下载文档原格式
![[文酷网]计算机视觉](https://img.taocdn.com/s1/m/2c8fe932b90d6c85ec3ac6a7.png)
一种实用的多目立体视觉系统设计方法
王忠立;裴明恩;刘万春;贾云得
【期刊名称】《计算机科学》
【年(卷),期】2002(029)0z2
【摘要】@@ 1引言rn立体视觉是获取物体三维形状信息的重要方法之一,已经在工业测量、物体建模、视觉导航和物体识别等领域得到了广泛的应用.目前的立体视觉系统通常由多个摄像机、图像采集卡、外同步信号控制以及多路转换器等组成,系统复杂、成本高,操作不方便,限制了立体视觉技术在实际中的应用.本文基于CMOS图像传感器和IEEE 1394总线接口技术,探讨了一种实时、低成本、简单可靠的多目立体视觉系统的设计与实现方法.我们认为,随着CMOS图像传感器成像质量的不断提高,本文提出的视觉系统设计方法会得到越来越广泛的应用.
【总页数】4页(P55-57,67)
【作者】王忠立;裴明恩;刘万春;贾云得
【作者单位】北京理工大学计算机科学与工程系,北京,100081;北京理工大学计算机科学与工程系,北京,100081;北京理工大学计算机科学与工程系,北京,100081;北京理工大学计算机科学与工程系,北京,100081
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.自动控制系统的一种实用设计方法 [J], 常东来;徐平
2.一种新的立体视觉系统的分析与设计方法 [J], 李斌;庄天戈
3.一种改进的单目机器人立体视觉系统校正方法 [J], 伍绍佳;廖丽
4.一种实用的管理信息系统结构图设计方法 [J], 韦沛文
5.一种多目立体视觉的三维激光扫描系统设计 [J], 徐渊;王亚洲;周建华;边育心因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于互补子空间线性判别分析的人脸识别
张小洵;贾云得
【期刊名称】《北京理工大学学报》
【年(卷),期】2006(26)3
【摘要】基于随机子空间,提出了一种用于人脸识别的互补子空间线性判别分析方法.与Fisherface和零空间线性判别分析相比,该方法同时在主元子空间和零空间中进行判别分析,并在特征层融合这两个子空间的判别特征.根据最适宜的零空间状态构建随机子空间,随机子空间的融合在决策层进行.多个人脸数据库上的实验结果表明,本算法能够有效地解决线性判别分析中的小样本规模问题.
【总页数】5页(P206-210)
【关键词】线性判别分析;随机子空间;互补子空间;人脸识别
【作者】张小洵;贾云得
【作者单位】北京理工大学计算机科学技术学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于核双子空间线性判别分析人脸识别方法 [J], 葛熠;王亭亭;韩月;李峰
2.基于半监督LDA特征子空间优化的人脸识别算法 [J], 纪明君;刘漫丹;才乐千
3.基于图像子空间和核稀疏表示的人脸识别及同态加密方案设计与研究 [J], 王素健;王晅;
4.基于子空间的人脸识别方法的分析与研究 [J], 吕芳芳
5.基于特征子空间直和的跨年龄人脸识别方法 [J], 叶继华;郭祺癑;江爱文;黎欣因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
计算机视觉一种现代方法第二版中文 pdf
标题：《计算机视觉：一种现代方法》第二版中文PDF——深度学习时代的视觉理解新视角
一、引言
《计算机视觉：一种现代方法》是由David J. Fleet, Tomas Pajdla, Bernd BeautifulSoup合著的经典著作，是全球计算机视觉领域的权威教材之一。
