计算机视觉02 第二章 视觉的基本知识
计算机视觉技术的基本原理和使用方法
计算机视觉技术的基本原理和使用方法计算机视觉技术是指通过计算机模拟人类视觉系统，使计算机能够理解、分析和处理图像或视频内容。
它模仿了人类大脑处理图像的方式，通过组合图像处理、模式识别、人工智能等技术，使计算机能够感知和理解图像中的信息。
本文将介绍计算机视觉技术的基本原理和使用方法，以帮助读者更好地了解和应用该技术。
一、计算机视觉技术的基本原理1. 图像获取与预处理：计算机视觉的第一步是获取图像，可以使用各种图像获取设备，如相机、摄像机、扫描仪等。
获取到的图像通常需要进行预处理，如去噪、增强、裁剪等，以提高后续处理的效果。
2. 特征提取与描述：在计算机视觉中，特征是指用来描述图像中某种属性或结构的数学表示，比如边缘、角点、纹理等。
特征提取的目的是从图像中提取出这些关键特征，并将其转换为计算机可以理解和处理的数字化表示形式。
3. 目标检测与跟踪：目标检测是指在图像或视频中识别出感兴趣的目标对象，如人脸、车辆、物体等。
目标跟踪则是在视频序列中追踪目标的运动轨迹。
这些任务通常使用一些经典的算法，如卷积神经网络、支持向量机等。
4. 图像分类与识别：图像分类是指将图像分为不同的类别，图像识别则是在给定的类别中识别出特定的对象或物体。
这些任务常常使用深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
5. 三维重建与虚拟现实：通过计算机视觉技术，可以从多个视角的图像中重建出三维物体的形状和结构，并用于虚拟现实、增强现实等应用领域。
二、计算机视觉技术的使用方法1. 图像处理与分析：计算机视觉技术可以用于图像处理和分析，如图像增强、图像恢复、图像分割、图像融合等。
这些技术在医学影像、卫星图像、安防监控等领域有广泛应用。
2. 人脸识别与犯罪侦查：人脸识别是计算机视觉技术的一个重要应用领域，可以用于身份验证、犯罪侦查、社交媒体等。
通过人脸图像的比对和识别，可以实现自动识别和辨认个体。
3. 自动驾驶与智能交通：计算机视觉技术在自动驾驶和智能交通领域有着广泛的应用。
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。
计算机视觉基础知识
计算机视觉基础知识计算机视觉是一门研究如何使计算机“看”和“理解”图像或视频的学科。
它是人工智能领域的重要分支之一，涉及图像处理、模式识别、机器学习等多个领域。
计算机视觉的目标是使计算机能够从图像或视频中提取有用的信息，并进行理解和推理。
1. 图像的表示与处理在计算机视觉中，图像通常被表示为一个数字矩阵，每个元素表示图像的一个像素点。
常用的图像处理操作包括图像平滑、边缘检测、图像增强等，这些操作可以帮助我们提取图像的特征，方便后续的分析和识别。
2. 特征提取与描述特征提取是计算机视觉中的关键步骤，它能够从图像中提取出一些有用的特征，用于图像分类、目标检测等任务。
常用的特征提取方法包括SIFT、HOG等，这些方法可以提取出图像中的纹理、边缘等特征。
3. 目标检测与识别目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，它能够在图像或视频中找到特定的目标，并给出其位置和类别信息。
目标识别则是在已知目标类别的情况下，将其在图像中进行识别。
常用的目标检测与识别算法包括Haar特征、卷积神经网络等。
4. 图像分割与语义分析图像分割是将图像划分成若干个不同的区域，每个区域具有一定的语义信息。
图像分割可以用于目标定位、图像编辑等任务。
语义分析则是对图像进行语义理解，即理解图像中物体的种类、关系等。
图像分割与语义分析是计算机视觉中的热门研究方向。
5. 三维重建与立体视觉三维重建是根据多个图像或视频帧恢复出三维场景的几何结构和纹理信息。
立体视觉则是通过计算机模拟人眼的双眼视觉，实现从多个视角获取的图像中恢复出三维场景的深度信息。
三维重建与立体视觉在虚拟现实、增强现实等领域有广泛的应用。
6. 人脸识别与表情分析人脸识别是计算机视觉中的一个重要应用，它可以通过分析人脸的特征，实现对人脸的自动识别。
表情分析则是对人脸表情进行分析与理解，可以用于情感识别、人机交互等领域。
7. 视频分析与动作识别视频分析是对视频序列进行分析与理解，常见的任务包括视频目标跟踪、行为识别等。
《计算机视觉》课程教学大纲.
