立体视觉
第十九章立体视觉
目录
1. 引言
2. 双目立体视觉(Binocular Stereo Vision)
2.1 双目立体视觉模型
2.2 匹配基元
2.3 匹配算法
2.4 双目立体视觉系统
3. 结构光方法(Structured Light)
4. 激光雷达与程距数据(Range Data)处理
5. 视觉临场感系统
作业
1. 引言
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。
一般而言，立体视觉的研究有如下三类方法:
(1) 直接利用测距器（如激光测距仪）获得程距（range data）信息，建立三维描述的方法;
(2) 仅利用一幅图象所提供的信息推断三维形状的方法;
(3) 利用不同视点上的，也许是不同时间拍摄的，两幅或更多幅图象提供的信息重构三维结构的方法。
第一类方法，也就是程距法(range data method)，根据已知的深度图，用数值逼近的方法重建表面信息，根据模型建立场景中的物体描述，实现图象理解功能。这是一种主动方式的立体视觉方法，其深度图是由测距器(range finders)获得的，如结构光(structured light)、激光测距器(laser range finders) 等其他主动传感技术(active sensing techniques)。这类方法适用于严格控制下的环境(tightly controlled domains)，如工业自动化的应用方面。
第二类方法，依据光学成象的透视原理及统计假设，根据场景中灰度变化导出物体轮廓及表面，由影到形(shape from shading)，从而推断场景中的物体。线条图的理解就是这样的一个典型问题，曾经引起了普遍的重视而成为计算机视觉研究领域的一个焦点，由此产生了各种各样的线条标注法。这种方法的结果是定性的，不能确定位置等定量信息，该方法由于受到单一图象所能提供信息的局限性，存在难以克服的困难。
第三类方法，利用多幅图象来恢复三维信息的方法，它是被动方式的。根据图象获取方式的区别又可以划分成普通立体视觉和通常所称的光流(optical flow)两大类。普通立体视觉研究的是由两摄像机同时拍摄下的两幅图象，而光流法中研究的是单个摄像机沿任一轨道运动时顺序拍下的两幅或更多幅图象。前者可以看作后者的一个特例，它们具有相同的几何构形，研究方法具有共同点。双目立体视觉是它的一个特例。
立体视觉的研究由如下几部分组成:
(1) 图象获取(image acquisition),
用作立体视觉研究的图象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(cultural
features)的景物，如建筑、道路等; 另一类是含有自然特征的景物和表面(natural objects and surfaces)，如山、水、平原及树木等。不同类的景物的图象处理方法大不相同，各有其特殊性。
总之，与图象获取相关的主要因素可归纳如下:
(a) 场景领域(scene domain)，
(b) 计时(timing)，
(c) 时间（照明和阴影）(time of day (lighting and presence ofshadows))，
(d) 成像形态（包括特殊的遮盖）(photometry (including special coverage)),
(e) 分辨率(resolution),
(f) 视野(field of view),
(g) 摄像机的相对位置(relative camera positioning).
场景的复杂程度受如下因素的影响:
(a) 遮掩(occlusion),
(b) 人工物体（直的边界,平的表面) (man-made objects (straight edge, flat surfaces)),
(c) 均匀的纹理区域(smoothly textured areas),
(d) 含有重复结构的区域(areas containing repetitive structure)。
(2) 摄像机模型(camera modeling),
摄像机模型就是对立体摄像机组的重要的几何与物理特征的表示形式，它作为一个计算模型，根据对应点的视差信息，用于计算对应点所代表的空间点的位置。摄像机模型除了提供图象上对应点空间与实际场景空间之间的映射关系外，还可以用于约束寻找对应点时的搜索空间，从而降低匹配算法的复杂性，减小误匹配率。
(3) 特征抽取(feature acquisition),
几乎是同一灰度的没有特征的区域是难以找到可靠匹配的，因而，绝大部分计算机视觉中的工作都包括某种形式的特征抽取过程，而且特征抽取的具体形式与匹配策略紧密相关。在立体视觉的研究中，特征抽取过程就是提取匹配基元的过程。
(4) 图象匹配(image matching),
图象匹配是立体视觉系统的核心，是建立图象间的对应从而计算视差的过程，是极为重要的。
(5) 深度计算(distance(depth) determination),
立体视觉的关键在于图象匹配，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成反比。加大基线长可以减少误差，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，如由粗到精策略，松驰法等。
在很多情况下，匹配精度通常是一个象素。但是，实际上区域相关法和特征匹配法都可以获得更好的精度。区域相关法要达到半个象素的精度需要对相关面进行内插。尽管有些特征抽取方法可以得到比一个象素精度更好的特征，但这直接依赖于所使用的算子类型，不存在普遍可用的方法。
另一种提高精度的方法是采用一个象素精度的算法，但是利用多幅图象的匹配，通过多组匹配的统计平均结果获得较高精度的估计。每组匹配结果对于最后深度估计的贡献可以根据该匹配结果的可靠性或精度加权处理。
总之，提高深度计算精度的途径有三条，各自涉及了一些附加的计算量:
(a) 半象素精度估计(subpixel estimation),
(b) 加长基线长(increased stereo baseline),
(c) 几幅图的统计平均(statistical averaging over several views)。
(6) 内插(interpolation).
在立体视觉的应用领域中，一般都需要一个稠密的深度图。基于特征匹配的算法得到的仅是一个稀疏而且分布并不均匀的深度图。在这种意义下，基于区域相关匹配的算法更适合于获得稠密的深度图，但是该方法在那些几乎没有信息（灰度均匀）的区域上的匹配往往不可靠。因此，两类方法都离不开某种意义的内插过程。最为直接的将稀疏深度图内插成稠密的深度图的方法是将稀疏深度图看作为连续深度图的一个采样，用一般的内插方法（如样条逼近）来近似该连续深度图。当稀疏深度图足以反映深度的重要变化时，该方法可能是合适的。如起伏地貌的航空立体照片的处理中用这种方式的内插也许是比较合适的。但是这种方法在许多应用领域中，尤其是在有遮掩边界的图象的领域中，就不适用了。
Grimson 指出可匹配特征的遗漏程度反映了待内插表面变化程度的相应限度，在这种基础上，他提出了一个内插过程[2]。换一角度来看，根据单幅图象的“由影到形”的技术，用已经匹配上的特征来建立轮廓条件和光滑的交接表面可以确保内插的有效性。这些方法结合起来，可以使内插过程达到合乎要求的目标。内插的另一种途径是在已有的几何模型与稀疏深度图之间建立映射关系，这是模型匹配过程。一般而言，要进行模型匹配，预先应将稀疏深度图进行聚类，形成若干子集，各自相应于一种特殊结构。然后找每一类的最佳对应模型，该模型为这种特殊结构(物体)提供参数和内插函数。如Gennery用这种方法来发现立体对图片中的椭园结构，Moravec 用于为自主车探测地面。
2. 双目立体视觉(Binocular Stereo Vision)
2.1 双目立体视觉模型
双目立体视觉理论建立在对人类视觉系统研究的基础上，通过双目立体图象的处理，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，实现二维图象到三维空间的重构。Marr-Poggio-Grimson [1] 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（如由影到形方法）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。
