計算機視覺的基本技術精選(九篇)

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第1篇：計算機視覺的基本技術范文

關鍵詞：計算機視覺；課程創新；教學改革

中圖分類號：G642.0 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2016）20-0118-02

計算機視覺課程是人工智能學科的分支學科，對互聯網技術的發展有著重要的推進作用。隨著時代的飛速變遷，越來越多的學生對這一領域產生了濃厚的興趣，計算機視覺課程在信息專業中也開始占據重要的地位。如何讓學生對這門課程保持長久的興趣，如何培養學生的專業能力和實踐能力，是當前高校應該考慮的問題。經過近幾年的教學實踐后，很多高校已經逐步確定了通過實際應用培養學生興趣的教學方法，在滿足學生對計算機視覺應用需求的同時，加深了學生對理論知識的理解，這已經成為了當前高校計算機視覺課程教學的重要模式。

一、計算機視覺課程的特點

近年來，隨著計算機網絡的飛速發展，計算機視覺的應用也越來越廣泛，成為了信息相關專業學生的一門必修課。計算機視覺課程涉及眾多領域，包括人工智能與模式識別、應用數學等，其覆蓋范圍廣，綜合性較強。具體來說，計算機視覺課程有以下幾個特點：一是內容廣泛，理論抽象。計算機視覺是一門新技術，隨著時代的變遷，互聯網新技術的更新日新月異，這就使得課程內容的更新過快，內容廣泛，教師很難在第一時間向學生輸送所有的課程知識。二是計算機視覺課程涉及多個學科領域，并且所涉及的領域知識內容復雜，表達抽象，這對學生的學習來說是一個較大的障礙。三是實踐性強。計算機視覺課程的知識內容來源于各種專業不同的領域，操作性極強，學生只有在具有一定的工程項目綜合能力后，才能進行計算機視覺應用和操作。

二、計算機視覺與計算機圖形學、數字圖像處理之間的聯系和區別

1.計算機視覺與計算機圖形學的聯系與區別。計算機視覺一般輸入的都是圖像或圖像序列，其輸入資料主要來自usb攝像頭或是相機。經過處理后，計算機視覺輸出的是對圖像序列和圖像對應的對真實世界的一種理解，在這一方面，計算機視覺有識別車牌、人臉的作用。而計算機圖形學則是一種對虛擬場景的描述。它一般是由多個多邊性數組組成，每個多邊性有三個頂點，輸出的是二維像素數組。在增強現實的應用中，人們不僅需要用計算機視覺來提高對物體識別和姿態獲取的效率，還需要用到計算機圖形學對虛擬三維物體的疊加方法。

2.計算機視覺與數字圖像處理的聯系和區別。首先，計算機視覺與數字圖像處理之間的聯系在于數字圖像處理是計算機視覺處理的基礎，而計算機視覺的研究成果也可以作為數字處理的素材。其次，計算機視覺與數字圖像處理之間的區別在于圖形是一種純數字化、矢量的單位，而圖像則不僅包括圖形，有時還包括來自現實世界的信號，并且圖形的處理不是一種簡單的堆積，計算機視覺的處理要從圖像中找到一些統計數據和信息，并做進一步的數據分析。

三、高校計算機視覺課程教學的創新策略

1.以工程應用為導向的課程內容。鑒于學習本課程的學生在畢業之后多數會進入相關工程企業或者研究院工作，因此，在對學生進行培養時，高校一方面要考慮到學生的知識接受度，另一方面要設置以工程應用為導向的課程內容，幫助學生更好的進入企業或研究院開展工作。高校在進行計算機視覺課程教學創新時，首先要創新課程教材，摒棄以往枯燥的理論書籍，多選取一些實踐性和應用性強的教材。考慮到國內教材的滯后性和學生基礎的薄弱性，高校應該選擇以下兩本書作為學生的專用教材：一本是我國著名教授賈云得編纂的《機器學習》，這部教材深刻體現了時展的教學要求，書中不僅詳細講述了計算機視覺中的一些基本知識，包括計算機視覺的基本概念、算法及其應用，還有一些經典的數字圖像處理方法和視覺應用分析，對學生了解基礎知識和實踐內容有著重要的意義；另外一本是國內外十分推崇的計算機視覺著作，它是美國教授Richard Szeliski教授的作品。該書在2010年出版，獲得了眾多業界人士的好評。Richard Szeliski教授是華盛頓大學的兼職教授，也是微軟研究院交互視覺與多媒體的主任，他對計算機視覺的發展和未來走向十分清楚，也深刻了解產業界和大學需要什么樣的計算機視覺課程教材。因此，這本教材面向應用，與當今最新的科技成果緊密相連，綜合論述了計算機視覺在各個領域的發展，展示了計算機視覺的最新研究成果和未來的發展趨勢。此外，本書中還有詳細的國外研究案例和更加深入的應用案例，適合學生開展探究性學習。兩本教材都是遵循以工程應用為導向的原則，對學生開放性思維的培養有著重要的意義。

2.面向科技最新成果的課程定位。計算機視覺是一門新技術，科技創新是其發展的原動力，因此，高校在進行課程安排時，應該將當今計算機視覺領域的重要的科技成果作為計算機課程的基本教學內容。要想以科技最新成果定位計算機視覺課程，高校要做到以下兩個方面：（1）選取涵蓋最新成果的教材。考慮到不同學生的數字圖像處理基礎不一的問題，學校可以在課程中補充一些有關數字圖像處理的基礎內容。在選擇教材內容時，計算機視覺課程的內容應該包括數字圖像處理、視覺學習和模式識別這三大部分。數字圖像處理是視覺課程的基礎內容，主要向學生介紹數字圖像處理和計算機視覺所涉及的一些基礎知識，包括圖像的分割和檢測、圖像濾波的處理等。數字圖像處理是整個計算機課程學習的重要基礎內容，其課時可占總課時的二分之一。其次，視覺部分是近幾年來計算機視覺的最新科技成果，內容主要包括攝像機的幾何設定和計算機攝影機的序列處理等。作為最前沿的科技領域，視覺部分將會是該課程后期的重點內容，與實踐作業緊密結合。而模式識別則更多的是新技術的一種工程應用，學生會更多的涉及到實踐操作，更好的培養學生的實踐能力。（2）強化學生自學和調研能力。課程調研和實踐是信息專業學生強化能力的重要方法之一，高校可以在課程項目中引入新技術的探究，在使課程在具有基礎性、研究性的同時，具有一定的前沿性，還能讓學生在第一時間了解到最新的科技成果和互聯網應用技術。在課程調研和實踐中，高校必須要強化學生的自學和調研能力，在調研時給每一個小組安排一位高年級研究生作為指導，每組學生獨立完成任務，高年級研究生只做引導和輔助的作用。學生在自我設置調研程序，查找資料，理解和熟悉相關程序的時候，能夠更加掌握最新科技成果的內容，同時還提高了學生的自學能力和團隊協作能力。

3.工程實踐化的教學形式。工程項目綜合能力是信息專業的學生必須具備的素質之一，因此在計算機視覺課程的教學過程中，培養學生的工程實踐能力是教學目標之一。高校可以采取以下兩種方法：（1）選取適當的工程實例。對于信息專業的學生而言，計算機視覺課程各個獨立的算法和方法較多，彼此沒有過多的聯系。這對學生來說過于抽象，不易理解，因此教師不應當僅僅限于知識的傳授，還應該選取一些適當的工程實例，將知識體系串聯在一起，加深學會對教學內容的理解，從而達到良好的教學效果。例如，在教學過程中，教師可以著重介紹手機制造的例子。手機是現在學生十分熟悉的產品，用手機舉例更加貼近學生的生活，教師可以詳細介紹手機鍵盤和主板的制造過程，并在這一過程中將所學的算法和理論融合進去，加深學生對知識的理解。其次，教師在手機講解時，還可以引導學生思考類似的產品制造，從而引出數碼相機的制造原理，和學生一起探討其制造算法。這種做法不僅可以幫助學生學習，還可以讓學生拓寬思路，發散思維，不斷創新計算機視覺領域。（2）選擇合適的實際應用。計算機視覺課程是一門實踐性和操作性極強的學科，因此，為了學生更好的學習，教師要將理論工程實踐化，選擇合適的實際應用來提高學生的實踐能力。教師可以安排學生進入手機制造廠房，給學生上一堂別開生面的實踐課，詳細介紹每個制造流程，并向學生不斷拋出與課程有關的問題，引發學生的思考，比如選擇什么樣的模板匹配法可以更為簡單。學生在不斷的解答和提問中，對學科知識的了解也會逐步加深。其次，高校可以建立專門的實訓基地，學生可以在基地里實踐操作，將理論轉化為實物，親自嘗試做出模型，這種做法可以極大地提高學生的實踐能力，使學生更快的將理論轉化為實際。

