计算机视觉（最新文档）.pptVIP

计算机视觉CV教材及参考书教材：计算机视觉 ——计算机理论与算法基础马颂德张正友著参考书：机器视觉 贾云得著计算机视觉CV第一章绪论一、计算机视觉二、本课程的学习内容一、计算机视觉计算机视觉CV1、??学科简介产生原因： 赋予机器以人类视觉的功能以发展智能机器首要目标： 用图像创建或恢复现实世界模型，然后才能认知世界。发展阶段： 50年代的统计模式识别，二维的图像分析和识别 60年代第一次做计算机视觉的实验室——“积木世界” 70年代麻省理工学院人工智能实验室，DavidMarr教授提出不同于“积木世界”的计算视觉理论，到80年代成为计算机视觉的最重要的理论框架 80年代中期，新概念、新方法、新理论不断涌现，如：基于感知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。2、Marr视觉计算理论——三个层次计算机视觉CV2、Marr视觉计算理论——三个阶段计算机视觉CV2、Marr视觉计算理论——三个阶段计算机视觉CV3、研究内容计算机视觉CVl??输入设备：成像设备、数字化设备l??低层视觉：图像处理（灰度处理与几何处理）l?中层视觉：恢复深度，立体视觉、测距成像等，（标定与模型研究）l?高层视觉：由局部、分离的三维图生成完整的三维图l??体系结构：根据系统模型（非具体例子）来研究系统的结构，有并行结构、分层结构、信息流结构、拓扑结构等4、应用领域计算机视觉CVl????工业应用 l????导航应用：Rocky7火星探测器l??遥感应用：普通摄像机、红外（气象卫星）、雷达（海洋卫星）、多光谱（资源卫星）l????医学应用：X射线、CT、B超l????安全鉴别、监视与跟踪 车辆识别、牌号识别、人脸识别l????国防应用：导弹4、应用领域计算机视觉CV5、面临的困难计算机视觉CVl????????图像多义性l????????环境因素影响l????????知识导引l????????数据量5、面临的困难——多义性图像计算机视觉CV6、与其他学科的关系计算机视觉CVl?????????图像处理l?????????计算机图形学l?????????模式识别l?????????人工智能7、成像几何基础——透视投影计算机视觉CV7、成像几何基础——正交投影计算机视觉CV7、成像几何基础——视觉系统坐标系计算机视觉CVl????????像素坐标：l????????图像平面坐标：l????????摄像机坐标：l????????场景坐标：7、成像几何基础——视觉系统坐标系计算机视觉CV像素坐标像平面坐标7、成像几何基础——视觉系统坐标系计算机视觉CV摄像机坐标场景坐标二、本课程的学习内容计算机视觉CV1、图像处理与分析-边缘2、三维模型的建立-标定、重建、模型表达3、运动分析-运动的表达、运动分析4、物体识别计算机视觉CV第二章图像处理边缘检测-图象处理的基本概念-边缘检测计算机视觉CV一、有关图像处理的几个基本概念数字图像：用二维阵列表示的影像，阵列元素表示亮度值或灰度值图像处理 定义、分类滤波卷积算子计算机视觉CV二、边缘检测

1、几个基本的术语边缘点：亮度显著变化的点边缘段：边缘点坐标和方向的总和边缘检测器：抽取边缘集合的算法边缘跟踪：确定轮廓的搜索过程