该书的第二版已经面世，并且有了中文版，为中国的学者和研究者提供了更方便的学习资源。
这本书以其深入浅出的讲解和丰富的实例，引领读者全面理解并掌握计算机视觉的现代方法。
二、主要内容
第二版在第一版的基础上进行了大量的更新和扩展，尤其注重了近年来深度学习在计算机视觉领域的应用。
全书涵盖了从基础理论到最新技术的广泛内容，包括图像处理、特征检测、几何推理、机器学习以及深度学习等关键领域。
书中详细阐述了各种算法的原理，同时提供了大量的实践代码，使读者能够更好地理解和应用这些技术。
三、中文PDF的优势
1. 语言无障碍：中文版的出版，使得中国读者可以更直观、更准确地理解复杂的计算机视觉理论，消除了语言理解上的障碍。
2. 学习资源丰富：PDF格式便于电子阅读和检索，可以随时随地进行学习，同时也有助于读者保存和分享。
3. 实践性强：书中的代码示例和实验设计，可以帮助读者将理论知识转化为实际操作，提升实践能力。
四、结语
《计算机视觉：一种现代方法》第二版中文PDF不仅是学术研究的重要参考书，也是工程师和研究生的理想教材。
它以深度学习为切入点，引领我们进入计算机视觉的新时代，帮助我们理解和构建视觉世界。
无论你是初学者还是资深研究者，这本书都将为你提供宝贵的洞见和启示。
《机器视觉》读书报告一、书籍信息书名:机器视觉ISBN:7-03-007232-4出版时间：2000出版社：北京科学出版社作者：贾云得二、内容概要本书共十六章内容按照由低级到高级，由灰度到彩色，由二维到三维，由分析到表示和理解的顺序进行叙述。
第二章主要介绍有关生理视觉的内容，其它的前半部分章节基本上限于二维空间，后半部分把范围扩展到了三维空间。
第三章二值图像分析介绍了机器视觉领域所用的基本术语和概念，那里所讨论的方法可用于视觉系统的所有方面。
第四章介绍了图像区域检测技术，因此这一章讨论的内容是视觉的基本内容。
第五章介绍了图像滤波方法，论述了图像增强技术和一些其它的滤波技术。
图像滤波的主要目的是凸显用于视觉识别的特征，去除噪声等，因此是实现机器视觉的基础。
边缘检测技术也是许多机器视觉系统中最重要、最基本的步骤，第六章介绍了几种边缘检测技术，并比较了它们的性能以及在应用中注意的问题。
第七章介绍了轮廓表示方法，边缘是局部的，只有把它们组成有意义的物体并表示出来才能使用它们。
纹理在诸如表面检测、场景分类、表面姿态和形状分类等许多机器视觉的任务中起着重要作用，这些内容在第八章中叙述。
辐射测量学和光度立体视觉在第九章中描述。
第十章介绍图像色彩。
第十一章介绍主动方法和被动方法恢复图像深度信息的技术。
第十二章讨论了摄像机标定技术，为了从图像中获取三维信息，必须知道摄像机的位置和方向及其自身的一些参数。
这一章讨论了各种用于摄像机标定的技术。
第十三章讨论了空间中曲线和曲面的表示和它们的一些性质，并讨论了内插和逼近技术。
第十四章介绍了图像二维运动估计，包括图像变化检测、基于运动特性的图像分割和物体跟踪技术。
第十五章讨论从运动恢复结构的方法等有关三维运动分析和估计的研究热点。
第十六章讨论一些物体识别的基本方面。
此外，一些较新的信息处理方法，如神经元网络、分维与分形、子波等，从应用的角度于各章节进行了讨论。
三、重点内容我认为本书的重点内容有二维图像处理、运动估计、物体识别三个方面。
