计算机立体视觉研究的进展
基于双目立体视觉的深度感知技术研究共3篇
基于双目立体视觉的深度感知技术研究共3篇基于双目立体视觉的深度感知技术研究1随着计算机科学技术的不断发展，双目立体视觉深度感知技术成为研究的热点之一。
本文将阐述该技术的发展历程和应用情况，并探讨当前的研究进展和发展趋势。
一、发展历程早期的双目立体视觉技术主要是通过人工对图像进行匹配来获取深度信息。
这种方法需要大量的人工投入，且匹配结果依赖于操作员的经验和技能，难以应用于实际生产中。
为了解决这一问题，研究者开始采用计算机算法来进行深度感知。
二、应用情况1. 机器人导航双目立体视觉技术在机器人导航中得到了广泛的应用。
机器人可以通过摄像机获取环境深度信息，从而避开障碍物，按照预设路径进行移动。
2. 三维建模双目立体视觉技术可以用于三维场景的建模。
通过获取物体的深度信息，可以建立物体的三维模型，从而更好地理解其形状和结构。
3. 自动驾驶技术自动驾驶技术需要实时获取道路和控制车辆的距离信息。
双目立体视觉技术可以快速获取道路和障碍物的深度信息，从而实现车辆的自动行驶。
三、研究进展1. 基于神经网络的深度感知近年来，研究者开始采用神经网络算法来提高双目立体视觉技术的准确度和效率。
神经网络可以自动学习和提取深度特征，并可用于深度估计和场景重建。
此外，神经网络还可以通过增加训练数据进行模型优化。
2. 基于时间维度的深度感知时间开销是双目立体视觉技术中的瓶颈之一。
针对这一问题，研究者开始将时间维度引入到深度感知中。
该方法可以在时间和空间上对图像进行标定，从而提高双目立体视觉技术的速度和准确度。
3. 基于多传感器的深度感知双目立体视觉技术只能在有光线的条件下正常工作。
为了提高深度感知在不同环境下的准确度和鲁棒性，研究者开始探索多传感器融合技术。
该技术可以融合不同传感器获取的信息，从而更好地理解物体的深度和形状。
四、发展趋势随着双目立体视觉技术的不断进步，研究者开始探索其应用范围的拓展。
未来，双目立体视觉技术将会更好地与其他技术结合使用，例如虚拟现实、增强现实等。
计算机视觉技术中的3D场景重建技术研究及应用
计算机视觉技术中的3D场景重建技术研究及应用计算机视觉技术是一种利用计算机模拟人类对视觉信息进行感知与识别的技术。
3D场景重建是计算机视觉中常见的问题之一，目的是根据一组或多组图像推测出场景的三维几何结构和纹理信息。
研究3D场景重建技术对于增强人类对于物理世界的认识有着重要意义，也为虚拟现实、机器人视觉等领域提供了核心技术支持。
一、3D场景重建技术发展历程由于3D场景重建涉及到图像处理、计算机视觉、计算几何等多个领域，其发展可追溯至上个世纪70年代。
最初的方法是利用贝叶斯网络和约束搜索等技术，通过不断地优化求出场景中各个点的位置信息和纹理信息。
随着计算机存储和计算速度的提高，近些年来更为流行的方法是采用基于结构光与立体视觉的方法，如使用点云或鲁棒的矩形线或曲线等几何体元。
二、基于结构光的3D场景重建技术基于结构光的3D场景重建技术是一种利用投影和摄影技术实现对于物体的三维信息提取的技术。
该技术的基本原理是在物体表面通过特定的光源投射规律的光斑，并叠加摄影设备拍摄的图像信息，推出3D点云或曲面，最终呈现出一个完整、逼真的3D模型。
目前结构光投影系统的主要实现方式是利用照射线形或点形的光源投射至物体表面，利用学术或商业相机捕捉重建场景的图像信息，并进行后处理学习表面几何形状的处理，并对其进行分析和形态学变换，求解物体的三维细节。
该技术相比其他技术具有运算精度较高、成像速度较快、数据密度较大等优势。
三、基于立体视觉的3D场景重建技术基于立体视觉的3D场景重建技术通过两个或多个视角对同一场景进行拍摄，重建出空间三维信息，由此呈现出逼真、真实的场景模型。
例如，只有在视线移动切换时才能感知到的三维效果，拓展图像处理的定义。
立体视觉重建技术的关键是识别图像中对应物体的区分度，把存在于双眼成像矫正、重叠和同一点上的图像信息匹配，配对为一些具有三维深度观感的像素数据。
匹配分成基于特征匹配的和基于基于能量优化的等多种类别，该技术的缺点在于需要大量的数据存储和高度匹配算法，如果开发得到了，其速度和效果都将超过结构光重建、四、3D场景重建技术的应用3D场景重建技术已经在许多应用领域得到了广泛应用。
《2024年机器视觉技术研究进展及展望》范文
《机器视觉技术研究进展及展望》篇一一、引言随着科技的飞速发展，机器视觉技术已经成为现代工业、医疗、农业、军事等众多领域的重要支撑。
作为一种新兴的技术领域，机器视觉技术通过模拟人眼的视觉功能，使机器能够自主获取、分析并解释图像信息，进而实现对目标的检测、识别、跟踪和测量等功能。
本文将详细介绍机器视觉技术的研究进展及未来展望。
二、机器视觉技术研究进展1. 图像处理技术图像处理技术是机器视觉技术的核心，包括图像采集、预处理、特征提取和图像识别等环节。
近年来，随着计算机性能的提升和算法的不断优化，图像处理技术的处理速度和准确性得到了显著提高。
例如，深度学习算法在图像识别领域的广泛应用，使得机器视觉系统能够更加准确地识别和分类各种目标。
2. 目标检测与识别技术目标检测与识别技术是机器视觉技术的重要应用方向。
通过使用各种传感器和算法，机器视觉系统能够实现对目标的快速检测和准确识别。
例如，在工业生产中，机器视觉系统可以实现对产品质量的自动检测和识别，提高生产效率和产品质量。
此外，在医疗、军事等领域，目标检测与识别技术也得到了广泛应用。
3. 三维视觉技术三维视觉技术是机器视觉技术的重要发展方向。
通过使用立体相机、结构光等技术，机器视觉系统能够实现对三维空间的感知和测量。
这种技术广泛应用于工业检测、虚拟现实、无人驾驶等领域。
随着技术的不断发展，三维视觉技术的精度和稳定性将得到进一步提高。
4. 智能监控与安防技术智能监控与安防技术是机器视觉技术在安全领域的重要应用。
通过使用智能摄像头、人脸识别、行为分析等技术，机器视觉系统能够实现对目标的实时监控和安全防范。
这种技术在公共安全、智慧城市等领域具有广泛的应用前景。
三、机器视觉技术的未来展望1. 算法优化与深度学习随着算法的不断优化和深度学习技术的发展，机器视觉系统的处理速度和准确性将得到进一步提高。
