机器视觉课件_讲座

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Sojourner 火星车前部 图，中部的 两个小突出 是两个黑白 CCD摄像机
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Rocky 7 火星机器人
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足球机器人 昆虫机器人
足球机器人
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日本
Honda
仿人机器人
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y` ftg y` 0.006 f tgmin min 0.006 f
一般人眼在自然状态下 物方焦距为





眼睛的分辨率是眼睛的重要光 学特性，也是设计目视光学仪 器的重要依据之一； 眼睛分辨率：将眼睛刚能分辨 的两物点在网膜上成的两像点 间的距离称为 眼的分辨率与网膜上神经细胞 大小有关。要使两像点能被分 辨，它们间距离至少要大于两 个神经细胞的直径。 黄斑上视神经细胞直径约为 0.001~0.003mm，所以一般 取0.006mm为人眼的分辨率。 另外一个最常用的描述人眼分 辨能力的是0.006mm对人眼的 物空间张角
2．5维图
3维模型表示
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3.3 Marr 视觉理论的不足
Marr理论是计算机视觉研究领域的划时代成就，但该 理论不是十分完善的，许多方面还有争议．比如:
视觉处理框架基本上是自下而上，没有反馈;
没有足够地重视知识的应用．
Marr理论给了我们研究计算机视觉许多珍贵的哲学思 想和研究方法，同时也给计算机视觉研究领域创造了 许多研究起点。
•智能机器: 能模拟人类的功能，能感知外部世界并有效地解决人所能解决问 题． •感知系统：人类感知外部世界主要是通过视觉、触觉、听觉和嗅觉等感觉器 官，其中约80%的信息是由视觉获取的．因此,对于智能机器来说，赋予机器 以人类视觉功能对发展智能机器是及其重要的，也由此形成了一门新的学科 —计算机视觉(也称机器视觉或图像分析与理解等)．计算机视觉的发展不仅 将大大推动智能系统的发展，也将拓宽计算机与各种智能机器的研究范围和 应用领域． • 计算机视觉：研究用计算机来模拟生物视觉功能的科学和技术．计算机视 觉系统的首要目标是用图像创建或恢复现实世界模型，然后认知现实世界．
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研究热潮是从 20世纪80年代开始的，到了80 年代中期，计算机视觉获得了蓬勃发展，新 概念、新方法、新理论不断涌现，比如，基 于感知特征群的物体识别理论框架，主动视 觉理论框架，视觉集成理论框架等． Marr的计算理论
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3. Marr的视觉计算理论
Marr 的视觉计算理论[Marr1982]立足于计算机科学，系统地概括了心理生理学、 神经生理学等方面取得的所有重要成果，是视觉研究中迄今为止最为完善的视 觉理论． Marr 建立的视觉计算理论，使计算机视觉研究有了一个比较明确的体 系，并大大推动了计算机视觉研究的发展．人们普遍认为，计算机视觉这门学 科的形成与Marr的视觉理论有着密切的关系．
（1）、人眼的光学构造：




角膜：由角质构成的透明的 球面薄膜，厚度为0.55mm， 折射率为1.3771； 前室：角膜后的空间，充满 折射率为1.3774的水状液体； 虹彩：位于前室后，中间有 一圆孔，称为瞳孔，它限制 了进入人眼的光束口径，可 随景物的亮暗随时进行大小 调节； 水晶体：由多层薄膜组成的 双凸透镜，中间硬外层软， 各层折射率不同，中心为 1.42，最外层为1.373，自 然状态下其前表面半径为 10.2mm，后表面半径为 6mm，水晶体周围肌肉的紧 张和松驰可改变前表面的曲 率半径，从而改变水晶体焦 距；
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Rocky7视觉系统获取的立体图象对
障碍物探测示意图 Rocky7 视觉系统对场景的深度恢复
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CMU月球探测实验车Nomad漫游者
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月球探测实验车Nomad漫游者
在以观测者为中心的坐标系中 局部表面朝向(“针”基元) ，表示可见表面的方向、深度 离观测者的距离 值和不连续的轮廓 深度上的不连续点 表面朝向的不连续点 在以物体为中心的坐标系中， 用由体积基元和面积基元构成 的模块化多层次表示，描述形 状及其空间组织形式． 分层次组成若干三维模型，每 个三维模型都是在几个轴线空 间的基础上构成的，所有体积 基元或面积形状基元都附着在 轴线上．
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3.1 信息处理三个层 次
表 1-1 计算理论
表示和算法
硬件实现
计算的目的是什么？ 为什么这一计算是合适的？ 执行计算的策略是什么？
如何实现这个计算理论？ 在物理上如何实现 输入、输出的表示是什么？ 这些表示和算法？ 表示与表示之间的变换是什么？
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3.2 视觉表示框架
第一阶段(也称为早期阶段)是将输入的原始图像进行处理，抽取图像中诸如 角点、边缘、纹理、线条、边界等基本特征，这些特征的集合称为基元图 (primitive sketch)； 第二阶段(中期阶段)是指在以观测者为中心的坐标系中，由输入图像和基元 图恢复场景可见部分的深度、法线方向、轮廓等，这些信息的包含了深度信 息，但不是真正的物体三维表示，因此，称为二维半图(2．5 dimensional sketch)； 第三阶段(后期阶段)是在以物体为中心的坐标系中，由输入图像、基元图、 二维半图来恢复、表示和识别三维物体。