《计算机视觉》课程教学大纲课程编号：50420031课程名称：计算机视觉英文名称：Computer Vision课程类别：专业限选课学分：2学时：40开课学期：二开课周次：11-20开课教研室：自动化系计算机控制教研室任课教师及职称：刘禾教授先修课程：图像处理与分析适用专业：模式识别与智能系统、控制理论与控制工程课程目的和基本要求：课程设置的目的使硕士研究生掌握介绍计算机视觉的基本理论和基本方法。
通过课程学习要求学生觉掌握的计算机视觉基本理论与方法以及计算机视觉的一些典型应用，了解国内外最新研究成果。
通过本课程学习使学生掌握计算机视觉的基本概念、基本理论和方法，初步具有运用相应理论解决实际问题的能力。
课程主要内容：全部课程内容分九章，各章具体内容、学时分配如下：第一章概述（2 学时）内容：计算机视觉的基本概念，Marr视觉计算理论，成像几何基础，计算机视觉的应用。
第二章人类视觉（2 学时）内容：人类视觉简介，视觉信息的多层处理。
第三章边缘检测（4 学时）内容：经典微分算子的边缘检测、LOG滤波器与马尔－希尔德累思边缘检测算子、多灰度图像的边缘聚焦法、坎尼边缘检测算子和基于梯度信息的自适应平滑滤波。
第四章明暗分析（2 学时）内容：图像辐射图，表面方向，反射图，由图像明暗恢复形状。
第五章深度分析（4 学时）内容：三维感知基本理论和方法，立体成像原理，被动立体测定技术和主动立体测定技术。
第六章标定问题（6 学时）内容：图像表征与摄像机标定，其中包括透视投影变换、摄像机的标定、摄像机的运动控制模型，双目立体标定。
第七章三维场景表示（4 学时）内容：三维空间曲面的表示，曲面分割等。
第八章二维运动图像分析（4 学时）内容：图像运动特征提取的基本方法，由局部光流恢复结构与运动参数估计，基于块的运动分析。
第九章三维运动估计（4 学时）内容：三维运动与结构估计、由运动与立体观测恢复3—D结构和基于生物视觉运动感知原理的多速度运动检测；基于CAD模型的三维机器视觉。
计算机视觉基础知识图像处理和目标检测
计算机视觉基础知识图像处理和目标检测计算机视觉是指让计算机具备“看”的能力，通过对图像或视频进行识别、分析和理解，实现智能化的图像处理。
图像处理是计算机视觉的重要组成部分，它涉及到对图像的预处理、增强、分割、特征提取等操作。
而目标检测则是在图像或视频中，对特定目标进行自动化的识别和定位，是计算机视觉中的一个关键任务。
一、图像处理图像处理是指对图像进行一系列运算、滤波、变换等操作，以实现图像的增强、修复、分割等效果。
图像处理的基础是数字图像的表示和存储方式，常用的图像表示方法有灰度图像、彩色图像等。
1. 图像预处理图像预处理通常是指在图像分析前对图像进行一系列操作，以减少噪声、增强图像特征，提高图像质量。
常用的图像预处理方法包括图像去噪、图像平滑、边缘检测等。
2. 图像增强图像增强是指通过一系列操作使图像在视觉上更加清晰、鲜艳，以增强图像的可视化效果。
图像增强常用的方法有点运算、直方图均衡化、滤波器的设计等。
3. 图像分割图像分割是指将图像划分为不同的区域，以实现对图像的目标提取。
图像分割常用的方法有阈值分割、边缘分割、区域分割等。
4. 特征提取在图像处理中，特征提取是指从图像中提取出具有代表性的特征，以实现对图像的理解和识别。
常用的特征提取方法有边缘检测、角点检测、纹理特征提取等。
二、目标检测目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，它通过对图像或视频的分析，自动地识别和定位其中的目标物体。
目标检测是计算机视觉应用广泛的领域之一，常用于自动驾驶、安防监控、人脸识别等方面。