四、結語

在新形勢下，高校應不斷創新計算機視覺課程的教學模式，并以此展開教學活動，培養學生的實踐能力和創新精神。將工程應用和科技最新成果結合的教學模式，有利于解決理論和實踐相脫節的問題，在增強學生學習興趣、提高學生獨立分析能力的同時，還使學生接觸了國際最新的研究成果，拓寬了學生的思路，這對學生未來的發展有著重要的意義。

參考文獻：

[1]郭小勤，曹廣忠.計算機視覺課程的CDIO教學改革實踐[J].理工高教研究，2010，（05）.

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[3]陳芳林，劉亞東，沈輝.在《計算機視覺》課程中引入研討式教學模式[J].當地教育理論和實踐，2013，（07）.

[4]楊晨.視覺傳達設計專業插畫設計課程創新與實踐人才培養機制探究[J].藝術科技，2015，（05）.

[5]蔣辰.基于數字媒體環境的視覺傳達設計專業綜合實驗課程改革探證[J].文藝生活：中旬刊，2015，（07）.

[6]張勝利.視覺傳達設計專業中色彩風景寫生課程多元立體化教學模式的構建[J].美術教育研究，2015，（08）.

第2篇：計算機視覺的基本技術范文

關鍵詞：計算機視覺技術 鐵路檢測 應用

中圖分類號：TP391 文獻標識碼：A 文章編號：1007-3973（2012）002-075-03

1 前言

自1825年世界第一條鐵路在英國出現以來，鐵路已經成為人們不可或缺的交通工具，越來越多的人在使用鐵路出行，由于近年來鐵路事故頻頻發生，促使了計算機視覺技術在鐵路檢測上的廣泛使用并大力發展。

傳統的鐵路檢測一直是靠人工和靜態檢測，這種檢測缺乏實時性和準確性，并且效率低下，根本無法滿足鐵路的發展。這就要求研究一種新的檢測方法來適應環境的發展，人們就試圖將計算機視覺技術應用于鐵路檢測上，并取得了很好的效果。將計算機視覺技術應用在鐵路檢測上顯著提高了鐵路檢測的實時性、準確性，有效的減輕了人工檢測中工作條件惡劣，工作量大等缺點。它能在列車行駛的過程中就能對鐵路和列車狀況進行檢測，并及時的做出預警，防止安全事故的發生。目前有關鐵路檢測主要集中在鐵路信號檢測、軌道檢測、接觸網檢測、電力機車檢測及站臺環境監測等五個方面。

2 計算機視覺技術

計算機視覺，也稱機器視覺。它是利用一個代替人眼的圖像傳感器獲取物體的圖像，將圖像轉換成數字圖像，并利用計算機模擬人的判別準則去理解和識別圖像，達到分析圖像和作出結論的目的。

計算機視覺是多學科的交叉和結合，涉及到數學、光學、人工智能、神經生物學、心理物理學、計算機科學、圖像處理、圖像理解、模式識別等多個領域。計算機視覺已有多年的發展歷程。隨著計算機、控制理論、模式識別、人工智能和生物技術的發展，計算機視覺在機器人、工業檢測、物體識別的應用越來越廣，研究方向也從二維到三維，從串行到并行，從直接依賴于輸入信號的低層處理到依賴于特征、結構、關系和知識的高層處理。

一般的計算機視覺系統是有CCD(電荷耦合器件)攝像機、裝備有圖像采集板的計算機、光照系統以及專用圖像處理軟件等組成。CCD攝像機將所要研究的對象和背景以圖像的形式記錄下來，這其實是一個光電傳感器，將光學信號轉成電信號，圖像采集板把采集的電信號轉為數字信號，即數字化，一般情況下在攝取圖像時都需要一個照明系統提供光照，然后再用專用的圖像處理軟件對圖像進行處理，輸出分析結果。

3 計算機視覺技術在鐵路信號中的應用

鐵路信號燈和現在的交通公路上的紅綠燈是一個功能，但鐵路和公路不同，鐵路有限定的道路，列車必須在限定的股道上行駛，所以一旦與其他車輛相遇的話根本沒有辦法避讓，如果發生車禍將會對國家和人民的生命和財產造成嚴重的損失，因此列車必須嚴格按照信號燈的指示行駛。

鐵路信號燈識別主要是利用了信號燈在不同情況下會發出特定色彩光的特點。文獻[1]在HSV空間中對S分量圖像邊緣檢測和膨脹等，結合各種信號燈色調H分量的取值范圍得到信號燈區域，然后多次腐蝕直到消除孤立點得到信號燈的邊緣，最后填充信號燈區域，從而實現了信號燈的識別。在文獻[2]也與此類似。文獻[3]將彩色圖像由RGB模式轉化為HSI模式，用彩色特征聚類分析法來對圖像進行分割，文中提出了基于顏色和形狀相結合的復雜環境中目標檢測與識別方法，用Hough變化來提取目標邊界，從而提取出特定目標，而后得到指示燈區域所有像素的H，S統計值確定信號燈的顏色。在文獻[4]提出一種基于改進的Hough變化的吊車信號燈識別算法。Roberto將攝取的圖片轉換到HIS顏色空間，用基于形狀特征和模板匹配的方法探測到相關的鐵路標志而放棄無關的基礎設施。

為了部分消除因為光照條件、背景和拍攝角度對目標識別的影響，文獻[5]提出使用一種利用sift特征的方法，它首先建立已知樣本模型的特征集，然后將視頻流每幀灰度圖像的sift特征與之比較，從而實現對目標的檢測或跟蹤。實驗表明該方法不僅能避免目標的錯誤識別，而且也明顯優于基于邊緣檢測的算法，在識別準確率上達到了90%。

4 計算機視覺技術在軌道檢測中的應用

隨著世界鐵路運營速度的不斷提高，列車在行駛時對軌道的撞擊、摩擦加劇，這就會造成軌道的變形、零件松動、磨損乃至缺失等，這些都會對列車的安全性造成嚴重影響，極有可能會造成鐵路安全事故的發生。因此軌道設備具備良好的狀態是鐵路運輸安全的重要保證。

隨著電子技術和檢測技術的發展，軌道檢測技術也經歷了翻天覆地的變化，其中也有不少研究機構將計算機視覺技術應用于軌道檢測上，且取得了若干有效的檢測方法。

軌道表面缺陷對列車行駛的質量和鐵路系統的安全性會造成嚴重的影響，文獻[7]提出了一種軌道表面缺陷檢測的實時視覺檢測系統。利用跟蹤提取算法分割出軌道的灰度圖像，然后用局部歸一化法增強軌道圖像的對比度，最后用基于投影輪廓的缺陷定位法檢測缺陷。該算法對噪聲有較強的魯棒性和計算速度快，在一定程度上克服了光照不均和軌道表面反射性質不同對圖像的影響，但對局部歸一化過程中參數的選擇有待進一步研究，以使該系統有更強的魯棒性。該系統在216km/h速度下能進行實時檢測，但隨著檢測速度的提高檢測的準確度會明顯下降且缺乏實時性。