未来，机器视觉技术将更加注重算法的创新和优化，以实现更高效、更准确的图像处理和分析。
基于立体视觉的三维重建技术研究
基于立体视觉的三维重建技术研究一、引言随着计算机技术和图像处理技术的不断发展，人们对于三维重建技术的需求也越来越大，而基于立体视觉的三维重建技术则是其中的一个重要方向。
本篇文章将详细分析该技术的原理与应用，并探讨其未来的发展趋势。
二、基本原理立体视觉的三维重建技术主要是利用双目或者多目摄像机同时拍摄同一个物体或者场景的影像，然后通过计算机程序对这些影像进行分析和处理，最终生成该物体或者场景的三维模型。
其中，双目摄像机主要是由两个相机组成，这两个相机的拍摄位置相互独立且成为了横向视差，在摄像机对准拍摄目标以后，两个相机同时拍摄目标的图像。
双目摄像机最大的优势是可以获取多个视图的图像，能够捕捉目标的多个视角信息，生成的三维模型更加准确。
而多目摄像机则是基于双目摄像机的基础上进一步扩展，主要是通过加入更多的摄像机来捕捉目标的更多视角信息，避免因视野不足而产生死角，提高了三维模型的完整度和准确性。
三、应用领域立体视觉的三维重建技术被广泛应用于以下领域：1.机器人技术在自动驾驶、智能家居等领域，机器人需要获取一定的环境信息，通过建立环境模型来进行路径规划和决策。
而立体视觉的三维重建技术可以精确获取环境的三维模型，让机器人更加精确地感知环境。
2.医疗领域在医疗领域，立体视觉三维重建技术可以通过对病人进行拍摄，获取病人的三维信息，利用三维模型进行手术模拟和预测，提高手术的安全性和成功率。
3.文化遗产保护在文化遗产保护方面，立体视觉的三维重建技术可以通过对文物进行拍摄获取其三维信息，实现文物数字化保护和传承。
4.电影制作在电影制作领域，立体视觉的三维重建技术可以通过获取物体的三维信息，实现更加逼真的特效制作和场景还原，提高电影制作的视觉效果和观影体验。
四、未来发展趋势随着技术的不断发展，立体视觉的三维重建技术在未来将有以下几个趋势：1.多模态融合在未来，随着人工智能和其他技术的不断发展和应用，各种传感器、摄像机等设备进行多模态融合，形成一个更加完整的空间信息模型，提高三维重建的准确性和完整度。
国内三维重建技术的研究进展
国内三维重建技术的研究进展作者：孟庆龙来源：《新农村》2010年第12期三维重建是一直计算机视觉领域最热门的研究方向之一，它是研究如何通过物体的二维信息获取物体在空间中的三维信息。
本项目采用自动关键点匹配、双目重建、表面三角化和三维点拼接技术，经过图像对拐点提取，图像对关键点匹配，图像关键点的重建，三角化以及数据融合生成物体完整的三维结构。
在完成重建后，可以从任意视点观察物体，具有立体视觉效果。
一、三维重建技术的概念三维重建是指对三维物体建立适合计算机表示和处理的数学模型,是在计算机环境下对其进行处理、操作和分析其性质的基础,也是在计算机中建立表达客观世界的虚拟现实的关键技术。
因此,物体三维重建是计算机辅助几何设计(CAGD)、计算机图形学(CG)、计算机动画、计算机视觉、医学图像处理、科学计算和虚拟现实、数字媒体创作等领域的共性科学问题和核心技术。
在计算机内生成物体三维表示主要有两类方法。
一类是使用几何建模软件通过人机交互生成人为控制下的物体三维几何模型,另一类是通过一定的手段获取真实物体的几何形状。
前者实现技术已经十分成熟，后者一般称为三维重建过程,三维重建是指利用二维投影恢复物体三维信息(形状等)的数学过程和计算机技术,包括数据获取、预处理、点云拼接和特征分析等步骤。
二、我国三维重建技术研究进展三维建筑设计作为行业未来发展趋势之一，早在建设部“十五”规划中即与协同设计并列作为行业技术创新的重点发展课题。
近年来，国内越来越多的设计企业、设计师和建筑院校对三维建筑设计技术的关注和使用也在不断升温。
尤其是“鸟巢”等奥运建筑中三维协同设计方式的应用，让国内建筑设计界充分体验了科技带来的高效率。
国内一些大型设计机构已经开始使用三维设计软件。
在设计的任何阶段，都可以围绕建筑旋转，观察各个角度的设计效果；或者深入建筑内部，身临其境地感受建筑内部的空间效果。
因此，这些利用三维软件进行设计的项目，都达到了比较满意的效果，同时大大提高了设计效率。
双目立体视觉技术的实现及其进展
2、双目立体视觉关键算法
双目立体视觉技术涉及的关键算法包括图像预处理、特征提取、匹配、视差 计算和三维重建等。其中，图像预处理用于去噪声、增强图像对比度等；特征提 取用于提取图像中的特征点；匹配用于将两幅图像中的特征点进行对应；视差计 算用于计算物体的深度信息；三维重建用于重建物体的三维模型。
3、双目立体视觉硬件实现
3、三维重建：双目立体视觉技术可以用于进行复杂场景的三维重建。例如， 通过拍摄一系列的双目图像，利用视差原理计算出每个像素点的深度信息，进而 生成场景的三维模型。这种技术可以应用于虚拟现实、文化保护等领域。
3、三维重建：双目立体视觉技 术可以用于进行复杂场景的三维 重建
3、三维重建：双目立体视觉技术可以用于进行复杂场景的三维重建
3、双目立体视觉硬件实现
双目立体视觉系统的硬件实现需要考虑相机选型、镜头调整、光源选择等因 素。其中，相机选型应考虑像素、分辨率、焦距等参数；镜头调整应考虑镜头畸 变、相机标定等；光源选择应考虑光照条件、阴影等。另外，硬件实现中还需要 考虑数据传输和处理速度、系统稳定性等因素。
4、结论
4、结论
双目立体视觉技术是一种重要的计算机视觉技术，具有广泛的应用前景。其 硬件实现需要考虑多种因素，包括相机选型、镜头调整、光源选择等。未来，双 目立体视觉技术的研究将更加深入，硬件实现将更加成熟和稳定。随着相关技术 的不断发展，双目立体视觉技术将在更多领域得到应用，为人类的生产和生活带 来更多的便利和效益。
四、结论
四、结论
双目立体视觉技术是机器人感知环境的重要手段之一，其在自主导航、物体 识别与抓取、场景重建等功能中发挥着重要作用。虽然现有的双目立体视觉技术 已经取得了一定的成果，但仍存在许多挑战和问题需要解决。未来的研究将集中 在提高分辨率和精度、实现实时处理、完善深度学习算法、实现动态场景的感知 以及结合多传感器信息等方面。我们期待着双目立体视觉技术在未来的机器人应 用中发挥更大的作用。