1. 目标定位目标定位是目标检测的第一步，它主要是确定目标物体在图像或视频中的位置和大小。
常用的目标定位方法有滑动窗口检测、边界回归、锚框方法等。
2. 特征提取在目标检测中，特征提取是非常关键的一步，它通过对图像或目标的特征进行提取，以实现对目标的识别和分类。
常用的特征提取方法有卷积神经网络（CNN）、HOG特征等。
3. 目标识别目标识别是指在目标检测中，根据提取到的特征，对目标进行分类和识别。
计算机视觉基础知识详解
计算机视觉基础知识详解计算机视觉（Computer Vision）是一门涉及如何使计算机“看到”和理解图像的学科。
它结合了计算机科学、人工智能和机器学习等多个领域的知识，旨在开发算法和技术，使计算机能够模拟人类的视觉能力。
本文将详细介绍计算机视觉的基础知识，包括图像获取、图像处理、特征提取、目标检测和图像分类等方面。
一、图像获取图像获取是计算机视觉的起点。
图像可以通过相机、摄像机、扫描仪等设备获取。
数字图像是由离散的像素点组成，每个像素点包含了图像的亮度和颜色信息。
在计算机视觉中，我们需要了解图像的分辨率、色彩空间和图像格式等概念。
1. 分辨率：指图像中像素的密度，通常用像素数表示。
分辨率越高，图像越清晰，但同时也增加了计算机处理的负担。
2. 色彩空间：指用来描述图像色彩的模型。
常见的色彩空间有RGB、CMYK和HSV等。
3. 图像格式：常见的图像格式有JPEG、PNG、GIF等，不同的格式具有不同的压缩算法和特点。
二、图像处理图像处理是对获取到的图像进行预处理，以提高图像质量或者准备用于后续的处理任务。
常见的图像处理任务包括图像滤波、图像修复和图像增强等。
1. 图像滤波：使用一定的算法对图像进行模糊、锐化、降噪等操作，以改变图像的外观或者去除噪声干扰。
2. 图像修复：通过填充、插值等方法修复图像中的缺失或损坏部分。
3. 图像增强：增加图像的对比度、锐度或者色彩饱和度，以改善图像的视觉效果。
三、特征提取特征提取是计算机视觉中非常重要的一步，它将图像中的关键信息提取出来，用于后续的分析和处理。
常见的特征包括边缘、角点、纹理和颜色等。
1. 边缘检测：通过寻找图像中灰度级变化剧烈的地方，找出图像的边界信息。
2. 角点检测：角点是图像中具有明显角度变化的地方，可以用于图像匹配和目标跟踪。
3. 纹理分析：通过提取图像中的纹理信息，可以用于图像分类和目标检测等任务。
4. 颜色特征：颜色是图像中常用的一个特征，在图像分割和图像检索中有广泛的应用。
计算机视觉技术概述
计算机视觉技术概述姓名：学号：班级：网络系统管理计算机视觉技术的概述目录第一章概述 (4)1.1 计算机视觉技术是什么 (4)1.2 计算机视觉技术的原理 (5)第二章计算机视觉技术的发展 (7)2 计算机视觉技术的发展 (7)第三章计算机视觉技术的应用 (8)3.1 视觉测试技术 (8)3.2 计算机视觉在工农业检测中的应用 (8)第四章计算机视觉技术的图像处理方发 (11)4.1、图像的增强 (11)4.2、图像的平滑 (11)4.3、图像的数据编码和传输 (12)4.4、边缘锐化 (12)4．5、图像的分割 (12)4.6、图像的识别 (13)第五章计算机视觉的发展趋势 (14)5、计算机视觉的发展趋势 (14)参考文献[1]张倩，尤一呜．基于嵌入式Linux的视频监控系统[J]天津工业大学学报，2007，(O2)．[2] 黄朝丽，仇建喜．机器视觉技术在圆网印花机自动对花系统中的应用[J]纺织科技进展，2006，(O3)[3]杨淑莹，胡军，曹作良．基于图像纹理分析的目标物体识别方法[J]天津理工学院学报，2OOl，(o4)．