计算机视觉
计算机基础知识什么是计算机视觉

计算机基础知识什么是计算机视觉计算机基础知识:什么是计算机视觉计算机科学领域中的一个重要分支是计算机视觉(Computer Vision),它研究如何让计算机通过图像或视频来理解和解释视觉信息。
计算机视觉技术已经在许多领域得到了广泛的应用,包括人脸识别、自动驾驶、医学影像分析等。
本文将介绍计算机视觉的定义、应用、基本原理以及未来发展方向。
一、定义计算机视觉是指利用计算机和相关算法来模拟人类视觉系统的过程。
它使用摄像头、图像处理技术以及机器学习算法等,通过对图像或视频进行数字化处理和分析,让计算机能够识别、理解和处理视觉信息。
计算机视觉旨在实现机器对视觉信息的智能感知和认知。
二、应用1. 人脸识别:计算机视觉技术被广泛用于人脸识别领域。
通过采集和分析人脸图像,计算机可以判断出人脸的身份信息,用于身份认证、门禁系统等。
2. 自动驾驶:计算机视觉在自动驾驶领域起着关键作用。
车辆通过激光雷达和摄像头等装置采集周围环境信息,并通过计算机视觉算法进行图像处理,实现环境感知和道路识别等功能。
3. 医学影像分析:计算机视觉技术可以对医学影像进行分析和识别。
例如,在疾病检测中,计算机可以通过分析X光片、MRI等医学影像,帮助医生诊断和判断疾病。
4. 工业检测:计算机视觉在工业领域中被广泛用于质量控制和缺陷检测。
通过对产品图像进行分析,可以自动检测出产品缺陷,并及时进行拦截和修复。
三、基本原理计算机视觉的基本原理包括图像获取、特征提取和目标识别等过程。
1. 图像获取:利用摄像头等设备,将现实世界中的物体转换为数字化的图像。
2. 特征提取:对图像进行处理,提取出图像中的关键特征,如边缘、纹理、颜色等。
3. 目标识别:通过机器学习算法,将提取的特征与已知的模式进行比对和匹配,从而识别出图像中的目标对象。
四、未来发展方向计算机视觉领域仍然面临着一些挑战和机遇。
1. 深度学习:深度学习是计算机视觉发展的重要方向。
通过构建深层神经网络,可以提高图像分类、目标检测等任务的准确性和效率。
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。
计算机视觉大纲

计算机视觉大纲一、计算机视觉的定义与背景计算机视觉,简单来说,就是让计算机像人类一样能够“看”懂和理解图像或视频中的内容。
它是一门涉及多个学科领域的交叉学科,融合了计算机科学、数学、物理学、生物学等知识。
在当今数字化的时代,计算机视觉的应用无处不在。
从智能手机中的人脸识别解锁,到自动驾驶汽车对道路环境的感知;从医疗领域的医学影像诊断,到工业生产中的质量检测,计算机视觉都发挥着至关重要的作用。
二、计算机视觉的工作原理计算机视觉的实现依赖于一系列复杂的技术和算法。
首先,图像或视频数据被输入到计算机系统中。
然后,通过预处理步骤,如去噪、增强对比度等,提高数据的质量。
接下来,特征提取是关键环节。
这就好比我们人类在观察事物时会关注其某些显著的特征,计算机也需要从图像中提取出有价值的信息,例如边缘、纹理、颜色等。
在特征提取之后,使用分类、检测或分割等算法对图像中的对象进行识别和理解。
这些算法会根据提取的特征,判断图像中包含的物体类别、位置和形状等。
三、计算机视觉的关键技术1、图像分类图像分类是指将图像归为不同的类别。
例如,判断一张图片是猫还是狗,是汽车还是飞机。
这需要计算机学习大量的图像样本,从而能够准确地对新的图像进行分类。
2、目标检测目标检测不仅要识别出图像中的物体类别,还要确定物体的位置和大小。
比如在一张城市街道的图片中,检测出汽车、行人、交通信号灯等,并给出它们在图像中的坐标范围。
3、图像分割图像分割则是将图像划分成不同的区域,每个区域具有相似的特征。
