视觉技术的发展毕业论文.doc
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1、毕业论文排版样文目录1 视觉技术的发展21.1计算机视觉技术22立体视觉技术研究32.1双目立体视觉技术42.1.1 双目立体视觉概述42.1.2 图像获取42.1.3 摄像机的标定52.1.4 图像预处理62.1.5 立体匹配6致 谢8参 考 文 献8附录:91 视觉技术的发展1.1计算机视觉技术计算机视觉既是工程领域也是科学领域中的一个富有挑战性的重要研究领域。计算机视觉是一门综合性的学科,它已经吸引了来自各个学科的研究者参加到对它的研究之中,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18。视觉是各个应用领域,如制造业、检验、文档分析、医疗诊断和军
2、事等领域中各种智能自主系统中不可分割的一部分。由于它的重要性,一些先进国家,例如美国把对计算机视觉的研究列为对经济和科学有广泛影响的科学和工程中的重大基本问题,即所谓的重大挑战。“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19。”作为一门学科,计算机视觉开始于 60 年代初,但在计算机视觉的基本研究中的许多重要进展是在 80 年代取得的。现在计算机视觉已成为一门不同于人工智能、图象处理、模式识别等相关领域的成熟学科20。不少学科的研究目标与计算
3、机视觉相近。这些学科包括图像处理、图像识别、景物分析、图像理解等。由于历史发展或领域本身的特点这些学科互有差别,但又有某种程度的相互重叠。为了清晰起见,把这些与计算机视觉有关的学科从研究目标和方法角度加以归纳 21。(1)图像处理图像处理技术把输入图像转换成具有所希望特性的另一幅图像。例如,可通过处理使输出图像有较高的信噪比,或通过增强处理突出图像的细节,以便于操作员的检验。在计算机视觉研究中经常利用图像处理技术进行预处理和特征抽取。(2)图像识别图像识别技术根据从图像抽取的统计特性或结构信息,把图像分成预定的类别。在计算机视觉中图像识别技术经常用于对图像中的某些部分 (例如分割区域) 的识别
4、和分类。(3)图像理解给定一幅图像,图像理解程序不仅描述图像本身,而且描述和解释图像所代表的景物,以便对图像代表的内容作出决定。在人工智能视觉研究的初期经常使用景物分析这个术语,以强调二维图像与三维景物之间的区别。图像理解除了需要复杂的图像处理以外还需要具有关于景物成像的物理规律的知识以及与景物内容有关的知识。在建立计算机视觉系统时需要用到上述学科中的有关技术,但计算机视觉研究的内容要比这些学科更为广泛。计算机视觉的研究与人类视觉的研究密切相关。为实现建立与人的视觉系统相类似的通用计算机视觉系统的目标需要建立人类视觉的计算理论。八十年代初,马尔(Marr)从神经生理学、心理物理学和临床神经病理
5、学角度对人类视觉进行了系统的理论研究,并以此为根据提出了视觉计算三层表象理论,该理论是迄今为止最为系统的视觉理论,对神经科学的发展和人工智能的研究产生了深远的影响21。马尔的三个表象层次如图2-1 所示。Marr的计算视觉理论把视觉过程看作一个信息处理过程,并把这一过程分为三个层次:计算理论;算法与数据结构;硬件实现。这一理论强调计算理论层次,并根据Warrington 22临床神经学的研究结果,阐明视觉目的是从图像中建立物体形状和位置的描述。在这一层次把视觉过程主要规定为从二维图像信息中定量恢复图像所反映的三维场景中物体的形状和空间位置,即三维重建。图1 视觉系统的三个表象层Marr 将三维
6、重建这一过程分为三个层次。前期视觉处理阶段是由输入的二维图像获得二维要素图,包括检测灰度变化,表示和分析局部几何结构以检测照明效应等处理。中期视觉处理阶段是对二维要素图进行一系列运算得到能反映可见表面几何特征的表象,即二维半(2.5 维)图。这些运算包括由立体视觉运算物体的深度信息;根据灰度、纹理等信息恢复表面方向;由运动视觉运算获取表面形状和空间关系信息等。后期视觉处理阶段是从二维半图像获取场景物体的三维描述,识别出场景中这些物体的位置和姿态。2立体视觉技术研究立体视觉是计算机视觉领域的一个重要课题,它的目的在于重构场景的三维几何信息。立体视觉的研究具有重要的应用价值,其应用包括移动机器人的
7、自主导航系统,航空及遥感测量,工业自动化系统等。立体视觉的研究由如下几部分组成24:(1)图像获取用作立体视觉研究的图像的获取方法是多种多样的,在时间、视点、方向上有很大的变动范围,直接受所应用领域的影响。立体视觉的研究主要集中在三个应用领域中,即自动测绘中的航空图片的解释,自主车的导引及避障,人类立体视觉的功能模拟。不同的应用领域涉及不同类的景物,就场景特征的区别来分,可以划分成两大类,一类是含有文明特征的景物;另一类是含有自然特征的景物和表面。不同类的景物的图像处理方法大不相同。(2)图像匹配图像匹配是立体视觉系统的核心,是建立图像间的对应关系从而计算视差的过程,是极为重要的。(3)深度计
8、算立体视觉的关键在于图像匹配,一旦精确的对应点建立起来,距离的计算相对而言只是一个简单的三角计算而已。然而,深度计算过程也遇到了显著的困难尤其是当对应点具有某种程度的非精确性或不可靠性时。粗略地说,距离计算的误差与匹配的偏差成正比,而与摄像机组的基线长度成反比。加大基线长度可以减少误差,但是这又增大了视差范围和待匹配特征间的差别,从而使匹配问题复杂化了。为了解决这一问题出现了各种匹配策略,如由粗到精的策略、松驰法等。2.1双目立体视觉技术2.1.1 双目立体视觉概述双目立体视觉理论建立在对人类视觉系统研究的基础上,通过双目立体图像的处理,获取场景的三维信息,其结果表现为深度图,再经过进一步处理
9、就可得到三维空间中的景物,实现二维图像到三维空间的重构。Marr和Poggio以及Grimson2526最早提出并实现了一种基于人类视觉系统的计算视觉模型及算法。双目立体视觉系统中,获取深度信息的方法比其它方式较为直接,它是被动方式的,因而较主动方式(如程距法)适用面宽,这是它的突出特点。双目立体视觉技术的实现可分为图像获取、摄像机标定、图像预处理、图像匹配等步骤。下面依次介绍各个步骤的实现方法和技术特点27。2.1.2 图像获取双目立体视觉的图像获取是由不同位置的两台或者一台(CCD)摄像机经过移动或旋转拍摄同一幅场景,获取立体图像对。双目立体视觉模型如图 2-2所示。图2 双目立体视觉模型
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