[4]朱正德．谈“机器视觉”在汽车制造业中的应用[J]中国测试技术，2006，(05)．[5]唐益群．基于CCD 车载图像压缩系统设计[J]商丘职业技术学院学报，2005，(02)．[6]陈良，高成敏．快速离散化双线性插值算法[J]计算机工程与设计，2007，(15)．第一章概述摘要：计算机视觉技术集数字图像处理、数字信号处理、光学、物理学、几何学、应用数学、模式识别7XA．工智能等知识于一体．其应用已经涉及到计算几何、计算机图形学、图像处理、机器人学等领域。
文中简要地回顾了计算机视觉技术的发展史。
利用工业摄像镜头替代目视作为传感器，通过图像采集。
图像处理，图像识别等一系列操作。
达到在线对包装产品进行标签检测的目的。
关键词：计算机视觉；图像处理；视觉系统；图像识别；检测；标签1.1 计算机视觉技术是什么计算机视觉（Computer Vision, CV）是一门研究如何让计算机达到人类那样“看”的学科。
《计算机视觉》课件 (2)
计算机视觉是指计算机通过模拟人类视觉系统的方式，利用摄像机和计算机 算法来实现对图像和视频的理解与处理。
计算机视觉的概述
定义与发展
探索计算机和图像处理技术的交叉领域，起 源于20世纪60年代。
技术基础
图像处理、模式识别、机器学习等。
关键任务
图像识别、目标检测、运动跟踪、立体重建 等。
虚拟现实
计算机视觉技术为虚拟现实提 供更真实和沉浸式的体验。
总结和重点
计算机视觉的定义与发展历程。 计算机视觉面临的挑战和限制。
计算机视觉的核心技术和应用领域。 计算机视觉的未来发展趋势。
安防
人脸识别、行为检测等。
工业
质检、自动化生产等。
计算机视觉的挑战和限制
1 复杂场景
2 准确性
光照变化、遮挡等导致图像处理的困难。
目标识别和跟踪的精确度有待提高。
3 隐私问题
人脸识别等技术引发的隐私争议。
4 算力需求
大规模图像和视频分析对计算资源的需求 高。
计算机视觉在实际生活中的应用
1
人脸识别技术
应用广泛
医学影像分析、智能监控、自动驾驶等。
计算机视觉中的核心技术
1 图像预处理
去噪、增强、图像配准等。
3 目标检测与识别
基于机器学习的特征分类和模式匹配。
2 特征提取和描述
边缘检测、角点检测、特征描述子等。
4 立体视觉
利用多个图像重建场景的三维模型。
计算机视觉应用领域
医疗
病变检测、肿瘤分析等。
人脸解锁、相册自动分类等智能手机
增强现实
2
应用。
通过摄像头将虚拟物体叠加到真实世
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视觉通路
第一视觉通路 作用主要 第二视觉通路 作用微小
光交叉:形成立体视差 外膝体:作用尚不清楚, 与形状\深度\运动检测 有关
大脑皮层视觉区
大脑皮层由约1010个细胞组成．根据功能分为若 干区。与视觉有关的有：
17区: 称为主视觉区,起到景物的光学特性处理作用． 18、19区：对二维的特征(形状、移动等)进行处理， 称为相关视觉区. 20、21区：视觉的判断等高层处理。
电场强度与电势
E q F 1 ˆ 2r q 0 4 0 r
n i 1
U P E dl r Edr E U
1 dr 1 q r r 2 4 r 4 0 0
电力线
U U i
1 n qi 4 0 i 1 ri
神经元的工作方式
Dentrites: ωx-θ; x为源信号,ω为权值(双极性), θ为阈值. 细胞体: 加法器
y sign[ i xi i ]
i 1
n
Axon:调频传送
免除噪声干扰和衰减影响
在两个神经元的dentrites和axon之间有电解化学 物质,起到电容的作用.
