属度来确定聚类关系，即用模糊数学的方法把样本之间的模糊关系定量的确定，从而客观且准确地进行聚类。聚类就是将数据集分成多个

计算机视觉期末复习知识讲解

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，对每一个目标像素值用其局部邻域内所有像素值的加权均值置换。con 命令高斯滤波器：一个朴素的道理，距离目标像素越近的点，往往相关性越大，越远则越不相干。所以，高斯滤波器根据高斯函数选择邻域内各像素的权值 medfilt1 。区别方法是：高通滤波器模板的和为0，低通滤波器模板的和为1 常用的非线性滤波器：中值滤波；双边滤波；非局部滤波 4.边缘检测算子：通过一组定义好的函数，定位图像中局部变换剧烈的部分（寻找图像边缘）。主要方法有：Robert 交叉梯度，Sobel 梯度，拉普拉斯算子，高提升滤波，高斯-拉普拉斯变换（都是高通滤波器） Canny 边缘检测算法步骤：1. 用高斯滤波器平滑图像． 2. 用一阶偏导有限差分计算梯度幅值和方向. 3. 对梯度幅值进行非极大值抑制． 4. 用双阈值算法检测和连接边缘． 5.分割（大题伪码？）（1）经典方法是基于灰度阈值的分割方法 *介绍单值阈值，它把一幅灰度图像转换成二值图像 *求T 的常用的方法是求解灰度直方图中的双峰或者多峰，并以两峰之间的谷底作为阈值。 *全局阈值是指整幅图像使用同一个阈值做分割处理，并产生一个二值图，区分出前景对象和背景。适用于背景和前景对比度大的图像算法实现：-- 选取一个合适的阈值T ，逐行扫描图像 – 凡灰度级大于T 的，颜色置为255；凡灰度级小于T 的，颜色置为0 （2）自适应阈值：解决单值阈值无法工作的一个方法是将图像分割为子图像，并分别进行阈值化处理 6.Hough 变换：可用于将边缘像素连接起来得到边界曲线，主要优点在于受噪声和曲线间断的影响较小(鲁棒性好) ???≤>=T y x f T y x f y x g ),( 0),( 1),(如果如果1100cos sin 0[1][1]sin cos 0001x y x y θθθθ-?? ? = ? ???110000[1][1]0000a x y x y b ab ?? ?= ? ???(,)1[,][,]k l N h i j f k l M ∈=∑????? ??=1010001]1[]1[0011y x T T y x y x

机器视觉与计算机视觉的区别

简单区分： ?学科：机器视觉作为一门系统工程"学科"，有别于计算机视觉，是计算机科学基础的一种形式; 计算机视觉属于计算机"科学"，涉及到从图像中提取信息的人工系统背后的理论,她跨学科。 ?领域：机器视觉是计算机视觉在工厂自动化中的应用，传统的机器视觉主要应用于工业领域，计算机视觉不限于工业领域。从狭义的视觉系统角度出发，计算机视觉属于机器视觉系统的一部分。 ?信息处理程度：机器视觉主要是提取信息，计算机视觉提取并理解信息（定义区分） ?软硬件机器视觉系统中一定包含硬件。计算机视觉系统中不一定包含硬件，偏算法。详细：一. 定义 A.机器视觉：Machine vision(MV) 维基百科：“机器视觉一词的定义各不相同，但都包括用于自动从图像中提取信息的技术和方法。”它与图像处理相反，图像处理的输出是另一幅图像。提取的信息可以是简单的好部分/坏部分信号，也可以是一组复杂的数据，比如图像中每个对象的id、位置和方向。该信息可用于工业上的自动检测、机器人和过程制导、安全监控和车辆制导等应用。这一领域包括大量的技术、软件和硬件产品、综合系统、行动、方法和专门知识。在工业自动化应用中，机器视觉实际上是这些功能的唯一术语; B.计算机视觉：Computer vision(CV) 维基百科：”计算机视觉是指从一张图像或一系列图像中自动提取、分析和理解有用信息。它涉及到理论和算法基础的发展，以实现自动视觉理解。“它是一个跨学科的科学领域，研究如何使计算机从数字图像或视频中获得高层次的理解。从工程学的角度来看，它试图自动化人类视觉系统能够完成的任务。二.应用机器视觉 1. 半导体机器视觉系统在半导体器件制造中有着广泛的应用;事实上，如果没有机器视觉，计算机芯片的产量将会显著降低。机器视觉系统检查硅片、处理器芯片以及电阻和电容等子组件。 2. 汽车工业机器视觉系统用于引导工业机器人，测量冲压金属部件的配合程度，并检查涂漆车辆的表面是否有缺陷。 3. 军事虽然机器视觉技术是针对可见光谱开发的，但同样的处理技术也可应用于使用对其他形式的光(如红外线)敏感的成像仪拍摄的图像。