第六章边缘检测边缘(edge)是指图像局部强度变化最显著的部分．边缘主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域(包括不同色彩)之间，是图像分割、纹理特征和形状特征等图像分析的重要基础．图像分析和理解的第一步常常是边缘检测(edge detection)．由于边缘检测十分重要，因此成为机器视觉研究领域最活跃的课题之一．本章主要讨论边缘检测和定位的基本概念，并使用几种常用的边缘检测器来说明边缘检测的基本问题．图像中的边缘通常与图像强度或图像强度的一阶导数的不连续性有关．图像强度的不连续可分为：(1) 阶跃不连续，即图像强度在不连续处的两边的像素灰度值有着显著的差异；(2) 线条不连续，即图像强度突然从一个值变化到另一个值，保持一个较小的行程后又返回到原来的值．在实际中，阶跃和线条边缘图像是很少见的，由于大多数传感元件具有低频特性，使得阶跃边缘变成斜坡型边缘，线条边缘变成屋顶形边缘，其中的强度变化不是瞬间的，而是跨越一定的距离，这些边缘如图6．1所示．（a）(b)图6．1 两种常见的边缘，(a) 阶跃函数，(b) 线条函数．其中第一排为理想信号，第二排对应实际信号对一个边缘来说，有可能同时具有阶跃和线条边缘特性．例如在一个表面上，由一个平面变化到法线方向不同的另一个平面就会产生阶跃边缘；如果这一表面具有镜面反射特性且两平面形成的棱角比较圆滑，则当棱角圆滑表面的法线经过镜面反射角时，由于镜面反射分量，在棱角圆滑表面上会产生明亮光条，这样的边缘看起来象在阶跃边缘上叠加了一个线条边缘．由于边缘可能与场景中物体的重要特征对应，所以它是很重要的图像特征。
比如，一个物体的轮廓通常产生阶跃边缘，因为物体的图像强度不同于背景的图像强度．在讨论边缘算子之前，首先给出一些术语的定义：边缘点：图像中具有坐标],[j i 且处在强度显著变化的位置上的点．边缘段：对应于边缘点坐标],[j i 及其方位θ，边缘的方位可能是梯度角．边缘检测器：从图像中抽取边缘(边缘点和边缘段)集合的算法．轮廓：边缘列表，或是一条表示边缘列表的拟合曲线．边缘连接：从无序边缘表形成有序边缘表的过程．习惯上边缘的表示采用顺时针方向来排序．边缘跟踪：一个用来确定轮廊的图像（指滤波后的图像）搜索过程．边缘点的坐标可以是边缘位置像素点的行、列整数标号，也可以在子像素分辨率水平上表示．边缘坐标可以在原始图像坐标系上表示，但大多数情况下是在边缘检测滤波器的输出图像的坐标系上表示，因为滤波过程可能导致图像坐标平移或缩放．边缘段可以用像素点尺寸大小的小线段定义，或用具有方位属性的一个点定义．请注意，在实际中，边缘点和边缘段都被称为边缘．由边缘检测器生成的边缘集可以分成两个子集：真边缘集和假边缘集．真边缘集对应场景中的边缘，假边缘集不是场景中的边缘．还有一个边缘子集，即场景中漏检的边缘集．假边缘集称之为假阳性（false Positive ），而漏掉的边缘集则称之为假阴性（false Negative ）． 边缘连接和边缘跟踪之间的区别在于：边缘连接是把边缘检测器产生的无序边缘集作为输入，输出一个有序边缘集；边缘跟踪则是将一幅图像作为输入，输出一个有序边缘集．另外，边缘检测使用局部信息来决定边缘，而边缘跟踪使用整个图像信息来决定一个像素点是不是边缘．6.1 梯度边缘检测是检测图像局部显著变化的最基本运算．在一维情况下，阶跃边缘同图像的一阶导数局部峰值有关．梯度是函数变化的一种度量，而一幅图像可以看作是图像强度连续函数的取样点阵列．因此，同一维情况类似，图像灰度值的显著变化可用梯度的离散逼近函数来检测．梯度是一阶导数的二维等效式，定义为向量⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡=f x f y x G G y x G ∂∂∂),((6．1)有两个重要的性质与梯度有关：(1) 向量),(y x G 的方向就是函数),(y x f 增大时的最大变化率方向；(2) 梯度的幅值由下式给出：22|),(|y x G G y x G += (6．