图像视觉特征与视觉单词构造-2016年

计算机视觉与图像理解

计算机视觉与图像理解摘要精确的特征跟踪是计算机视觉中的许多高层次的任务，如三维建模及运动分析奠定了基础。虽然有许多特征跟踪算法，他们大多对被跟踪的数据没有错误信息。但是，由于困难和空间局部性的问题，现有的方法会产生非常不正确的对应方式，造成剔除了基本的后处理步骤。我们提出了一个新的通用框架，使用Unscented转换，以增加任意变换特征跟踪算法，并使用高斯随机变量来表示位置的不确定性。我们运用和验证了金出武雄，卢卡斯- Tomasi 的跟踪功能框架，并将其命名为Unscented康莱特（UKLT）。UKLT能跟踪并拒绝不正确的应对措施。并证明对真假序列的方法真确性，并演示UKLT能做出正确不误的判断出物体的位置。 1．简介在计算机视觉，对问题反映的准确性取决于于图像的准确测定。特征跟踪会随时间变化对变化的图像进行处理，并更新每个功能的变化作为图像的位置判断。重要的是所选择图像的功能，有足够的信息来跟踪，而且不遭受光圈问题的影响。[1] 在金出武雄，卢卡斯- Tomasi（康莱特）是最知名的跟踪和研究方法之一。它采用一对匹配准则刚性平移模型，它是相当于窗口强度的平方差之和最小化的基础。特征点的正确选择，可大大提高算法的性能。[3] Shi与Tomasi 将初始算法考虑仿射模型，并提出了技术监测的功能对质量进行跟踪。如果第一场比赛中的图像区域之间和当前帧残留超过阈值时，该功能将被拒绝。在随后的工作中，对模型进行了扩展且考虑了光照和反射的变化。不幸的是，这些算法没有考虑在跟踪的不确定性，和估计的可靠性。如果我们能够考虑到这些问题，我们将能从混乱的数据中提取出更准确的数据。在没有不确定性特设技术条件下，有些研究员试图从中提取有用的数据但是结果都不能令人满意。但是理论上有声音的不确定性为特征跟踪，是可以应用于不同的功能类型的方法。在一个闭塞，模糊，光照变化的环境中，即使是最复杂的特征跟踪算法一败涂地无法准确跟踪。这些问题导致错误的匹配，就是离群值。虽然有几种方法来减轻异常值的影响，但是其计算成本通常较高[7] [8]。[9]采用随机抽样一致性[10]的方法来消除图像序列异常值。Fusiello提出的康莱特，增加了一种自动拒绝规则功能，所谓的X84。虽然有许多离群排斥的方法，但没有一个单一的算法，尽管该算法在所有情况下都表现良好。在本文中我们将研究范围扩大，运用高斯随机变量（GRVs）与Unscented变换（SUT 的），计算在一个非线性变换的分布传播，运用标准康莱特算法。采用随机变量来描述图像特征的位置和它们的不确定性既提高了精度又提高了鲁棒性的跟踪过程。虽然我们不知道什么是真正的分布，被测系统为我们提供了理论保证，前两个时刻的估计是正确的。另外，使用异常检测被测样品确定性使我们没有增加任何额外费用。 2．不确定度表示我们现在引入一个新的通用框架，增强了任意特征跟踪算法，以代表和跟踪高斯随机变量（GRVs）功能的位置。然后，我们说明它可以被应用到最常用的方法，康莱特之一[1]。 GRVs是一种用于图像的特征定位概率分布函数描述的不错选择。他们有一个简单易懂的数学公式（平均向量和协方差矩阵）和紧凑的计算实施。他们也有一个确切的封闭使用的线性代数运算的代数线性变换的制定，并以此作为其参数表示的两个分布的第一时刻。Haralick [13]虽然提出了在计算机视觉中使用协方差传递，但他只考虑一阶线性化。易用性外，还出现了一些有效的文献，它质疑从本地的图像灰度信息测量协方差是否可以代表的功能位置的不确定性[6]。