《2024年基于计算机立体视觉的双目立体成像研究》范文
《基于计算机立体视觉的双目立体成像研究》篇一一、引言随着计算机技术的飞速发展，计算机视觉技术已成为现代科技领域中一个重要的研究方向。
其中，双目立体成像技术作为计算机立体视觉的重要应用之一，已经得到了广泛的应用。
本文旨在探讨基于计算机立体视觉的双目立体成像技术的研究现状、基本原理以及其在实际应用中的价值。
二、双目立体成像技术的基本原理双目立体成像技术是基于人类双眼的视觉原理，通过模拟人眼的视觉系统，利用两个相机从不同角度拍摄同一场景，获取场景的深度信息，从而实现三维重建。
其基本原理包括图像获取、图像预处理、特征提取、立体匹配和三维重建等步骤。
在图像获取阶段，双目相机通过各自的镜头拍摄同一场景的左右两张图像。
接着，进行图像预处理，包括去噪、校正等操作，以改善图像质量。
然后，通过特征提取算法提取出左右图像中的特征点。
在立体匹配阶段，根据一定的匹配准则，将左右图像中的特征点进行匹配，从而得到视差图。
最后，通过三维重建算法，根据视差图和相机参数，计算出每个像素点的三维坐标，实现三维重建。
三、双目立体成像技术的研究现状目前，双目立体成像技术已经得到了广泛的应用。
在研究方面，国内外学者对双目立体成像技术的各个阶段进行了深入研究。
在图像获取阶段，研究者们致力于提高相机的分辨率和拍摄速度，以获取更清晰的图像。
在图像预处理和特征提取阶段，研究者们通过改进算法，提高了图像处理的效率和准确性。
在立体匹配阶段，研究者们提出了多种匹配算法，如基于区域的匹配算法、基于特征的匹配算法等，以提高匹配精度和速度。
在三维重建阶段，研究者们通过优化算法，提高了三维重建的精度和效率。
四、双目立体成像技术的应用双目立体成像技术在实际应用中具有广泛的价值。
首先，在机器人导航和避障方面，双目立体成像技术可以实现机器人对环境的感知和识别，为机器人提供准确的导航和避障信息。
其次，在三维重建和虚拟现实方面，双目立体成像技术可以实现对场景的三维重建和虚拟现实的呈现，为人们提供更加真实和沉浸式的体验。
《2024年机器视觉技术研究进展及展望》范文
《机器视觉技术研究进展及展望》篇一一、引言随着科技的不断进步，机器视觉技术在现代工业、医学、自动驾驶、安全监控等领域的应用越来越广泛。
机器视觉技术通过模拟人类视觉系统，实现对图像和视频的自动分析和理解，为各种应用提供强大的技术支持。
本文将就机器视觉技术的研究进展及未来展望进行详细探讨。
二、机器视觉技术研究进展1. 图像处理技术图像处理技术是机器视觉技术的核心。
随着算法的优化和计算能力的提升，图像处理技术在处理速度、精度和稳定性方面都有了显著的提高。
在图像的降噪、增强、分割、识别等方面，各种先进的算法被广泛应用，使得机器视觉能够更准确地识别和处理图像信息。
2. 深度学习技术深度学习技术在机器视觉领域的应用是近年来的一大亮点。
通过构建深度神经网络，机器视觉系统能够实现对复杂图像的深度学习和理解。
在目标检测、人脸识别、语义分割等领域，深度学习技术都取得了显著的成果。
3. 三维视觉技术三维视觉技术是机器视觉的一个重要方向。
通过立体视觉、结构光、飞行时间等技术手段，机器视觉系统能够实现对三维物体的测量、识别和跟踪。
这一技术在工业检测、虚拟现实、自动驾驶等领域有着广泛的应用前景。
4. 自主导航技术自主导航技术是机器视觉在自动驾驶领域的重要应用。
通过融合多种传感器数据，机器视觉系统能够实现车辆的自主定位、路径规划和障碍物识别，为自动驾驶技术的发展提供了强大的支持。
三、机器视觉技术的未来展望1. 算法优化与升级随着算法的进一步优化和升级，机器视觉系统的处理速度和精度将得到进一步提高。
未来，机器视觉将更加注重算法的实时性和鲁棒性，以适应更多复杂的应用场景。
2. 多模态感知技术多模态感知技术是未来机器视觉的一个重要方向。
通过融合多种传感器数据，如雷达、激光雷达、红外传感器等，机器视觉系统将能够实现更准确、全面的环境感知，为自动驾驶等应用提供更可靠的技术支持。
3. 人机协同与交互人机协同与交互是未来机器视觉的一个重要发展方向。
《双目立体视觉三维重建的立体匹配算法研究》
《双目立体视觉三维重建的立体匹配算法研究》一、引言随着人工智能技术的不断发展和进步，双目立体视觉技术已经成为计算机视觉领域的重要研究方向之一。
其中，立体匹配算法作为双目立体视觉三维重建的核心技术，其准确性和效率直接影响到三维重建的效果。
本文旨在研究双目立体视觉三维重建中的立体匹配算法，以期提高三维重建的准确性和效率。
二、背景及意义双目立体视觉技术是通过模拟人类双眼的视觉系统，利用两个相机从不同角度获取同一场景的图像信息，进而通过立体匹配算法恢复出场景的三维信息。
立体匹配算法是双目立体视觉技术的核心，其目的是在两个相机获取的图像中寻找对应的像素点，从而得到视差图，进而实现三维重建。
因此，研究立体匹配算法对于提高双目立体视觉技术的准确性和效率具有重要意义。
三、立体匹配算法研究现状目前，立体匹配算法已经成为计算机视觉领域的热点研究方向。
常见的立体匹配算法包括基于区域的匹配算法、基于特征的匹配算法、基于相位的匹配算法等。
这些算法在不同的应用场景中各有优缺点。
近年来，随着深度学习的快速发展，基于深度学习的立体匹配算法成为研究热点。
这些算法通过训练深度神经网络来学习图像之间的对应关系，从而提高了匹配的准确性和鲁棒性。
四、本文研究的立体匹配算法本文研究的立体匹配算法是一种基于区域和特征的混合匹配算法。
该算法首先提取图像中的特征信息，如边缘、角点等，然后在特征匹配的基础上，结合基于区域的匹配算法进行像素级匹配。
具体而言，该算法包括以下步骤：1. 特征提取：利用特征检测算法提取图像中的特征点。
2. 特征匹配：通过计算特征点之间的相似性，找到两个图像中对应的特征点。
3. 基于区域的匹配：在特征匹配的基础上，利用基于区域的匹配算法对像素级进行匹配，得到视差图。
4. 优化与后处理：对得到的视差图进行优化和后处理，以提高三维重建的准确性和效果。
五、实验与分析为了验证本文研究的立体匹配算法的有效性，我们进行了大量实验。
实验数据集包括公开的立体视觉数据集以及实际拍摄的场景图像。
计算机视觉的历史和未来
