计算机视觉技术
计算机视觉技术及其应用案例解析
计算机视觉技术及其应用案例解析计算机视觉技术是人工智能领域中十分重要的一个分支，其应用领域广泛，包括工业、医疗、安防、交通、金融等各个领域。
本文将介绍计算机视觉技术的定义、原理、分类、应用案例等方面。
一、计算机视觉技术的定义计算机视觉技术是指将数字图像信号转化为实际世界中的物理信息，并对其进行分析、处理以及理解等过程。
计算机视觉技术的目的是实现对图像的理解和处理，使计算机能够像人类一样观察、理解和处理图像信息。
二、计算机视觉技术的原理计算机视觉技术原理主要涉及图像采集、图像处理和图像分析三个方面。
1.图像采集图像采集是计算机视觉技术的最开始过程，主要采用光学成像的方法，将图像信息转化为数字信号，形成数字图像。
目前常用的数字成像设备包括数码相机、CCD/CMOS传感器等。
2.图像处理图像处理是指对数字图像进行预处理、增强、分割和识别等操作，以获得更多的图像信息。
图像处理方法包括噪声滤波、灰度变换、形态学操作等。
3.图像分析图像分析是指对数字图像进行特征提取和目标识别等操作，以实现对图像的自动理解和处理。
图像分析方法包括图像分割、目标检测、目标跟踪等。
三、计算机视觉技术的分类计算机视觉技术按照不同的特点可分为以下几类：1.图像识别与分类图像识别与分类是计算机视觉技术中最为基础的应用领域，其主要任务是将数字图像分类为不同的类别。
图像识别与分类技术主要运用在图像搜索、人脸识别、物体识别等方面。
2.图像检测与跟踪图像检测与跟踪是利用计算机视觉技术对图像中的目标进行识别、定位和跟踪等操作。
其主要应用在视频监控、安防、智能交通等领域。
3.图像重建与三维建模图像重建与三维建模是利用多个二维图像信息进行三维重建和建模等操作，其主要应用在计算机辅助设计、医学影像分析等方面。
四、计算机视觉技术的应用案例1.智能语音与图像识别智能语音和图像识别技术在智能手机、智能音箱、智能手表等各类智能设备中被大量应用。
这些设备可以自动识别声音指令、人脸特征等信息，并自动完成相应的操作。
计算机视觉技术的现状和未来发展趋势
计算机视觉技术的现状和未来发展趋势一、计算机视觉技术的现状1.计算机视觉技术的定义计算机视觉技术是指利用计算机对图像或视频进行分析、处理和理解的一项技术。
它基于图像处理、模式识别、机器学习等方面的知识，旨在让计算机系统能够模拟人类视觉系统的能力，进行图像的感知、理解和推理。
2.计算机视觉技术的应用领域计算机视觉技术已经在多个领域得到了广泛的应用，包括但不限于医学影像分析、智能交通、安防监控、工业检测、虚拟现实与增强现实、无人驾驶等。
通过计算机视觉技术，可以实现对图像和视频的自动分析与识别，从而提高工作效率、降低成本、增强安全性等。
3.计算机视觉技术的主要技术（1）图像处理技术：包括图像采集、图像预处理、特征提取等，是计算机视觉技术的基础。
（2）模式识别技术：通过机器学习算法对图像进行分类、识别和检测。
（3）深度学习技术：利用深度神经网络进行图像识别和分析，已成为计算机视觉领域的主流技术。
4.计算机视觉技术的挑战尽管计算机视觉技术在多个领域得到了应用，但仍然存在一些挑战，如复杂场景下的图像识别、实时性要求较高的应用场景、对小样本数据的学习能力等。
二、计算机视觉技术的未来发展趋势1.强化学习的应用随着人工智能领域的持续发展，强化学习已经成为计算机视觉领域的一个热点。
强化学习可以帮助计算机系统更好地理解图像，提高图像分析和识别的精度与速度。
2.多模态融合技术未来计算机视觉技术将更加注重多模态融合，即通过结合图像、文本、声音等多种信息来进行更加全面的分析与理解。
这种技术的应用将拓展计算机视觉技术的应用场景，提高其适用性。
3.高性能计算平台的支持未来计算机视觉技术的发展将需要更加强大的计算平台的支持，以应对日益增长的数据量和复杂的算法模型。
云计算、边缘计算等技术的发展将为计算机视觉技术的应用提供更加强大的支持。
4.端到端的解决方案未来计算机视觉技术将趋向于提供端到端的解决方案，即通过整合数据采集、数据处理、模型训练和应用部署等环节，为用户提供更加便捷和高效的服务。
列举常见的计算机视觉技术
列举常见的计算机视觉技术
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，下面列举一些常见的计算机视觉技术：
1. 图像分类：根据图像的内容将其划分到不同的类别中，例如识别图像中的动物、植物或其他对象。
2. 对象检测：在图像或视频中定位和识别特定的对象，例如人脸检测、车辆检测等。
3. 语义分割：将图像划分成具有不同语义的区域，例如将场景中的道路、建筑物、植被等进行分割。