这在医学影像处理中非常有用,比如将肿瘤从正常组织中分割出来。
4、深度学习技术深度学习,特别是卷积神经网络(CNN),在计算机视觉中取得了巨大的成功。
CNN 能够自动学习图像的特征,大大提高了计算机视觉任务的准确性。
四、计算机视觉的应用领域1、安防监控通过实时分析监控摄像头拍摄的图像或视频,计算机视觉可以实现人员识别、行为分析、异常检测等功能,提高安全性。
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。
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。
计算机视觉

计算机视觉什么是计算机视觉?计算机视觉是指通过计算机技术和算法,使计算机能够“看懂”图像和视频,并从中获取有用的信息。
计算机视觉综合了图像处理、模式识别、机器学习等多个领域的知识,可以应用于许多领域,如医疗影像诊断、智能交通、人脸识别等。
计算机视觉的主要任务计算机视觉的主要任务包括图像处理、目标检测与识别、图像分割、三维重建等。
图像处理图像处理是计算机视觉的基础任务之一,它包括对图像进行降噪、增强、滤波等操作,以提取出图像中的有用信息。
图像处理常用的方法包括灰度变换、直方图均衡化、滤波等。
目标检测与识别目标检测与识别是计算机视觉的核心任务之一,它旨在根据输入的图像,在图像中识别和定位特定的目标。
目标检测与识别的方法包括传统的特征提取与分类方法,以及深度学习方法,如卷积神经网络(CNN)。
图像分割图像分割是将图像分成若干不重叠的区域,每个区域内具有类似的特征。
图像分割常用于目标定位与跟踪、医学影像分析等领域。
常用的图像分割方法包括阈值分割、区域增长、边缘检测等。
三维重建三维重建是根据多张二维图像恢复目标的三维结构的技术。
三维重建可用于建立虚拟现实、自动驾驶等领域。
常用的三维重建方法包括立体视觉、结构光、激光扫描等。
计算机视觉的应用领域计算机视觉已经在许多领域得到了广泛的应用,以下是一些常见的应用领域:医疗影像诊断计算机视觉可以辅助医生进行疾病的诊断与治疗。
例如,计算机视觉可以在医疗影像中自动检测肿瘤、病变等异常区域,并辅助医生进行诊断。
智能交通计算机视觉可以用于智能交通系统中,例如交通监控、车辆识别与跟踪等。
通过分析交通图像与视频,可以实现交通流量统计、违法行为监测等功能。
人脸识别人脸识别是计算机视觉中的一项重要技术,它可以用于身份验证、安全监控等领域。
通过分析人脸图像,可以准确地识别人脸的身份。
增强现实增强现实是指将虚拟信息与真实世界进行融合,以提供更丰富的感知体验。
计算机视觉可以用于识别真实世界中的物体,从而实现增强现实应用。
计算机视觉技术

计算机视觉技术计算机视觉技术是一门涉及计算机系统和软件的学科,旨在使计算机能够理解和解释视觉信息。
随着计算机技术的不断发展和进步,计算机视觉技术在各个领域中得到广泛应用,包括自动驾驶、人脸识别、图像处理等。
本文将重点介绍计算机视觉技术的基本概念、应用领域和未来发展方向。
一、计算机视觉技术的基本概念计算机视觉技术是指利用计算机系统和算法来模拟和实现人类视觉系统的功能和能力。
它通过对图像和视频进行获取、处理、分析和理解,以提取其中的有用信息并做出相应的决策。
计算机视觉技术的核心任务包括目标检测与识别、图像分割与描述、运动与三维重建等。
1.1 目标检测与识别目标检测与识别是计算机视觉技术中最关键的任务之一。
它包括在图像或视频中准确定位和识别出感兴趣的目标物体。
常用的目标检测与识别算法包括卷积神经网络(CNN)、支持向量机(SVM)等。
通过这些算法,计算机可以在图像或视频中准确地检测和识别出目标物体,如人脸、车辆等。
1.2 图像分割与描述图像分割与描述是将图像分割成不同的区域,并对每个区域进行描述的过程。