2)在实际应用中，通常用绝对值来近似梯度幅值：y x G G y x G +=|),(| (6．3)或),max(|),(|y x G G y x G ≈ (6．4)由向量分析可知，梯度的方向定义为)/arctan(),(x y G G y x a = (6．5)其中α角是相对x 轴的角度．注意梯度的幅值实际上与边缘的方向无关，这样的算子称为各向同性算子(isotropic operators)．对于数字图像，方程6．1的导数可用差分来近似．最简单的梯度近似表达式为],1[],[],[]1,[j i f j i f G j i f j i f G y x +-=-+= (6．6)请注意j 对应于x 轴方向，而i 对应于负y 轴方向．这些计算可用下面的简单卷积模板来完成 11-=x G 11-=y G (6．7) 在计算梯度时，计算空间同一位置x 和y 处的真实偏导数是至关重要的．然而采用上面公式计算的梯度近似值x G 和y G 并不位于同一位置，x G 实际上是内插点 [,/]i j +12处的梯度近似值，y G 是内插点],2/1[j i +处的梯度近似值．由于这个缘故，人们常常使用22⨯一阶差分模板（而不用21⨯或 12⨯模板）来求x 和y 的偏导数：1111--=x G 1111--=y G (6．8) 用上式计算x 和y 方向梯度的位置是相同的，这一点位于内插点]2/1,2/1[++j i 处，即在22⨯邻域的所有四个像素点之间．不过这种计算可能会导致一些混淆，所以，通常用33⨯邻域计算梯度值．这一方法将在下一节讨论．6．2 边缘检测算法边缘检测算法有如下四个步骤：滤波：边缘检测算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数，但导数的计算对噪声很敏感，因此必须使用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能．需要指出，大多数滤波器在降低噪声的同时也导致了边缘强度的损失，因此，增强边缘和降低噪声之间需要折衷．增强：增强边缘的基础是确定图像各点邻域强度的变化值．增强算法可以将邻域（或局部）强度值有显著变化的点突显出来．边缘增强一般是通过计算梯度幅值来完成的．检测：在图像中有许多点的梯度幅值比较大，而这些点在特定的应用领域中并不都是边缘，所以应该用某种方法来确定哪些点是边缘点．最简单的边缘检测判据是梯度幅值阈值判据．定位：如果某一应用场合要求确定边缘位置，则边缘的位置可在子像素分辨率上来估计，边缘的方位也可以被估计出来．在边缘检测算法中，前三个步骤用得十分普遍。
以下是一个计算机视觉的基础知识课堂笔记。
这个笔记涵盖了一些基本概念、应用和算法，供您参考。
计算机视觉简介：定义：计算机视觉是使用计算机和算法来模拟人类视觉功能的一门科学。
目标：理解、解释和从图像或视频中提取信息。
应用：自动驾驶、机器人、安全监控、医学诊断等。
基础知识：像素：图像的基本组成单元。
灰度图像：只有亮度信息，没有颜色信息。
彩色图像：由红、绿、蓝三个通道组成。
分辨率：图像的清晰度，由像素数量决定。
基础算法：边缘检测：识别图像中的像素强度变化。
常用算法有Sobel、Canny等。
形态学操作：用于处理图像中的形状，如膨胀、腐蚀等。
阈值处理：将灰度图像转换为二值图像，常用算法有Otsu's方法等。
高级算法：特征检测：识别图像中的关键点，如SIFT、SURF等。
特征匹配：在两幅图像中寻找匹配的特征点。
常用算法有Brute-Force、FLANN等。
图像分割：将图像划分为有意义的部分。
常用算法有K-means、GrabCut等。
