数字图像处理双目立体视觉ppt演示文稿

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数字图像处理ppt课件

基于特征分类的辨认
总结词
通过提取图像中的特征，利用分类器对特征进行分类，从而辨认图像的类别。
详细描写
基于特征分类的图像辨认方法是一种常用的图像辨认方法。它通过提取图像中的特征，如边缘、角点、纹理等，利用分类器如支持向量机、神经网络等对特征进行分类，从而辨认图像的类别。这种方法能够有效地提取图像中的本质特征，并具有较强的鲁棒性，
纹理特征提取
灰度共生矩阵
通过分析图像中像素灰度值的空间依赖关系，形成共生矩阵，并从中提取出统计特征，如对照度、能量和相关性等。该方法适用于描写图像的粗糙程度和方向性。
小波变换
将图像分解成不同频率和方向的小波分量，通过分析小波系数的统计特性来提取纹理特征。该方法能够有效地表示图像的细节信息和全局结构。
但特征提取和分类器的设计是关键。
基于深度学习的辨认
总结词
利用深度学习算法自动提取图像特征，并进行分类辨认。
VS
详细描写
基于深度学习的图像辨认方法是目前研究的热点。它利用深度学习算法如卷积神经网络（CNN）等自动提取图像的特征，并进行分类辨认。这种方法能够有效地从原始图像中提取复杂的特征，并具有较高的辨认准确率。但需要大量的标注数据进行训练，且计算复杂度较高。
04
CATALOGUE
特征提取
颜色特征提取
颜色直方图
通过统计图像中不同颜色像素的数量，形成颜色直方图作为图像的颜色特征。该方法简单、有效，适用于不同光照和视角变化的场景。
颜色矩
利用图像颜色的散布信息，通过计算一阶矩（均值）、二阶矩（方差）和三阶矩（偏度）来表示颜色特征。该方法对颜色突变和噪声不敏锐。
图像辨认
基于模板匹配的辨认

数字图像处理光度立体视觉课件

提高诊断的准确性和效率。
光度立体视觉面临的挑战与问题
光照条件变化
光度立体视觉系统在光照条件变化下的性能有待提高，需要研究
更好的光照适应性算法。
遮挡与阴影
物体遮挡和阴影对光度立体视觉系统的性能产生较大影响，需要研究有效的阴影去除和遮挡处理方法。
数据获取与处理
光度立体视觉系统需要大量的数据支持，如何高效地获取和处理数据是一个亟待解决的问题。
特征提取是一种从图像中提取有用信息的方法。常见的特征提取包括边缘检测、角点检测等。
03
光度立体视觉的获取方法
双目立体视觉系统
立体相机
双目立体视觉系统的核心是立体相机，它由两个相机模拟人眼结构排列而成，通过调整两个相机之间的距离和角度来获取物体的三维信息。
标定与校正
为了准确获取三维信息，需要对立体相机进行标定与校正，包括相机的内部参数（如焦距、光心等）和外部参数（如旋转和平移等）。
光度立体视觉传感器的选择与优化
机器人导航算法的改进与实现
实验平台的搭建与测试
实验结果与分析
实验结果
对基于光度立体视觉的机器人导航方案进行实验，结果表明该方案能够有效地提高机器人的导航精度和稳定性，同时降低了对环境光照和颜色的敏感性。
结果分析
通过对实验数据的分析，验证了基于光度立体视觉不足和需要改进的地方。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
特征提取：通过提取图像中的角点、边缘等特征信息，建立特征描述子。
特征匹配：通过比较不同图像的特征描述子，寻找匹配的特征点对。
图像融合的方法与流程
01
基于区域的融合
02
03
04
05

09 数字图像处理_双目立体视觉 ppt课件

Image & Vision Lab
2D 和 3D 的关系
现实存ห้องสมุดไป่ตู้的问题
一般的物体(Objects)都是三维的；图像(Images)却是有关灰度，颜色等信息的阵列； 3D的深度(Depth)信息在一幅图像上不能明显的显示出
来。
2D的分析需要3D的信息
物体表面是连续，平滑(Smooth)的；物体都有特定的形状和边界。
极线几何 (Epipolar Geometry)
动机:在哪寻找匹配点?
P
极平面极线极点
Pl
Pr
极平面
极线约束
极线
匹配点必须在极线上
pl
pr
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Ol
el
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Or
极点
Image & Vision Lab
14
极线几何 (Epipolar Geometry)
基线：左右两像机光心的连线；
Reference: 《计算机视觉——一种现代方法》第10章
2020/12/27
Image & Vision Lab
18
弱标定 (Weak Calibration)
使用一个玩具房子的两幅图像上的37个点作为输入的弱标定实验。
数据点在图中用圆点表示，所经过的外极线用短的直线段表示。
左图显示使用最小二乘法的普通8点算法得到的输出结果；右图为使用Hartley变换后的该方法的输出结果。
2020/12/27
2
Image & Vision Lab
精品资料
• 你怎么称呼老师？ • 如果老师最后没有总结一节课的重点的难点，你
是否会认为老师的教学方法需要改进？ • 你所经历的课堂，是讲座式还是讨论式？ • 教师的教鞭 • “不怕太阳晒，也不怕那风雨狂，只怕先生骂我

