机器视觉-控制科学与工程学系.pdfVIP

机器视觉 刘勇 控制系智能系统与控制研究所 内容提要 • 机器视觉相关概念 • 摄像机模型 • 图象表示方法 • 图象预处理技术 • 图象分割技术 • 特征提取技术 • 图象匹配技术 机器视觉 2 参考书目 • David A. Forsyth, Jean Ponce. 计算机视觉― 一种现代方法. 电子工业出版社，2004. • 贾云得. 机器视觉. 科学出版社. 2000. 机器视觉 3 机器视觉相关概念 机器视觉 4 机器视觉 • 机器视觉：研究用计算机模拟生物外显或者宏观 视觉功能的科学和技术 • 目标： – 用图象创建或者恢复现实世界模型 – 认知现实世界 • 机器视觉在机器人中的应用 – 物体识别与定位 – 机器人自定位与导航 – 环境地图构建 – 人脸识别 – …… 机器视觉 5 机器视觉的发展 • 20世纪50年代，二维图象分析识别：光学字符识别、 工件表面质量检测、图片分析 • 60年代，Roberts从数字图象中提取触多面体的三维 结构，开创了三维机器视觉的研究 • 70年代，出现了一些视觉应用系统 • 80年代，出现机器视觉的研究热潮 机器视觉 6 视觉传感器的优缺点 • 优点 – 是一种类人感知方式 – 可提供描述复杂环境的丰富信息 – 制造成本逐步降低，价格比较低廉 • 缺点 – 图象多义性 • 三维场景被投影为二维图象，深度和不可见部分的信息被丢失 • 不同视角获取同一物体的图象会有很大差异 – 受环境因素影响 • 照明、物体形状、表面颜色、摄像机以及空间关系变化 – 认知困难 – 数据量大 机器视觉 7 机器视觉的研究内容(1) • 输入设备 – 成像设备：通过光学摄像机或红外、激光、超声、X射线对周围场 景或物体进行探测成像 – 数字化设备 • 底层视觉：对原始图象进行处理 – 图象变换、畸变校正、纹理检测 – 图象平滑、增强、边缘检测 • 中层视觉:提取物体信息、恢复场景的2.5维信息 – 图像分割、特征提取 – 构建2.5维图，立体视觉、测距成像，运动估计，系统标定等 机器视觉 8 机器视觉的研究内容(2) • 高层视觉: – 物体识别、获取物体的位置和方向属性 – 恢复物体的完整三维图，建立物体三维描述，识别物体并确定物 体的位置和方向 • 体系结构：系统模型 – 并行结构、分层结构、信息流结构、拓扑结构 机器视觉