4. 实例分割：在语义分割的基础上，进一步区分每个对象的实例，例如将场景中的每辆汽车进行单独的分割。
5. 目标跟踪：在视频中跟踪特定的目标对象，例如跟踪运动员的运动轨迹。
6. 姿态估计：估计人体或物体的三维姿态，例如确定人体的关节位置或手部的姿势。
7. 动作识别：识别视频中的特定动作，例如跑步、跳跃、挥手等。
8. 深度估计：根据图像或视频中的信息，估计场景的深度信息，即距离相机的远近。
9. 人脸识别：识别和验证人脸的身份，常用于安防、考勤等领域。
10. 光学字符识别（OCR）：识别图像中的文字信息，例如识别车牌号码、文档中的文字等。
这些计算机视觉技术在各个领域都有广泛的应用，如安防监控、自动驾驶、医疗诊断、工业检测、虚拟现实等。
随着技术的不断发展，计算机视觉将会在更多的领域发挥重要作用。
计算机视觉技术及其应用
计算机视觉技术及其应用一、引言计算机视觉技术是人工智能领域的重要分支之一，其在图像处理、机器人导航、自动驾驶、安防监控等方面有着广泛应用。
本文将介绍计算机视觉技术的基础概念、发展历程、相关算法和应用场景，并探讨其未来发展趋势。
二、计算机视觉技术的基础概念计算机视觉技术是指通过计算机对数字图像进行处理和分析，从而获取图像中的有用信息，通常包括图像增强、目标检测、目标识别、特征提取、图像分割等技术。
图像预处理是计算机视觉技术的重要环节，它包括图像去噪、灰度转换、直方图均衡化、滤波等技术，其中直方图均衡化是一种最常用的技术，通过对图像像素值的转换，使图像的对比度得到增强，提高了图像分析的准确性。
目标检测是计算机视觉技术的重要应用，它包括目标位置检测、目标数量统计、目标运动轨迹跟踪等技术。
目标检测技术的关键是特征提取，通常采用矩阵运算和深度学习方法对图像中的目标进行分类和识别。
三、计算机视觉技术的发展历程计算机视觉技术的发展可以分为三个阶段，分别是传统计算机视觉、深度学习与卷积神经网络和端到端的深度学习。
传统计算机视觉是指利用计算机算法进行图像分析和处理的传统方法，包括基于阈值、边缘、区域和形状等几何信息的特征提取方法和常见的分类器，如支持向量机和随机森林。
深度学习与卷积神经网络是计算机视觉技术的重要突破，它利用多层神经网络对图像特征进行学习和提取，从而大大提高了计算机视觉技术的准确率和实时性。
端到端的深度学习技术是指将数据输入模型进行特征提取、分类、预测等多个环节的过程，通过不断迭代，优化模型参数和结构，从而实现高效的图像分析和处理。
四、计算机视觉技术的相关算法计算机视觉技术的相关算法包括传统计算机视觉算法和深度学习算法。
在传统计算机视觉算法中，经典的特征提取算法包括sift算法、hog算法和lbp算法，支持向量机、随机森林和最近邻等分类器也被广泛应用于目标检测和识别中。
在深度学习算法中，卷积神经网络和循环神经网络是最常用的模型。
计算机视觉技术
计算机视觉技术计算机视觉技术的概述计算机视觉技术是指通过人工智能和计算机图像处理技术，实现对真实世界中的图像、视频进行数字化处理和分析，从而获取图像的特征和信息，是人工智能技术中的重要领域之一。
从阅读文本、识别人脸、车辆识别、智能决策等应用场景中，都会出现计算机视觉技术的身影。
计算机视觉技术的核心理论之一是图像处理技术，通过图像的预处理、分割、匹配、分析等一系列处理过程，提取和分析图像中的信息。
图像处理技术主要是涉及到的技术包括：图像去噪、边缘检测、图像增强、滤波等。
计算机视觉技术还包括目标检测、识别和跟踪技术。
对于图像中的目标，计算机需要先知道目标的位置和大小，这就需要用到目标检测技术；然后，需要对检测到的目标进行识别，即识别目标的类别或者特征，这就需要用到目标识别技术；最后，需要对目标进行跟踪，即对目标在图像中的运动状态进行跟踪。
计算机视觉技术还包括三维重建技术，通过从多个平面图像中获取三维信息和空间结构，重建出三维模型。
此外，还有对应用需求的算法和模型，比如人脸识别、手势识别等。
应用场景方面，计算机视觉技术应用广泛，例如，智能交通、安防监控、医学图像处理、虚拟现实、无人机等领域都需要用到计算机视觉技术。
总之，计算机视觉技术是重要的人工智能技术领域之一，随着技术的不断发展，它将会在更多的领域得到应用和发展。
计算机视觉技术的原理及算法计算机视觉技术是指通过计算机对真实世界中的图像、视频等进行数字化处理和分析，从而获取图像特征和信息，是人工智能技术中的重要领域之一。
计算机视觉技术的核心理论之一是图像处理技术，包括图像的预处理、分割、匹配、分析等一系列处理过程。
图像预处理包括去噪、平滑等，图像分割主要是将图像分为几个子区域，每个子区域代表一种物体或物体的一部分。