文獻[8]利用一排結構光視覺傳感器，將鋼軌輪廓的大圓周和小圓周的中心作為檢查點。首先結構光視覺傳感器拍攝鐵軌側面并且將其標記 在參考坐標幀中，最后通過比較測量的鋼軌輪廓與參考輪廓的比較計算出鐵軌磨損程度。該方法簡單快速精確且不需要特殊的圖像處理設備，在列車較高速度時仍然能達到良好效果。

5 計算機視覺技術在接觸網檢測中的應用

接觸網是沿鐵路線上空架設的向電力機車供電的特殊形式的輸電線路。其由接觸懸掛、支持裝置、定位裝置、支柱與基礎幾部分組成。它是軌道交通的主要組成部分，主要為機車提供動力，接觸網的連接件由于受外界因素的影響容易產生過熱現象，嚴重時會導致供電中斷，引發列車停運事故。

我國的計算機視覺技術的接觸網檢測系統是基于德國相關技術而建立起來的，目前基于計算機視覺技術的接觸網磨耗檢測主要有兩種方案：(1)基于鏡面反射，激光照射接觸線，線性CCD照相機捕獲反射圖像；(2)基于漫反射原理和CMOS(互補金屬氧化物半導體)照相機。由于長期的頻繁摩擦，接觸網與受電弓接觸部分很少被空氣氧化，所以用光進行照射時該部分光反射率明顯高于其他部分，因此這也為計算機視覺技術用于接觸網檢測提供了可能。

基于機器視覺的接觸網檢測系統主要是建立在圖像識別和圖像處理等視覺技術基礎之上的，檢測的內容涵蓋接觸網的所有基本幾何參數。隨著鐵路的發展，原有的檢測系統已經暴露出了一些問題，已無法滿足需求，所以研究人員在系統硬件設備不變的情況下提出了許多改進的算法，如文獻[9]針對現行的接觸網定位器傾斜度檢測方法效率低下、精確度不高的缺點，提出了一種基于計算機視覺的接觸網定位器傾斜度自動測量裝置，應用圖像分割、剔除干擾線、圖像細化等算法，對采集的圖像進行處理，然后利用改進的霍夫(Hough)變換檢測細化后的圖像，對相鄰的特征像素點進行聚類并感知編組，最后用隨機Hough變換使感知編組后的每條線段更接近直線，進而計算裝置中定位器的傾斜度，實驗證明該算法精度高、速度快。

6 計算機視覺技術在電力機車檢測中的應用

在列車的行進過程中，機車車輪與鋼軌接觸面不斷發生摩擦，也就是輪緣與踏面的摩擦。從而會造成踏面的擦傷或剝離，而剝離會嚴重影響列車運行的安全性和平穩性以及軌道設施的使用壽命，因此需要對輪緣進行定期的檢測和維修。

傳統的檢測方法需要人工逐項檢測，存在費時費力、工作量大、工作環境差、效率低等缺點，所以人們就提出了一種基于計算機視覺技術的檢測技術，該技術是一種非接觸式檢測方法，它能檢測出所有關于火車輪緣輪廓的幾何參數，從而計算出火車輪緣的磨損情況。這種檢測方法檢測速度快、準確率高且大大減輕了勞動強度，在實驗中取得了滿意的效果，并且在實際檢測中也得到了廣泛的應用。

文獻[10]中研發設計了一種利用CCD成像測量技術、圖像處理理論和計算機控制等相關技術，提出了一種非接觸式的在線測量系統。采用二元多項式方法對由于硬件裝置引起的誤差的圖像進行幾何校正，用統計均值法對圖像進行分割，從而求出車輪踏面的各項參數，通過在實驗室對標準物進行測試實驗而得到的測量數據結果進行分析而得出。此系統能夠完成對火車輪對幾何參數的測量，并且可得到相對準確的測量結果。

為了解決檢測輪緣高度和寬度存在精度難以保證及穩定性不高的問題，文獻[11]提出了一種基于三角法測量的在線監測系統，該系統由CCD高速攝像機和結構光發射器完成數據的采集，然后利用三角測量原理導出測量模型和計算模型，根據輪緣高度和寬度的定義完成對高度和寬度的測量，最終對輪緣磨損程度進行量化，實驗表明該算法測量精度高，結果穩定可靠。

7 計算機視覺技術在站臺環境監測中的應用

近年來鐵路交通事業發展迅速，鐵路客流量也不斷增大，如中國每年的春運期間都有上億人次通過火車返鄉，各種危害乘客安全的事故也時有發生，因此世界各國特別是中國站臺監控就顯得越來越重要，目前的站臺監控主要是依靠安裝在各個角落的閉路電視或專業技術人員，這不僅需要專業技術知識還需要大量的人力物力。隨著計算機、圖像處理等技術的快速發展，對站臺的自動監控也逐漸成為發展趨勢。

近年來人們做了許多關于站臺人群檢測的研究，這些研究大都使用鐵路站臺中的閉路電視（CCTV）系統，在現代的CCTV系統中基本上使用的是數字化圖像，在人群監測過程中大量使用了數字圖像處理技術，如邊緣檢測、細化、像素計算等，通過圖像的處理可以輕易的得到想要的結果。

文獻[12]仍采用原有的CCTV監控系統拍攝的灰度圖像作為處理對象，利用基于視覺的經過最小二乘法和全局搜索的混合算法訓練的工業的額神經網絡來估算站臺的擁擠程度，該系統在實際的運行中獲得了較高的精確度，雖然不能計算人數但卻能實時的預測人群的密度。

文獻[13]所設計的系統就較為復雜，它利用多臺攝像頭對站臺進行檢測。首先判斷站臺上列車的四種狀態，如：沒有列車、有列車、列車正在出站、列車正在入站等，然后對物體或行人檢測及跟蹤，最后對所檢測的結果綜合分析，做出合理的預警或警告。

8 計算機視覺技術在鐵路檢測上的發展趨勢

隨著計算機視覺技術的鐵路檢測中的應用越來越廣泛和深入，并且隨著計算機視覺技術等關鍵技術的不斷發展，計算機視覺技術在鐵路檢測上應用發揮更大的作用，它就目前而言在鐵路檢測的應用上仍然存在技術難題需要研究：

第3篇：計算機視覺的基本技術范文

關鍵詞：序貫相似性檢測算法 圖像匹配 計算機視覺

中圖分類號：TN911 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2013）06（c）-0205-01

圖像匹配最早是70年代美國從事飛行器輔助導航系統，武器投射系統的制導等應用研究中提出的。國內外學者對匹配輔助導航技術進行深入研究，使其在民用領域的應用越來越廣泛[1，2]。計算機視覺計算主要分為低層處理、中層處理和高層處理，而在低層進行數字化差異檢測、中層進行參數化相似分析，高層處理完成圖像的識別、解釋和描述等任務，都需要圖像匹配技術[3]。序貫相似性檢測算法（SSDA）能夠快速地丟棄非匹配點，減少非匹配點的計算量，從而提高匹配的速度，算法簡單，易于實現。

1 序貫相似性檢測算法

序貫相似性檢測算法的基本思想是基于對誤差的積累進行分析。在進行圖像匹配時，通常非匹配點處的誤差ε會隨著運算點數的增加而迅速增長，很快超過某一門限，而對于匹配點處，誤差的增長要緩慢得多。這樣對于大多數非匹配點，只需要分析前幾項，而只有匹配點附近的點才需要計算整個循環，這樣就大大地減少了匹配的運算量。

設源圖像S的大小為J×K，模板圖T的大小為M×N（其中M≤J，N≤K），模板覆蓋的區域子圖為，（p，q）為模板左上角像素點在圖像S中的坐標，S中的待匹配區域是以點（p，q），（p，q+M-1），（p+N-1，q），（p+N-1，q+M-1）組成的區域。相對于參考點位置為（m，n）點的匹配誤差定義為：

其中k=1，2，…r。將累計誤差值與預定閾值進行比較，當累加值超過設定閾值Tk時，就停止累加計算，并記下累加次數k。計算下一個待匹配點處的誤差，若累計誤差小于預定閾值，則繼續計算此處的誤差，直到>Tk或k=r，記下k值。對不同的待匹配點進行上述匹配計算，最后取最大k值對應的待匹配點位置，即為要找的匹配點。

2 實驗結果與分析

圖1顯示了基準圖與實時圖像，圖1（a）為基準圖像，大小為256×256，圖1（b）為實時圖，大小為65×65。圖1（c）找到了實時圖像在基準圖中的位置。

由圖1可以看出，SSDA算法能夠良好地進行匹配。而通過對匹配時間的計算可以看出，SSDA算法的運行時間相對較短，效率較高。

參考文獻

[1] GONG H C.Development of terrain contour matching algorithm for the aided inertial navigation using radial basis functions [J].Journal of Astron Space Science，1998，15（1）：229-234.