会聚的线条
单眼线索
物体的相对大小
会聚的线条
单眼线索
质地变化率
在物质世界中，许多物体的空间位置往往都具有规则 性：草地中的草、森林中的树、池塘中的百合、地板 中的木板、地毯上的花纹等。当这类参照物离我们近 时，我们就会清楚地看见其花纹和细部；但继续向前 看，它们逐渐变小、不清晰了。詹姆斯· 吉布森把这 杰· 种消失的现象称为“质地变化率”，它可以有力地显 示景深。 当一个不透明的固体置于另一物体前时，我们就看不 到后面的了。
在眼中 在大脑和到大脑的通路中
输入图像
光学系统
光信号
视网膜
电信号
视觉信息处理
感知
传导
处理
1.2 神经元及视觉神经结构
神经元细胞是由细胞体,输入机构(dentrites),和输 出机构(突触axon)组成. 神经元的基本工作方式为激活与抑制两种状态。 当输入端的生物电变化时，细胞体状态变化并产 生一个相应的生物信号.
马赫带－指人们在明暗变化的边界，常常在亮区看到一条更亮 的光带，而在暗区看到一条更暗的线条。这就是马赫带现象， 马赫带不是由于刺激能量的分布，而是由于受到视觉”惰性” 的影响
马赫带效应
视觉”惰性”的表现
亮度,韦伯定律 色彩,色调错觉 边界,马赫带 形状\大小,变化 运动,时间的适应性
形状
视觉信息处理
运动特性
外膝体细胞层中含有X细胞和Y细胞, X细胞对应较慢运 动,Y细胞对应较快运动. 主视觉区内有简单细胞和复杂细胞,简单细胞负责检测 简单的点和线条运动,复杂细胞负责更大区域的运动边 界和线条. 视网膜的光敏细胞对于运动物体的光的感应仅仅是光 源明暗的流动即光流，光流图像虽然是原始的运动图 像，但它包含了所有运动信息。因此在计算机视觉中 发展光流量理论成为运动图像研究的主要手段。
盖式塔组合规律
相似律
接近律
盖式塔组合规律
光顺律
闭合律
盖式塔组合规律
对称律
简化律
盖式塔组合规律
完形趋向律
图形——背景律
盖式塔组合规律的应用之一---感知修复
场景图
灰度轮廓
输入立体图对
立体视觉中的深度感知和表面完全化的相互作用机制研究 (2005,中科大博士论文,王 )
静电场
不准确 与识别对象知识关系不大 带有主观性 人类视觉所独有,发挥了积极作用
1.视觉的适应和对比特性
人的实际视觉感受并不与客观目标的物理度量严格 一致，而是与所看到的目标的周围环境、变化过程 有关。 人们的视觉感受往往是通过相对比较而得到的。这 种比较包括与四周空间存在的“模式”进行比较， 也包括时间上先前出现的“模式’’进行比较。这 里的模式指亮度级别、色彩类型、形状因素等。 这种依赖于相对比较而得到感受的视觉特性称为适 应性或对比性。
神经元之间的传送
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
视觉神经结构
感受野:直接或间接影响某一特定神经细胞 的光感受器细胞的全体
视觉神经细胞感受野模式
在视觉系统中，任何层 次或水平上的单个神经 细胞均在视网膜上有一 特定代表区域，在该区 域上的光学刺激能影响 该神经细胞的活动，这 个区域定义为该细胞的 视觉感受野。 视网膜神经节细胞的感 受野结构是同心圆的、 中心和周边拮抗式的
大脑皮层的工作机理非常复杂,目前有关它的工作 过程仅能知道的是一切意识是和神经元的激活与 抑制有关，因此有必要进一步对神经细胞单元作 一定的研究。
人类视觉系统的组成
人类视觉的眼—脑系统看成一个有生命的光学变换器和信 息处理系统，可分为三个部分。第一部分是光学系统， 由于有关的神经活动最少，因此最为简单；第二部分是 视网膜。它把光信号转变成电信号，并进行某些细胞一 级的处理。第一、第二两部分都在眼睛里。最后一部分 是视觉信息处理，它实质上是代表从视网膜到大脑皮层 的视觉通路上所完成的复杂处理的统称。
部分重叠
单眼线索
单眼线索
清晰焦点的平面