数字图像处理与机器视觉ppt课件

➢ 遥感图像分析（植被分析）
统、视频监控）
➢ 国防系统（目标自动识别与目标跟踪）
➢ 图像与视频检索（基于内容的检索）
➢ 文物保护（数字博物馆）
CMU月球探测实验车Nomad漫游者
➢ 其他（游戏、动画、体育、人机交互） …………
火星车
20
0.1 数字图像
f 21
f N1
f12 f 22
fN 2
f1N
f2N
f NN
其中 fij 代表在坐标 (i, j) 处的像素色彩或灰度值。
12
11
0.1 数字图像
0.2 数字图像处理与识别
0.3 数字图像处理的预备知识
3、数字图像分类
➢ 二值图像：0表示黑色，1表示白色
➢➢➢作接用收灰 R索就方G引度B是用图图图体对像像像积应：：：小的三，R0G~原方B2颜5色便5色可，传表以2输R还5，表6原级222只示555颜，555需颜色介要2色004信0于把息各索黑28。04类0引0色表2与5传G6白*输I2色2过50056之5去*2间122，1265550556的205=10082颜I600204色12深5B110520度002。0051005
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0.1 数字图像
0.2 数字图像处理与识别
0.3 数字图像处理的预备知识
1、数字图像是能够在计算机上显示和处理的图像，根据其特性可分为
位图和矢量图。
➢ 位图通常使用数字阵列来表示，如BMP、JPG、GIF等
➢ 矢量图由矢量数据库表示，如PNG图形
2、数字图像模型
其对应的矩阵模型为
f11
8
从CVPR2013看计算机视觉领域的最新热点
1、RGB-D 数据的分析 2、中层patch的分析——在局部特征很难具有足够的描述力的情况下，中层特征的提取和分析就显得更加重要。 3、深度学习以及特征学习——在慢慢具备海量数据处理能力的今天，深度学习确实是解决问题的一个很好的途径。深度学习必须结合好的特征学习，才是解决问题的王道。

《双目立体视觉》课件

05
双目立体视觉的应用案例
机器人视觉导航
机器人视觉导航是双目立体视觉的重要应用之一。通过双目立体视觉技术，机器人可以获取周围环境的深度信息，实现自主导航、避障和路径规划等功能。
双目立体视觉技术可以帮助机器人识别障碍物、行人和车辆等，提高机器人的安全性和可靠性。
医学影像分析
在医学领域，双目立体视觉技术被广泛应用于医学影像分析。通过双目立体视觉技术，医生可以获取患者的三维立体图像，提高诊断的准确性和可靠性。
深度学习技术Байду номын сангаас
随着深度学习算法的不断发展，双目立体视觉技术将更加智能化，能够自动识别和提取更多的三
维信息。
实时处理能力
随着计算能力的提升，双目立体视觉技术将实现更快速、实时的三维重建，满足实时应用的需求
。
多传感器融合
未来双目立体视觉技术将与其他传感器技术（如激光雷达、毫米波雷达等）融合，实现更全面的
运动模糊问题
总结词
运动模糊是由于摄像机或物体快速移动导致图像模糊的现象，对双目立体视觉的深度感知造成干扰。
详细描述
在动态环境中，摄像机或物体的快速移动可能导致图像模糊，从而影响双目立体视觉系统的深度感知能力。为了解决这一问题，研究者们提出了基于运动补偿的算法，通过分析图像中的运动轨迹，对模糊图像进行还原和补偿，以提高深度感知的准确性。
详细描述
在复杂的光照条件下，如明暗交替、阴影或高光，双目视觉系统可能难以准确判断物体的深度和距离。这主要是因为阴影或高光区域中的物体可能会与背景融为一体，导致立体匹配算法失效。
遮挡和透明物体问题
总结词
遮挡和透明物体是双目立体视觉中的常见挑战，需要特殊算法来处理。