第4篇：計算機視覺的基本技術范文

【關鍵詞】株高 HALCON 雙目視覺 誤差修正

1 引言

計算機視覺技術是近幾年來發展較快的信息處理技術，隨著圖像處理技術的專業化、計算機硬件成本的降低和速度的提高，計算機視覺的應用已變得越來越廣泛，其中不乏在農業中的應用。

株高是植物生長指標的重要參數，是一個物種爭奪陽光的能力的主要決定因素[1]。對于作物來講，株高參數是作物產量預估不可或缺的參數。

然而對于具體的利用機器視覺方法直接測量株高的研究還是比較少的，本文就是利用HALCON軟件，采用雙目計算機視覺方法來實現株高的測量。

2 雙目視覺原理

雙目視覺的基本原理是從兩個視點觀察同一景物，獲取不同視角下的兩幅圖像，然后根據三角測量原理計算不同圖像對應像素間的視差（disparity ），獲取景物的三維信息，從而實現場景三維重構。

根據兩個攝像機位姿的不同，雙目視覺有多種模式，常用的有雙目橫向模式，雙目橫向會聚模式以及雙目縱向模式（也稱雙目軸向模式）。

為了增加測量精度，基線一般不能太小，但基線長度也不可太長，否則，由于物體各部分相互遮擋，兩個攝像機可能不能同時觀察到目標點。

圖1是會聚雙目成像中的視差原理圖。圖中給出兩鏡頭連線所在平面（XZ平面），兩鏡頭中心間的距離（即基線）是B，兩光軸在XZ平面相交于（0，0，Z）點，交角為（未知）。現在來看如果已知像平面坐標點（x1， y1）和（x2， y2 ），如何求取世界點W的坐標（X，Y，Z）。

根據相似三角形的關系可以很明顯得出： （2.1）

（2.2）

（2.3）

其中r為從（任一）鏡頭中心到兩系統會聚點的距離（未知）。將式（2.2）和（2.3）聯立， 可得：

（2.4）

上式把物體和像平面的距離Z與視差d直接聯系起來，若想求解式（2.4），除視差d外，還需要知道x1和x2本身。另外，由圖1可以得到：

（2.5）

代入式（2.2）或（2.3）可得：

代入式（2.2）或（2.3）可得：

（2.6）

現實測量中，兩相機的光軸與世界坐標Z軸的夾角不可能相等，不過即便如此，也只會引入幾個待確定的三角函數，而這些三角函數在相機標定時即可確定。

3 測量過程

實現該測量過程包括如下幾個功能模塊：圖像獲取、攝像機標定、特征提取、立體匹配與三維信息恢復、后處理。本實驗采用是分比率為960×720的雙攝像頭。被測區域大小約為56cm×42cm，所以采用的標定板應為被測區域1/3大小的HALCON專用的200mm標定板。標定數為24×2張圖片。利用HALCON自帶的標定助手，可以輕松實現單目標定。

雙目標定時，需要有15張以上左右相機相同時刻拍攝的標定板的圖片。再利用for循環，find_caltab函數，find_marks_and_pose函數以及binocular_calibration函數，可以實現雙目標定。將標定過程中，獲得的攝像機的內參以及兩個攝像機相對位置關系作參數傳遞給函數gen_binocular_rectification_map，可以很好地實現雙目視覺校正的目的，得到兩幅校正后的圖像，還能得到校正后虛擬立體視覺系統中兩個攝像機的內參和外參。

不同種類的植物其株高定義不同，測量方式也不盡相同。本文研究的株高只針對直立型的，是指從植株根部露出土壤部分到植株最高處的株高。

先利用gen_binocular_rectification_map函數為map_image函數提供控制參數，再通過map_image函數對采集到的圖像做校正處理，利用threshold函數，fill_up_shape函數以及select等函數找出校正后圖像中植株的最低和最高點，利用intersect_lines_of_sight函數，可獲得植株最低點和最高點的真實三維坐標，最后通過幾何運算得到雙目測量結果。

我們在圖像采集時就應該考慮到，攝像頭應該稍微帶一點俯拍的角度，保證左右兩幅圖像上最高處均為現實坐標中的最高處。切忌俯拍角度不可太大，否則由于拍攝角度而引起的像差會很大，對結果將會有很大的影響。

經過以上幾步驟得到的三維坐標，常因各種原因而存在一定的誤差，需要進行誤差校正。我們對已知高度的對象進行了測量，得出結果如表1：

通過上述數據得出的修正關系如下：

y=-0.0002x2+1.0699x （3.1）

其相關系數R2=0.9993

4 實驗結果

我們對三種植物進行了測量得出的結果如下：

從測量結果中可以看出，修正后相對誤差控制在2%之內，可以接受。誤差引入的原因可能如下：

1、標定板的選擇決定了標定精度。一定要選用高精度的標定板，且標定板的大小應約為測量范圍1/3大小。

2、相機是圖像獲取的根本，高質量的圖像離不開高分辨率相機，但是高分比率，高解析度的相機又會帶來成本上的提升。本文中，對于390.0mm左右的對象，1個像素的誤差可以帶入約0.4mm的實際誤差。

3、本文所采用的算法只能針對比較理想，比較直的植株，算法的不斷優化，才能不斷減少誤差，提高精度。

5 結語

本文介紹了一種基于HALCON的，利用雙目視覺測量株高的方法。對于直立型植物，通過對立體匹配與三維信息恢復結果的誤差修正，其株高測量相對誤差不超過2%，方法具有一定的可借鑒性。

參考文獻

[1]章毓晉.計算機視覺教程 [M].北京： 人民郵電出版社，2011.

作者簡介

郝慧鵬（1988-），男，內蒙古烏蘭察布人，碩士研究生，主要研究方向為計算機視覺技術在農作物檢測上的應用。

指導老師

田躍（1956-），男，北京人，北京科技大學數理學院物理系教授，北京市弱磁檢測及應用工程技術研究中心副主任。

作者單位

第5篇：計算機視覺的基本技術范文

【關鍵詞】 運動目標檢測 視頻圖像 OpenCV

一、緒論

隨著計算機技術日新月異的發展，計算機視覺，模式識別，人工智能，多媒體技術，越來越受到人們的重視的快速發展。廣泛地被定位對象使用運動跟蹤和檢測，監測和智能人機交互和分析他們的行為，一旦發現有異常行為的對象，監控系統發出警報，提醒人們注意和及時的治療，改善人類的人工監督注意力浪費資源等問題。計算機視覺是通過計算機代替人的眼睛和大腦感知外部環境，分析和理解。

1.1 OpenCV技術介紹

視覺處理算法的OpenCV提供了非常豐富的，它部分是用C寫的，有它的開源特性，妥善處理，無需添加新的外部支持進行編譯和鏈接，生成程序的完整實現，所以很多人們用它做算術移植，OpenCV的可正常運行的系統DSP和MCU系統正常重寫代碼。