图像分割可以将图像分为不同的物体或区域,以便进一步分析和处理。
图像描述则是对每个区域进行特征提取和表示,以帮助计算机理解图像的内容。
常用的图像分割与描述算法包括GrabCut、SIFT、HOG等。
1.3 运动与三维重建运动与三维重建是计算机视觉技术中的重要任务,它主要涉及对动态场景和物体进行建模、跟踪和重建的过程。
通过对图像序列或视频中的运动进行分析和估计,计算机可以实现对场景和物体的三维重建。
常用的运动与三维重建算法包括光流法、深度学习等。
二、计算机视觉技术的应用领域计算机视觉技术在各个领域中都有广泛的应用,下面将介绍其中一些典型的应用领域。
2.1 自动驾驶自动驾驶是计算机视觉技术最具代表性的应用之一。
通过使用计算机视觉技术,汽车可以感知和理解周围环境,包括道路、障碍物、行人等,并做出相应的驾驶决策。
计算机视觉技术

计算机视觉技术计算机视觉技术是指通过计算机对图像或视频进行处理和分析,实现对现实世界的理解和感知的一种技术。
它涉及图像处理、模式识别、机器学习等多个领域,是人工智能领域的重要组成部分。
一、计算机视觉技术的概述计算机视觉技术旨在使计算机像人类一样理解和解释图像和视频。
它主要包括以下几个方面的技术:1. 图像获取和预处理:计算机视觉技术首先需要获取图像或视频,可以通过摄像头、扫描仪等设备获取。
然后需要对获取的图像进行预处理,包括去噪、增强、图像校正等操作,为后续处理做准备。
2. 特征提取和描述:在计算机视觉中,特征是指图像中的关键信息,如边缘、纹理、颜色等。
通过特征提取和描述,可以将图像转化为计算机可以理解和处理的数据形式,如向量或特征向量。
3. 目标检测和识别:目标检测是指在图像或视频中定位并标注感兴趣的目标,目标识别则是指通过特征匹配或机器学习算法,将检测到的目标分类为事先定义好的类别。
4. 图像分割和理解:图像分割是指将图像划分为若干个区域,每个区域具有相似的特征或属性。
图像理解则是指从分割好的图像中推断出更高层次的语义信息。
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,其应用场景包括但不限于以下几个方面:1. 图像检索与搜索:通过计算机视觉技术,可以实现对大规模图像库中的图像进行检索和搜索,如基于图像内容的检索、相似图像搜索等。
2. 人脸识别与身份验证:计算机视觉技术可以用于人脸识别和身份验证,如人脸比对、人脸门禁系统等。
3. 视频监控与安防:计算机视觉技术可以用于视频监控和安防领域,如视频行为分析、异常事件检测等。
4. 医学影像与诊断:计算机视觉技术在医学影像领域有着广泛的应用,如肿瘤检测、影像分析等。
5. 自动驾驶与机器人导航:计算机视觉技术是实现自动驾驶和机器人导航的重要技术之一,如车道检测、障碍物避让等。
三、计算机视觉技术的挑战与发展方向虽然计算机视觉技术已经取得了很大的进展,但仍然面临着许多挑战和问题。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
极线几何
•基线:左右两像机光 心的连线; 极平面:空间点,两 像机光心决定的平面; 极点:基线与两摄像 机图像平面的交点; 极线:极平面与图像 平面的交线。
P P 极平面
l
P
r
p l
极线
p r
O
l
外极线几何(Epipolar geometry)
外极线几何(Epipolar geometry)
(即:摄象机模型、特征提取、特征匹配、视差和深度计算、 深度信息内插五部分)
上图是由两个摄象机得到的真实图象对。立体重建的关键 是特征点匹配,从左图中任取一点p1,计算机如何找到在右图中 与它的对应点p2。即匹配问题。
立体匹配
• 选取何种匹配基元进行匹配?