双目立体视觉之原理揭秘ppt课件

一.视差讲解深度信息
2
双目摄像机视差原理图
坐标系以左相机为准，右相机相对于左相机是简单的平移，用坐标表示为(Tx,0,0)
3
双目摄像机视差原理图
4
双目摄像机视差原理图
5
双目摄像机视差原理图
6
双目摄像机视差原理图
视差公式
7
视差与深度的关系
进而获取物体二维信息，同时也可以通过求视差获取物体深度信息，实现获取物体距离，物体高度，物体三维重建等计算。
14
8
二.外极线几何讲解
9
外极线几何知识
非标准外极线几何图
10
1.极平面 2.极线
3.极点 4.极线约束
11
外极线几何
12
三.双目标定
13
双目标定物理意义: 获取非标准外极线几何到标准外极线几何的变换矩阵,校正两个相机的图像。根据两个相机的相对位姿，从而在标准外极线几何图像中获取物体在另一个相机成像中位置。

数字图像处理课件第二章数字图像基础详解演示文稿

常用一个字节来存储灰度值。如果灰度值用一个字节表示，则可以表示的正整数范围
为：0~255，即像素灰度值在此区间取值，灰度级为256。人眼对灰度的分辨能力通常在20~60级，因此以字节为
单位，既保证了人眼的分辨力，又符合计算机的习惯。
在特殊应用中，可能采用更高的灰度级，比如CT，采用12位或16位。
第二十七页，共80页。
Ø 2.2数字图像基础-图像模式
-二值图像：是灰度图像经过二
值化处理后的结果，二值图像只有两个灰度级0和1，理论上只需要一位二进制位来表示。在文字识别、图样识别等应用中，灰度图像一般要经过二值化处理得到二值图像，二值图像中的黑或者白用来表示不需要进一步处理的背景和需要进一步处理的前景目标，以便于对目标进行识别。
θ
光源在包含给定方向的立体角元dΩ内
传输的光通量dφ与该立体角元之商，
即： I d / d
B dA
立体角：指从一点（立体角顶点）出发通过一
条闭合曲线上所有点的射线围成的空间部分，
所以立体角表示由顶点看闭合曲线时的视角。
dΦe d
发光强度的单位为坎德拉(cd)。
1lm定义：发光强度为1cd的均匀点光源在一球面立体角内发射的光通量。
第三十一页，共80页。
Color images have 3 values per pixel; monochrome images have 1 value per pixel.
红，绿，蓝三分量
第三十二页，共80页。
2.12 彩色图像和单色图像
强度分量
2.2 数字图像基础-图像的数据量
假定图像尺寸为M、N，每个像素所具有的离散灰度级数为G
视觉错觉图例(b)

双目立体视觉PPT课件

廓线上确定特征点 (2) 利用立体匹配方法匹配各特征点 (3) 对匹配点求视差，获取匹配点的深度 (4) 利用获得的匹配点进行深度插值，以进
一步得到其它各点的深度
18
第18页/共54页
6.4.1 基本方法
• 特征点提取：平移、旋转、缩放、仿射不变性
1.SUSAN角点提取； 2.harris角点提取； 3.SIFT尺度不变特征提取
34
第34页/共54页
3 SIFT尺度不变特征提取：
• 3）确定特征点的主方向利用关键点邻域像素的梯度方向分布特性为关键点
指定方向参数，使算子具备旋转不变性。
在以特征点为中心的邻域窗口内采样，并用梯度方向直方图来统计邻域像素的梯度方向。梯度直方图的范围是0°~360°，其中每10°一个柱，总共36个柱。梯度方向直方图的峰值则代表了该特征点处邻域梯度的主方向，即作为该特征点的主方向。在梯度方向直方图中，当存在另一个相当于主峰值80%能量的峰值时，则将这个方向认为是该特征点的辅方向。一个特征点可能会被指定具有多个方向（一个主方向，一个以上辅方向），这可以增强匹配的鲁棒性。
六个模块六项工作
4. 立体匹配根据对所选特征的计算来建立特征间的对应关系
，从而建立同一个空间点在不同图象中的象点之间的关系，并由此得到相应的视差图象
5. 3-D信息恢复根据得到的视差图象，可以进一步计算深度图
象，并恢复场景中的3-D信息
2
第2页/共54页
6.1 双目立体视觉原理
六个模块六项工作
• 2004年，David. Lowe总结了已有基于不变量技术的特征检测方法，正式提出了一种基于尺度空间的，对图像平移、旋转、缩放、甚至仿射变换保持不变性的图像局部特征，