图像匹配主要是将两幅图像中相同的物体进行对齐，图像分析主要是统计和分析图像中的图案、颜色、线条等特征，以及对这些特征进行分类和识别。
在目标检测方面，主要包括基于深度学习的卷积神经网络模型和基于传统特征提取算法的模型两种。
什么是计算机视觉技术
什么是计算机视觉技术计算机视觉技术（Computer Vision，CV）是指通过使用计算机和算法来模拟人类视觉，使计算机能够感知、理解和解释数字图像和视频的能力。
它主要是通过利用数字图像处理、模式识别、机器学习等关键技术，将数字图像转化为计算机可以识别和处理的数据，使得计算机能够通过图像识别、目标检测、人脸识别、运动跟踪等方式获取关于物理世界的信息。
现在，计算机视觉已经应用到了各个领域。
例如，在医疗领域，CV技术可以帮助医生通过CT、MRI等医学图像进行自动诊断，识别人体内的异常组织；在工业领域，CV技术可以用于自动化机器人领域，让机器人去完成人工还无法完成的任务；在智能交通领域，CV技术可用于路口智能交通灯，通过摄像头认知车流量，根据交通灯的运算模拟车流量，并通过控制加减速道路通行能力。
计算机视觉技术的核心是数字图像处理。
很多人对数字图像处理这一概念还有些模糊，简单来说，就是对于所拍摄的数字图像进行处理，使图像更容易识别和更加美观。
而数字图像处理的核心就是通过算法和技术对图像进行一系列的处理步骤，如增强，缩放，降噪等。
通过这些处理，可以使得输入的图像更加适合进行计算机视觉处理。
目前，数字图像处理被广泛应用在各种设备中，如手机、数码相机等。
另外，机器学习（Machine Learning）也是计算机视觉领域加速发展的重要因素之一。
机器学习是一种人工智能的分支，其基础就是利用算法和大量数据进行训练，使得机器能够学会一些能力。
而在计算机视觉领域，机器学习技术可以用来训练分类器、检测器、跟踪器等关键模型，以使得计算机视觉系统能够更好地完成图像和视频的分析与识别任务。
此外，目标检测（Object Detection）也是计算机视觉应用中的一个重要领域。
目标检测的意思是在一张图像中，找出所有我们感兴趣的物体，例如人、车、建筑物等。
目标检测和图像分类的联系非常紧密，可以看做是图像分类的扩展，在图像分类的基础上，提供了更加详实的信息。
人工智能领域中的计算机视觉技术
人工智能领域中的计算机视觉技术人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的快速发展引起了广泛的关注和研究。
计算机视觉技术是人工智能领域中的一个重要分支，涉及如何让计算机能够理解和解释图像和视频。
本文将介绍人工智能领域中的计算机视觉技术的发展、应用及未来前景。
一、计算机视觉技术的发展计算机视觉技术的发展可以追溯到上世纪50年代，但真正取得重大突破的是在近年来随着深度学习算法的发展。
深度学习算法的出现使得计算机能够通过学习大量的图像和视频数据来提取高层次的特征，从而实现更准确、更快速的图像识别和分析。
二、计算机视觉技术的应用计算机视觉技术在各个领域都有广泛的应用，以下是几个典型的应用领域：1. 人脸识别：人脸识别技术已广泛应用于安全领域，如门禁系统、刷脸支付等。
通过计算机视觉技术，可以准确地识别一个人的身份。
2. 目标检测与跟踪：目标检测与跟踪技术可以在图像或视频中找到指定的目标，并实时跟踪其位置和运动轨迹。
这种技术在自动驾驶、监控系统等领域都有重要的应用。
3. 图像分类与标注：计算机视觉技术能够对图像进行分类，将其归类到相应的类别中。
这一技术可以应用于图像搜索、商品推荐等方面。
4. 医学影像分析：计算机视觉技术可以辅助医生对医学影像进行分析，实现疾病早期诊断和治疗方案的制定。
三、计算机视觉技术的未来前景计算机视觉技术的发展前景非常广阔。
随着AI技术的不断进步，计算机在识别和理解图像方面的能力将进一步提高，应用场景也会更加多样化。
1. 智能交互：计算机视觉技术可以用于人机交互，通过识别和解释人的动作和表情，实现更自然、更智能的人机交互方式。
2. 智能监控：计算机视觉技术可以应用于智能监控系统中，通过识别异常行为和物体，实现对安全事件的及时预警和响应。
3. 增强现实：计算机视觉技术可以与增强现实技术相结合，提供更丰富、更真实的虚拟体验，如虚拟试衣、虚拟导游等。
4. 自动驾驶：计算机视觉技术是实现自动驾驶的核心技术之一。
计算机视觉技术的研究与应用
计算机视觉技术的研究与应用一、计算机视觉技术概述计算机视觉技术是利用计算机和人工智能相关技术，将图像或视频信息转换为计算机可识别数据，并进行分析、理解和处理的技术。
其主要应用领域包括人脸识别、车辆识别、智能安防、医学影像、自动驾驶等。