双目立体视觉系统中，深度信息的获得是分如下两步进行的:
(1) 在双目立体图象间建立点点对应,
(2) 根据对应点的视差计算出深度。
第一部分，也就是对应点问题，是双目立体视觉的关键; 第二部分是摄像机模型问题。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，构成一共极性(epipolar) 结构，这样做是为了缩小对应的搜索空间，只有水平方向的视差，简化了对应过程，如下图所示。
如上图所示，设空间一点P(X,Y,Z)在两个平行放置的完全相同的摄象机中像点分别是(x1,y1).(x2,y2),则在知道基线长B和焦距f的情况下，可以计算出深度
这是双目立体视觉的基本原理，即根据视差来恢复立体信息。
2.2 匹配基元
匹配基元是指匹配算法的最小匹配对象，它是由特征抽取算法产生的。在建立立体视觉系统时，必须根据环境的特点和应用的领域选择适当的匹配基元。匹配基元可以是：
(1) 过零点(zero-crossings),
(2) 边界与线片段(edge and line fragments),
(3) 线性特征(linear features),
(4) 边缘轮廓(object boundaries),
(5) 兴趣算子抽取的特征点（如角点等）
基元作为匹配算法处理的基本单位，是局部特征，应包含以下一些信息:
(1) 维量（点、线、边界等）(dimensionality),
(2) 尺度（空间频度，长短、大小、方向等）(size (spatial frequency)),
(3) 亮度（对比度）(contrast),
(4) 语义量(semantic content),
(5) 稠密度(density of occurrence),
(6) 简单可量度的分布特征(easily measurable attributes),
(7) 唯一性／突出性(uniqueness/distinguishability)
2.3 匹配算法
匹配算法就是在两幅图象的匹配基元之间建立对应关系的过程，它是双目立体视觉系统的关键。实际上，任何计算机视觉系统中都包含一个作为其核心的匹配算法，因而对于匹配算法的研究是极为重要的。
为了比较全面地考察匹配算法，这里不妨将双目立体视觉的匹配算法扩展到更一般的情况来分析：假设给定两幅同一环境的图象，这两幅图象可能由于摄取的时间、方位或方式的不同而有差别，如双目立体视觉系统所摄取的两幅图象、地图与遥感或航测图象等，如何找到彼此对应的部分? 对于这个问题，一般有两种考虑途径:
(1) 灰度分布的相关性，
(2) 特征分布的相似性。
因而就有两类算法:
(1) 基于灰度的算法(intensity based)，
(2) 基于特征的算法(feature based)。
如果按照控制策略分，有如下几种:
(1) 粗到精多层次结构(coarse-to-fine,hierarchical),
(2) 引入约束条件的松驰法(constraints, relaxation),
(3) 多级表示的决策结构(multilevel representation)。
2.3.1 基于灰度的匹配算法
基于灰度的算法是指图象处理中所称的区域相关方法(area-correlation technique)，它是解决对应问题的一个最直观最简单的方法。在一幅图象中以一点为中心选定一区域（窗口），在另一幅图象中寻找与该区域相关系数最大的区域，把该找到的区域的中心认为是原来那区域中心的对应点。这里所说的图象包括经过某种特殊处理如Gauss滤波后的图象。
这种算法计算量大，但可以得到整幅图象的视差图。该算法对噪音很敏感，考虑到计算量，窗口不宜开得过大，因而可能匹配的选择较大，误对应可能性大，不适于灰度分布均匀的图象，较适于灰度分布很复杂的图象，如自然景物等。采用该方法的关键在于排除或减轻噪音的影响。通常采用多层次相关对应及多幅图象的统计平均处理方式来实现。如 D. B. Gennery [2]采用九幅图象多级处理方式来实现对应求解。
2.3.2 基于特征的匹配算法
鉴于灰度区域相关方法的局限性，现在大部分研究集中在这方面。在许多环境（如有线条轮廓特征可寻的人工环境(man-made structured world)）中，图象的特征是很有规律地分布的，反映了场景的核心，数量少，处理方便。基于特征的匹配算法特别适用于特殊的比较简单的环境如室内环境，具有速度快、精度高的特点，但对于自然环境，由于缺少显著的主导特征，该方法也遇到了很大困难。
基于特征的双目立体视觉的对应算法，通过建立所选基元的对应关系，旨在获取一稀疏深度图，如果需要再经过内插等方法可以得到整幅深度图。这一类算法因各自采用的匹配基元不同而相异。概括而言，该类匹配算法都是建立在匹配基元之间的相似性度量基础上的。这种相似性度量被称为亲合性(affinity)[2]，它是以匹配基元的各项参数信息为依据的局部特征相似程度的度量。这种度量方法与摄像机模型相结合，可以大大减小匹配时的搜索空间。由于仅利用亲合性建立匹配是模糊的，可能匹配的空间仍旧很大（多对一的），因此有必要引入其它约束条件及控制策略来限制搜索空间，减小模糊程度。匹配算法中常引入的两种约束条件及控制策略是:
(1) 共极性(epipolar) （双目立体视觉模型特点）,
(2) 连续性(continuity),
(3) 分层次的匹配策略（即由粗到精策略）(hierarchical (e.g.,coarse-fine) matching strategy)。这种引入约束的方法实际上是将有关环境模型的知识融于算法之中。
这种算法的具体实现，可以采用概率度量、松驰法迭代或者聚类等模式识别算法来实现。作为最后结果的1-1 对应，可以利用启发式搜索方法从已经大大减小了的搜索空间中获得。这部分可望能利用现代AI 研究的许多手段如专家系统等研究方法，作为承上启下，建立更高层次描述的先导。
可以从以下几个角度来比较各种匹配算法，
(1) 精度(accuracy),
(2) 可靠性（排除总体分类误差的程度）(reliability)，
(3) 通用性（适于不同场景的能力）(available of performance models),
(4) 预见性(predictability),
(5) 复杂性（设备及计算量的代价）(complexity (cost implementation,
computational requirements))。
立体视觉的匹配算法有:
(1) Marr-Poggio-Grimson算法，以过零点为基元，采用由粗到精的控制策略，用精度较低层次的匹配来限定精度较高层次匹配的搜索空间，最后利用连续性约束通过迭代方式实现匹配过程。处理对象是自然景物的双目立体图象。
(2) R. Nevatia-G.Medioni算法，以线片段(segments) 为基元，以最小差别视差(minimum differential disparity) 为基准，建立匹配过程。该基准实际上是连续性约束的一种表现形式，在对应线片段各自邻域内存在的对应线片段的视差与其视差相近。处理对象是人工环境的双目立体图象。
(3) R. Y. Wong算法，旨在建立两类图象的对应关系，如航空照片、遥感图象与灰度图象之间的对应关系。以边界特征(edge feature)为依据采用顺序的(sequential)、多层次结构(hierarchical structure)的搜索策略实现匹配过程。
(4) K. Price-R. Reddy算法，依据场景的线条特征模型，将自顶向下（人工智能）(top-down (artificial intelligence))与自底向上（模式识别）(bottom-up (pattern recognition)) 两种控制策略有效地结合起来，采用广义的相关方法进行匹配，旨在建立形态差别较大的两幅图象（一幅是参照图或参考模型，另一幅是待对应的图象）的对应关系。如机场模型与机场的航空照
片之间的对应关系。