《图像理解与计算机视觉》习题

《图像理解与计算机视觉》习题 1. 一幅图像的象素灰度级为256、大小为1024×1024的图象的数据量多少MB？假设网络的平均传输速率为1Mbit/s，需要多少秒才能传送完毕？每个像素可以用8比特表示。解答：图像的数据量是1024×1024×8/8=1 MB，需要8 秒才能传送完毕。 2. 通过你对生活的观察，举出一个书本描述之外的图像处理应用的领域和例子。解答：医院CT检查，等。 I f x y z t的各个参数的具体含义，反映的图像类型有多 3. 请说明图像亮度函数(,,,,) 少？解答： I f x y z t中，(x,y,z)是空间坐标，λ是波长，t 是时间，I 是图像数学表达式(,,,,) 光点(x,y,z)的强度（幅度）。上式表示一幅运动(t) 的、彩色/多光谱(λ) 的、立体（x,y,z）图像。 I f x y z t表示一幅运动(t) 的、彩色/多光谱(λ) 的、立体（x,y,z）图像。对 (,,,,) 于静止图像，则与时间t 无关；对于单色图像(也称灰度图像)，则波长λ为一常数；对于平面图像，则与坐标z 无关，故f(x,y)表示平面上的静止灰度图像，它是一般图像I f x y z t的一个特例。 (,,,,) 4. 色彩具有哪几个基本属性，表述这些属性的含义。解答：色相（H）：色相是与颜色主波长有关的颜色物理和心理特性，它们就是所有的色相，有时色相也称为色调。饱和度（S）：饱和度指颜色的强度或纯度，表示色相中灰色成分所占的比例，用0%-100%（纯色）来表示。亮度（B）：亮度是颜色的相对明暗程度，通常用0%（黑）-100%（白）来度量。 5. 请解释马赫带效应。解答：所谓“马赫带效应（Mach band effect）”是指视觉的主观感受在亮度有变化的地方

基于计算机视觉和图像处理的交通参数检测

基于计算机视觉和图像处理的交通参数检测作者：魏武，张起森，王明俊，黄中祥作者单位：长沙交通学院道路与交通工程系刊名：信息与控制英文刊名：INFORMATION AND CONTROL 年，卷(期)：2001,30(3) 被引用次数：40次参考文献(5条) 1.P G Michalopoulos Vehicle Detection through Image Processing, The Autoscope System, IEEE Trans[外文期刊] 1991(01) 2.Brian Carlson Vision Makes Traffic Control Intelligent 1997(02) 3.W Wei;X H Huang;M Wang W Li Method of Road-Traffic Parameter Detection Using Optical Sensor 2000 4.A T Ali;J Bulas-Cruz;E L Dageless Vision Based Road Traffic Data Collection, Proc. ISATA 26th 1993 5.P Briquet Video Processing Applied to Road and Urban Traffic Monitoring[外文会议] 1992 本文读者也读过(1条) 1.徐波智能交通系统中车辆提取与计数算法研究[学位论文]2006 引证文献(40条) 1.张霖.韩宝明.李得伟基于图像技术的城市轨道交通大客流辨识[期刊论文]-都市快轨交通 2012(1) 2.蒋鹏洲视频车辆检测器在城市道路监控中的应用[期刊论文]-华章 2011(16) 3.徐建闽.杨传岗.林培群视频交通场景的背景生成方法研究[期刊论文]-公路交通科技 2009(8) 4.占建云.张毅.王长君.姚丹亚.陆磊基于HALCON的视频交通参数检测方法[期刊论文]-公路交通科技 2008(9) 5.杨传岗.徐建闽.林晓辉基于视频技术的交通场景背景生成方法研究[期刊论文]-西部交通科技 2008(1) 6.佟守愚.程三伟.李江高速公路车辆超速检测算法影响因素分析与对策研究[期刊论文]-公路交通科技 2006(10) 7.王命延.朱明峰.王昊机动车视频测速中关键技术的研究与实现[期刊论文]-计算机工程 2006(5) 8.张旭东.钱玮.高隽.方廷健视频图像中运动目标的实时检测[期刊论文]-系统工程与电子技术 2005(3) 9.张绍满.盛翊智.李炳基.朱运洲一种基于虚拟线圈运动矢量的车速检测方法[期刊论文]-华中科技大学学报(自然科学版) 2004(1) 10.郇洪江.宫宁生.胡斌基于视频的道路识别新算法在交通监测系统中的应用[期刊论文]-计算机应用与软件2010(6) 11.于强.康凌道路交通视频检测系统初探[期刊论文]-天津科技 2009(6) 12.曹江中.戴青云.谭志标.邸磊基于视频检测的高速公路交通信息采集系统设计[期刊论文]-电子技术应用 2007(6) 13.曹江中.戴青云.谭志标.邸磊基于视频的高速公路车辆检测和跟踪算法[期刊论文]-计算机应用 2006(2) 14.杨昌勇.刘建伟.曹泉车辆违章逆行的图像自动检测与识别[期刊论文]-计算机工程与设计 2005(10) 15.孙棣华.马丽.陈伟霞基于手机定位及聚类分析的实时交通参数估计[期刊论文]-交通运输系统工程与信息2005(3) 16.基于视频图像处理的实时车速信息采集系统的研究[学位论文]硕士 2005