计算机视觉的历史和未来计算机视觉（Computer Vision，CV）是一门涉及计算机和人类视觉交互的复杂学科，也是人工智能研究领域的一个重要分支。
它旨在让计算机模拟和理解人类的视觉系统，以便更好地处理、分析和理解数字图像和视频。
当然，计算机视觉的兴起并非一夜之间，有着丰富的历史，今天我们一起来探讨计算机视觉的发展历程及未来的发展趋势。
一、计算机视觉的发展历程1. 1956年至1980年代：计算机视觉的起步计算机视觉的先驱者在20世纪50年代就开始了相关研究，当时主要关注的是单个物体的识别。
1966年，MIT的Marvin Minsky 和Seymour Papert等人发表了《Perceptrons》一书，揭示了感知机模型的局限性，从而影响了计算机视觉的发展。
直到1970年代中期，David Marr在MIT发表了著名的《视觉认知的计算理论》一书，才标志着计算机视觉从研究阶段进入应用阶段。
1980年代末，计算机视觉取得了显著进展。
Horn和Schunck提出了基于光流场的运动分析方法。
Lucas和Kanade利用相邻两帧图像中共同的区域来计算运动矢量。
Szeliski和Vedula使用多帧图像来估计运动并纠正运动的Brian2. 1990年至2000年代：求解三维问题随着计算机技术的逐步发展，计算机视觉研究变得更加复杂，涉及更多的三维问题。
因此，三维重建和3D建模成为了研究热点。
1995年，由David Lowe等人提出的SIFT特征点检测算法，成为了特征点检测与匹配领域的基石。
1999年，Hartley和Zisserman提出了基于大量二维投影点的立体视觉重建方法，使得像素级的视觉测量成为了可能。
3. 2000年至今：深度学习和视觉应用的融合随着计算机和网络技术的增强，基于深度学习的计算机视觉技术开始成为主导。
2012年，Geoffrey Hinton等人提出使用卷积神经网络（CNN）进行图像分类的ImageNet，挑战了计算机视觉的前沿。
计算机视觉技术的新进展
计算机视觉技术的新进展随着人工智能和大数据技术的快速发展，计算机视觉技术也得到了迅猛的发展。
计算机视觉技术是指计算机通过对图像、视频等视觉信息进行处理和分析，从而实现对物体、场景和动态信息的理解和识别。
这种技术应用广泛，它既可以应用在工业、医疗等各个领域，也可以用于人们的日常生活。
本文将着重探讨计算机视觉技术的新进展。
一、深度学习技术的应用近年来，深度学习技术被广泛应用于计算机视觉之中。
深度学习技术是机器学习的一种，它通过神经网络模拟人脑系统，从而实现对图像、视频等数据的自动识别和分类。
深度学习技术的应用使得计算机视觉技术可以应用在更加复杂的场景之中。
例如，在无人汽车、安防监控等领域，深度学习技术可以实现非常精准和高效的运作。
二、三维视觉技术的发展三维视觉技术是计算机视觉技术的一个分支，它专门应用于对三维物体场景的识别和建模。
这项技术一直是计算机视觉领域的难点，因为要识别三维世界中的物体、场景等需要对立体信息进行处理。
近年来，三维视觉技术得到了快速发展，例如在智能家居、游戏、vr等领域都有广泛的应用。
三、物体识别和分类技术物体识别和分类技术是计算机视觉技术中的核心技术，它们的发展是计算机视觉技术得以发展的基础。
传统的物体识别和分类技术是基于SVM、SIFT等算法实现的，这些算法通常具有较低的准确率和复杂度较高。
近年来，深度学习技术的发展使得物体识别和分类技术得到了显著的提高，例如在广告投放、电子商务等领域都有广泛的应用。
四、实时分析和边缘计算技术计算机视觉技术通常需要消耗大量的计算资源，通常需要在云端或强大的计算机设备之中进行实现。
然而，近年来随着物联网和5G技术的发展，实时分析和边缘计算技术得到了快速发展，这使得计算机视觉可以在具有较低计算资源的设备之中实现，例如智能家居、无人车等领域都有广泛的应用。
五、结语计算机视觉技术的新进展为我们的生活带来了诸多创新，它已经不仅仅是一项科学技术，更是成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。
《2024年机器视觉技术研究进展及展望》范文
《机器视觉技术研究进展及展望》篇一一、引言随着科技的不断进步，机器视觉技术作为人工智能领域的重要分支，正逐渐改变着我们的生产、生活乃至整个社会。
本文将围绕机器视觉技术的最新研究进展进行阐述，并对其未来发展趋势进行展望。
二、机器视觉技术概述机器视觉技术是一种通过模拟人类视觉系统，利用计算机、图像处理算法等技术对图像进行采集、处理、分析、理解的技术。
它广泛应用于工业检测、医疗诊断、安防监控、自动驾驶等领域，为人类带来了极大的便利。
三、机器视觉技术研究进展1. 图像处理算法的优化随着深度学习、神经网络等技术的发展，图像处理算法得到了极大的优化。
通过训练大量的图像数据，机器视觉系统能够更准确地识别、分类、定位图像中的目标，提高了系统的准确性和效率。
2. 三维视觉技术的发展三维视觉技术是机器视觉技术的重要发展方向。
通过立体相机、结构光等技术，可以实现对物体三维形状、尺寸的测量和识别。
这一技术广泛应用于工业检测、医疗诊断等领域。
3. 智能监控系统的普及智能监控系统是机器视觉技术在安防领域的重要应用。
通过安装摄像头等设备，结合图像处理算法和人工智能技术，可以实现对监控区域的实时监控、异常行为检测等功能，提高了社会安全性和防范能力。
4. 无人驾驶技术的突破无人驾驶技术是机器视觉技术在交通领域的重要应用。
通过搭载高精度相机、雷达等设备，结合计算机视觉、深度学习等技术，无人驾驶车辆可以实现自主导航、避障、路况识别等功能，为交通出行带来了极大的便利。
四、机器视觉技术的挑战与展望尽管机器视觉技术取得了显著的进展，但仍面临一些挑战和问题。
首先，图像处理算法的准确性和效率仍有待提高，尤其是在复杂环境和多种干扰因素下。
其次，机器视觉技术的应用还需要解决数据安全、隐私保护等问题。
此外，对于某些特定领域，如医疗诊断等，机器视觉系统的准确性和可信度还需要进一步提高。
展望未来，机器视觉技术将朝着更加智能化、高效化的方向发展。
一方面，随着深度学习、神经网络等技术的不断进步，图像处理算法的准确性和效率将得到进一步提高。