人眼有两类调节：视度调节和瞳孔调节 视度调节：用眼观察一物时，物通过眼在网膜上形成一个清晰像，视 神经细胞受到光刺激引起了视觉，于是看清了这一物体；此时，物像 眼睛光学系统三者间满足共轭方程式。其它不同远近的物的像不在网 膜上，因此看不清。要看清其它物，人眼要自动调节焦距。 正常人眼在完全放松的自然状态下，无限远处的物成像在网膜上。即 眼的像方焦点在网膜上；当观察近处物时，水晶体周围肌肉收缩，水 晶体前表面半径变小，眼睛光学系统焦距变短，后焦点前移，从而使 该物体的像成在网膜上。 为描述人眼调节的程度，引入了视度的概念，与网膜共轭的物面到眼 睛距离的倒数称为视度，用SD表示 SD有正有负 如观察眼前2米处的目标时，l=-2，SD=-0.5，即眼睛视度为-0.5，如 物在无穷远处时，SD=0；可见，视度绝对值越大，说明眼的调节量越 大。
1 SD l
明视距离：
对应的SD=-4 人眼的近点距离 远点距离： 人眼的调节范围：远点与近点视度差。
瞳孔调节 眼睛的虹彩可自动改变瞳孔大小，以控制眼睛的 进光量，一般人眼在白天光线较强时，瞳孔缩到 2mm左右，夜晚光线较暗时，瞳孔扩大到8mm 左右。 设计目视光学系统时，要考虑仪器与人眼瞳孔的 配合。
从光学角度，眼中最重要的三样东西：水晶体、网膜、瞳孔 人眼——照相机 水晶体——镜头 网膜——感光底片 瞳孔——光阑 人眼可以自动对目标调焦，可以根据景物的亮暗自动调节进
入眼光能量； 照相机中，底片上成倒像，人眼成像也是倒像，但由于人的 神经系统作用，看到的还是正像。 眼睛的视角可达150°，只有黄斑附近人眼方可清晰识别， 其它地方较模糊，要看清其它地方的景物，人眼要转动，将 黄斑和眼睛光学系统像方节点边线（视轴）对向该景物。
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计算机视觉应用系统 照明
成像装置
计算机视觉
场景
图象
wenku.baidu.com描述
应用反馈
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4. 计算机视觉的应用
• • • • • • • • 零件识别与定位 （工业生产线） 产品检验 （纺织工业棉花质量检验） 移动机器人导航（星球机器人） 遥感图像分析（植被分析） 医学图像分析（骨骼定位） 安全鉴别、监视与跟踪（门禁系统） 国防系统（目标自动识别ATR与目标跟踪） 其它（动画、体育、考古）
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许多会议论文集都反应了该领域的最新进展，比如：
Int. Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR); Int. Conf. on Computer Vision(ICCV); Int. Conf. on Pattern Recognition(ICPR); Int. Conf. on Robotics and Automation(ICRA); Workshop on Computer Vision, SPIE．
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MIT AI 实验室吸引了国际上许多知名学者 参与计算机视觉的理论、算法、系统设计的 研究，David Marr教授就是其中的一位．他 于1973年应邀在MIT AI 实验室领导一个以博 士生为主体的研究小组，1977年提出了不同 于“积木世界”分析方法的计算视觉理论 (computational vision)，该理论在80年代成为 计算机视觉研究领域中的一个十分重要的理 论框架．
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表1-2 由图像恢复形状信息的表示框架
名 称 图像 光强表示 目 的 基 元 图像中每一点的强度值
基元图
表示二维图像中的重要信息， 零交叉，斑点，端点和不连续 主要是图像中的强度变化位置 点，边缘片断，有效线段，组 及其几何分布和组织结构 合群，曲线组织，边界
1. 引 言
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2. 计算机视觉发展
• 20世纪50年代归入模式识别----主要集中在二维图像分析和识别上，如，光学字符 识别，工件表面、显微图片和航空图片的分析和解释等． •60年代MIT 的Roberts通过计算机程序从数字图像中提取出诸如立方体、楔形体、棱 柱体等多面体的三维结构，并对物体形状及物体的空间关系进行描述．Roberts 的研 究工作开创了以理解三维场景为目的的三维计算机视觉的研究．Roberts对积木世界 的创造性研究给人们以极大的启发，许多人相信，一旦由白色积木玩具组成的三维 世界可以被理解，则可以推广到理解更复杂的三维场景． •70年代，已经出现了一些视觉应用系统．70年代中期，麻省理工学院(MIT)人工智 能(AI)实验室正式开设“计算机视觉” ( Machine Vision) 课程，由B．K．P．Horn教 授讲授．
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0.006 206000' 60' ' ' 16.68
前面讨论的是人眼对两物点的分辨率。如果被 观察的对象是两条直线，分辨率可以提高到10’’， 其原因见图。 因此，一些测量仪器中都采用如图所示的对准 方式，来提高测量精度。
还有许多学术期刊也包含了这一领域的最新研究成果, 如：
IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence(PAMI); Computer Vision, Graphics, and Image Processing(CVGIP); IEEE Trans. on Image Processing; IEEE Trans. on Systems, Man, and Cybernetics(SMC); Machine Vision and Applications; Int. J on Computer Vision(IJCV); Image and Vision Computing; Pattern Recognition．