视觉器官和眼的解剖

第一章眼科学基础知识第一节视觉器官和眼的解剖一、概述人的眼睛是人体中一个非常重要的视觉器官，就是由这个视觉器官将我们和外界环境密切地联系起来。当外界光线经过眼球的光学构造屈折后将物体成像于视网膜上，并在视网膜上产生光化作用引起感光细胞的兴奋再通过视网膜视神经细胞和视神经纤维将兴奋传给大脑，而大脑的中枢神经系统又对人体各部和各器官起着统一的指挥和控制，这样才完成了视觉功能，使人们能够感觉到物体的形状、大小和颜色等。了解视觉器官和眼的结构功能及病变，对于验光配镜有着非常重要的意义。二、视觉器官的组织结构视觉器官由眼球、眼附属器和视神经三大部分组织。（一）视觉器官的组织结构如下：视觉器官的解剖图如图1－1。眼睑、结膜、泪器眼肌、眼眶视神经、视交叉、视束外侧漆状体、视放射、视中枢眼附属器眼球视路视觉器官图1－1视觉器官断面图面

1、下斜肌 2、下直肌 3、视神经 4、上直肌 5、上睑举肌 6、眉毛 7、上眼睑 8、下眼睑（二）眼球的组织结构如下：眼球的解剖图如图1－2。三、视觉器官各部分的构造及功能（一）眼睑 1、眼睑位于眼窝眶出口处，复盖眼球前面，分为上睑和下睑，上下睑之间称为睑裂，边缘称为睑缘。上下睑缘交界处称为内眦和外眦，内眦组织内包围着一个肉状隆起物，称为泪阜。上下睑缘内眦部各有一个小孔称为上下泪小点，该外层——角膜、巩膜（纤维层）中层——虹膜、睫状体、脉胳膜、葡萄膜(血管层) 内层——视网膜（神经层）房水（前房、后房）晶状体玻璃体眼球外壁眼球体内眼球

小点是泪液排泄的出口。 2、眼睑的生理功能（1）眼睑通过瞬目使泪液均匀的展开，润湿角膜，使其在角膜面形成良好的光学界面。（2）上下睑板有高度发育的皮脂腺，排出的脂质性分泌物形成泪液的表面可防止泪液过度蒸发。（3）对外观察物体时，上下睑会对角膜保持持续的压迫力，可导致角膜产生垂直向的屈光力较强的散光一般称为生理性散光。（4）当上下眼睑闭合不全时可引发角膜干燥溃疡。（5）眼睑下垂可能导致眼睛成为形觉剥夺性弱视。眼睑解剖图1－3。（二）睫毛 1、睫毛位于上下睑缘的边缘，一般上睑缘排列睫毛在100～170根之间，下睑缘排列睫毛在50～80根之间，睫毛形状固定，质地较硬，长度约10mm左右，生长期一般在3～5个月，脱落再生大约需要2个月的时间，睫毛为黑色，人到老年，睫毛将变成白色。 2、睫毛的生理功能在睫毛根部周围有丰富的感觉神经，反应敏感，假如有灰尘粒碰上这些知觉神经，在这些知觉神经的作用下，在灰尘粒进入结膜前，眼睑就会自动闭合，起

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

计算机视觉期末复习

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） 1100 cos sin0 [1][1]sin cos0 001 x y x y θθ θθ - ?? ? = ? ? ?? 1100 00 [1][1]00 00 a x y x y b ab ?? ? = ? ? ?? (,) 1 [,][,] k l N h i j f k l M∈ =∑ ? ? ? ? ? ? ? = 1 1 1 ]1 [ ]1 [ 1 1 y x T T y x y x