计算机视觉中的3D立体化技术研究
计算机视觉中的3D立体化技术研究计算机视觉是计算机科学领域中的一个重要分支，其目的是让计算机系统具有理解和处理图像和视频的能力。
其中，计算机视觉中的3D立体化技术研究则是近些年来备受关注的热点之一，这种技术可以让计算机系统对图像或者视频进行三维重建，从而实现更精确、更真实的视觉体验。
一、3D立体化技术的背景与发展随着计算机视觉技术的不断发展，3D立体化技术也逐渐成为研究的热点。
现代科学技术的发展，给人们提供了很多便利，计算机视觉技术也是其中之一。
计算机视觉技术是基于数字图像或视频获取和处理的自动化技术，它主要由图像处理、模式识别、计算机图形学三部分组成。
近年来，受到互联网的推动和行业的需求，基于计算机视觉技术的3D立体化技术得到了极大的发展。
这种技术不仅可以用于制作3D电影、游戏、动画等娱乐性产品，还可以应用于医学图像的分析、建模等领域。
二、3D立体化技术的原理与方法3D立体化技术的实现需要一定的原理和方法。
这其中，最基本的原理是三角测量原理。
三角测量原理是指通过确定三个点的空间坐标，可以确定这三个点构成的三角形在三维坐标系中的位置。
在3D立体化技术中，这种原理可以被应用于通过多个2D图片的角度、方向等数据来推算出3D图像的坐标、深度等信息。
一般而言，3D立体化技术主要有以下几种实现方法：1. 激光雷达。
这种方法通过3D扫描装置的高速定位、扫描来获取多组点云数据，通过后期处理将其转换成三维建模。
2. 照相机阵列。
这种方法是通过多台摄像机观测一个目标，每个摄像头观察的角度不同，通过后期处理将各个角度拍下的图片进行组合，重建出三维形态。
3. 立体照相。
这种方法需要先拍摄两张略有角度差异的照片，然后通过后期软件来解析图片，生成3D图像。
三、3D立体化技术的应用与展望3D立体化技术的应用和展望十分广泛。
首先，基于计算机视觉技术的3D立体化技术在娱乐产业中具有广泛的应用，比如3D 电影、3D游戏、3D动画等。
2024 机器视觉研究方法与手段
2024 机器视觉研究方法与手段2024年，机器视觉研究方法和手段方面的进展持续迅猛。
首先，深度学习技术在机器视觉领域的应用日益广泛。
通过深度神经网络模型，研究人员能够实现对图像和视频数据的高效处理和分析。
例如，卷积神经网络（CNN）被广泛应用于图像分类、目标检测和图像语义分割等任务中，取得了显著的成果。
此外，递归神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等模型也被用于处理序列数据，如视频分析和行为识别。
其次，基于3D感知的机器视觉研究蓬勃发展。
除了传统的2D图像和视频数据，研究人员开始关注三维空间中的视觉信息。
通过使用深度传感器和立体视觉技术，可以获取目标物体的3D坐标和形状等信息。
基于这些数据，研究人员提出了一系列的3D目标检测、场景重建和运动估计等算法，为机器视觉领域带来了全新的研究方向。
此外，增强现实（AR）和虚拟现实（VR）技术的快速发展也推动了机器视觉研究的进步。
借助AR和VR技术，研究人员能够实现对真实世界和虚拟场景的交互和融合。
通过将机器视觉技术与AR/VR技术相结合，可以实现更加逼真和沉浸式的用户体验，为虚拟现实应用、游戏和仿真等领域提供强有力的支持。
最后，机器视觉研究的应用范围不断扩大。
除了传统的图像和视频处理领域，机器视觉逐渐应用于医学影像分析、智能交通系统、无人机导航、机器人技术以及智能制造和农业等领域。
这些应用领域的拓展将进一步推动机器视觉技术的研究和发展。
总之，2024年的机器视觉研究领域将聚焦于深度学习、3D感知、AR/VR技术和新兴应用领域。
这些进展将为我们创造更加智能和多样化的机器视觉系统提供强有力的基础和支持。
另外，随着机器视觉技术的不断发展和应用需求的不断增长，研究人员们也开始探索更高级的视觉能力，如情感识别、人类行为分析和场景理解等方面。
情感识别是指机器能够自动分析和识别人类的情感状态。
通过分析面部表情、语音音调、身体语言等多模态数据，机器可以推断人的情感状态，从而为情感智能、人机交互等领域提供帮助。
立体视觉成像技术的研究和应用
立体视觉成像技术的研究和应用随着科技的不断发展，立体视觉成像技术已经逐渐被广泛应用在各行各业中。
立体视觉成像技术是指通过多个角度采集视觉信息，并通过计算机图像处理技术生成视差，从而实现立体化显示的一种技术。
它可以给人以更真实的视觉体验，使得图像的质感和深度更为鲜明，因此在电影、游戏、医疗、军事等领域中有着广泛的应用。
一、立体视觉成像技术的原理立体视觉成像技术的原理主要基于人类视觉双眼有视差产生的机制。
人类双眼观察物体，由于两只眼睛的视角不同，从而造成对同一物体看到的视像之间的微观差距，这种差距就是所谓的视差。
因此，通过多个角度采集视觉信息，并通过计算机图像处理技术来分析这些信息，就可以生成视差，从而实现立体化显示。
二、应用范围立体视觉成像技术已经被广泛应用于电影、游戏、医疗、军事等领域中。
1.电影领域在电影制作中，立体视觉技术可以使观众获得更加真实的视觉体验，同时也提高了电影的观赏度。
例如2009年上映的电影《阿凡达》就采用了全景立体视觉技术，将观众带入一个逼真的虚拟环境中，让人感觉像真的身临其境一样。
2.游戏领域立体视觉技术可以改善游戏的沉浸感和真实感，大大提高游戏的可玩性和趣味性。
在游戏制作中，立体技术可以将游戏环境更加生动形象，使玩家更好的享受游戏乐趣。
例如，索尼公司发布的PSVR虚拟现实游戏机就采用了立体技术，将玩家带入更加真实的游戏环境中，增加了游戏的趣味性。
3.医疗领域在医疗应用中，立体技术可以帮助医生更加清晰地观察病灶部位的形态和位置，帮助医生确定手术方案、缩小误差范围，提升手术的疗效和成功率。
例如，CT扫描、MRI等医学成像领域的立体成像技术，能够为医生提供更加清晰的图像，帮助诊断疾病。
4.军事领域在军事领域中，立体成像技术可以帮助士兵更好地观察战场，提高作战效果和减少损失。
例如，步兵夜视系统，通过双目成像和图像处理技术实现了立体视觉显示，帮助士兵更好地观察敌情，提高了作战效率。
立体视觉中的视差计算技术研究
立体视觉中的视差计算技术研究立体视觉是指通过双眼观察同一物体，由此获得深度感知，并据此进行距离估计和三维重建的技术。