(5) C. S. Clark-A. L. Luck-C. A. McNary算法，抽取线条轮廓特征建立模型，在模型间建立对应。适于存在较大差别的图象的匹配。
(6) K. E. Price算法，用于在图象间建立区域对应。该算法利用区域间的相互关系，以松驰法为基本思想实现了多层次表示结构下的匹配过程。突出特点是匹配算法考虑了图象本身区域间的相互关系（如包含、子部分等）的匹配，具有类似于某种语义网络式的启发性。(7) R. Horaud-T. Skorads算法，以线条特征为匹配基元，每个线条特征不仅含有其本身的端点坐标及方向矢量信息，而且含有它同那些与其相邻的线条特征之间存在的相对位置及结构关系的信息。这些特征将每幅图象表示成为一个关系图，根据该关系图对于每个线条特征确定它在另一幅图象中的可能对应集合，以每组对应为一结点构造对应图，依据关系图的相容性通过利益函数（benefit function）确定最佳对应。它处理的对象是室内环境的双目立体图象。
(8) W. Hoff-N. Ahuja算法，以过零点为最小特征，将特征匹配、轮廓检测以及表面内插这三个过程结合在一起，采用基于多层表示的由粗到精的控制策略，根据对于表面的光滑性约束重构三维表面。这是一种与传统方法大不相同的算法，适合于有纹理特征的环境如工作台上的物品，不适合于稀疏特征环境如室内环境。另外S. I. Olsen提出的算法与此相似，它将表面的重构过程（reconstruction process）结合在对应匹配过程中，基于多重属性用松弛法进行匹配，逐步提高重构的视差表面与实际的视差数据的一致性。
2.4 双目立体视觉系统
双目立体视觉经过几十年的研究已经取得了显著了成果，出现了各种专门的硬件设计和视频速率（实时）的立体视觉系统，在理论和技术方面都比较成熟了。但是，从普遍的意义来讲，由于很难彻底地解决对应点问题，具体的立体视觉系统一般都是有针对性的、不是普遍适用的，还无法与人类的双目视觉系统相媲美。
下图是SRI的集成在电路板上的双目立体视觉系统。CMU设计了Stereo Machine, 可以实时地获取深度信息。
立体摄象机校准Stereo Camera Calibration
三维视觉
Milan Sonka, 3D Vision
集成在电路板上的立体摄象机对SRI Stereo Engine, Stereo head onboard
立体几何模型 SRI Stereo Geometry
双目立体视觉Introduction to Stereo Imaging -- Theory
3. 结构光方法(Structured Light)
将平面光束照射在物体上可以形成光带，光带的偏转数据反映了物体表面的三维形状信息，用这种方法可以精确地获取物体的三维信息。借助于一组平行的平面光，或将物体置于专门的旋转工作台上通过一束平面光，都可以利用偏转数据直接地计算出深度信息，称这种方法为结构光方法。结构光方法适合于限制条件下，局部范围内需要精确测量的情况，用于不规则表面的三维建模。
结构光方法在工业上有重要的应用，例如从传送带上检测工件，工件的逆工程（Reverse engineering）；在图形建模方面也有重要的应用，如人体建模，包括头部等躯体模型，雕塑造型的数字化。实际上它是三维扫描仪的基本原理。
如下图所示的装置，就是结构光方法的典型事例。
详细可见：Our Active Stereo Vision System
4. 激光雷达与程距数据(Range Data)处理
激光雷达（Laser range finder）与结构光方法不同，它直接利用激光光速扫描物体，通过测量光束从发出到反射回来的时间差来计算深度信息。它提供的数据是深度图，称为程距数据（Range data）。激光雷达可以用于比较大范围的测量，如移动机器人可以用激光雷达信息来建立环境内模型，以实现自主导航、躲避障碍等功能。
程距数据实际上就是深度图象，结构光方法和激光雷达得到的数据最后都是深度信息。程距数据处理主要是表面拟合，恢复物体的表面结构。
5. 视觉临场感系统
临场感（Telepresence）技术是新一代遥操作（Teleoperation）系统的重要组成部分。顾名思义，它的目的就是使人从远地遥控操作时具有在现场处实地操作式的身临其境的感觉。在理想情况下，这些感觉应该包括人的各种感官所能感受到的感觉，如视觉、听觉、触觉、味觉、体位觉、力感等。
临场感系统因其面对的任务不同，所需的现场信息有所区别，其中，视觉通常是最重要的信息之一，其次才是听觉、触觉等。目前，临场感技术主要涉及视觉和听觉。
临场感遥操作系统的主要优点是：将人与机器人有机地结合起来，能够恰到好处地发挥出各自的特长。机器代替人去危险或人不可能到达的区域去工作，而人的判断能力和决策水平又明显地提高了系统的整体智能水平。
如下图所示，室外车辆上的立体摄象机将视频信号传回基地端，操作员通过立体眼睛观察环行屏幕，仿佛他亲自在车上一样能够具有身临其境的感觉。
（参见：艾海舟、张朋飞、何克忠、江潍、张军宇，室外移动机器人的视觉临场感系统，机器人，22（1）：28-32，2000。）
有关立体视觉的前沿工作请参见微软研究院张正友博士的网页，他是这方面的著名学者：https://www.360docs.net/doc/e317362191.html,/~zhang/
参考文献
1. 马松德、张正友，计算机视觉计算理论与算法基础，科学出版社，1998。
2. 艾海舟,关于双目立体视觉的研究,硕士论文,121页,1988.4.
3. 艾海舟, 关于移动机器人自主式系统的研究, 博士论文, 153页, 1991.3.
作业
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清华大学计算机系艾海舟
最近修改时间：2000年4月10日
三维全景全景环视360全景的概述
https://www.360docs.net/doc/e317362191.html, 三维全景全景环视360全景的概述 三维全景也称为全景环视或360度全景。它是一种运用数码相机对现有场景进行多角度环视拍摄然后进行后期缝合并加载播放程序来完成的一种三维虚拟展示技术。从实现的虚拟效果专业程度来分，有柱状全景与球形360全景两种。柱状全景实现起来比较简单，它仅仅是对场景沿着水平方向进行环绕拍摄，然后拼合起来的全景，因此它只能够左右水平移动浏览，无法展现天空和地面的实际景象。球形360全景在拍摄与后期制作上要求较高，在拍摄时，需要沿着水平与垂直两个方向进行多角度环视拍摄，经过拼接缝合后可以实现上下与左右方向的360度的全视角展示，可以让观看者获得身临其境的感受。球型360全景在浏览中可以由观赏者对图像进行放大、缩小、移动观看角度后等操作。经过深入的编程，还可实现场景中的热点连接、多场景之间虚拟漫游、雷达方位导航等功能。三维全景技术广泛应用于宾馆酒店、旅游景点、房产家居、休闲会所、汽车展示、城市建筑规划等网络虚拟展示。 一、宾馆酒店全景虚拟展示高清晰三维全景展示，就像来到现场一样的参观，发挥酒店电子商务最大效益为您免费投放至酒店订房联盟网站平台，是您酒店超越竞争对手的有力武器！酒店三维全景虚拟导览，把的酒店的真实场景数字化，全方位搬到网络上。观众轻松点击鼠标，可以上下左右，走近，退远的观看酒店的客房，套房，会议室，商务空间，餐饮空间，娱乐休闲空间，360度观看，就像来到现场一样。结合酒店导航示意图，可以在酒店实现边走边看。充分展现酒店的设施环境。整合音乐，导游解说，多媒体手法为一体的高清晰度三维全景虚拟导览把酒店轻松“搬”到了客户面前，是酒店展示推广的最新有力武器.
立体构成教案详案
立体构成教案详案 Last revised by LE LE in 2021
《立体构成》教案（2017年-2018年第一学年度）系部：应用技术系 编制人：姜静
章节名称绪论 授课方法 和手段 课堂讲授与视频赏析教学 教学目的 与要求 目的和要求： 1.了解构成教育的重要性 2.了解形态与形式的区别 3.了解构成的含义 4.熟悉构成的源流 5.形态构成的基础 6.形态构成教育的范围 教学基本内容 纲要 了解构成教育的重要性 1)从时代发展分析现代设计的百年变迁 2)社会发展带来的新行业——现代设计行业 3)构成教育所需的科学领域 了解形态与形式的区别 通过问答形式分析形态与形式的不同 问：形状与形态的区别形态和形状是否都具有立体感 答：形状是平面的，形态是立体的。 它们都具有立体感，形状的立体感是通过透视原理创造的虚幻空间或 矛盾空间。形态是通过自身的运动变化或观者的位置变化所形成的空