•
• 两种主要的方法 – 特征匹配 – 稠密匹配
• 外极面(Epipolar plans)
–所有通过二个摄像机光心的平面 –每个空间点有一个外极面
• 外极线 (Epipolar lines)
–外极面与图像的交线 –外极面上的空间点投影到每个图像平面中的外极线 上
• 外极点( Epipoles)
–每个图像中的外极线都通过该图像中的外极点 –外极点与另一个摄像机的光心的投影对应 –立体视觉摄像机的光轴平行时外极点在无穷远处
2. 图象特征 • 这种匹配基元较为符号化,它检测图象中包含丰富信 息的结构所在的位置,例如图象中的边缘,这些边缘 可能与景物中表面之间的边界相对应。与象素相比图 象特征数量较少 –(1) 卷积图象中的过零点。这种方法是由 Marr 和 Poggio, Marr和 Hildreth提出和发展的。它虽然也 可用于检测边缘,但是更确切说这种方法的目的是 检测稳定的、稠密的表面标志。按这种方法任何小 的影调变化或小的纹理变化只要稳定都是一个特征 –(2) 边缘。这种基元试图抽取景物中表面之间或不 同颜色区域之间的实际边界。这种匹配基元上还可 以带有如边缘方向、对比度、长度、边缘曲率等附 加信息
图7.3 两个视网膜上成象对应关系的多义性
体现约束条件的匹配规则
1. 对相似性测量的本质作出规定的规则
–(1) 区域的统计量 –(2) 边界的统计量 –(3) 点的统计量
2. 视差梯度限制规则
–(1) 排序约束 –(2) 视差梯度范围限制 –(3) 由粗到细的匹配规则
4、算法简介
• 立体视觉算法可分成两大类:
•
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。
特征匹配
• 常用特征 边缘 线 (长度、方向、平均对比度) 角点 • 匹配算法 在立体图对中抽取特征 定义相似度 利用相似度和极线几何寻找匹配
对于左图像中的每一个特征在右图像中寻找… 当相似度 达到最大时的偏移量就是视差
左图像 角点 线
结构
右图像 角点 线
结构
稠密匹配
• 找到对应于场景中同一点的像素 • 通常假设 –经过立体校正 –分块平滑表面 –朗氏表面 • 目标: 找到视差图
–体视的处理是快速和实时的,并能很好地处理物体 运动的情况 –体视对深度信息检测的分辨率很高。
• 理想条件(孤立边缘)下能可靠地分辨小于 1 秒弧的视差。 这相当于在1米的观察距离上确定大约相距0.8毫米的两个 特征的相对深度,或在 50 厘米远处的0.2 毫米的相对深度 。
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。
• 应用实例:
• • • • •
汽车牌照识别 车辆形状识别 人脸识别 拍摄场景中的人数统计 动态目标分割、定位、跟踪、行为分析
计算机视觉的三维感知
获取场景中各点相对于摄象机的距离是计算机视觉系统的重 要任务之一。场景中各点相对于摄象机的距离可用深度图来表示, 即深度图中的每一个象素值表示场景中某一点与摄象机之间的距 离。计算机视觉系统获取深度图的方法可分为两类: (1)被动测距传感 (2)主动测距传感 被动测距传感是指视觉系统接收来自场景发射或反射的光能 量,形成有关场景光能量分布函数(即灰度图象),然后在这些 图象的基础上恢复场景的深度信息。 主动测距传感是指视觉系统首先向场景发射能量,然后接收 场景对所发射能量的反射能量。 主动测距传感与被动测距传感的主要区别在于视觉系统是否 是通过增收自身发射的能量来测距。
外极线--如果已知空间点在一个图象平面中的成象点要
寻找在另一图象平面中的对应点时,只需沿此图象平 面中的外极线搜索即可
图示系统中, 视差与光轴交角 有关。对于任一 光轴交角,在空 间中总存在一个 视差为零的表面。 比这一表面远的 物体,其视差大 于零;比这一表 面近的物体,其 视差小于零。这 三组视差可用于 解决匹配不确定 问题。
特征匹配 VS 稠密匹配
• 特征匹配 (Feature match): – 速度快,匹配效率高; – 特征的提取可以到亚像素级别,精度较高; – 匹配元素为物体的几何特征,对照明变化不敏感; – 重建需要拟合。 • 稠密匹配 (Dense match): – 重建不需要拟合; – 速度慢,效率低; – 对于无纹理,纹理不明显的图像匹配效果不理想; – 对光强、对比度、照明条件敏感。
• 局部算法 (Local/window-based algorithms): – 在匹配点的一个特定窗口中计算相似度。 – SSD, SAD, MSE, MAD,etc.