获得景深的一个光学手法是有选择的聚焦。把焦点对 在前景物体上，那么背景则模糊而且景深浅。这就把 画面分成两个相对应的平面，焦点清晰的前景被摄体 则从模糊的背景中跃然呈现。相反，也可以让焦点清 晰的被摄体远离模糊的前景。
空气透视
最早注意到这种效果的是400年前的达· 芬奇。空气中的 雾、烟或着灰尘能散射日光，使远处的物体比近处的 物体显得淡而模糊。
实验结果
实验结果
3.深度知觉
深度知觉是重要的基本视觉信息之一。主要由双 眼视觉获得。双眼视觉是指动物或人用双眼注视 同一个物体时的视觉状态。正常的双眼视觉提供 了视觉融合的（而不是双影的）以及高度的立体 感。由于双眼在水平位置上的差别，同一个物体 在左右眼的视网膜像是有微小差别的，正是这种 差别为视觉系统提供了立体视觉的最基本的信 息——视差。立体视觉使我们得到了一个对周围 世界的生动而精确的相对的深度分辨。
视觉信息处理
由于X细胞的外周主要是接受平均亮度信息，所以它对运动的风 车不敏感。但是对于Y细胞的外周，运动的风车引起视网膜光强分 布的变化，从而影响到Y细胞反应变化。
1.3 认知心理学与计算机视觉
“黑箱理论”------心理学研究的主要方法 直觉------与底层视觉相关的一些规律,这是 我们要研究的主要内容 直觉的特点:
单眼线索
物体的相对大小
所谓的透视原理基于一个简单的光学事实：离眼睛或 镜头近的物体看起来比离得远的大。如果我们看到两 个人或任何两个物体，凭经验得知两者同样大小，那 么，看起来稍大的一定离我们近。 透视原理中的一个特殊情况是，两条平行线会在远距 离处汇合在“消失点”上。我们在此时就熟悉的一个 例子是两条铁轨在远方地平线上会聚为一点.
同心圆感受野
同心圆感受野
人的视觉细胞存在视觉场结构.视点的中心区域存 在正性细胞．它们接收光能并产生一个正的反应。 在该中心区域周围存在着负性细胞．它们在接收 光能时产生相反的反应。负性细胞随中心距增大 而迅速稀疏，代之而起的中性细胞不产生任何反 应。这种解释由诺贝尔奖金获得者Hartline得到 证实。 这种场结构所产生的视觉反应可由”墨西哥草帽” 来表示. 这种场结构可以使人的视觉具有侧抑制作用，它 使观察物体时保证“集中注意力”．即把视觉活 动集中在注意圈内，不受圈外的变化所干扰。
第二章 视觉的基本知识
主要内容
人类视觉系统的生理构造和工作方式
神经生理学 认知心理学 光度学 色度学 齐次坐标 射影几何
视觉系统的物理特性
视觉系统的几何特性
第一节 人类生理视觉系统
1.1 人类生理视觉系统
人类所有的感觉当中，视觉具有特别重要 的意义。研究表明，80%以上的外界信息是 由视觉系统所接收、处理和感知的； 视觉系统所具有的各种功能使我们能够分 辨万物，感知它们的大小、形状、颜色、 亮暗、远近和动静； 人类的视觉系统事实上指的就是眼—脑系 统。眼—脑系统在完成上述这些视觉功能 时涉及不同的视觉信息处理过程。
人类视觉的解剖结构
人类的视觉系统由以下四个部分组成:
眼球; 是一个相当复杂,精细的光学仪器,起到调节适当的光强, 折射率.同时外界的三维景物变换成二维的视网膜上的 投影 眼底视网膜; 起到光电传感器的作用,吸收光量子,输出生物电流 视觉通路 将生物电信号经过平均与会聚转换成一束信号,传送到 大脑皮层 大脑皮层视觉区 工作机理非常复杂 ,还没有被探明
电力线补全
电力线补全
电力线补全的修正
直线：直线拟合 曲线：改变初始搜索方向
rs D S dir E dir re
电力线补全的例子
实验结果
第一深度层的 待补全轮廓
第一深度层的 补全结果
第一深度层的修复场
实验结果
第二深度层的 待补全轮廓
第二深度层的修复场 第二深度层的 补全结果
眼球构造
从人眼的构造可知，它的 光路是由以下几部分组成： 前眼房(角膜、水样液)、 虹膜和瞳孔、水晶体、玻 璃体等。
人类的眼球是一个相当复杂, 精细的光学仪器