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

计算机视觉论文

中国矿业大学公选课计算机视觉论文学院：计算机科学与技术班级：信安10-2 姓名：吴健东学号：08103695 2011年10月

（一）引言：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计算机分析与处理视觉信息。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信息的人工系统。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。其中有计算机学和工程、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。计算机视觉也是当前计算机科学中的一领域，计算机视觉领域与图像处理，模式识别，投影几何，统计推断，统计学习等学科密切相关，近年来，与计算机图形等学科也发生了很强的联系。（二）应用：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。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，目前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，目前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来进行视觉信息的处理。但是，人类视觉系统是迄今为止，人们所知道的功能最强大和完善的视觉系统。如在以下的章节中会看到的那样，对人类视觉处理机制的研究将给计算机视觉的研究提供启发和指导。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信人感兴趣的研究领域。这方面的研究被称为计算视觉。计算视觉可被认为是计算机视觉中的一个研究领域。有不少学科的研究目标与计算机视觉相近或与此有关。这些学科中包括图象处理、模式识别或图象识别、景物分析、图象理解等。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。（三）技术：有不少学科的研究目标与计算机视觉相近或与此有关。这些学科中包括图象处理、模式识别或图象识别、景物分析、图象理解等。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。

《计算机视觉与图象处理》.

视觉检测技术基础》课程教学大纲一、课程基本信息 1、课程代码：MI420 2 、课程名称（中/ 英文）：视觉检测技术基础/ Foundation of visual measurement technique 3、学时/ 学分：27/1.5 4、先修课程：高等数学，大学物理 5、面向对象：电子信息类专业本科生 6、开课院（系）、教研室：电子信息与电气工程学院仪器系自动检测技术研究所 7、教材、教学参考书：自编讲义《机器视觉》，贾云得著，科学出版社，2000 《计算机视觉》，马颂德著，科学出版社，1997 《图像工程》，章毓晋著，清华大学出版社，2002 二、本课程的性质和任务《视觉检测基础》是电子信息学院仪器系四年级本科生的选修课，通过本课程的学习，使学生初步了解视觉检测系统的构成及基本原理，每个组成部分如何选择设计，掌握相应的图像处理方法，增加学生的专业知识。通过上机实践提高学生的实际编程能力，增强感性认识，为以后科研、工作中遇到的相关问题提供一个解决的思想，并能实际运用。三、本课程教学内容和基本要求

1. 基本要求《视觉检测基础》作为本科生的选修课，应当主要立足于对学生知识的普及，主要讲述计算机视觉系统的组成、设计、处理等方面的基本知识，以课堂讲述为主，讲述中应结合日常生活实际，提高学生的学习兴趣，让学生掌握基本的处理过程及算法，并辅以实验手段进一步增强学生对视觉检测技术的了解，增加感性认识， 2. 教学内容 (1) 课堂教学部分第一讲计算机视觉概述一、什么是计算机视觉二、计算机视觉的应用三、计算机视觉的研究内容 1 、主要研究内容 2 、与其它学科的关系第二讲成像原理与系统一、成像几何基础 1、透视投影 2、正交投影二、输入设备 1 、镜头 2 、摄像机