利用立体视觉技术，可以获取大量的深度图像信息，但是这些信息需要进行视差计算才能用于三维重建。
视差计算是基本的立体视觉问题之一，也是立体视觉技术中应用最广泛、研究最深入的问题之一。
本文将介绍视差计算技术的研究进展和应用情况。
一、视差计算的原理视差计算基于视差的定义，即左右眼所看的同一物体的景深差异或者说视点差异。
当左右眼的视点不同时，两个眼睛所看到的同一物体的图像也是不同的，这两个图像之间所对应的像素点之间的像素强度差异，即像素间的视差，可以表示出两点之间的距离。
因此，视差计算就是通过在左右眼所看到的图像之间找到一一对应的像素点，来计算像素之间的视差值，并进而计算物体中心距离的一种算法。
二、传统视差计算算法传统的视差计算算法主要有基于匹配窗口和基于基线的方法，其中最常用的乃是基于匹配窗口的视差计算方法。
1、基于匹配窗口的视差计算方法基于匹配窗口的视差计算方法是一种基于区域的视差算法，他是将左右两个图像的像素点进行分块，然后将同一块区域的像素点作为一个整体，通过在两个图像中搜索相同的窗口块，来获得两个图像中像素点之间的对应关系。
这种方法的优点是简单易懂，并且对噪声和纹理变化影响较小。
缺点是计算量较大，不适用于实时处理。
2、基于基线的视差计算方法基于基线的视差计算方法是一种基于像素级别的视差算法，它是通过在左右两个图像中搜索相同的像素点或匹配点，来获取像素之间的对应关系，然后基于基线距离来计算像素的视差。
这种方法的优点是计算速度非常快，不受图像缩放和旋转的影响。
但是，它很难处理噪声和变形的图像，并且对于具有低纹理区域也不适用。
三、新型视差计算算法近年来，随着计算机硬件的发展以及深度学习和神经网络的发展，新型视差计算算法也应运而生。
这些算法可以有效地解决传统算法的瓶颈，并且得到了广泛的应用和推广。
新型立体视觉显示技术研究
新型立体视觉显示技术研究随着科技的不断进步，各种智能产品不断涌现。
其中，立体视觉显示技术是目前较为热门的一种。
其原理是通过投射多种颜色、不同角度和深度的图像，使观众可以获得更真实的视觉体验。
近年来，在立体技术领域，出现了多种新型技术。
本篇文章将着重对新型立体视觉显示技术进行介绍和研究。
一、基于眼动跟踪的立体视觉技术基于眼动跟踪的立体视觉技术是一种将眼球运动信息结合到显示器上产生的技术。
它通过提供适合视线位置的图像，使观众能够在3D图像中获得更佳的真实体验。
该技术需要由观众佩戴成本较高的眼动跟踪器，从而可以实时检测观众的视线位置。
同时，该技术还需要运用高速计算机和专用算法加快数据处理，坚持在很短的时间内提供精准图像，以保证图像的流畅性和清晰度。
二、智能手机立体显示技术智能手机立体显示技术是基于手机屏幕技术发展出来的一种新型立体显示技术。
该技术主要是通过手机屏幕独特的层次结构，利用左右眼视差衍生出的差异，为用户呈现3D图像。
该技术相比于其他立体技术，具有成本更低、便携性更强、隐私性更好的优点等。
不过，智能手机屏幕分辨率和显示效果仍需加强，以达到更佳的立体显示效果。
三、互动式立体显示技术互动式立体显示技术是一种将3D图像转化为真实世界体验的技术。
这种技术可以通过第一人称或全息方式，让观众进入3D图像，与环境进行互动。
这种技术与传统的立体技术相比，最大的不同点在于该技术具有互动性和沉浸性。
它需要运用高质量立体成像技术、超低延迟物体跟踪系统、高速动态投射技术等多重技术堆叠，才能提供流畅、清晰和沉浸式的视觉效果。
四、光学层的压缩模式技术光学层的压缩模式技术是一种基于压缩模式的新型立体显示技术。
它可以将多种图像压缩在一个玻璃层中，使观众可以同时享受到多重立体视觉体验。
该技术利用一种特殊的折叠技术，可以将不同的视点反射到不同的位置。
与传统的立体显示技术相比，这种技术具有更高的图像质量、更少的反射和更透明的玻璃平面，使得图像更真实、更舒适。
立体视觉的研究进展
立体视觉的研究进展杨亮;胡础图;刘密密;项凯;萨楚拉;芳原草【摘要】立体视觉是来自双眼视觉的深度感,是双眼视觉的最高形式,是出生后获得的.立体视觉是建立在双眼同时视和融合功能基础上的高级双眼视功能.立体视觉随着眼的发育而发育,是出生后逐渐发育完善的.立体视的判定受检查距离、视力、年龄、红绿眼镜、斜视弱视、屈光不正、屈光参差等因素的影响,其中斜视弱视是最重要的原因.立体视检查已广泛应用于临床,包括斜视、弱视的筛选,选择斜视手术的时机及术后评估.【期刊名称】《医学综述》【年(卷),期】2014(020)011【总页数】3页(P1965-1967)【关键词】同时视;融合功能;立体视【作者】杨亮;胡础图;刘密密;项凯;萨楚拉;芳原草【作者单位】呼伦贝尔市人民医院眼科,内蒙古呼伦贝尔021008;呼伦贝尔市人民医院眼科,内蒙古呼伦贝尔021008;呼伦贝尔市人民医院眼科,内蒙古呼伦贝尔021008;呼伦贝尔市人民医院眼科,内蒙古呼伦贝尔021008;呼伦贝尔市人民医院眼科,内蒙古呼伦贝尔021008;呼伦贝尔市人民医院眼科,内蒙古呼伦贝尔021008【正文语种】中文【中图分类】R778立体视觉是人类和高级动物的双眼判断外界物体三维立体空间的能力，是双眼视觉的高级组成部分。
立体视觉是建立在同时视和融合功能基础上的一种高级视觉功能，是双眼精确判断外物三维结构和距离的能力。
立体视觉能反映双眼单视功能的好坏，与人们的生活密切相关，使得手眼协调性更好。
立体视检查已广泛应用于临床[1-3]，包括斜视、弱视的筛选，选择斜视手术的时机及评价手术疗效的重要指标。
1 立体视觉的发育过程1.1 发育的早期以往很多研究认为，人的立体视觉发育开始于生后3～4个月[4-5]。
立体视觉的发育和精细的立体视锐度的形成依赖于准确协调的眼球运动功能及双眼黄斑中心凹注视。
立体视觉在出生时并没有发育完善，需要充分的黄斑中心凹视觉刺激来促进发育。
计算机视觉技术的发展
计算机视觉技术的发展引言计算机视觉技术是人工智能领域的一个重要分支，它涉及从图像和视频中提取信息并对其进行解释的科学和技术。
随着深度学习、大数据和计算能力的飞速发展，计算机视觉技术取得了长足的进步，广泛应用于各个领域。
本文将介绍计算机视觉技术的发展历程、关键技术及其在各领域的应用。