间体验。 了解构成的含义 构成是只一定材料的形态元素，按照视觉规律、力学原理、心理特性、审美法则进行的创造性的组合。 熟悉构成的源流 1)20世纪初苏联的构成主义运动. 2)包豪斯学校（德国1919~1933） 3)包豪斯的创造者是沃尔特·格罗皮乌斯 4)包豪斯对现代设计教育的贡献 （１）艺术与技术结合 （２）在设计中提倡自由创造，反对模仿抄袭、墨守成规 （３）强调实际动手能力与理论素养并重，开始双轨制教学模式（形象大师、作坊大师）（1925年包豪斯从魏玛迁校到德绍） （４）将学校教育与社会实践结合起来 （５）创造基础构成教学模式（三大构成是包豪斯对现代设计教育模式最大的贡献之一） 形态构成的基础 1)首先是分解的过程，即将复杂的视觉表象彻底分解还原成为单纯 的造型元素（点、线、面、体、空间等造型元素） 2)整合的过程（依据一定的形式法则将造型元素整合为符合视觉传 达目的的形态。） 形态构成教育的范围 1)拓展思维空间，培养空间思维能力 2)培养三维空间的造型能力 3)提高构思创意能力 4)提高对材料和工艺的理解和思考 5)增强造型审美形式的感受能力 欣赏：《工业设计》影片 教学重点与难点重点：形态与形式的区别；难点：形态构成的基础。 作业布置 无
双目视觉成像原理
双目视觉成像原理 1.引言 双目立体视觉(Binocular Stereo Vision)是机器视觉的一种重要形式，它是基于视差原理并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像，通过计算图像对应点间的位置偏差，来获取物体三维几何信息的方法。融合两只眼睛获得的图像并观察它们之间的差别，使我们可以获得明显的深度感，建立特征间的对应关系，将同一空间物理点在不同图像中的映像点对应起来，这个差别，我们称作视差(Disparity)图。 双目立体视觉测量方法具有效率高、精度合适、系统结构简单、成本低等优点，非常适合于制造现场的在线、非接触产品检测和质量控制。对运动物体（包括动物和人体形体）测量中，由于图像获取是在瞬间完成的，因此立体视觉方法是一种更有效的测量方法。双目立体视觉系统是计算机视觉的关键技术之一，获取空间三维场景的距离信息也是计算机视觉研究中最基础的内容。 2.双目立体视觉系统 立体视觉系统由左右两部摄像机组成。如图一所示，图中分别以下标L和r标注左、右摄像机的相应参数。世界空间中一点A(X，Y，Z)在左右摄像机的成像面C L和C R上的像点分别为al(ul，vl)和ar(ur，vr)。这两个像点是世界空间中同一个对象点A的像，称为“共轭点”。知道了这两个共轭像点，分别作它们与各自相机的光心Ol和Or的连线，即投影线alOl和arOr，它们的交点即为世界空间中的对象点A(X，Y，Z)。这就是立体视觉的基本原理。 图1：立体视觉系统 3.双目立体视觉相关基本理论说明 3．1 双目立体视觉原理 双目立体视觉三维测量是基于视差原理，图2所示为简单的平视双目立体成像原理图，两摄像机的投影中心的连线的距离，即基线距为b。摄像机坐标系的原点在摄像机镜头的光心处，坐标系如图2所示。事实上摄像机的成像平面在镜头的光心后，图2中将左右成像平面绘制在镜头的光心前f处，这个虚拟的图像平面坐标系O1uv的u轴和v轴与和摄像机坐标系的x轴和y轴方向一致，这样可以简化计算过程。左右图像坐
基于HALCON的双目立体视觉系统实现
图1双目立体成像原理图图3一般双目立体视觉系统原理图 由此可计算出空间中某点P在左摄像机坐标系中的坐标为: 因此，只要能够找到空间中某点在左右两个摄像机像面上的相应点，并且通过摄像机标定获得摄像机的内外参数，就可以确定这个点的三维坐标。 1．2双目立体视觉的系统结构以及精度分析 由上述双目视觉系统的基本原理可知，为了获得三维空间中某点的三维坐标，需要在左右两个摄像机像面上都存在该点的相应点。立体视觉系统的一般结构为交叉摆放的两个摄像机从不同角度观测同一被测物体。图3为原理图。这样通过求得两个图像中相应点的图像坐标，便可以由双目立体视觉测量原理求取三维空间坐标。事实上，获取两幅图像也可以由一个摄像机实现，如一个摄像机通过给定方式的运动，在不同位置观测同一个静止的物体，或者通过光学成像方式将两幅图像投影到一个摄像机，都可以满足要求。 各种双目视觉系统结构各有优缺点，这些结构适用于不同的应用场合。对要求大测量范围和较高测量精度的场合，采用基于双摄像机的双目立体视觉系统比较合适；对测量范围要求比较小，对视觉系统体积和质量要求严格，需要高速度实时测量对象，基于光学成像的单摄像机双目立体视觉系统便成为最佳选择。 基于双摄像机的双目立体视觉系统必须安装在一个稳定的平台上，在进行双目视觉系统标定以及应用该系统进行测量时，要确保摄像机的内参(比如焦距)和两个摄像机相对位置关系不能够发生变化，如果任何一项发生变化，则需要重新对双目立体视觉系统进行标定。 视觉系统的安装方法影响测量结果的精度。测量的精度可由下式得出: 上式中⊿z表示测量得出的被测点与立体视觉系统之间距离的精度，z指被测点与立体视觉系统的绝对距离，f指摄像机的焦距，b表示双目立体视觉系统的基线距，⊿d表示被测点视差精度。 为了得到更高的精度，应该使摄像机的焦距以及基线长度增大，同时应该使被测物体尽可能的靠近立体视觉系统。另外这个精度和视差的精度有直接的关系。在HALCON中一般情况下视差结果可以精确到1/5~1/10个像素，如果一个像素代表7.4μm那么视差的精度可以达到1μm。图4表示深度测量的精度和各个参数之间的关系（假设视差精度为1μm）。 如果b和z之间的比值过大，立体图像对之间的交迭区域将非常小，这样就不能够得到足够的物体表面信息。b/z可以取的最大值取决于物体的表面特征。一般情况下，如果物体高度变化不明显，b/z可以取的大一些；如果物体表面高度变化明显，则b/z的值要小一些。无论在任何情况下，要确保立体图像对之间的交迭区域足够大并且两个摄像机应该大约对齐，也就是说每个摄像机绕光轴旋转的角度不能太大。
(完整版)立体构成教案—详案
《立体构成》 教案 2017 年-2018 年第一学年度） 系部：应用技术系 编制人：姜静
章节名称绪论 授课方法和手 段 课堂讲授与视频赏析教学 教学目的与要 求目的和要求： 1. 了解构成教育的重要性 2. 了解形态与形式的区别 3. 了解构成的含义 4. 熟悉构成的源流 5. 形态构成的基础 6. 形态构成教育的范围 了解构成教育的重要性 3)构成教育所需的科学领域 了解形态与形式的区别 通过问答形式分析形态与形式的不同 问：形状与形态的区别？形态和形状是否都具有立体感？答：形状是平面的，形态是立体的。 它们都具有立体感，形状的立体感是通过透视原理创造的虚幻空间或矛盾空间。形态是通过自身的运动变化或观者的位置变化所形成 教学基本内 容 纲要1) 从时代发展分析现代设计的百年 变迁 2) 社会发展带来的新行业——现代设计行业
的空间体验。 了解构成的含义构成是只一定材料的形态元素，按照视觉规律、力学原理、心理特性、审美法则进行的创造性的组合。 熟悉构成的源流 1）20 世纪初苏联的构成主义运动. 2）包豪斯学校（德国1919~1933） 3）包豪斯的创造者是沃尔特·格罗皮乌斯 4）包豪斯对现代设计教育的贡献（１）艺术与技术结合（２）在设计中提倡自由创造，反对模仿抄袭、墨守成规（３）强调实际动手能力与理论素养并重，开始双轨制教学模式（形象大师、作坊大师）（1925 年包豪斯从魏玛迁校到德绍）（４）将学校教育与社会实践结合起来（５）创造基础构成教学模式（三大构成是包豪斯对现代设计教育模式最大的贡献之一） 形态构成的基础 1）首先是分解的过程，即将复杂的视觉表象彻底分解还原成为单纯的造型元素（点、线、面、体、空间等造型元素）2）整合的过程（依据一定的形式法则将造型元素整合为符合视觉传达目的的形态。） 形态构成教育的范围 1）拓展思维空间，培养空间思维能力
三维全景介绍