二、運動目標檢測

運動目標的檢測在整個視頻監控系統的底層，各種高級應用，如目標跟蹤，目標分類，目標行為的隨訪，了解互惠的基礎。運動對象檢測裝置，從在實時目標視頻流中提取，目標通常設置面積和顏色特性。結果運動目標檢測是描述一些靜態功能的“靜態”的目標前景。根據上下文，其中環境可分為兩大類靜態背景下運動目標檢測和動態背景運動目標檢測，本章與實際紙工作主攝像機靜態背景運動目標運動結合，不會發生前景對象的運動目標檢測檢測算法。

2.1運動目標檢測的基本方法

目標檢測和提取已在目標跟蹤應用程序中的重要地位。目標檢測和提取的精度直接影響結果和準確性的跟蹤。一個良好的各種環境動目標檢測算法的應能適用于監測，在正常情況下，移動體檢測算法可以根據場景被監視在室內或室外監測算法被分成室內和室外監視算法，則可以按照使用特定算法的方法分為連續幀差分方法，背景減除法和光流法。

2.1.1幀間差分法

對于許多應用，圖像的連續幀之間的差檢測出圖像的順序是非常重要的一步。場景中的任何可觀察到的運動將反映在場景圖像序列的變化，如果能檢測到這種變化，我們可以分析的運動特性。

2.1.2背景差法

基于該原理的背景差分方法非常簡單，基本操作過程示于（4.2）如下：首先使用式（4.3）來計算背景圖像之間的差fbk當前幀fk，然后根據下式（4.4）是差分圖像的Dk值化和形態學濾波處理，并獲得當該區域的通信區域比給定的閾值RK進行連通區域分析的結果，它成為檢測對象，并且該區域是區域目標在區間的，你能確定的最小邊界矩形的目標。

其中T 是二值化設定閥值。

2.1.3光流法

光流是指在圖像模式（或表觀的）運動的表觀亮度。用“表觀運動”，主要是由于光流的運動圖像不能有部分信息只以確定，例如，區域性或亮度輪廓點更均勻的亮度不能唯一確定的運動對應的點，但觀察到的運動。這解釋了光流和該流不一定是由物體的運動所產生的光，而運動的主體不一定會產生光流體育場不一定是唯一的。

三、目標跟蹤算法的研究

目標對象的運動信息的條件的先驗知識下跟蹤，通過從信息源的實時數據來估計所述目標狀態，以實現所述目標位置和運動趨勢判定。運動目標跟蹤問題是一個復雜的估計。研究精度高，性能穩定，目標跟蹤方法的適用性仍面臨巨大挑戰，具有重要的理論意義和實用價值。

3.1圖像匹配法

通過圖像匹配方法可以識別要跟蹤的運動對象，并確定它們的相對位置。早期跟蹤涉及的目標位置的變化的兩個圖像之間的測量計算出的相關函數，跟蹤點是，這兩個圖象相匹配的最佳位置，這是相關函數的峰值。

3.2基于團塊的目標跟蹤

基于團塊（BLOB）的基本原理是用于圖像分割候選像素跟蹤算法，它決定像素是否屬于背景或屬于定位或屬于其他區域。基于跟蹤算法的質量也可稱為基于圖像分割的跟蹤，分割結果剛夠目標和背景之間的區分，而傳統的圖像分割算法需要目標輪廓的精確顯示。分裂臺球在目標，紋理特征和圖像的深度信息的一般特性。

四、結語

隨著在軍事領域的計算機視覺，智能交通監控，視頻運動目標檢測與跟蹤的發展必將得到更廣泛的應用和發展。在本文中，歷時四個月中，主要研究的OpenCV實現運動目標檢測與跟蹤的應用，實驗結果表明，該系統具有良好的魯棒性和準確性，實現畢業設計的預期目標，在工作和問題結合起來實際應用中。

參 考 文 獻

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第6篇：計算機視覺的基本技術范文

關鍵詞：農業機械；技術手段；應用；發展前景

我國在國際上的地位正在逐漸提高，這與我國的經濟發展是分不開的，經濟的發展需要基礎的支持，農業就是我國的基礎，我國是農業大國，農村人口基數大。隨著近幾年我國農業的發展，很多高新技術也被運用到農業的機械設備中，使農機設備向著智能化的方向發展，有效地提升了農業生產的整體效率。在農業的生產中使用高新技術還能夠提高農業的生產效率，保證農機相關機械的正常運作。

1農業機械技術的應用分析

1.1計算機技術

這里所說的計算機技術主要指的是計算機視覺技術，這一技術最早被運用在農業機械上是在20世紀70年代中期，當時主要運用的是計算機技術中的視覺技術，利用這一技術的主要目的是可以對農產品的品質質量進行分級別檢查。計算機視覺技術是以圖像處理為基準，隨著圖像處理以及視覺模擬技術的發展，計算機視覺技術不僅可以用來檢查農產品的品質，而且還可以用來對農產品進行播種、收割。雖然計算機視覺技術在我國農業技術領域的應用時間還不是很長，在實際的使用中還有很多的問題出現，但是相信隨著科學技術的不斷發展，計算機視覺技術必將會改變傳統的農業作業模式，為現代化農業發展提供技術上的支持。

1.2網絡信息技術

網絡信息技術在我國農業機械上的應用是非常成功的，信息技術與地理信息系統的有機結合不僅可以為農業的生產提供高精度的監控，而且還能夠對農業生產中出現病蟲害的情況進行及時的檢測，然后根據定位系統來進行田間作業。

1.3液壓技術

液壓技術主要依靠的是微電子技術和工業傳感技術，在數據的采集上，運用液壓技術主要完成的是能量的轉換和匹配，其目的是為了讓農業機械的效率能夠得到進一步的提高，讓機械設備的相關系統特征可以得到完善，讓機械設備的可靠性能夠得到提升，這也很好地符合了環境保護的相關標準要求。而大部分的農業機械都是采用內燃機作為原動力，所以很多時候都會出現工作負荷，一般情況下，我們都是通過電液控制手段來完成負載與原動力之間的匹配情況，盡可能地減少功率傳輸過程中出現的損失，從而提高農業機械系統的工作效率。

1.4人工智能技術

隨著信息全球化的不斷深入，高端技術不僅在大型的企事業單位中被運用，在農業中也得到了廣泛的應用，比較有成果的就是美國利用人工智能技術研發出激光拖拉機、機械的內部導航裝置，等等，這些裝置可以對拖拉機的運行方向及所處位置進行實時的測定，在了解地區土地信息之后，再制定合理的土地種植方案、農藥及種子的數量，等等。

2農業機械技術的發展趨勢

2.1推廣農業機械產品的技術發展

目前在我國的農業機械發展上，已經開始運用機電智能化技術和計算機技術，這使得農業機械化設備的科技含量有了極大的提高，不僅有效地提高了農業機械的作業效率，而且也提升了農業的生產效率。

2.2農業資源的利用率得到了提升

只有提高了農業資源的開發利用率，才能夠確保農業實現可持續發展，同時也為保護生態環境奠定基礎，如回收農業生產的廢棄物，普及無害化的處理設備，運用無害化技術來處理廢水可以有效地達到保護環境的作用。而在農業種植的過程中，使用有機肥料還可以進一步提高農業資源的利用效率。除此之外，大力發展節能型動力機械設備可以有效地避免出現資源浪費，從而提高農業資源的整體利用效率。

2.3提高農業機械產品的質量監督水平

要想提升農業的機械化水平，還要從規范設計的基本要求出發，全面提高農業產品的質量。在質量提升的過程中，還要注重農業產品的整體造型和外觀，農機設備的耐久性也要經得起考驗。選用與農機設備相配套的發電機及元件，能夠最大程度上提高農業機械產品的質量。在農業機械設備完成安裝之后，還要對其進行試運行，只有保證了設備各項指標都正常的基礎上，才能夠真正的投入使用，這也是提高農業機械產品可靠性的前提。

2.4加大政府的補貼力度

各級地方政府要加大農業機械的技術推廣，做好農業機械的培訓工作。國家還要將拖拉機、插秧機等農機具作為農具購置補貼的關鍵，普及農業機械知識。這樣也能夠更好地提高農業機械化的發展進程。

2.5確保農業機械技術的安全生產

關注安全監督管理及裝備的創建工作，加大農業機械的安全投入，以便更好地滿足農業機械工作安全監督管理的需求。除此之外，最重要的是，要將農業機械的安全檢驗工作納入到各級縣市政府的財政預算當中。

3結語

隨著科學技術的飛速發展，一些高新技術正在逐漸地被運用到農業的機械設備中，這些機械設備的出現不僅提高了農業的整體生產水平，而且還進一步提升了農業的生產效率，很好地實現了農業的可持續發展。在今后的農業發展過程中，農業機械也必定是智能化的，所以要求操作人員要不斷地提高自己的專業素養，全面推廣農業機械新技術，只有這樣才能夠真正意義上實現我國農業機械的智能化。

作者:徐家亮 劉曉鵬 單位:黑龍江省克東縣農機安全監理站

參考文獻：

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［5］柳旭.淺析電視空間新技術對審美體驗的影響［C］//2009中國電影電視技術學會影視技術文集.2010.