发展历程早期阶段（1960s-1980s）计算机视觉的研究始于20世纪60年代，最早的研究集中在二维图像处理和模式识别上。
由于硬件和算法的限制，这一阶段的研究成果相对有限。
中期发展阶段（1980s-2000s）随着计算机性能的提升和图像处理算法的发展，计算机视觉技术逐渐进入三维世界。
立体视觉、运动分析和物体识别等技术成为研究热点。
然而，这一阶段仍面临数据量不足和算法复杂度高的挑战。
深度学习时代（2010s至今）深度学习的兴起彻底改变了计算机视觉领域的格局。
卷积神经网络（CNN）在图像分类、目标检测和语义分割等任务中取得了突破性进展。
大规模数据集（如ImageNet）和开源框架（如TensorFlow、PyTorch）的出现，进一步推动了计算机视觉技术的发展。
关键技术图像分类图像分类是计算机视觉的基础任务之一，旨在将输入图像分配给预定义的类别。
经典的模型包括AlexNet、VGGNet、ResNet等。
这些模型通过层层抽象，提取图像的高级特征，实现准确的分类。
目标检测目标检测不仅需要识别图像中的物体，还需要确定其位置。
R-CNN系列、YOLO系列和SSD等方法是目标检测领域的代表作品。
这些方法通过不同的策略实现了速度与精度的平衡。
语义分割语义分割是将图像中的每个像素分配给一个类别，从而实现对场景的全面理解。
U-Net、FCN和DeepLab等模型在这一任务上取得了显著成果，广泛应用于医学影像分析、自动驾驶等领域。
实例分割实例分割不仅要进行像素级的分类，还需要区分同一类别的不同实例。
Mask R-CNN是实例分割的经典方法，通过引入掩码分支，实现了对物体边界的精确定位。
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文章编号:10092427X (2001)0420267206计算机立体视觉研究的进展钱曾波,邱振戈,张永强(信息工程大学测绘学院,河南郑州 450052)摘要:计算机立体视觉是运用两个或多个摄像机对同一景物从不同位置成像并进而从视差中恢复深度(距离)信息的技术。
在几十年的发展中,计算机立体视觉已形成了自己的方法和理论。
文中系统地叙述了计算机立体视觉的研究现状,分析了存在的问题和今后的发展方向。
关 键 词:立体视觉;影像匹配中图分类号:TP751 文献标识码:A 计算机立体视觉是被动式测距方法中最重要的距离感知技术,它直接模拟了人类视觉处理景物的方式,可以在多种条件下灵活地测量景物的立体信息。
其作用是其它计算机视觉方法所不能取代的,对它的研究,无论从视觉生理的角度还是在工程应用中都具有十分重要的意义。
计算机立体视觉的开创性工作是从20世纪60年代中期开始的。
美国麻省工学院的R obert 把2维图像分析推广到3维景物分析,标志着计算机立体视觉技术的诞生,并在随后的20年中迅速发展成一门新的学科。
特别是20世纪70年代末,Marr 等创立的视觉计算理论对立体视觉的发展产生了巨大影响,现已形成了从图像获取到最终的景物可视表面重建的比较完整的体系[1]。
1 立体视觉的原理1)视差理论双眼视差(binocular disparity )简称视差。
人两眼从稍有不同的两个角度去观察客观3维世界的景物,由于几何光学的投影,离观察者不同距离的像点在左右两眼视网膜上就不是在相同的位置上。
这种两眼视网膜上位置的差就称之为双眼视差,它反映了客观景物的深度。
人能有深度感知,就是因为有了这个视差,再经脑子加工而形成的。
基于视差理论的机器立体视觉,是运用两个或多个摄像机对同一景物从不同位置成像获得立体像对,通过各种算法匹配出相应像点,从而计算出视差,然后采用基于三角测量的方法恢复深度(距离)信息。
现有的绝大多数立体视觉系统均采用该项原理。
2)频差理论1970年Blakem ose 报道了人左右两眼观看频率上稍有差别的2张条纹图(光栅)会感受到一排条纹斜站立在面前。
低频的一边离人远些,高频一边离人近一些。
在这个实验中,他解释这完全是两边频率差所起的深度倾斜感知,而不是左边和右边的条纹有“视差”而形成的深度感知。
1979年T yler 进一步用更细致的实验证实了这种由两眼频差所起的深度体视。
2 计算机立体视觉研究现状计算机立体视觉研究的核心问题是影像匹配技术,其研究现状可以从计算理论、算法结构和硬件实施3个层次评述。
2.1 计算理论2.1.1 匹配特征的选取根据视差理论,确定3维景物的深度需要在立体像对上确定相应像点,即依据图像特征来确定相应像点,这是一个匹配特征的选取问题。
目前尚没有一种普遍适用的理论可运用于匹配特征的提取,导致了立体视觉研究中匹配特征的多样性。
良好的匹配特征应具有可区分性、不变性、稳定性、唯一性以及有效解决歧义匹配的能力。
为此,必须确定以哪些特征作为匹配的特征;其次,怎样把这些对应特征匹配起来,并得到视差信息,这两个问题是互相关联并互相影响的。
以下是常收稿日期:2001204222;修回日期:2001206228 作者简介:钱曾波(1931-),男,浙江嵊县人,二系教授,博士生导师,主要从事摄影测量研究。
第18卷第4期2001年12月测绘学院学报Journal of Institute of Surveying and M apping V ol.18N o.4Dec.2001用的匹配特征。
1)图像灰度以图像灰度作为匹配特征导致匹配的不确定性很大,假设左影像有一点P,其坐标为(i p,j p),灰度为g p,如果要在右影像上找它的同名影像就要进行0.6×M×N次运算(M、N为图像的尺寸, 0.6为航片的重叠度);如果再假定256级灰度出现的概率一样,这样就会找到0.6×M×N/256个备选点,而其中只有一个正确,如果考虑到噪声,就有许多潜在的错误配准点[3]。
对于J ulesz发明的随机点立体图[4,5,6],最早的模型中,单个点或者像素被用来作为匹配的基元。
这些点可以具有一定灰度,或者它们只有1和0两个值(分别代表黑和白),而整个图像被看作由这些点组成。
计算时,灰度相同的点互相匹配。
这种处理的优点是:由于单个点没有复杂的结构,匹配时要考虑的仅仅是每个点的位置和灰度。
但这使得错误匹配率很高。
2)边缘或零交叉点Marr和P oggio认为匹配发生在边界上。