三维全景简介 一、什么就是三维全景 数字化实景展示其本质就是三维全景与多媒体技术相融合的高科技数媒产物。三维全景技术就是目前全球范围内迅速发展并逐步流行的一种视觉新技术。它给人们带来全新的真实现场感与交互式的感受。 三维全景也称为全景环视或360度全景,它就是一种运用数码相机对现有场景进行多角度环视拍摄然后进行后期缝合并加载播放程序来完成的一种三维实景展示技术。它提供了一种在互联网上直观展示物体的新方法,可以对一个现实物体进行360度观瞧,增加对产品的直观认识,此技术可广泛应用于各种产品在互联网上最全面、最直观的立体展示。 三维全景图在拍摄与后期制作上要求较高,在拍摄时,需要沿着水平与垂直两个方向进行多角度环视拍摄,经过拼接缝合后可以实现上下与左右方向的360度的全视角展示可以让观瞧者获得身临其境的感受。 三维全景在浏览中可以由观赏者对图像进行放大、缩小、移动观瞧角度后等操作。经过深入的编程,还可实现场景中的热点连接、多场景之间数字化漫游、雷达方位导航、语言解说、视频介绍、添加背景音乐、场景中具体的人或物等细节介绍、文字说明、高清图片细节展示、在线联系客服、电话客服、邮件支持、分享给微博或好友等特色实用功能。 二、三维全景特点 1、极具真实感 三维全景属于就是实地取景后对照片进行的技术处理,它的取材完全来自于现实场景。再加上它本身的三维特点,故三维全景极具真实感。让人有身临其境的感觉。 2、人机交互性强 三维全景可以随着观瞧者的操作而作出前后、远近、上下等动作,观瞧者可以根据自己的意愿随意浏览,人机互动性很强。 3、画面高清 三维全景在取景时所使用的单反相机像素极高,拍摄的效果属于就是高清效果。同时使用flash播放,而flash就是矢量的,故三维全景图像在播放时,不会因为图像的扩大、缩小、旋转等操作而出现失真的情况。 4、播放流畅 三维全景在互联网上的应用十分方便,可以很灵活的嵌入到网页。基于flash的播放使用的就是流媒体播放技术,对于网络带宽的要求较低,可以很顺畅的实现三维全景图像的播放。 5、可塑性强 三维全景以flash动画技术做为扩展平台,具有较强的可塑性,可以根据不同的需要实现众多功能扩展。如:添加背景音乐、解说、添加天空云朵等。 6、保密性强 主要针对网络应用而设计。根据三维全景特点,设计有域名定点加密(全景仅仅只能够在指定的域名下播放,下载后无法显示)、图片分割式加密等多种手段,以上加密全景仍可正常浏览,但无法下载,从而有效的保护了图片的版权。
双目视觉成像原理讲解学习
双目视觉成像原理
双目视觉成像原理 1.引言 双目立体视觉(Binocular Stereo Vision)是机器视觉的一种重要形式，它是基于视差原理并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像，通过计算图像对应点间的位置偏差，来获取物体三维几何信息的方法。融合两只眼睛获得的图像并观察它们之间的差别，使我们可以获得明显的深度感，建立特征间的对应关系，将同一空间物理点在不同图像中的映像点对应起来，这个差别，我们称作视差(Disparity)图。 双目立体视觉测量方法具有效率高、精度合适、系统结构简单、成本低等优点，非常适合于制造现场的在线、非接触产品检测和质量控制。对运动物体（包括动物和人体形体）测量中，由于图像获取是在瞬间完成的，因此立体视觉方法是一种更有效的测量方法。双目立体视觉系统是计算机视觉的关键技术之一，获取空间三维场景的距离信息也是计算机视觉研究中最基础的内容。2.双目立体视觉系统 立体视觉系统由左右两部摄像机组成。如图一所示，图中分别以下标L和r标注左、右摄像机的相应参数。世界空间中一点A(X，Y，Z)在左右摄像机的成像面C L和C R上的像点分别为al(ul，vl)和ar(ur，vr)。这两个像点是世界空间中同一个对象点A的像，称为“共轭点”。知道了这两个共轭像点，分别作它们与各自相机的光心Ol和Or的连线，即投影线alOl和arOr，它们的交点即为世界空间中的对象点A(X，Y，Z)。这就是立体视觉的基本原理。
图1：立体视觉系统 3.双目立体视觉相关基本理论说明 3．1 双目立体视觉原理 双目立体视觉三维测量是基于视差原理，图2所示为简单的平视双目 立体成像原理图，两摄像机的投影中心的连线的距离，即基线距为b 。摄像机坐标系的原点在摄像机镜头的光心处，坐标系如图2所示。事实上摄像机的成像平面在镜头的光心后，图2中将左右成像平面绘制在镜头的光心前f 处，这个虚拟的图像平面坐标系O1uv 的u 轴和v 轴与和摄像机坐标系的x 轴和y 轴方向一致，这样可以简化计算过程。左右图像坐标系的原点在摄像机光轴与平面的交点O1和O2。空间中某点P 在左图像和右图像中相应的坐标分别为P1(u1,v1)和P2(u2,v2)。假定两摄像机的图像在同一个平面上，则点P 图像坐标的Y 坐标相同，即v1=v2。由三角几何关系得到: c c 1z x f u = c c 2z ）b -x （f u = v 1 c c 21z y f v v ==
立体构成艺术的肌理特质及其运用
立体构成艺术的肌理特质及其运用 话题:兴趣爱好肌理 一、立体构成艺术的肌理内涵与特质(一)立体构成艺术的肌理内涵肌理即物体表面的纹理,在英文中是“texture”。立体构成艺术的肌理是指各种纵横交错、高低不平、粗糙程度不同的纹理变化。它就像事物表面的“皮肤”,在自然或人造物中,它有着各种组织结构,或平整光滑,或粗糙棘手,或轻软柔和,或浑厚坚硬。来自物体表面的纹理变化,给人以不同的视觉感受。立体构成艺术的肌理作为视觉艺术的一种语言形式,与形体、色彩一样,具有造型和表情的功能。肌理在特定的空间环境、光线、氛围中能够呈现出独特的美感。设计师可以模仿自然肌理,创造出艺术的肌理。通常将肌理分为视觉肌理和触觉肌理。视觉肌理通常是用眼睛可以看到,而不需用手触摸的肌理,形与色是其重要的构成因素。如光滑的大理石、木纹所具有的视觉肌理之美。触觉肌理是用手抚摸能体会到凹凸感的肌理。物体由于表面结构的不同能够造成不同的手感,如棉花的肌理、麻布的肌理、芦苇的肌理是不同的。(二)立体构 成艺术的肌理特质在设计中,肌理作为一种重要的形式因素,其内涵丰富:一方 面它是材料的表现形式,带给人们不同的视觉感受;另一方面,先进的工艺手法创造了新材质,从而产生了各种新的肌理形态。各种材质因表面的构造、排列、组织不同,产生了粗糙、光滑、软硬等多种特质,从而展现出丰富的形态表情。肌理美是通过对比来实现的,如纵横交错、高低不平、粗糙与光滑的对比、凹凸错落的对比。可以运用多种构成法则,发挥肌理的美感和功能,主要法则有:重复、渐变、对比、均衡、打散重构等。材料可以大致分为自然材料和人工材料两大类,其中能够较好体现出肌理的特质与美感的有纸、金、木和土元素等。第一种纸元素,纸是最常用的一种材料,随着时代环保意识的增强,纸的回收和合理运用成为了关注点。纸的加
360度全景立体成像实验
实验报告 课程名称： 《视觉信息应用技术》 指导老师： 章海军 张冬仙 成绩：__________________ 实验名称： 实验二 360度全景立体成像实验 实验类型： 设计型 同组学生姓名：___________ 一、实验目的和要求（必填） 二、实验内容和原理（必填） 三、主要仪器设备（必填） 四、操作方法和实验步骤 五、实验数据记录和处理 六、实验结果与分析（必填） 七、讨论、心得 一、实验目的和要求 本实验的目的是综合运用立体视觉的原理，实现一种360度全景立体成像的技术方法，为立体视觉在大地测量、军事侦察及星际探测等诸多领域的实际应用提供新的途径。要求实验者学习掌握两组序列数码照片（具有双眼视差）的拍摄方法，学习和熟练运用序列照片的拼接方法及拼接软件，自行编制或学习掌握360度全景立体图像的制作软件及制作方法等。 二、实验内容和原理 实验内容：利用双眼成像与立体视觉的知识，构建用一架双镜头数码相机拍摄两组序列照片（含双眼视差）的实验装置；采用这一拍摄装置，一次性或分次拍摄两组序列照片；运用序列照片的拼接软件，将这两组序列照片分别拼接成两张360度全景图像；再用补色立体图像的制作软件，将它们合成为360度全 景立体图像（也可用软件先制成多幅补色立体图像序列，再拼接成360度全景立体图像）。 实验原理：360度全景立体成像的原理如图1所示。通过360度旋转一架双镜头数码相机的方法，拍摄得到两组序列照片[图1(a)]；用软件拼接方法，分别将这两组序列照片拼接成两张360度全景照片[图1(b)]；由于这两张全景照片互相存在横向视差，利用补色法立体图像制作软件，即可制作合成一张360度全景立体图像。 图1 实现360度全景立体成像的序列图像拍摄原理图 (a) (b)