• 全局算法 (Global algorithms): – 能量方程: – 模拟退火(Simulated annealing), 动态规划 (Dynamic Programming), 最大流(Max-flow), 图像分割(graphcut), etc.
物体的外 轮廓线一般不 能作为匹配的 特征,如右图, 曲面上的外轮 廓线不是物体 表面法线方向 的不连续点, 而是曲面可见 部分与不可见 部分的分界线。 与视点有关。
3、匹配规则(matching rules)
• 约束条件---这些约束条件是根据对匹配环境 所作的假设产生的
1. 相容性(Compatibility)约束 – 如果两个匹配基元确实是由同一物理标记产生的, 那么它们就可以匹配起来
2、匹配基元的选择
• 搜索对应点时的多义性的解决
–1.在单幅图象作预处理时通过抽取图象局部结构较 为丰富的描述来减少错误对应的可能性 –2.在两幅图的对应点间作匹配时应用选择性规则来 限制搜索空间 • 匹配基元的类型
1. 在所有图象点上抽取的量测: 这类匹配基元一般是在每个象 素位置处都产生一个描述。这些特征表示图象中的局部结构 状态.属于这类的匹配基元有以下几种: (1) 象素灰度 (2) 局部区域的灰度函数。在各种大小窗口中求得的灰度分 布的导数可用于产生描述各点周围结构的矢量 (3) 卷积图象的符号. 把图象与各种大小的算子卷积后,图 象中各点的符号可作为原始图象特征的描述。
• 距离和深度
–距离是指从观察者到物体的客观实际距离; –深度( depth )是指由观察者感觉到的主观距离, 通常是测量相对于定位点或某个空间点的距离。
• 立体视觉处理的组成:
–寻找在两幅图象中都便于区分的特征,或用于匹配 的基元(primitive) –把左、右两幅图象中的有关特征进行匹配,即解决 特征匹配的方法问题 –确定摄象机的相对几何位置和有关参数,即摄象机 的校准(Calibration) –根据视差计算成象物体相对摄象机的距离 –深度信息内插。
• 一种是基于光度学不变性的性质 • 另一种相似性的假设是根据几何学不变性
2. 唯一性约束
- 图象中的每个匹配基元最多只能有一个视差值
3. 连续性约束 -视差值的变化在图象中几乎处处平滑
4. 外极线约束
利用外极线约 束可以将二维搜索 问题变为一维搜索 问题。如图,空间 某一距离区间内的 一条直线段对应外 极线上的一个有限 区间。
–以密集的基元测量为基础,称为基于区域(areabased)的算法。这类算法的典型例子是利用小区域上 的相关技术 • 可得到较稠密的深度数据,数据的精度较差 • 适合于景物中的深度变化小的情形 –以在图象中相对比较稀少的、较为符号化的特征为基 础,称为基于特征(feature-based)的算法 • 只能得到较稀疏的深度数据 • 深度数据的精度较高 • 可用于深度变化大的景物