第7篇：計算機視覺的基本技術范文

進行了闡述。

關鍵詞：自動控制技術　農業自動化

由于歷史、觀念和技術等方面的原因, 我國傳統農業機械與發達國家相比有很大差距, 已遠遠不能適應農業的科技進步。近些年來, 自動化的研究逐漸被人們所認識, 自動控制在農業上的應用越來越受到重視。例如,把計算機技術、微處理技術、傳感與檢測技術、信息處理技術結合起來, 應用于傳統農業機械, 極大地促進了產品性能的提高。我國農業部門總結了一些地區的農業自動化先進經驗(如臺灣地區的農業生產自動化、漁業生產自動化、畜牧業生產自動化及農產品貿易自動化)的開發與應用情況, 同時也汲取了國外一些國家的先進經驗、技術, 如日本的四行半喂人聯合收割機是計算機控制的自動化裝置在半喂人聯合收割機中的應用,英國通過對施肥機散播肥料的動力測量來控制肥料的精確使用量。這些技術和方法是我國農業機械的自動化裝置得到了補充和新的發展, 從而形成了一系列適合我國農業特點的自動化控制技術。

一、已有的農業機械及裝置的部分自動化控制

自動化技術提高了已有農業機械及裝置的作業性能和操作性能。浙江省把自動化技術應用于茶葉機械上, 成功研制出6CRK-55型可編程控制加壓茶葉揉捻機, 它利用計算機控制電功加壓機構, 能根據茶葉的具體情況編制最佳揉捻程序實現揉捻過程的自動控制, 是機電一體化技術在茶葉機械上的首次成功應用。

1.應用于拖拉機

在農用拖拉機上已廣泛使用了機械油壓式三點聯結的位調節和力調節系統裝置, 現又在開發和采用性能更完善的電子油壓式三點聯結裝置。

2.應用于施肥播種機

根據行駛速度和檢測種子粒數來確定播種量是否符合要求的裝置, 以及將馬鈴薯種子割成瓣后播種的裝置等。

3.應用于谷物干燥機

不受外界條件干擾, 能自動維持熱風溫度的裝置停電或干燥機過熱引起火災時, 自動掐斷燃料供給的裝置。

二、微灌自動控制技術

我國從20世紀年50代就開始進行節水灌溉的研究與推廣據統計。到1992年, 全國共有節水灌溉工程面積0.133億m2, 其中噴灌面積80萬m2, 農業節水工程取得了巨大的進展。灌溉管理自動化是發展高效農業的重要手段, 高效農業和精細農業要求必須實現水資源的高效利用。采用遙感遙測等新技術監測土壤墑性和作物生長情況, 對灌溉用水進行動態監測預報, 實現灌溉用水管理的自動化和動態管理。在微灌技術領域, 我國先后研制和改進了等流量滴灌設備、微噴灌設備、微灌帶、孔口滴頭、壓力補償式滴頭、折射式和旋轉式微噴頭、過濾器和進排氣閥等設備, 總結出了一套基本適合我國國情的微灌設計參數和計算方法, 建立了一批新的試驗示范基地。在一些地區實現了自動化灌溉系統, 可以長時間地自動啟閉水泵和自動按一定的輪灌順序進行灌溉。這種系統中應用了灌水器、土壤水分傳感器、溫度傳感器、壓力傳感器、水位傳感器和雨量傳感器、電線等。

三、自動控制技術在精準農業中的應用

第8篇：計算機視覺的基本技術范文

關鍵詞：增強現實；計算機視覺；三維注冊

中圖分類號：TP242 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9599　（2012）　19-0000-02

1 引言

隨著計算機技術的迅速發展，計算機視覺、虛擬現實技術、人工智能、計算機圖形學等技術被廣泛地研究和應用，這些技術引導著人們進入了一個信息數字化的虛擬時代。

增強現實技術（Augmented　Reality，AR）作為虛擬現實技術和計算機圖形學相結合的產物，它是在通過計算機渲染生成虛擬的物體或文字信息模型的同時，對真實的場景進行標定，從而使虛擬的物體能夠被準確地放置到真實的場景中，最終通過顯示設備顯示出來，使用戶處于虛擬和現實相融合的亦真亦幻的新環境中，無法清楚地分辨出真實和虛擬。增強現實技術增強了用戶的觀感及其與真實場景之間的交互。

增強現實技術作為虛擬現實的一個重要分支，是虛擬現實技術發展過程中的產物。如圖1.1所示，該圖為Milgram提出的增強現實和虛擬現實關系的一種分類學表示方法。由圖我們可以看出，虛擬現實所創建出來的是一種完全虛擬的三維世界，它與真實的世界相隔離。而增強現實是以現實場景為基礎，場景中的虛擬物體隨著真實物體的變化而變化，提供給用戶的是一種復合的視覺效果，就好像這些虛擬物體真實的存在于場景中。

2 增強現實技術的應用

增強現實技術在20世紀90年代真正興起，其發展與20世紀60年代計算機圖形學的迅速發展密不可分。增強現實技術不僅擁有虛擬現實的各種優點，同時又有其獨特的視覺增強功能，因此成為了國內外研究機構和知名大學的研究熱點，并廣泛的被應用于教育、醫療、工業、娛樂、軍事等多個領域。

2.1 教育

增強現實豐富了教育學習生活。傳統的書籍中只存在文字信息，通過增強現實技術，我們可以透過書籍看見文字相關的動態畫面或是影像，圖文并茂，極大的增強了學生的學習興趣。目前的魔法書系統就是這一技術的很好運用，用戶通過頭盔顯示器可以看到書中描述的場景，使讀者可以完全沉浸在虛實結合的環境中，提高學習興趣和效率。

2.2 醫療

增強現實技術可以幫助醫生實現可視化手術或手術培訓。準確地定位真實場景是增強現實技術的一個重要方面，在醫療中，運用增強現實技術可以進行手術定位，實時地收集病人體內的3D影像，并將其與真實的人體相結合，使得醫生可以“透視”病人體內，從而減少手術的風險，該技術對微創手術也有著深遠的意義。手術培訓方面，通過加入虛擬的提示注解，可以提醒醫生手術中的一些必要步驟，降低手術風險。

2.3 工業

增強現實的另一個應用是工業組裝和維修。通過增強現實技術可以顯示出各種設備零件的內部結構圖、使用說明等，方便安裝和維修。顯示的內容可以不僅僅是簡單的文字或圖片，更能直接渲染生成3D的圖形，并按步驟一步一步的顯示出來，方便操作。

2.4 娛樂

電影、廣告、游戲、體育比賽轉播中，增強現實技術也得到了廣泛的運用。體育比賽中，能夠在直播現場實時地插入三維的圖形、動畫、視頻等虛擬的比賽相關信息或廣告。日常生活中，出現一種增強現實瀏覽器，它利用多種傳感器將日常需求通過實景與虛景結合后呈現在用戶面前，用戶可以通過增強現實瀏覽器看到實景的文字介紹、三維模型等，并可以搜索定位。