二、计算机视觉技术的研究1. 基础技术研究计算机视觉技术的基础技术研究包括图像处理技术、模式识别技术、计算机图形学等多个方面。
其中图像处理技术是计算机视觉技术的基础，包括图像增强、滤波、噪声去除等。
模式识别技术则负责将图像数据进行分类、识别和理解。
而计算机图形学则主要处理三维空间的图形渲染和建模。
2. 深度学习技术深度学习技术是计算机视觉技术的研究热点，也是目前最为成熟的技术之一。
其基于神经网络模型，通过大量的数据训练，能够自动获取图像或视频的特征和关系，实现对图像的自动分类、识别、分割等。
3. 三维重建技术三维重建技术是计算机视觉离线应用中的重要研究方向，其主要应用于三维模型的生成、立体显示、游戏等方面。
该技术通过对场景的三维重建，实现物体的快速检索、拟合以及虚拟现实方面的应用。
三、计算机视觉技术的应用1. 人脸识别人脸识别是计算机视觉技术的重要应用领域之一，主要应用于公安、金融等场所的安全管理，以及手机解锁、支付等领域。
目前，人脸识别技术已经可以实现前台活体检测、多角度识别、部分遮挡识别等功能，可广泛应用于各种场景。
2. 自动驾驶自动驾驶是计算机视觉技术在未来交通领域的重要应用之一。
通过多个传感器获取场景信息，利用计算机视觉和人工智能相关技术，实现自动驾驶。
目前，已有多家汽车制造商和互联网公司进行了自动驾驶技术的研发和应用探索。
3. 智能安防智能安防是计算机视觉应用的重要领域之一，其主要应用于公共场所、商场、学校等场合的安全监控。
利用计算机视觉技术，可以实现人流量统计、异常目标识别、车牌识别等功能，提高安全性，缩短应急处理时间。
4. 医学影像医学影像是计算机视觉在医疗领域的重要应用之一，其在辅助医生疾病诊断、手术规划、治疗监控等方面发挥着重要作用。
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2.
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]。
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
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）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。
（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。
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。
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。
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。
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。
[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.
参考文献
[1]Manjula Patel and Philip J. Willis. FACES: Facial Animation, Construction andEditing 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.
（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：
我的毕业论文排版样文
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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]。
(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。
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）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.
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.
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
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]。