立体构成概念及起源
立体构成概念及起源 概念： 立体构成是现代设计领域中一门基础造型课，也是一门艺术创作设计课。在立体造型中首先需要明确一个概念，即形态与形状的区别（知识点一）平面造型中我们称平面的行为形状，这个形状是物象的外轮廓。在立体造型中形状是指立体物在某一距离、角度、环境条件下所呈现的外貌，而形态是指立体物的整个外貌。即形状是形态的诸多面向中的一个面向，形态则是诸多形状构成的统和体。形态是立体造型全方位的印象，是形与神的统一。 作为研究形态创造与造型设计的独立学科。所涉及的学科建筑设计、室内设计、工业造型、雕塑、广告等设计行业。除在平面上塑造形象与空间感的图案及绘画艺术外，其它各类造型艺术都应划归立体艺术与立体造型设计的范畴。它们的特点是，以实体占有空间、限定空间、并与空间一同构成新的环境、新的视觉产物。由此，人们给了它们一个最摩登的称谓："空间艺术"。 立体构成也称为空间构成。立体构成是以一定的材料、以视觉为基础，以力学为依据，将造型要素，按照一定的构成原则，组合成美好的形体。它是研究立体造型各元素的构成法则。其任务是，揭开立体造型的基本规律．阐明立体设计的基本原理。 立体构成是由二维平面形象进入三维立体空间的构成表现，两者既有联系又有区别。联系的是：它们都是一种艺术训练，引导了解造型观念，训练抽象构成能力，培养审美观，接受严格的纪律训练；区别的是：立体构成是三维度的实体形态与空间形态的构成。结构上要符合力学的要求，材料也影响和丰富形式语言的表达。立体是用厚度来塑造形态、它是制作出来的。同时立体构成离不开材料、工艺、力学、美学，是艺术与科学相结合的体现。 “立体构成” 这门课程起源于 1919 年，是德国包豪斯学院在创办后确立的艺术流派： 包豪象斯构成理论: 在现代设计史上，包豪斯构成理论及其教育体系具有特殊的时代意义。成立于 1919 年的包豪斯设计学院，不仅有在建筑史上被称为设计经典的校舍，更有独树一帜的设计理念和教育思想。它奠定了现代工业设计的基础、成为现代设计师的摇篮．以至有人评价它是现代设计真正的开端。 包豪斯构成理论的产生是社会发展的必然，欧洲的产业革命为它的产生奠定了强大的物质基础。社会变革是新思想、新观念的催生婆，英国的产业革命在由手工转向机械化生产的过程中，由于传统观念的影响．导致产品外观设计与产品的材料、工艺、结构、功能的矛盾急剧加深，解决两者之间的矛盾成为当务之急。包豪斯以它敏锐的视觉，针对性地提出了三个基本观点： 一、艺术与技术的统一； 二、设计的目的是人而不是产品； 三、设计要遵循自然和客观规律进行； 这些无疑体现出现代设计的观念和意识，具有鲜明的时代特征，也是对当时设计思潮的批判和否定。包豪斯构成理论是美学教育史上的一座丰碑。包豪斯构成理论教育的成功在于它的教育思想、教育审美产生了极大的凝聚力．吸引了许多在艺术上卓有建树的大师加盟，使包豪斯充满了活力和生气。在校长格罗佩斯旗下，先后有荷兰风格派代表人物杜斯
现代装置艺术与立体构成的联系
现代装置艺术与立体构成的联系 每当提及“新潮”二字，脑海中势必会跳出“现代”的概念。应该说凡属新潮的设计就是最新、最现代的设计，也是领先艺术潮流的前卫设计，富有时代的精神和艺术的独创性。然而，如果要是对那些“新潮”设计细细品味时，就会从闪光的视觉亮点中发现，在各种三维立体造型设计里，几乎大多数是巧妙地运用了立体构成的造型观念。由此可见，立体构成已成为新潮设计的代表形式及艺术表现手段的——“先锋”角色。 立体构成是现代设计领域中一门基础造型课，也是一门艺术创作设计课。作为对形态的研究与创造，在三维立体的造型设计里涉及到的面很广，环境设计中可体现在；园林景观方面、建筑和室内外装潢设计方面等，服装的造型款式方面，体现在服装的整体外形结构和内形结构、服装的局部造型与配件的设计，工业造型方面有各种产品设计、包装设计等，此外，还在现代雕塑与装置、公共艺术、展示设计、舞台设计等等这些方面都承担了“先锋”作用。 立体构成的造型语言，是以抽象的思维方式去表现社会现象和自然形态的，现代艺术的抽象美是传统艺术具象美的升华，是人类在总结了历史美术的发展规律基础上所产生的，时代的变革，使人的心理空间不断扩展也决定了新的思维方式。立体构成的造型基本原理是通过点、线、面、体的基本元素，将各种形态进行“简化”，简化到立方体、圆锥体、球体、矩形体等各种几何形体中去。立体构成的造型观念是利用综合材料，从造型的形式审美向造型之外的天地拓展。因此，它为各种三维立体的现代造型设计起到了桥梁作用。 立体构成与现代雕塑是同出一个师门可互为替生，如果将现代雕塑缩小、不论材质，那它们之间的“相貌特征”很难分清哪个是属雕塑，哪个是属立体构成。有人干脆称之为“构成雕塑”20世纪初，最早的一批现代雕塑家为寻求立体的造型语言进行创作探索、才创立了这门立体构成课程。立体主义艺术家毕加索就是创始人之一，他的作品《乐器》（是他最早期1914年的构成雕塑。用木头和金属片拼贴、装配成乐器，以点、线、面构成的形式，表现雕塑的空间和抽象图式。从立体主义拼贴样式转化成点、线、面三度空间的构成主义奠基者塔特林，他的作品《第三国际纪念碑》是以金属的直线与曲线螺旋式的构成框架，成一个角度倾斜、环绕着玻璃圆柱体、是一件典型的立体构成作品。未来主义艺术家波丘尼，他强调运动的价值，把任何物体做任何变形，或者以破碎的形式处理。他的作品《空间中一个瓶子的发展》通过空间分析，瓶子被解体、打碎、散开，并和环境中的基座成为一体，碎面的卷曲、组合处在三度空间之中。达达主义艺术家马塞尔?杜尚，他在构成雕塑上的两项重要革新，一是活动雕塑，二是现成品，为立体构成带来了新的生机，就是在造型的形式上强调了观念和意义。20世纪50年代起美国的构成雕塑、废品雕塑成为主要方向。他们用现成品和废旧的材料，通过组合装配而成三维立体作品，称为集合艺术。鲁本?奈基尔，是给人印象深刻的雕塑家。在《洗劫卢克瑞斯》这件构成作品中，他用了大块的斜板和弯板，把这些安装在排列复杂的金属管架上，产生一种抽象形状的强烈穿插效果。女雕塑家路易斯?内维尔森。作品《神圣的潮流》是以废弃的栏杆模具、旧家具连接叠加在一起组成新的形象，展示的是过去时代的回音，难以忘怀的记忆。她将超现实主义的情绪联想和立体主义的形式美感结合一起。现代雕塑像立体构成一样的艺术表现还有许多不同的风格流派，如；抽象表现主义，代表人物塞扎尔?巴尔契尼。他创作的作品《挤压》（图6）是将汽车挤压成彩色的团块物体，通过点、线、面的基本形态，表现的是作者内心的汹涌澎湃情绪。这同中国书法绘画中的狂草、泼墨是一样的道理。艺术评论家肯定了这种纯形式美的价值并称之为“前卫艺术”。另一个艺术流派是极少主义，他们的作品关系是各种体积的组合、排列，以直线和弧线为主。托尼?史密斯的作品《香烟》，是将一根掐断的香烟放大，以梯形和等边三角形组成的拄体，这种巧妙的构成，表现了简单形体的丰富性，其角度感造型挺拔和力感，给人生命的存在，与其说是雕塑毋宁说是立体构成作品从立体构成到现代雕塑再到装置艺术，它们不是取代和被取代的关系，而是后现代艺术的特有形式。要说它们之间的区别是；立体构成和现代雕塑是通过对材料的艺术加工，由主观意识所产生精神载体，而装置艺术是使用现成品来组合成一种新的认识事物的方式，强调环境综合表达性特征。以表现和再现、形
三维全景技术——360°虚拟现实