3 增強現實相關技術

增強現實系統具有虛實結合、三維注冊、實時交互三個特點。三個特點之間緊密聯系，要求在合成的場景中虛擬的物體能夠擁有真實的存在感和位置感。因此顯示技術、定位技術、虛實融合技術、用戶交互技術是實現增強現實系統的基礎支撐技術。

3.1 顯示技術

理想的AR系統的顯示器具有體積小、移動方便、圖像繪制清晰、交互自然等特點，但是目前仍不能制造出完成符合這些特點的顯示器。常用的顯示設備可以分為四類：普通液晶現實器；頭戴式顯示器；手持式顯示器；投影式顯示器。

液晶顯示器是最為常見，也最容易得到的顯示設備。但是液晶顯示器體積較大，移動不方便，限制了用戶的活動范圍。頭戴式顯示器，佩戴于用戶的頭部，這種顯示器本身提供了一路或兩路攝像機，采用視頻合成技術，為用戶提供場景的顯示。但是頭戴式顯示器在戶外長時間佩戴很不舒服，因此也不能為用戶廣泛接受。手持式顯示器，較頭戴式顯示器稍有改進，但是也限制了用戶手部的活動。投影式顯示器能夠將場景投影到較大范圍的環境中，位置固定，適合于室內的AR系統。

3.2 定位技術

增強現實系統需要將虛擬的物體準確地放置到真實的場景中，因此定位技術顯得尤為重要。目前的定位技術主要分為兩種：一種是基于硬件的定位技術；一種是基于計算機視覺技術的定位技術。

基于硬件的定位技術一般使用硬件設備定位，主要包括：全球衛星定位系統、測距儀、導航儀、機械裝置等。

基于計算機視覺的定位技術一般是從真實場景中獲得一幅或多幅圖像，根據圖像中的信息，計算出攝像機和圖形中物體的相對信息，最終恢復出三維場景的結構，從而達到定位的目的。

基于計算機視覺的定位技術主要包括以下幾種：

（1）單視圖法：在一幅圖像中找到六個以上特征點進行跟蹤，通過已知的特征點的三維坐標和其成像坐標進行定位。

（2）多視圖法：從多個角度拍攝場景，根據常用的角點檢測法，檢測多幅圖像的角點并進行匹配，從而計算出真實場景中物體的景深，最終實現定位。

（3）運動目標的序列圖像：根據序列圖像估算運動目標的各項參數。

（4）模板匹配法：從多個視角出發尋找真實圖像中的物體作為模板數字化圖像，繼而將虛擬物體疊加到真實場景。

3.3 虛實融合技術

增強現實技術中的虛擬融合主要指虛擬物體在真實場景中的配準，以及虛擬物體與真實場景的一致性。

在增強現實系統的實現過程中，一致性是一個關鍵性問題。虛實融合的一致性包括動態一致性和靜態一致性。其中，動態一致性通常指場景的實時繪制，跟蹤過程中虛擬物體和真實場景的空間位置的一致性等；靜態一致性通常指虛擬物體與真實場景外觀的一致性變化等。

另一方面，為了實現很好的虛實融合效果，必須對拍攝真實場景的相機進行標定，并與繪制虛擬物體的虛擬相機參數進行匹配。攝像機標定主要是對攝像機的內外參數的確定。目前，攝像機標定技術已經較為成熟，主要可以分為三類：傳統的標定法，如張正友標定法；自標定法，如基于Kruppa方程的自標定法；基于主動視覺的標定法，如基于射影重建的標定法。三類標定法各有利弊，并沒有一種可以普遍適用，因此攝像機標定技術仍是一個研究重點。

3.4 用戶交互技術

人們總是向往能夠使用自然的方式和虛擬的物體交互，但這是十分困難的，增強現實系統根據跟蹤定位獲得的有關真實場景的信息對虛擬物體發出指令。目前，交互技術主要使用以下三種方式：

（1）在場景中選擇一個或多個特征點作為標記點，這是增強現實系統中最基本的交互方式。

（2）使用計算機識別出人或物體的姿態，進而交互操作。

（3）制作特殊工具，能夠通過按鍵等簡單方式觸發事件。

4 結束語

本文總結了現階段增強現實技術的應用領域，并對其涉及到的關鍵技術進行了闡述。增強現實技術作為一個多學科交叉的研究領域，必將飛速發展，更多的融入到我們的生活中。

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第9篇：計算機視覺的基本技術范文

關鍵詞：解析幾何 代數方程 計算機繪圖 人C交互 教學實驗

一、解析幾何與線性代數課程教學內容的現狀和歷史

解析幾何主要內容是用向量代數方法研究二、三維空間內曲線、曲面的幾何問題。向量代數方法主要是一、二次的代數方程與線性方程組。從現在一些高校使用的教材可也看到，解析幾何與線性代數課程[1][2]的合并（或集成）為一門課占有不小的比例。下面相關教材的信息統計，可以獲知這些變化。工科與理科專業使用教材的情況：工科專業使用的教材《線性代數與解析幾何》 （網絡檢索結果約500，000個）或 《線性代數與空間解析幾何》（網絡檢索結果約562，000個）的主要章節為：行列式及其計算，向量代數，平面與直線，平面與直線，矩陣及其運算，n維向量與線性方程組，特征值與特征向量，二次型與二次曲面，線性代數與空間解析幾何的應用模型。工科專業使用的教材《線性代數》（網絡檢索結果約686，000個）。使用這兩類教材的比例約為562s686。理科專業使用的教材《高等代數與解析幾何》（網絡檢索結果約19，400個）的主要章節為：多項式，行列式，矩陣，線性空間，線性變換， Euclid 空間，雙線性函數與二次型。理科專業使用的教材《空間解析幾何》（網絡檢索結果約49，200個）。使用這兩類教材的比例約為194：492。從教材和課程內容，我們看到二次曲面與線性代數在其中扮演重要角色。把高等代數與解析幾何合并成一門課具有其內在的合理性，但是，解析幾何范圍內的幾何問題包括除了圓錐曲線（Conic Sections）和二次曲面性質與圖形之外，還有其他的曲線、曲面。這些曲線和曲面大量地出現不同的科學、工程領域中。例如螺旋線、環面。對于這些曲線和曲面，線性代數方法很難處理。同時，按目前的信息與計算科學的解析幾何課程教學計劃學時，學生系統地學習解析幾何比較困難。我們希望了解和認識一門課程的內涵，也就必須認識它的發展史。解析幾何的創立得益于代數學的飛速發展，17世紀笛卡爾[3]引進坐標系后，一大類幾何圖形和代數方程成為等價的事物。把圖形轉換為代數方程描述的數與數的關系來研究的方法就稱為解析幾何。1874年，美國翻譯出版的法國學者J.B.BIOT的解析幾何教材：《AN ELEMENTARY TREATISE ON ANALYTICAL GEOMETRY》[4]，其中沒有出現行列式與矩陣等線性代數的主要方法。1902年，David Hilbert 的幾何基礎[5]出版了。100多年后，北京師范大學出版社在1984年出版了朱鼎勛與陳紹菱的解析幾何教材《空間解析幾何學》[6]。這是一本解析幾何課程的典型教材。其中主要的方法是向量代數、坐標變換與二次型。傳統的數學課程體系中（包括工學數學課程體系），將解析幾何單獨列為一門課程（或一些獨立的章節），主要講述空間圖形（包括空間直線、平面和二次曲面）的代數處理方法。其實，解析幾何本身與線性代數有著深刻的內在聯系，例如，空間直線和平面都是由線性方程組來表示的，二次曲面的分類其實就是二次形的標準形問題。所以將這些內容加入到高等代數中來，不但節省了大量的時間，而且對學生加深兩門課程的理解也是非常有益的[1]。