这些边界可以定义为亮度分布函数二阶导数为零的位置(又称为零交叉点)[1]。
由于零交叉点在图像中的密度相对较低,并且零交叉点具有特定的朝向和反差极性(contrast polarity),所以发生误匹配的机率大大减少。
计算视差时,只有反差极性相同(反差极性同号法则)并且朝向相似的边才能匹配。
因此,匹配的判别比基于点的匹配稍微复杂一些。
这个方法的缺点是关于反差大小的信息丢失了,另外,零交叉点之间区域的深度必须通过内插来得到。
3)亮度峰值或者重心Bülthoff和Mallot用一种亮度平滑变化的椭圆体构造立体图,这种图中没有零交叉点。
但是它们依然可以引起深度感知[7,6]。
Christou和Parker 的实验进一步证实了这一点[8]。
在这些立体图中很可能是亮度的峰值或者重心提供了视差信息,他们认为亮度峰值之间的匹配是解释他们结果的最可能的机制。
Mayhew和Frisby构造了一种立体图,使得亮度峰值的视差和零交叉点的视差不同,他们的结果表明这两种特征都得到了视觉系统的处理。
以上的实验结果说明亮度峰值或者亮度的重心是参与双眼匹配的一个图像性质。
4)高阶特征Lappin和Craft的研究结果表明视差的获得与单眼图像中的二阶2维微分结构相关。
这些二阶2维微分结构能够表示出局部平面的形状[9,6]。
Carlo T omasi和R oberto Manduchi用图像的高阶微分构成所谓的图像的本征曲线(intrinsic curves)来进行影像匹配取得了明显的效果[31]。
2.1.2 立体视觉的不确定性Marr提出的另一个重要理论是立体视觉的不确定性[1],他认为早期视觉的一个恰当定义是成像过程的逆过程,经典光学或计算机图形学中遇到的是确定3维物体的影像,而在计算机视觉中面对的是它的逆问题,即由影像恢复3维物体的表面信息,由于在从3维世界向2维影像投影的过程中丧失了大量的信息,视觉系统必须依赖于自然的约束条件才能获得确定的解[1,2,3]。
为避免假匹配,Marr首先采取了两个约束条件[1]:1)任何一个给定点,在任何时候都只有一个固定的位置。
这也是唯一性的约束条件。
2)物体是凝聚的,它们不可能突然折断或是弯曲度有变化而不表示出这种变化的迹象。
这也是连续性的约束条件。
一般的计算理论是采用3个匹配规则[2]:1)如果正在考虑的是白底上黑点子所组成的面,那么黑点子只能和黑点子匹配,一个眼睛所见到面上的黑点子也正是另一眼所见到的黑点子,这是相容性;2)一个黑点子只可以和另一眼的一个黑点子真正匹配。
这也是唯一性;3)视差的变化是很缓慢的,这是连续性。
P oggio将Marr的思想进一步发展为早期视觉不适定性问题[10],他认为早期视觉的共有特征可以表述为Hadamard意义下的不适定性问题,这一表述体现了约束条件的重要性。
Hadamard在偏微分方程中首次引入不适定性问题的概念,P oggio 说明了许多早期视觉问题是Hadamard意义下的不适定问题,如立体视觉中的匹配、光流计算、边缘提取等问题。
解不适定性问题的基本思想是通过引入先验知识来限定可采纳的解空间范围,使不适定性问题转化为适定性问题。
先验知识可以变分规则或统计特征的引入来表征解空间的特征,这就是正则化理论。
在立体匹配领域,一般是利用匹配连续性约束将匹配视差限制在平滑解空间里。
设G l(x,y),G r(x,y)分别表示左右图像的灰度值或某种变换(如,梯度 2G滤波),d(x,y)为匹配视差,则根据T ikhonov的正则化理论可将立视问题转化为求解以下变分式的最小化问题:862 测绘学院学报2001年 κ{〔G l(x,y)-G r(x+d(x,y),y)〕2+ λ〔Δd(x,y)〕2}d x d y=min上式第1项表示匹配特征间的相似性;第2项反映了视差连续性约束,将视差约束在平滑解空间里。
在正则化方法中,存在一个待解决的问题是如何有效地保护视差的不连续信息,可用含有不连续信息的通用正则化模型,通过引入一个可控制平滑度的权函数来保护解的不连续信息。
当前的影像匹配中还有很多约束。
通常用到如下约束条件[11,37]:1)核线约束,同名像点在同名核线上;2)唯一性约束;3)光度匹配约束,同名像点灰度应匹配;4)几何相似约束,同名特征的几何特性应相似;5)顺序约束,物体在左右影像点的投影顺序应一致;6)形状连续性约束,沿边缘方向上的视差变化应连续;7)相容性约束,同名特征应相容;8)视差有限;9)视差变化梯度有限。
2.1.3 对物体的再认识与立体视觉的关系J ulesz,看起来是两张完全乱的点子图,没有任何图形,没有任何单眼线索[2～5],通过立体镜,左眼和右眼分别观察左右随机点图,便可看到一个立体图像。
随机点立体图表明,在排除了其它所有深度线索的条件下,一组完全无意义的视觉刺激,只要具备视差条件,就能产生深度知觉。
换句话说,双眼立体知觉的产生不需要对左眼和右眼的输入分别进行认知加工便可识别理解图像。
立体知觉的产生过程,在特征知觉的信息加工水平上便能完成,不需要高级认知活动的参加,视差是体视的充分条件。
2.1.4 几何畸变3维的场景被投影为2维的图像,深度和不可见部分的信息被丢失了,因而也产生了同一物体在不同视角下的图像会有极大的不同,以及后面的物体被前面的物体遮挡而丢失信息等问题。
前者被归结为几何畸变问题;后者为遮挡问题。
按2.1.2中所设,一般认为有如下假设成立:G l(x,y)=G r(x+d(x,y),y)+n(x,y)d(x,y)表达了透视几何畸变问题,但d(x,y)具体取什么函数很难确定。
Akermann用最小二乘匹配将d(x,y)在一个小区域内定义为仿射变换[12];武汉测绘科技大学张祖勋教授提出的跨接法将d(x,y)在核线上一些特定区域内定义为直线方程[12];Raparoditis N在他提取城市平顶房屋表面模型算法中用与跨接法类似的方法[13],但他将d(x,y)在核线上一些特定区域内定义为常数。
后两种方案中的特定区域定义为用提取出的影像边缘线分割的核线上的一些区域。
由于d(x, y)是由景物的景深变化决定的,所以不可能有一个单一的函数模型能表示客观世界景物的丰富变化,但将该思想应用于特定景物(如房屋)深度的提取是可行的。