计算机视觉答案

本答案由上届长提供，出于最终答案可能相同率过高的原因，故把名词解释答案去掉了（可以查阅相关资料），答案仅供参考，一切后果使用者自负。一、名词解释 1、统计模式识别 2、人工神经网络 3、有监督学习 4、模糊聚类 5、人工智能二、计算机视觉研究的目的是什么？它和图像处理以及计算机图形学有哪些联系和区别？计算机视觉就是用各种成像系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释。计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能像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。这是要经过长期努力才能达到的目标。在实现最终目标之前，人们努力的中期目标是建立一种视觉系统，这个系统能依据视觉敏感和反馈以某种程度的智能完成一定的任务。有不少学科的研究目标与计算机视觉相近或相关，这些学科包括图像处理、模式识别、景物分析、图像理解等。由于领域本身的特点这些学科会有差别，但又有某种程度的相互重叠，可作如下归纳。 1.图像处理图像处理技术是把输入图像转换成具有所希望特性的另一幅图像。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.模式识别模式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。在计算机视觉中模式识别技术经常用于对图像某些部分的识别和分类。 3.图像理解图像理解又称为景物分析。它不仅描述图像本身，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做出决定。在计算机视觉研究中经常使用图像理解技术以强调二维和

三维图像之间的区别。在建立计算机视觉系统时需要用到上述学科中的相关技术，但计算机视觉研究的内容比这些学科要更为广泛。计算机视觉的研究与人类视觉的研究也密切相关。计算机视觉系统中计算机起代替人脑的作用，但并不意味着计算机必须按人类视觉的方法完成视觉信息的处理。计算机视觉可以而且应该根据计算机系统的特点类进行视觉信息的处理。因此，用计算机信息处理的方法研究人类视觉的机理，建立人类视觉的计算理论，也是一个非常重要和令人感兴趣的研究领域。三、写出两类情况下，当)|()|(21ωωx P x P =时的最小错误率贝叶斯决策规则。当)|()|(21ωωx P x P =时，如果)()(21ωωP P >，则1ω∈x ；否则2ω∈x 。（此题坐等高手继续完善）四、实现图像分割有哪几类技术方法？各自的特点是什么？图像分割方法可以分为两大类。一类是边界方法，这种方法假设图像分割结果的某个子区域在原来图像中一定会有边缘存在；一类是区域方法，这种方法假设图像分割结果的某个子区域一定会有相同的性质，而不同区域的像素则没有共同的性质。根据上述分割操作策略的不同，图像分割主要可以分为以下四种技术：并行边界分割技术、串行边界分割技术、并行区域分割技术和串行区域分割技术。其特点可作如下归纳。 1. 并行边界分割技术不同图像灰度不同，在边界处通常都会有明显的边缘，利用此特征可以分割图像。 2. 串行边界分割技术并行边缘检测的方法，对图像的每一点上所做的处理不依赖于其他的点处理结果。串行边界分割在处理图像时不但利用了本身像素的信息，而且利用前面处理过像素的结果。对某个像素的处理，以及是否把它分类成边界点，和先前对其他点的处理得到的信息有关。 3. 并行区域分割技术采用并行的方法对目标区域进行检测实现图像分割的方法。区域分割是最直接的方法，因此这种分割方法可以直接得到感兴趣的目标区域。 4. 串行区域分割技术