01 数字图像处理_概述

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计算机视觉技术的应用 工业领域（生产装配、质量检验） 机器人（星球探测机器人） 遥感图像分析（植被分析） 医学图像分析（骨骼定位） 安全鉴别、监视与跟踪（门禁系统、视频监控） 国防系统（目标自动识别与目标跟踪） 图像与视频检索（基于内容的检索） 文物保护（数字博物馆） 其他（游戏、动画、体育、人机交互） …………
人眼视觉的复杂 视觉信息处理的开始是仿生学 已知条件：
眼睛是视觉信息的接收装置 大脑是视觉信息的处理装置 仿造眼睛，可以用摄像机获取图像 仿造大脑，可以在电脑上通过一定算法实现视觉信息 处理
不过眼睛与大脑的联系，不像摄像机和电脑的联 系这般简单o(∩_∩)o
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人眼视觉的局部自适应
视觉信息处理
概
沈会良
述
信息与电子工程学系 浙江大学
TEL: 87952501 E-mail: shenhl@ /
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课程框架
概述 辐射度学 颜色 图像基本知识 图像滤波 图像分割 图像恢复 摄像机模型 双目立体视觉 光度立体视觉 信息显示
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三角形
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三角形
其实，造成“不可能图形”的并不是图形本身，而是你对图形的三维知觉 系统，这一系统在你知觉图形的立体心理模型时强制作用。在把二维平面 图形知觉为你三维立体心理图形时，执行这一过程的机制会极大地影响你 的视觉系统。 正是在这一强制执行的机制的影响下，你的视觉系统对图形中的每一 个点都赋予了深度。换句话说，一幅图像的某些二维结构元素和你三维知 觉解释系统的某些结构元素相对应。二维直线被解释成三维直线。二维的 平面被解释为三维的平面。在透视图像中，锐角和钝角都被解释为 90° 角。外面的线段被看作是外形轮廓的分界线。这一外形分界线在你定义整 个心理图像的外形轮廓时起着及其重要的作用。这说明，在没有相反信息 的影响下，你的视觉系统总是假定你从一个主要视角观看事物。 三角形的每一个顶角都产生透视，三个90°的角，而且，每条边的 距离变化不同。把三个顶角合成一个整体，就产生了一个空间不可能图形。
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人眼视觉的局部自适应
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人眼视觉的选择性
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人眼视觉的选择性
我们的眼睛在观察时，视觉系统为了防止视觉疲劳， 眼球会以一定的频率快速移动 Image & Vision Lab
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图中有几种颜色
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视觉信息的示意模型
E(λ)
I (x, λ) = S(x, λ)E(λ)
空气
S(x, λ)
其中：
物体
x ={r, s,t} 三 世 坐 维 界 标 λ = 波长
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E(λ) = 入 光 谱 布 射 光 分 S(x, λ) =物 光 反 率 体 谱 射
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信号处理层次
图像理解
图像分析 图像处理
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图像配准、融合 3-D表示、建模 、场景恢复 图像感知、解释 、推理 基于内容的图像 和视频检索
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图像采集、储存 图像重建 图像变换、增强 、恢复、校正 图像（视频）压 缩编码
边缘检测、图像 分割 目标表达、描述 目标颜色、形状 、纹理、空间和 运动分析 目标检测、识别
光学/色彩 light/color
辐射学，辐照率…radiometry,
物体表面特性
漫反射表面（各向同性）Lambertian surface BRDF (bi-directional reflectance distribution function)
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相关教材 《数字图像处理：MATLAB版》，R. C. Gonzalez著，阮秋琦译，电子工业出版社， 2005.9 《图像工程（上册）：图像处理》，第二版，章 毓晋，清华大学出版社，2006.3 《计算机视觉：一种现代方法》，D. Forsyth和J. Ponce著，林学訚和王宏译，电子工业出版社， 2004.6 《颜色信息处理》，徐海松，浙江大学出版社， 2005.12 《发光与显示技术》，杨志平/李志强，河北大 学出版社，2007.12
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错觉
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少女？老妇？ 少女？老妇？