计算机视觉与图像处理、模式识别、机器学习学科之间的关系

计算机视觉与图像处理、模式识别、机器学习学科之间的关系在我的理解里，要实现计算机视觉必须有图像处理的帮助，而图像处理倚仗与模式识别的有效运用，而模式识别是人工智能领域的一个重要分支，人工智能与机器学习密不可分。纵观一切关系，发现计算机视觉的应用服务于机器学习。各个环节缺一不可，相辅相成。计算机视觉（computer vision），用计算机来模拟人的视觉机理获取和处理信息的能力。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。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。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。图像处理（image processing），用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。基本内容图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值为一整数，称为灰度值。图像处理技术的主要内容包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。常见的处理有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割和图像分析等。图像处理一般指数字图像处理。模式识别(Pattern Recognition)是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程,是信息科学和人工智能的重要组成部分。模式识别又常称作模式分类，从处理问题的性质和解决问题的方法等角度，模式识别分为有监督的分类（Supervised Classification）和无监督的分类(Unsupervised Classification)两种。模式还可分成抽象的和具体的两种形式。前者如意识、思想、议论等,属于概念识别研究的范畴,是人工智能的另一研究分支。我们所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、照片、文字、符号、生物传感器等对象的具体模式进行辨识和分类。模式识别研究主要集中在两方面,一是研究生物体(包括人)是如何感知对象的，属于认识科学的范畴,二是在给定的任务下,如何用计算机实现模式识别的理论和方法。应用计算机对一组事件或过程进行辨识和分类，所识别的事件或过程可以是文字、声音、图像等具体对象，也可以是状态、程度等抽象对象。这些对象与数字形式的信息相区别，称为模式信息。模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。机器学习(Machine Learning)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。机器学习在人工智能的研究中具有十分重要的地位。一个不具有学习能力的智能系统难以称得上是一个真正的智能系统，但是以往的智能系统都普遍缺少学习的能力。随着人工智能的深入发展，这些局限性表现得愈加突出。正是在这种情形下，机器学习逐渐成为人工智能研究的核心之一。它的应用已遍及人工智能的各个分支，如专家系统、自动推理、自然语言理解、模式识别、计算机视觉、智能机器人等领域。机器学习的研究是根据生理学、认知科学等对人类学习机理的了解，建立人类学习过程的计算模型或认识模型，发展各种学习理论和学习方法，研究通用的学习算法并进行理论上的分析，建立面向任务的具有特定应用的学习系统。这些研究目标相互影响相互促进。

眼的解剖

眼是人类最重要的感觉器官之一。也是最能让人感受到其不适或病变的感觉器官。人眼视觉器官包括眼球、视路和附属器。人眼的外形接近球形，称为眼球。眼球壁是包围眼球的一层组织，由巩膜、脉络膜和网膜组成。眼球壁由外向内可分为三层：纤维膜、色素膜、视网膜。纤维膜由纤维组织构成，较硬，坚韧而有弹性，对眼球有保护作用，并能维持眼球的形状，似鸡蛋壳一样。纤维膜又可分为角膜、巩膜、角巩膜缘。

色素膜又叫葡萄膜，具有营养眼内组织及遮光的作用，自前向后又可分为虹膜、睫状体、脉络膜三部分。虹膜中间有瞳孔。眼内容物包括房水、晶状体和玻璃体。这三部分加上外层中的角膜，就构成了眼的屈光系统。房水为无色透明的液体，充满前房、后房，约有0.15～0.3ml，它具有营养和维持眼内压力的作用。晶状体位于虹膜后面，玻璃体前面，借助悬韧带与睫状体相联系，是一种富有弹性、透明的半固体，形状似双凸透镜，是眼球重要的屈光间质之一。玻璃体为无色透明胶状体，充满晶状体后面的空腔里，具有屈光、固定视网膜的作用。玻璃体和晶状体房水、角膜等一起构成了眼的屈光间质，并且对视网膜和眼球壁起支撑作用，使视网膜与脉络膜相贴。在外伤或手术中，一旦发生玻璃体丢失，就容易造成视网膜脱离。眼底顾名思义是指眼睛的底部，也就是眼睛最里面的组织。它包括视网膜、视神经乳头和视网膜中央血管。如果眼底有疾病的话，将对视觉有很大的影响。表现为视力下降，视物变形、变色，视大变小。人的眼睛除了眼球壁和眼内容物外，还有一些附属器，它们是眼睑、结膜、泪器、眼外肌和眼眶。

从光学观点看，眼睛可以被看做两个系统：角膜和晶体。其各表面的中心，近似位于共同轴即光轴上。光轴通常交视网膜于中心窝鼻侧并稍上方的一点，平均角度倾斜，在水平方向为4~5度（a角），而垂直方向的倾斜略大于1度。人类眼球结构示意图眼- 人类眼球的结构斜视手术眼- 眼球的解剖和生理眼是视觉的感觉器官，包括眼球及其附属器。眼所占的体表面积和容积虽小，但其功能对生活和劳动至关重要。眼是机体的一个组成部分，许多全身系统性疾病可在眼部有所表现。为“捕捉”光的讯息，眼必须暴露于体表，这增加了它受外伤和外界病原体侵袭的机会。眼的疾病最终都会影响视觉功能。视力丧失不但使患者遭受痛苦，也会给家庭和社会带来不幸，因