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/e317362191.html, 三维全景技术——３６０°虚拟现实 作者：马如宇肖京 来源：《信息技术教育》2008年第07期 三维全景技术是目前迅速发展并逐步流行的一个虚拟现实分支，可广泛应用于网络三维业务，也适用于网络虚拟教学领域。传统三维技术及以VRML为代表的网络三维技术都采用计算机生成图像的方式来建立三维模型，而三维全景技术则是利用实景照片建立虚拟环境，按照照片拍摄→数字化→图像拼接→生成场景的模式来完成虚拟现实的创建，更为简单实用。 三维全景技术及其应用 全景也称为全景摄影或虚拟实景，是基于静态图像的虚拟现实技术。是把相机环360°拍 摄的一组照片拼接成一个全景图像，用一个专用的播放软件在互联网上显示，让使用者能用鼠标控制环视的方向，可左可右、可近可远观看物体或场景。 三维全景技术是一种桌面虚拟现实技术，并不是真正意义上的3D图形技术。三维全景技术具有以下几个特点:一是实地拍摄，有照片级的真实感，是真实场景的三维展现。二是有一定的交互性，用户可以通过鼠标选择自己的视角，任意放大和缩小，如亲临现场般环视、俯瞰和仰视。三是不需要单独下载插件，一个小小的JAVA程序，自动下载后就可以在网上观看全景照片，或者使用Quick Time播放器直接观看。并且，全景图片文件采用先进的图像压缩与 还原算法，文件较小，一般只有100～150K，利于网络传输。四是素材的准备工作简单，制作容易，适于普通用户。 三维全景技术主要用于展示。例如，采用三维全景技术建立虚拟艺术馆，让学生还可通过计算机参观各个展馆，每一个参观点都可以在空间360°范围内观察，对于感兴趣的艺术品， 还可以将它拿起来仔细观看。在教育教学领域，主要有以下两方面的应用： （1）校园风光、校园文化、数字博物馆、重点实验室(如历史、考古、医学、生物等)等 的对外展示。例如，郑州轻工业学院将三维全景虚拟校园展示制作系统软件的效果先一步应用于数字校园建设，将校园的特色做成一个美轮美奂的虚拟漫游，使每一位浏览者都能身临其境地感受到学校的各种特色和教学环境。 （2）构建文物、生物标本、地貌、教学模型、产品、模具等的360°造型，用于教学等。例如，复旦大学上海医学院将宝贵的人体基础标本资源用三维全景技术来保存，用于教学和展示。
3D全景立体影像技术运用及前景
一、3D全景立体影像技术运用及前景 １、3D全景立体影像应用范围：摄影行业：3D全景立体动漫 摄影、婚纱影像、儿童摄影、3D全景立体人物写真摄影等；广 告行业：全景奇画立体广告灯箱、户内外广告; 全景奇画立体 招帖画等；展览展示：会场设计、企业形象设计、展板、展台、标牌等；装饰行业：酒店、宾馆、公共场所、居家装饰画；旅 游行业：旅游纪念画、旅游工艺品、门票等；印刷行业：全景 奇画立体挂历、台历、立体贺卡、明信片；产品包装：烟类、酒类等高档产品或礼品的包装、防伪标识等。3D全景立体影像 应用范围极其广阔，可以毫不夸张的说：只要有图像运用的地 方，就会有全景奇画立体技术的用武之地。 ２、全景奇画立体技术的发展前景：全景奇画立体技术在上世 纪九十年代趋于成熟，但该项技术一直处于少数人的垄断之下，而学习该技术需要昂贵的投资，人为地抬高了立体产品的身价，所以3D全景立体影像市场发展缓慢。最近几年，一些具有超 前意识的人开始将3D全景立体影像技术推向市场，使3D全景 立体影像产品才有了突飞猛进的发展，专家预言，在３－５年 之内，图像市场将是立体的天下。谁有前瞻意识，谁首先拥有 全景奇画立体技术，谁就拿到了开启市场的金钥匙，谁就拥有 了财富。 全景奇画立体作为一门前沿科技产品，具有巨大的市场潜力和发展空间。影楼、画廊广告公司，有利于摆脱长期以来平
面画给人们造成的视觉疲惫的束缚，使自己拍摄、设计的作品脱颖而出，从而摆脱激烈的市场竞争，另辟一片新的天地。 如果是现有的影楼、画廊、平面设计公司、广告公司，利用现有设备就能上3D全景立体影像既增加了业务种类，又避开了激烈的市场竞争，一举两得。 影像行业从黑白到彩色到现在的数码影像，已经历了一百多年的发展历程，每一次变革，都为整个行业带来了空前的发展，同时造就了一大批捷足先登的富翁。“3D全景立体影像”是高科技时代的又一新生产物，它是高科技数字化处理，结合专用材料，将普通的平面图像转化为层次分明、重重迭迭、具有强烈视觉冲击力的“3D全景立体影像。”人物、景物生动逼真、呼之欲出，仿佛进入一个多维的梦幻空间。无论是自己的照片，还是花草动物，或是风景奇观，也可是广告画面，均可制成令人叫绝的神奇“神画”。3D全景立体影像的出现，将彻底颠覆了目前平面图像一统天下的市场格局，是图像领域彩色替代黑白后又一次技术革命，也是图像行业发展的未来趋势。 影像行业：婚纱影像、人像写真、风影摄影、儿童艺术 人人都渴望留下一生中最美好的瞬间，人人都乐于陶醉在超越自己“原形”的艺术梦幻里。而这种充满生命感和鲜活感的神奇画中画，为影像业打开了一个新奇的世界。 3D全景立体影像是图像行业最新、最前沿的高新技术，它的出现改变了传统平面图像给人们的视觉疲惫。也是图像领域的一场革命，是
双目立体视觉
计算机双目立体视觉 双目立体视觉技术是仿照人类利用双目线索感知深度信息的方法，实现对三维信息的感知。为解决智能机器人抓取物体、视觉导航、目标跟踪等奠定基础。 双目立体视觉（Binocular Stereo Vision ）是机器视觉的一种重要形式，它是基于视差原理并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像，通过计算图像对应点之间的位置偏差，来获取物体三维几何信息的方法。融合两只眼睛获取的图像并观察它们之间的差别，使我们可以获得明显的深度感，建立特征间的对应关系，将同一空间物理点在不同图像中的映像点对应起来，这个差别，我们称作为视差（Disparity ）图像。 双目立体视觉系统 立体视觉系统由左右两部摄像机组成，如图，世界空间中的一点A(X,Y ,Z)在左右摄像机的成像面1C 和r C 上的像点分别为）（111,v u a 和） （r r r v u a ,。这两个像点是世界空间中同一个对象点A 的像，称为“共轭点”。知道了这两个共轭像点，分别作它们与各自相机的光心1O 和r O 的连线，即投影线11O a 和r r O a ，它们的交点即为世界空间中的对象点A 。这就是立体视觉的基本原理。 双目立体视觉智能视频分析技术 恢复场景的3D 信息是立体视觉研究中最基本的目标，为实现这一目标，一个完整的立体视觉系统通常包含六个模块：图像获取、摄像机标定、特征提取、立体匹配、三维恢复和视频
分析（运动检测、运动跟踪、规则判断、报警处理）。 图像获取（Image Acquisition ） 数字图像的获取是立体视觉的信息来源。常用的立体视觉图像一般为双目图像，有的采用夺目图像。图像的获取方式有很多种，主要有具体运用的场合和目的决定。立体图像的获取不仅要满足应用要求，而且考虑视点差异、光照条件、摄像机的性能和场景特点等方面的影像。 摄像机标定（Camera Calibration ） 图像上每一点的亮度反映了空间物体表面某点反射光的强度，而该点在图像上的位置则与空 间物体表面相应点的几何位置有关。这些位置的相互关系由摄像机成像几何模型来决定。该几何模型的参数称为摄像机参数，这些参数必须由实验与计算来确定，实验与计算的过程称为摄像机定标。 立体视觉系统摄像机标定是指对三维场景中对象点在左右摄像机图像平面上的坐标位置 ）（111,v u a 和） （r r r v u a ,与其世界空间坐标A （X, Y , Z ）之间的映射关系的确立，是实现立体视觉三维模型重构中基本且关键的一步。 特征提取（Feature Acquisition ） 特征提取的目的是获取匹配得以进行的图像特征，图像特征的性质与图像匹配的方法选择有着密切的联系。目前，还没有建立起一种普遍适用的获取图像特征的理论，因此导致了立体视觉研究领域中匹配特征的多样化。像素相位匹配是近二十年才发展起来的一类匹配算法。相位作为匹配基元，本身反映着信号的结构信息，对图像的高频噪声有很好的一直作用，适于并行处理，能获得亚像素级精度的致密视差。但存在相位奇点和相位卷绕的问题，需加入自适应滤波器解决。或者是像素的集合，也可以是它们的抽象表达，如图像的结构、图像的目标和关系结构等。常用的匹配特征主要有点状特征、线装特征和区特征等几种情形。 一般而言，尺度较大的图像特征蕴含较多的图片信息，且特征本身的数目较少，匹配效率高；但特征提取和描述过程存在较大的困难，定位精度也较差。而对于尺度较小的图像特征来说，对其进行表达和描述相对简单，定位的精度高；但由于特征本身数码较多，所包含的图像信息少，在匹配时需要采用较为严格的约束条件和匹配策略，一尽可能的减少匹配歧义和提高匹配效率。总的来说，好的匹配特征应该具有要可区分性、不变性、唯一性以及有效解决匹配歧义的能力。 图像匹配（Image Matching ） 在立体视觉中，图像匹配是指将三维空间中一点A （X, Y , Z ）在左右摄像机的成像面1C 和r C 上的像点）（111,v u a 和） （r r r v u a ,对应起来。图像匹配是立体视觉中最重要也是最困难的问题，一直是立体视觉研究的焦点。当空间三维场景经过透视投影（Perspective Projection ）变换为二维图像时，同一场景在不同视点的摄像机图像平面上成像会发生不同程度的扭曲和变形，而且场景中的光照条件、被测对象的几何形状和表面特性、噪声干扰和畸变、摄像机特性等诸多因素的影响都被集中体现在单一的图像灰度值中。显然，要包含了如此之多不利因素的图像进行精准的匹配是很不容易的。