第七章 轮廓表示把边缘连接起来就成为轮廓(contour)．轮廓可以是断开的，也可以是封闭的．封闭轮廓对应于区域的边界，而区域内的像素可以通过填充算法来填满．断开的轮廓可能是区域边界的一部分，也可能是图像线条特征，如手写体笔画、图画中的线条等．区域之间的对比度太弱或边缘检测阈值设置太高都有可能产生间断的轮廓．轮廓可以用边缘序列表或曲线来表示．曲线通常称为轮廓的数学模型．曲线表示包括线段、二次曲线、三次样条曲线等．下面是几种轮廓表示的评价标准：高效：轮廓应该是一种简单和紧凑的表示．精确：轮廓应能精确地逼近图像特征．有效：轮廓应适合于后处理阶段的计算．轮廓表示的精确性由以下三个方面因素决定：① 用于轮廓建模的曲线形式；② 曲线拟合算法的性能；③ 边缘位置估计的精确度．轮廓的最简单表示形式是边缘有序表．这种表示的精确度就是边缘估计的精确度，但其表示的紧凑性是最差的，因此不是一种有效的后续图像分析表示方法．用适当的曲线模型来拟合边缘会提高精确度，这是因为曲线模型拟合边缘时往往具有均值化效应，因而可以减少边缘位置误差．曲线模型也会提高轮廓表示的经济性，为后处理提供了一种更适合、更紧凑的表示，例如，一条直线上的边缘集用一直线来拟合是表示这些边缘的最简单和最有效的方法，这一表示也简化了后续处理（如确定线的长度和方向）；另外，由于估计直线与真实直线的均值方差小于真实直线与任何其它边缘之间的均值方差，因此可以说这种表示也增加了精确度．轮廓曲线拟合通常采用内插曲线或逼近曲线来实现．已知一组称为控制点的坐标点，内插是指一条曲线拟合这组控制点，使得曲线通过所有的控制点；逼近是指一条曲线拟合这组这组控制点，使得这条曲线非常接近这些控制点而无需一定通过这些点．在下面几节中，假定由边缘检测器得到的边缘十分准确，并使用内插值方法进行边缘曲线拟合． 定义7．1 边缘表是边缘点或边缘段的有序集合．定义7．2 轮廓是边缘表或用于表示边缘表的曲线．定义7．3 边界是包围一个区域的封闭轮廓．在无特别说明的情况下，边缘通常是指边缘点．对大多数曲线拟合算法来说，只需要边缘的位置信息。
一种弱纹理图像特征跟踪的鲁棒方法
贾云得;Marti.,H
【期刊名称】《北京理工大学学报》
【年(卷),期】1999(19)2
【摘要】目的提出一种用于弱纹理图像的特征提取和跟踪的鲁棒方法．方法选取包含若干表面片的结构化特征，并假设结构化特征中的表面片之间的关系在图像运动时保持不变．使用基于梯度的方法和基于相关性的方法在另一幅图像中求取对应的结构化特征．利用结构化特征不变性判据，评价对应结构化特征的有效性．结果与结论该算法能有效地跟踪一般表面片特征，非常适合于在室外获取的一般图像序列和弱纹理图像序列运动分析．
【总页数】5页(P190-194)
【关键词】图像运动估计;特征跟踪;特征提取;弱纹理图像
【作者】贾云得;Marti.,H
【作者单位】北京理工大学机电工程系;卡内基－梅隆大学计算机科学学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.1
【相关文献】
1.弱纹理环境双目视觉稠密视差鲁棒估计方法 [J], 杜英魁;刘成;田丹;韩晓微;原忠虎
2.一种基于鲁棒局部纹理特征的背景差分方法 [J], 金静;党建武;王阳萍;翟凤文
3.一种基于孪生网络的高鲁棒性实时单目标船舶跟踪方法 [J], 张云飞; 黄润辉; 单云霄; 周晓梅
4.复杂环境下一种基于改进核相关滤波的视觉鲁棒目标跟踪方法 [J], 何容;赖际舟;吕品;刘国辉;王博
5.高光弱纹理物体表面鲁棒重建方法 [J], 乔玉晶;张思远;赵宇航
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