计算机视觉和图像理解毕业论文

计算机视觉和图像理解毕业论文 1.导言在社会机器人的新兴领域，人类–机器人相互作用通过手势是一个重要的研究课题。人类进行交际的手势中，指向手势的互动与机器人特别有趣。他们开放的直观指示对象和位置的可能性，是特别有用的机器人的命令。指向手势也可结合语音识别指定的口头述和位置参数，还提供了一个明确的输入语音识别时发生歧义。这种类型的一个例子的情况是指向手势引导机器人到一个特定的对象或使用地点。机器人必须能够检测的指向手势和估计目标位置，从而指出，主要的问题出现，有关最近在这一领域的研究视野[1–4,8]。一些最重要的挑战是相关的实时计算，得到的精度和运行在困难的杂乱环境可能遮挡，光照和不同的背景。另一个共同的要求是，指向手势必须认识到，无论规模大小，大指向手势是指进行全臂延伸而小的指向手势只减少前臂和手的运动[ 3,4 ]。基于这一事实，对于大多数应用程序，它是指目标而不是实际的指向，这是非常重要的，我们制定了一个新的方法，与现有的指向手势识别的方法，也考虑到可能指出目标位置的先验信息。假设的指示语的手势，最常见的类型例如，一个涉及食指指向对象的利益和用户的目光指向同一目标[ 5,6 ] 我们制定我们的方法使用单眼设置高精度跟踪下飞机头部旋转，同时识别手指的手势。这两种输入流被组合在一起推导出指向目标使用的配方是基于Dempster-Shafer理论的证据[7]。一种区别我们的方法来自使用相机基本的方法，多数使用立体声或多摄像机设置。然而，本文的主要容在于基于Dempster-Shafer理论输入端的组合，让该方法在一种或两种输入数据流丢失的情况下能妥善处理（例如手指向的来自遮挡了的可见光）；也就是，使用的输入的信号缺乏，实现了令人印象深刻的结果，这是当代概率融合方法不可能得到的来源[1,8]。此外，本文所提出的制定的信念被分配到设置尖锐的目标而不是个人提出的目标。Dempster的组合规则有助于这些信念相结合，而不需要将他们的个人目标的分别观测指出，假如没有明确的建议。在下面的章节中对相关工作（第2节）和提出的方法（第3节）进行了论述。手指的手势识别的简要讨论在第4节而人脸姿势识别在第5节进行了阐述。人脸姿态和手指的融合，是本文的重点，在第6节进行了分析。在模拟环境下的实验结果及其使用的地面真实数据的结果在第7节。本文的结论与讨论在第8节。 2相关的工作手势识别的研究近年来受到越来越多的关注，也超越了人类–机器人互动的区域，例如在情感计算和身临其境的游戏技术。第一次尝试解决手势解读导致的机械装置，直接测量手或手臂的关节角度和空间位置，所谓的手套设备[ 9 ]。随着计算机视觉技术及快速处理器可用性的最新研究进展，在基于视觉的非接触式接口增加了可穿戴设备，克服阻碍缓解作用的弊端。最近基于视觉的手势识别技术作了较全面的介绍[ 11 ]而且大部分的努力都集中在手势识别[12,6]以及手语翻译[ 13,14 ]。

图像处理与计算机视觉算法及应用

图像处理与计算机视觉算法及应用图像处理与计算机视觉算法及应用（Algorithms for Image Processing and Computer Vision）（第2版）的配套代码。基于OpenCV库-matching code for the book"Algorithms for Image Processing and Computer Vision".Based on OpenCV Library. [上传源码成为会员下载此文件] [成为VIP会员下载此文件] 文件列表(点击判断是否您需要的文件，如果是垃圾请在下面评价投诉): 图像处理与计算机视觉算法及应用（第2版）\Chapter 1\capture.c .......................................\.........\lib0.c .......................................\.........\thr_glh.c .......................................\.........0\angular.c .......................................\..........\check.c .......................................\..........\convert.c .......................................\..........\display.c .......................................\..........\listGreyFiles.c

