计算机视觉与图像处理 1

计算机视觉与图像处理
图像工程的三个层次
Xi’an University of Architecture and Technology
计算机视觉与图像处理
单幅图像中的初级视觉（ Early Vision in One Image）
图像中显著性特征的检测
–图像中灰度的突变结构（边缘） –图像中几何形状的检测 –纹理的统计特征描述（纹理分析与纹理分割）
课程介绍 本课程主要介绍数字图像处理和模式识别的基础内容。数字图像 处理部分包括图像变换，图像增强，图像分割，形态学图像处理 等内容；本课程的另一重点内容是阐述计算机视觉的基本理论， 要求学生能够熟练掌握摄像机成像模型、边缘检测与估计、图像 分割、运动分析、摄像机定标、三维重建、建模与识别等低层、 中层及高层计算机视觉技术、发展与应用，为进一步学习计算机 视觉理论和从事专业研究打下基础。
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科学探索 —人与生物是如何进行目标识别的 —进一步理解人类视觉
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计算机视觉研究的主要内容 成像的物理过程（图像是如何形成的）

相机（图像传感器）
——相机模型 ——相机标定

光源

——光源测度 ——光源的表面反射

颜色


——颜色合成原理 ——颜色的表示
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计算机视觉与图像处理
为什么要研究计算机视觉

图像与视频信息无所不在 应用需求 —工业自动化 非损伤性工件的校验和质量控制 工业生产线中的在线检测 机器人导引 —智能的人机交互 人脸分析与合成，人体行为分析（手势、步态） 三维虚拟场景重建（电子娱乐） 视频自动监视与多媒体信息检索 基于对象的视频编解码
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高级视觉（几何方法） 目标形状及其空间位置关系 –基于模型的视觉 目标的位置与姿态 –目标的曲面与轮廓 目标在在图像平面中的轮廓形成 –多维数据（3D）
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高级视觉（统计方法）
目标识别的统计分类 –模板与分类器 ������ 目标检测可以描述为模式分类问题 –目标的各个组成部分的关系推理 ������ 利用分类器检测目标的各个部分，然后推理各个部分的关系.（ 局部特征与全局特征的综合） –视觉目标特征与分类器结合
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中级视觉
分解图像与视频为具有物理意义的结构单元 –图像分割（分割线索）: 分解图像与视频为一些有意义的块 如：视频场景分割与编辑 如：寻找图像的组成部分 –目标跟踪: 在长序列图像中跟踪运动目标
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教材名称： （1）Milan Sonka (美)等著，艾海舟等译. 图像处理分析与机 器视觉（第三版）. 北京：清华大学出版社. 2011.1 （2）章毓晋著. 图像工程（上、下册）（第三版）. 北京：清华 大学出版社. 2012.2. 参考书： （1）R. C. Gonzales(美). 阮秋琦等译. 数字图像处理.北京： 电子工业出版社，2004. （2）R. C. Gonzales(美). 阮秋琦等译. 数字图像处理（ MATLAB版）. 北京：电子工业出版社，2004. （3）塞利斯基（美），计算机视觉——算法与应用，北京：清 华大学出版社，2012.3
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多幅图像中的初级视觉
•多视点几何 –极线约束 •对应问题 –视差与深度 •从运动恢复结构
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计算机视觉简介
什么是计算机视觉：使计算机具有像人那样的视觉功能 --“计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉 能力。机器视觉需要图像信号，纹理和颜色建模，几何处理和推理，以及物体 建模。一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起。 源于图像处理与模式识别，是人工智能的一个分支 困难和研究意义 —逆问题 —信息的损失 —模型不充分 —对人与生物的视觉了解正处于初级阶段 —将对国民经济和国防建设各方面产生重大影响 计算机视觉是一门综合性强的学科 —其中包括计算机科学和工程、信号处理、物理学、应用数学和统计学，神经生 理学和认知科学等。 Xi’an University of
学习网址
http://www.cs.cmu.edu/~cil/vision.html
http://www.dai.ed.ac.uk/CVonline
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图像卷积与多尺度分析
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图像光滑、边缘与角点检测
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图像变换与滤波
–图像表示（图像的稀疏表示） –图像滤波（特征提取） ������ 图像块与检测模式相似，滤波器输出较强 ������ 本质上为图像块与检测模板做内积（投影）运算。 ������ 完成信息过滤，抑制不需的信息。
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计算机视觉与图像处理 第一章 概述


计算机视觉简介 计算机视觉研究的主要内容与发展 视觉研究中的图像处理 应用的实例 重要的国际期刊与会议 主要的参考文献
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视差= x1-x2与深度成反比
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