(完整版)数字图像处理课件第二章PPT文档

位图和矢量图的比较（4）
➢位图修改麻烦，矢量图形修改随心所欲
位图的编辑受到限制。位图是像素的排列，局部移动或改变会影响到其他部分的像素(包括前面讲的对图像进行放大)。
虽然矢量图形的作画方式特别（如前述例子），但是在修改方面却是比点位图更胜一筹。在矢量图形中，一个图形对象的改变，不会影响其他图形对象。
位图难以重复使用，矢量图形可以随意重复使用在漫画创作中，尤其在漫画故事创作中，若能重复使用一些图像元素，可以大大提高创作效率。
采样方式：有缝、无缝和重叠采样。
18
第二章数字图像处理基础
量化过程
将各像素的明暗信息离散化，用数字表示像素点信息称为图像的量化。
量化值一般用整数来表示。考虑人眼的识别能力，目前非特殊用途的图像均为8bit量化，即用0~255描述“黑~白”。
若连续灰度值用z来表示，对于满足 zi≤z≤zi+1的z值，都量化为整数qi。qi称为像素的灰度值，z与qi的差称为量化误差。
19
第二章数字图像处理基础
量化过程
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Zi＋ 1 Zi
Zi－ 1
qi＋ 1 qi－ 1
连续灰度值灰度标度
量化值 (整数值 ) 灰度量化
(a)
…
…
2 55 2 54
1 28 1 27
1 0
量化为8 bit
(b)
20
第二章数字图像处理基础
量化级数
每个像素量化后的灰度二进制位数为Q，一般Q总是取为2的整数幂，即Q=2k。
31
第二章数字图像处理基础基本相同的一幅Corel Draw矢量图漫画。同样是要修改女
孩的腰部。很简单，选择修改工具，如图2拖拉一下腰部曲线的节点就可以把腰部调细了，如图3。不满意，再调整一下即可(这种调整修改不会影响到其他图形对象，可以随意修改)。

数字图像处理第二章课件ppt课件

f(0,1) f(0,N1)
f(x,y)
f(1,0)
f(1,1)
f(1,N1)
f(M1,0) f(M1,0)
f(M1,N1)
F(x,y)在[0,L-1]有L个灰阶, 通常取L为2的k次幂
Chapter 2: Digital Image Fundamentals
R.C. Gonzalez, R.E. Woods
Chapter 2: Digital Image Fundamentals
R.C. Gonzalez, R.E. Woods
街区'City-Block'距离L1:
等距为4角星
D 4(p,q)xsyt
棋盘'chessboard'距离L : D 8(p,q)ma x x s,y (t)
等距为矩形
Chapter 2: Digital Image Fundamentals
R.C. Gonzalez, R.E. Woods
对像素p(x,y), q(s,t)和z(v,w), 距离函数D应满足: ① D(p,q)>=0 (D(p,q)=0, iff p=q) ② D(p,q)=D(q,p), and ③ D(p,z)<=D(p,q)+D(q,z)
例如用LM范数表示的通用Minkowski距离:
2.5 Some Basic Relationships Between Pixels 2.5.1 Neighbors of a Pixel
4邻接：
p
8邻接： p
m邻接(混合邻接)：邻点q与当前像素（点）p存在4邻接前景邻点；
或
q是p的对角邻点并且p和q没有公共的前景4邻点。
m邻接是8邻接的修订，它消除了应用8邻接可能引起的模糊性，如图2.26b（4或8邻接共存）。