计算机视觉期末考点

计算机视觉重点考点集锦手工整理，如有错误，慎之！第一章 1、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． 2、视觉表示框架的三个阶段（也就是提取三阶段）：1）第一阶段是将输入的原始图像进行处理，抽取基本特征形成基元图。2）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，形成二维半图。3）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。第三章 1、二值图像的特点:a.假定二值图像大小为mxn，其中物体像素值为1，背景像素值0;b.二值图像处理的算法简单，易于理解和实现，计算速度快；c. 二值视觉所需的内存小，对计算设备要求低；d.二值视觉系统技术可用于灰度图像视觉系统 2、二值图像的获取：1）通过图像的阙值2）通过硬件实现3）通过软件实现 3、图像分割：把图像划分成区域，使每一个区域都对应一个候选的目标。 4、图像二值化：设一副灰度图像中物体的灰度分布在某一区间内，通过阙值运算后的图像为二值图像 5、投影分类及作用：1）水平/垂直投影；给定直线上的投影；对角线投影（仿射变换）2）投影能表现图像的某种信息。 6、4-连通成分序贯法（标记算法）步骤： 1）从左到右，从上到下扫描图像 2）①如果上面点和左面点有一个标记，复制这一标记②如果两点相同的标记，复制这一标记③如果两点有不同标记，则复制上点标记且将两个标记输入到等价表中作为等价标记④否则给这一像素点分配一个新的标记并将这个标记输入到等价表 3）如考虑更多的点，回到第二步 4）在等价表中的每一等价集中找到最低的标记 5）扫描图像，用等价表中的最低标记取代每一个标记 7、欧拉数：E=C—H，连通成分数(C)—空洞数(H) 8、扩展与收缩：1）要掌握用结构元进行扩展与收缩 2）先扩展后收缩：补上不希望存在的洞 3）先收缩后扩展：去除孤立的噪声点 4）定义：①扩展：如果背景和洞的像素点临点显1，则该点从0变为1 ②收缩：如果物体像素点连点为0，则将该点从1变为0 9、开、关运算：1）开运算：先腐蚀后膨胀，去除比结构元小的区域的像素点 2）关运算：显膨胀后腐蚀，填充比结构元小的孔洞第四章

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

机器视觉与计算机视觉的区别

图像处理和计算机视觉有很大的关联性，所以你在搜技术文章的时候，可能这两个关键词你都可以试一试。他们的区别在于，图像处理侧重在“处理”图像：如增强，还原，去噪，分割，等等；而计算机视觉在于使用计算机（也许是可移动式的）来模拟人的视觉，因此模拟才是计算机视觉领域的最终目标。要实现这个目标，至少有两件事要做，第一是图像处理，第二是图像理解。比如一个机器人眼睛读入的数据可能是模糊的，可能是有噪声的，那么首先要进行去噪和还原。之后机器人要能理解这个图像意味着什么，比如特定的军事目标，那么它可能要进行分割，然后用统计学的方式进行模式识别。显然识别这个部分就属于图像理解，而非单纯的图像处理了。图像处理，针对图像本身进行一些处理，这里可以是工业、医疗、娱乐、多媒体、广告等多个行业的，如常见的Photoshop也是图像处理软件，使用此软件从事相关工作的人也是图像处理人员。其它行业也有类似的效果，即将原始图像，通过一些算法、技术、手段等，转换成用户自己认为理想的图像，即把图像给处理了。计算机视觉，或者说是机器视觉（计算机视觉与机器视觉略有不同，不过更相近），则类似于人类的视觉效果，只不过是用到了机器、计算机上。这其中，大部分的机器视觉，都包含了图像处理的过程，只有图像处理过后，才能找到图像中需要的特征，从而更进一步的执行其它的指令动作，如机械手臂的运动、机台的移动等，这些应用在大学里主要表现在机器人上，如机器人踢球、下棋等，在工业上，则主要应用于工业机器人，完成自动生产、装配、检测等工作，富士康就有大量的机器人，在农业上，则表现在一些自动收割机，如棉花收割，自动分类机器。当然也有一些机器视觉是不需要图像处理的，如经过相机镜头等直接连接到显示器上观察的，结果好坏是由人来判断的，这时图像处理的过程是由人自己完成的，而不是计算机。还有一些图像传感器有固定的特性，如颜色传感器，那样只会有信号出来即可，也是没有图像处理的。计算机视觉，一定是包含计算机的，而机器视觉，则不一定需要计算机，可以是智能相机，也可以是图像传感器，当然也可以使用计算机完成。