二、解析幾何的現代化與應用前沿以及課程的教學實驗

1963年，伊凡?蘇澤蘭（Ivan Sutherland）在麻省理工學院發表了名為《畫板》的博士論文[7]，它標志著計算機圖形學的正式誕生。至今已有五十多年的歷史。使用計算機處理三維空間的曲線與曲面的顯示與人機關系。它可以研究大量的復雜方程的曲線與曲面的性質以及它們之間的關系。在解析幾何課程教學方面，計算機作圖確實可以增加學生的對非二次曲面幾何的直觀理解，極大地提高了教學的效率，以及學生直觀地理解復雜曲線、曲面。例如用某種計算機語言，計算、繪制一個旋轉的橢圓拋物面。如果用z=x^2+y^2形式的方程，編寫程序：

x=[-10：0.1：10]；y=[-10：0.1：10]；[X，Y]=meshgrid（x，y）；Z=X.^2+Y.^2 ；

plot3（X，Y，Z）

畫出來的立體圖上的網格是分別按x、y的參數值的變化生成的圖（1）。同樣的方法，編寫程序：

x=[-10：0.2：10]；y=[-10：0.2：10]；[X，Y]=meshgrid（x，y）；Z=X.^2-Y.^2；

plot3（X，Y，Z）

畫出的方程為z=x^2-y^2的雙曲拋物面上的網格是分別按x、y的參數值的變化生成的圖（2）。

不僅僅如此，計算機作圖是對解析幾何的傳統教學方法、手段的重大改進，還克服了復雜曲面曲線無法繪制的寰場H綣僅僅認識到利用計算軟件繪制曲線與曲面，可以比較直觀的看到曲面的一些基本性質，例如：對稱性，有界性，邊界等，那實質上還是輔助教學，教學的內容沒有進化與更新，也就是給定了曲面的方程，然后計算、繪制該曲面的3維圖像，那是遠遠不夠的。一方面計算機繪圖滲透到了解析幾何課程的教學中，另一方面更重要的發展是三維空間中的曲面、曲線已深入到了可以直觀展示不同學科領域的現象、性質與規律。例如，近二、三十年，計算機計算速度的大幅提高，曲線、曲面的計算已經有了相當的發展。最初的3D動畫、3D電影，現在的3D打印、3D重構已經深入到科學研究、工程設計以及日常生活中，這些新應用、新技術、新理論還在不斷地進化。這些都依賴曲線、曲面的計算與測量。一般情形是曲面并不都是教材中的二次曲面。測量方法有無線電、激光等電學、光學設備，例如：照相機、攝像機、雷達等。特別是在計算機視覺[8]方面， 3D重構[9]的發展對三維空間的曲面、曲線的計算提出更高的要求，計算機視覺是計算機圖形學的反向計算。計算機圖形學是從3維對象測量計算獲得圖像數據，而計算機視覺通常是從圖像數據通過計算獲得觀測對象的3維圖形，也有這兩種方法的結合趨勢，例如：在增強現實技術中，就是在屏幕上把虛擬世界套在現實世界并進行互動。

1.解析幾何中，n次曲線、曲面在笛卡爾坐標系下的3維計算的手段是n次代數方程，笛卡爾坐標系與代數方程構成了這類3維計算的基礎。 笛卡爾坐標系與代數方程幫助我們充分認識了二次曲線與曲面。例如：圖（1）與圖（2）就是使用了笛卡爾坐標系與橢圓拋物面方程x2+y2-z=0、雙曲拋物面方程x2-y2-z=0，通過計算給出的這兩類曲面的視圖。

2.在工程與其他科技領域，等高線圖可以表示觀測對象特定數據的3維圖。這一類曲面一般不能由代數方程來表示。例如：陸地的海拔等高線地圖，規則物體或流體的溫度分布圖，某區域的大氣的水汽分布圖，運動物體的GPS軌跡圖。等高線圖實質上是一張關于某種特定數據的照片，形式上等同于圖（1）與圖（2）。這類圖都是通過對觀測對象進行測量而獲得的某種特定數據對應的三維空間的曲線與曲面圖。這些曲線與曲面沒有對應的方程，都用離散的二維數據來表示，并存儲為一張數字照片。

3.觀測對象的3D重構是從一些二維數據照片通過計算得到其他若干個笛卡爾坐標系下的二維數據照片。

1）如果已知曲線、曲面在一個笛卡爾坐標系內的代數方程，那么通過不同笛卡爾坐標系之間的坐標變換，能夠確定地計算曲線與曲面的新代數方程。

2）如果已知曲線、曲面在一個笛卡爾坐標系內的等高線圖，同樣的方法可以得到新笛卡爾坐標系下的二維數據照片。

3）如果已知曲線、曲面在一個笛卡爾坐標系內的其他類型的二維數據照片（例如：一般的相機照片），如何得到新笛卡爾坐標系下的二維數據照片？這部分內容正是計算機視覺研究的核心內容之一。我們指導學生在這個方面做了一些試驗與計算。下面簡單介紹一下實驗的基本方法與實驗的結果。在對物體進行拍攝后得到的相片中，由于物體表面幾何形態、點光源位置、光強等因數的改變會導致物體表面反射光路的改變與反射光光強的變化，照片中拍攝對象的明暗關系都會發生變化。我們可以根據光源與物體表面的關系（包括理想反射面與一般反射面的成像理論，點光源與反射面亮度的關系），得到點光源下理想表面反射成像的規律。控制其中一個或多個影響物體表面成像的重要參數，改變點光源位置等，拍攝觀測對象，利用軟件讀取照片，用給定的光反射模型進行計算，可以得到觀測對象的一個完整的表面的三維數值圖像。下圖（6）（7）是試驗中拍攝的傾斜紙板照片與計算得到的三維數值圖像。

三、解析幾何教學實驗的一些體會

解析幾何課程本著聯系實際科技應用與科學前沿[10]，拓展教學內容，開闊視野的目標，把計算機圖形學與“3D計算”的思想、方法與實踐引入。我們可以在教學過程使用計算機與顯示設備，一方面，在三維空間中，把復雜代數方程對應的圖像的基本性質比較直觀地顯示出來。另一方面，認識到三維數值圖像在計算機視覺等高新科技領域的重要應用。通過這一方面的教學與實踐，讓學生認識到不僅僅方程的計算與推理可以分析曲線、曲面的性質，還可以通過適當的計算也可以分析曲線、曲面的性質。進一步，認識到計算機的計算能力與顯示同樣能夠證實曲線、曲面的特征。即基于適度的基本編程的人機交互[7]來學習曲線、曲面的基本規律。上文列舉了的解析幾何與計算機相結合的例子，通過使用這種更簡潔易懂，同時更加現代化的解題辦法，真正實現數學與計算機的結合，使得解析幾何這門學科具有新的生命力。

參考文獻：

[1] 孟道驥. 一門“國家精品課程”的建設-南開大學“高等代數與解析幾何”課程[J]. 高等數學研究， 2005，8（3）.

[2] 馮良貴，戴清平，謝瑞強，李超，陳摯. 國防科技大學“線性代數與解析綴巍笨緯探ㄉ璧奶厴[J]. 大學數學，2009，（6）25.

[3] R.Descartes.The Geometry of René Descartes [M].Translated by David Eugene Smith and L. MaricaLatham，Dover Publications， Inc. 1954.

[4] D.Hilbert. Foundations of Geometry[M]. Authorized by translation by E.J.Townsend， 1902.

[5] J.B.Biot. An Elementary Treatise on Analytical Geometry[M]. Cadets of the Virginia Military Institute at Lexington VA， 1874.

[6] 朱鼎勛，陳紹菱.空間解析幾何學[M].北京師范大學出版社，1984.

[7] I.Sutherland.Sketchpad：A Man-Machine Graphical Communication System[D].Mass-

achusetts Institute of Technology， 1963.

[8] O.Faugeras. Three-Dimensional Computer Vision ： A Geometric Viewpoint[M]. MIT Press， 1993.

[9] U. C. Pati. 3-D Surface Geometry and Reconstruction：Developing Concepts and Ap-