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计算机视觉发展简史 1950s：二维图像分析和识别，如光学字符识别， 工件表面、显微图片和航空图片的分析和解释等。 是模式识别的重要内容。 1960s：MIT 的Roberts通过计算机程序从数字图 像中提取出诸如立方体、楔形体、棱柱体等多面 体的三维结构，并对物体形状及物体的空间关系 进行描述．这项研究开创了以理解三维场景为目 的的三维计算机视觉的研究．Roberts对积木世界 的创造性研究给人们以极大的启发，许多人相信， 一旦由白色积木玩具组成的三维世界可以被理解， 则可以推广到理解更复杂的三维场景．
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计算机视觉发展简史
1970s：出现了一些视觉应用系统． 70年代中期，麻省理工学院(MIT)人工智能(AI)实验室 正式开设“计算机视觉” ( Machine Vision) 课程，由 B．K．P．Horn教授讲授． David Marr教授于1973年应邀在MIT AI 实验室领导一 个以博士生为主体的研究小组，1977年提出了不同于 “积木世界”分析方法的计算视觉理论. 1980s：Marr理论成为计算机视觉研究领域中的一个十分 重要的理论框架．(ICCV, Marr奖) 计算机视觉获得蓬勃发展，新概念、新方法、新理论、 新应用不断涌现，比如，基于感知特征群的物体识别 理论框架，主动视觉理论框架，视觉集成理论框架 等．
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本章内容 课程框架 人眼视觉 机器视觉 研究基础 有用软件 资料来源 趣味实例
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视觉的世界
宁静的午后 翠绿树林之中的茅屋 一束光穿过玻璃桌边沿 在地板上泛起绚烂的涟漪
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人眼接收的视觉信息
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相关学科与研究基础
集合论 线性代数 高等代数 最优化方法
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计算机图形学 计算几何
计算机视觉 数字图像处理 模式识别 计算机视觉专题
高级语言程序设计 信号与系统 数据结构 基础知识
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（图像与视觉计算）
重 叠 量 反 应 相 关 程 度
先后顺序
侧抑制 Image & Vision Lab
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人眼视觉的选择性和局部适应性
Herring Grid
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人眼视觉的选择性和局部适应性
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人眼视觉的选择性和局部适应性
Mach Bands
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数学基础
主要用来建立各种视觉模型和各种视觉信息处理 算法。 任何客观世界在定量描述时都必须采用数学的方 法来进行。计算机视觉也不例外。目前在计算机 视觉中涉及到的数学领域也较为广泛。如：
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数学基础
经典数学：
梯度、积分、偏微分方程 …… 矩阵论 …… 欧氏几何、射影几何、高等几何、仿射几何、微分几何 …… 集合论：数理逻辑、组合数学、图论、拓扑学 …… 计算机数学：小波分析、网络最优化、算法设计与复杂性分析 …… 集合论：数理统计、试验设计、线性模型、贝叶斯统计、随机过程、 马尔科夫决策过程 …… 经济数学：线性规划、信息论、人工神经网络 ……
人眼视觉的局部自适应 三个椭圆的灰度
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人眼视觉的局部自适应 三个椭圆有同样的灰度
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人眼视觉的局部自适应
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人眼视觉的局部自适应
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视觉实验 看下图，说字体的颜色，而不是这个词。
原 基 始 元 图 图 像
各种特征提取： 边缘点，直线 段，角点等 轮廓、运动、表 面朝向，纹理， 明暗等
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2.5 维 图 深度， 空间坐标
3 维 图
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Marr模型 模型 基元图：使亮度变化（边沿）的信息明朗化，如 角点、边缘、纹理、线条、边界等基本特征 2.5维图：使表面朝向的信息明朗化，如场景可见 部分的深度、法线方向、轮廓等 三维模型：物体的形状与空间位置信息明朗化 优点：系统地阐述了用二维图像恢复三维物体的 可能性和一般性方法 缺点：没有考虑视觉本身具有的反馈机制和不同 层次的处理力度
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补色
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