双目立体视觉
双目立体视觉 双目立体视觉的研究一直是机器视觉中的热点和难点。使用双目立体视觉系统可以确定任意物体的三维轮廓，并且可以得到轮廓上任意点的三维坐标。因此双目立体视觉系统可以应用在多个领域。现说明介绍如何基于HALCON实现双目立体视觉系统，以及立体视觉的基本理论、方法和相关技术，为搭建双目立体视觉系统和提高算法效率。 双目立体视觉是机器视觉的一种重要形式，它是基于视差原理并由多幅图像获取物体三维几何信息的方法。双目立体视觉系统一般由双摄像机从不同角度同时获得被测物的两幅数字图像，或由单摄像机在不同时刻从不同角度获得被测物的两幅数字图像，并基于视差原理恢复出物体的三维几何信息，重建物体三维轮廓及位置。双目立体视觉系统在机器视觉领域有着广泛的应用前景。 HALCON是在世界范围内广泛使用的机器视觉软件。它拥有满足您各类机器视觉应用需求的完善的开发库。HALCON也包含Blob分析、形态学、模式识别、测量、三维摄像机定标、双目立体视觉等杰出的高级算法。HALCON支持Linux和Windows，并且可以通过C、C++、C#、Visual Basic和Delphi 语言访问。另外HALCON与硬件无关，支持大多数图像采集卡及带有DirectShow和IEEE 1394驱动的采集设备，用户可以利用其开放式结构快速开发图像处理和机器视觉应用软件。 一．双目立体视觉相关基本理论说明 1．1 双目立体视觉原理 双目立体视觉三维测量是基于视差原理，图1所示为简单的平视双目立体成像原理图，两摄像机的投影中心的连线的距离，即基线距为b。摄像机坐标系的原点在摄像机镜头的光心处，坐标系如图1所示。事实上摄像机的成像平面在镜头的光心后，图1中将左右成像平面绘制在镜头的光心前f处，这个虚拟的图像平面坐标系O1uv的u轴和v轴与和摄像机坐标系的x轴和y轴方向一致，这样可以简化计算过程。左右图像坐标系的原点在摄像机光轴与平面的交点O1和O2。空间中某点P在左图像和右图像中相应的坐标分别为P1(u1,v1)和P2(u2,v2)。假定两摄像机的图像在同一个平面上，则点P图像坐标的Y坐标相同，即v1=v2。由三角几何关系得到: 上式中（xc，yc，zc）为点P在左摄像机坐标系中的坐标，b为基线距，f为两个摄像机的焦距，（u1，v1）和（u2，v2）分别为点P在左图像和右图像中的坐标。 视差定义为某一点在两幅图像中相应点的位置差: 图1 双目立体成像原理图图3 一般双目立体视觉系统原理图
立体构成作业任务书
《立体构成》课程作业任务书 （第4周） 1、从建筑、室内、景观、雕塑等作品中找出点、线、面、体四种形 态作品，分析其语义（图片+文字说明） 2、找出不同肌理材质在造型艺术表现中的应用（至少5种），分析其 视觉和心理的作用（图片+文字） 3、分析现代装置艺术和立体构成的关系（找出1个经典案例进行图 解分析） 要求：三张作业分别做在A3纸上，要有版面设计，图片分辨率不小于100像素/厘米，要有分析图和设计说明 （第5周） 4、根据形式美法则，做线立体构成1件，要求材质不限（硬线材、 软线材），作品形式美观结构稳定。尺度在400X400X400mm以内。 （纸质作业要求有不同角度照片5张A3排版） 5．用卡纸制作不切多折、一切多折、多切多折的半立体板式构成一张(尺寸：300mm×200mm／张，装裱尺寸：装饰框边宽3.5cm黑卡)。 要求：(1)草图构思多张，选出6张制作正稿； (2)正稿须色彩统一，装裱时排列有序； (3)做工精细，整体美观。 6. 用卡纸制作仿生半立体构成一张。要求同1,独创性，构图提炼 概括。 7．选用不同材料如石膏板、绳结壁挂等进行半立体构成的制作练习。（第6周）
8．线立体构成2件（软质线材和硬质线材各一件）尺寸：30X30X30。 要求： 1）注意不同材料、造型手法及加工工艺的应用 2）体会软质线材与硬质线材表现出的不同视觉效果 3）底座固定，做工精细，整体美观。 9. 应用电脑绘图分析一种著名建筑、景观、雕塑、小品的线立体构 成分析其形式美法则 要求： 1）A3版面分析 2）要求有实景对象照片、三视图、线形构成元素的三视图 （第7周） 10、薄壳构成、带状构成、层面构成、插接构成任选一种完成立体构 成作业（尺寸30X30X30cm） 11、棱柱、圆柱构成任选一种（柱体高度25cm宽度自定） 12、柏拉图、阿基米德多面体任选其一做形体变异构成（尺寸自定） 要求：设计要有创新性，构图均为自创设计，立体形式要求与环境艺术设计专业相关（雕塑、建筑、家具、环境小品等），制作工艺精细、表现准确、结 构稳定。 作业总体要求：（1）平时作业在11月2日（第11周周三）下午统一现场打分（3）期末作业照片制作光盘，按照姓名每人1个文件夹 （4）最终交作业册时间11月2（第11周周三）下午6:00之前统 一提交 评分标准：（1）按照每次辅导课作业完成质量的11周课堂打分作为平时成绩； （2）第11周上交的《立体构成》光盘为期末成绩 （3）平时成绩占总成绩40%，期末成绩占总成绩50%，出勤率课堂表现占总成绩10% （4）第11周周三不交作业者将无成绩 2011年10月19日 高职建装10
双目立体视觉技术简介
双目立体视觉技术简介 1. 什么是视觉 视觉是一个古老的研究课题，同时又是人类观察世界、认知世界的重要功能和手段。人类从外界获得的信息约有75%来自视觉系统，用机器模拟人类的视觉功能是人们多年的梦想。视觉神经生理学，视觉心里学，特别是计算机技术、数字图像处理、计算机图形学、人工智能等学科的发展，为利用计算机实现模拟人类的视觉成为可能。在现代工业自动化生产过程中，计算机视觉正成为一种提高生产效率和检验产品质量的关键技术之一，如机器零件的自动检测、智能机器人控制、生产线的自动监控等;在国防和航天等领域，计算机视觉也具有较重要的意义，如运动目标的自动跟踪与识别、自主车导航及空间机器人的视觉控制等。人类视觉过程可以看作是一个从感觉到知觉的复杂过程，从狭义上来说视觉的最终目的是要对场景作出对观察者有意义的解释和描述；从广义上说，是根据周围的环境和观察者的意愿，在解释和描述的基础上做出行为规划或行为决策。计算机视觉研究的目的使计算机具有通过二维图像信息来认知三维环境信息的能力，这种能力不仅使机器能感知三维环境中物体的几何信息(如形状、位置、姿态运动等)，而且能进一步对它们进行描述、存储、识别与理解，计算机视觉己经发展起一套独立的计算理论与算法。 2. 什么是计算机双目立体视觉 双目立体视觉(Binocular Stereo Vision)是机器视觉的一种重要形式，它是基于视差原理并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像，通过计算图像对应点间的位置偏差，来获取物体三维几何信息的方法。融合两只眼睛获得的图像并观察它们之间的差别，使我们可以获得明显的深度感，建立特征间的对应关系，将同一空间物理点在不同图像中的映像点对应起来，这个差别，我们称作视差(Disparity)图像，如图一。 图一、视差（Disparity）图像 双目立体视觉测量方法具有效率高、精度合适、系统结构简单、成本低等优点，非常适合于制造现场的在线、非接触产品检测和质量控制。对运动物体（包括动物和人体形体）测量中，由于图像获取是在瞬间完成的，因此立体视觉方法是一种更有效的测量方法。 双目立体视觉系统是计算机视觉的关键技术之一，获取空间三维场景的距离信息也是计算机视觉研究中最基础的内容。 双目立体视觉的开创性工作始于上世纪的60年代中期。美国MIT的Roberts通过从数字图像中提取立方体、楔形体和棱柱体等简单规则多面体的三维结构，并对物体的形状和空间关系