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計算機視覺

1.計算機視覺的定義

計算機視覺是使機器提供智能圖像處理算法從圖像中獲取特征信息

計算機視覺研究的目的是為了從圖像中獲取視覺特征即用計算機和攝像機代替人眼對目標進行識別，追蹤，測量等任務(wù)，利用圖像處理方法，使用計算機實現(xiàn)人類期望的機器視覺功能

計算機視覺的研究目的是使計算機具有通過二維圖像認知三維環(huán)境信息的能力，這種能力將不僅使機器能感知三維環(huán)境中物體的幾何信息，包括它的形狀，位置，姿態(tài)，運動等，而且能對它們進行描述，存儲，識別和理解。

60年代第一次做的計算機視覺系統(tǒng)的實驗，環(huán)境被限制在所謂的“積木世界”，即周圍的物體都是有多面體組成的，需要識別的物體可以用簡單的點，直線，平面的組合表示，計算機視覺的研究工作就是從這些簡單的物體識別和定位開始的。

另一方面，用計算機視覺的方法還可以處理和識別更廣泛的圖像，例如遙感圖像，醫(yī)學(xué)圖像等。

inverse problem

計算機視覺的問題是一個逆問題。輸入的圖像是二維圖像的灰度，它是三維物體幾何特征，光照，物體材料表面性質(zhì)，物體的顏色，攝像機參數(shù)等許多因素的函數(shù)，由灰度反推以上各種參數(shù)是逆問題。這些問題往往是非線性的，問題的解不具有唯一性，而且對噪聲或離散化引起的誤差十分敏感。

2.計算機視覺的發(fā)展

3.研究內(nèi)容

4.應(yīng)用領(lǐng)域

（1）工業(yè)應(yīng)用

（2）文字識別系統(tǒng)

（3）醫(yī)學(xué)圖像視覺系統(tǒng)

（4）機器人足球賽

（5）導(dǎo)航（輔助駕駛）

（6）視頻信息處理

（7）基于內(nèi)容的檢索

（8）高精度三維測量與建模：三維攝像掃描測量系統(tǒng)，手持式掃描測量系統(tǒng)

5.計算機視覺與攝影測量對比

6.計算機視覺與三維重建

特征點提取，特征點匹配，構(gòu)建自由網(wǎng)，三維重建

1.1生物視覺通路介紹

1.1.1生物視覺通路 串行與并行處理相結(jié)合，復(fù)雜

1.1.2感受野的分層等級假設(shè)

1.1.3視覺信息處理的多通道，多任務(wù)并行處理性質(zhì)

1.2Marr的計算機視覺理論框架

第二章邊緣檢測

——邊緣檢測的物理意義與重要性

二維圖像的特征提取是三維計算機視覺的第一步。在Marr的視覺計算機理論框架中，抽取二維圖像上的邊緣，角點，紋理等基本特征是整個系統(tǒng)框架中的第一步，這些特征所組成的圖被稱為基元圖。

圖像上的邊緣點可能對應(yīng)：

2.1邊緣檢測與微分濾波器

?2.2.1邊緣檢測與微分運算

邊緣的定義

首先我們必須明確定義邊緣。如前所述，邊緣點是信號“變化劇烈”的地方。但這么說并不準確，需要一個定義準確的邊緣的數(shù)學(xué)模型

邊緣的分類：階躍狀，屋頂狀

一階微分極大值，二階微分過零點

一階微分：用梯度算子來計算

特點：邊緣處具有極大值

用途：用于檢測圖像中邊的存在

二階微分：一般通過拉普拉斯來運算

特點：二階微分的值在邊緣處為0

用途：（1）二次導(dǎo)數(shù)的符號，用于確定邊上的像素在亮的一邊還是在暗的一邊

? ? ? ? ? ?（2）0跨越，確定邊的準確位置

模式識別

模式識別是一門以應(yīng)用為基礎(chǔ)的學(xué)科，目的是將對象進行分類。這些對象與應(yīng)用領(lǐng)域有關(guān)，它們可以是圖像，信號波形，或者任何可測量且需要分類的對象?？梢杂脤I(yè)術(shù)語“模式”來稱呼這些對象

1.模式識別的重要性

在機器視覺中，模式識別是非常重要的。機器視覺系統(tǒng)通過照相機捕捉圖像，然后通過分析，生成圖像的描述信息。典型的機器視覺系統(tǒng)主要應(yīng)用在制造業(yè)中，用于自動視覺檢驗區(qū)或自動、

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