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把极点拉向无穷远处。
图像校正 (Rectified Images)
校正后
立体匹配 (Stereo match)
选取何种匹配基元进行匹配？
两种主要的方法
特征匹配稠密匹配
特征匹配 (Feature match)
常用特征
边缘线 (长度、方向、平均对比度) 角点
匹配算法
在立体图对中抽取特征定义相似度利用相似度和极线几何寻找匹配
数字图像处理双目立体视觉ppt演示文稿
优选数字图像处理双目立体视觉ppt
内容（Contents）
极线几何 Essential矩阵、fundamental矩阵弱标定立体重建（视差、双目匹配）多个摄像机结构光时空立体光条距离（range）数据实例：视差与三维图最新进展（运动提取等）进一步学习材料
3D的信息可以通过2D的图像计算出来
视差(Disparity)，深度(Depth)信息等等。
为什么需要两个眼睛？
物体的深度信息不能通过单眼所获得。
为什么需要两个眼睛？
物体的深度信息可以通过双眼的观察得到。
双目立体视觉三维测量原理(Triangulation)
双目立体视觉三维测量是基于视差原理。
目的：规范化极线约束中的极线分布，使得匹配效率得到进一步的提高。
校正后的图像不需要求极线方程，因为相对应的匹配点在图像相对应的扫描线(Scan-line)上。
图像校正 (Rectified Images)
在校正图像中所有极线都平行
图像校正 (Rectified Images)
Programming), 最大流(Max-flow), 图像分割(graph-cut), etc.
ql Mpl
qr Mpr
pl M 1ql pr M 1qr
公式可表示为： M为内参矩阵
(qr )T Fql 0
F M T EM 1
ql, qr为图像坐标 Fundamental矩阵秩同样为2。
Fundamental矩阵是摄像机非标定的情况用的。
Reference: 《Learning OpenCV》
Essential 矩阵是摄像机标定情况下用的。
公式： ( pr )T Epl 0
pr和pl分别是齐次摄像机坐标向量。公式描述了点pr位于与向量Epl相关的外极线上。 Essential 矩阵是奇异矩阵，并有两个相等的非零奇异
值，秩为2。
Fundamental 矩阵
当内部参数未知（非标定的摄像机）：
计算公式：
视差(Disparity)与深度(Depth)的关系
视差和深度成反比关系：
视差(Disparity)与深度(Depth)的关系
同一深度下的视差一样
亚像素(Sub-pixel)
在某些对精度要求较高的场合，需要对视差进一步精细化 (Refinement)，亚像素是其中的一种方法。
立体图对 (Stereo pair)
问题
匹配问题 (立体匹配) -> 视差图重建问题 -> 3D
3D?
?
匹配?
极线几何 (Epipolar Geometry)
动机:在哪寻找匹配点?
P
极平面极线极点
Pl
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极平面
极线约束
极线
匹配点必须在极线上
pl
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Or
极点
极线几何 (Epipolar Geometry)
2D 和 3D 的关系
现实存在的问题
一般的物体(Objects)都是三维的；图像(Images)却是有关灰度，颜色等信息的阵列； 3D的深度(Depth)信息在一幅图像上不能明显的显示出
来。
2D的分析需要3D的信息
物体表面是连续，平滑(Smooth)的；物体都有特定的形状和边界。
立体视觉（Stereo Vision）
由两幅或多幅从不同视点拍摄的图像恢复场景三维信息的技术
两个主要的子问题
匹配问题 -> 视差图(Disparity Space Image)
相似而不是相同遮挡问题: 场景的某些部分只在一幅图像中可见
重建问题 -> 3D
重建所需要的摄像机参数立体摄像机标定
特征匹配 (Feature match)
对于左图像中的每一个特征…
左图像
角点
线
结构
特征匹配 (Feature match)
在右图像中寻找… 当相似度达到最大时的偏移量就是视差
右图像
角点
线
结构
稠密匹配（Dense match）
找到对应于场景中同一点的像素通常假设
经过立体校正分块平滑表面朗氏表面
弱标定 (Weak Calibration)
使用一个玩具房子的两幅图像上的37个点作为输入的弱标定实验。
数据点在图中用圆点表示，所经过的外极线用短的直线段表示。
左图显示使用最小二乘法的普通8点算法得到的输出结果；右图为使用Hartley变换后的该方法的输出结果。
图像校正 (Rectified Images)
目标: 找到视差图
稠密匹配（Dense match）
局部算法 (Local/window-based algorithms):
在匹配点的一个特定窗口中计算相似度。 SSD， SAD， MSE， MAD，etc.
全局算法 (Global algorithms)：
能量方程： E(d ) Edata (d ) Esmooth (d ) 模拟退火(Simulated annealing), 动态规划 (Dynamic
基线：左右两像机光心的连线；
极平面：空间点，两像机光心决定的平面；
极点：基线与两摄像机图像平面的交点；
极线：极平面与图像平面的交线。
极平面
P
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极线
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prபைடு நூலகம்
Ol
el
极点
er
Or
基线
Essential 矩阵
左右两幅图像相对应的点之间的关系可以通过Essential 矩阵或是Fundamental 矩阵来表明。
弱标定 (Weak Calibration)
定义：对于内部参数未知的摄像机，通过两幅图中的冗余点集合来估计外极几何。
方法：
8点算法 (Longuet-Higgins 1981) 最小二乘法最小二乘法的8点算法规范化线性8点算法 (Hartley 1995)
Reference: 《计算机视觉——一种现代方法》第10章