视觉测量系统_第一章.ppt

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,（1）,计算机视觉一种现代方法,，美,David A.Forsyth，,林学訚等译，电子工业出版社，2004年6月,（2）,近景摄影测量物体外形与运动状态的摄影法测定,，冯文灏 编著，武汉大学出版社，2002年2月,（3）,计算机视觉中的多视图几何,，,Richad,Hartley，,韦穗等译，安徽大学出版社，2002年8月,（4）,计算机视觉,，马颂德著，电子档,（5）,计算机视觉,，徐光佑著，1999年，电子档,（6）,数字图像处理,机器视觉,，张广军编著，2005年，科学出版社,教材及参考书,第一章引论,一、概述,视觉测量,模仿人眼从周围环境获取信息从而感知世界的功能，应用计算机视觉（机器视觉）技术，对被测目标进行,度量,、识别、重构的过程。,应用领域,民用、军用等各部门，包括航空航天、机械制造、船舶制造、汽车制造，建筑工程、城市区域规划、地质、采矿、冶金、化工、医学、生物、古建筑与古文物研究等。,第一章引论,系统组成,视觉传感器（,摄像机,）,、镜头、光源、标志物、图像采集系统（卡）、计算机系统、计算及分析处理软件,分类,二维（平面）视觉测量,三维（立体）视觉测量,第一章引论,二维视觉测量系统,仅仅对目标的二维信息进行度量、识别。,如：平面几何尺寸测量、条码识别、平面图形识别、字体识别工业现场在线测量、装配位置测量和定位、显微摄影测量等。,第一章引论,三维视觉测量系统,获得目标三维空间坐标点，以及空间长度、体积、三维形状、同时记载时间信号，还可获得目标的运动状态（速度、加速度、运动轨迹等）。,如：工业现场三维测量、飞机外形、水轮叶片形状、汽车外形、导弹、卫星、大型雷达几何尺寸测量、考古现场、车祸现场、运动员运动轨迹跟踪、机器人手运动轨迹、材料的冲击和拉伸试验、金属切削过程研究、工业爆炸过程、枪炮弹出膛及运动状态的分析等。,第一章引论,视觉测量的特点,是一种瞬间获取被测目标大量物理信息的测量手段，特别适用于测量点众多的目标,非接触测量手段,适合于现场测量、便携、大测量空间,适合于微观或较远目标测量,适合于运动目标测量,相对精度较高,第一章引论,视觉测量的缺点,绝对测量精度较低（尤其近距）,对光源的质量依赖较大,技术含量较高，难度大，要求高素质技术人员,测量模型复杂，误差影响因素多,第一章引论,影响视觉测量精度的主要因素,摄像机（镜头）的性能及参数，包括焦距、视场角、主点坐标、像素大小、分辨率（镜头）、镜头畸变,视觉测量方式，摄影站点的数量与分布、交汇角的大小、摄影站点之间位置校准精度等。,被测物体的照明状态，标志点的设计与使用，光源的性能,图象处理方法及算法,视觉测量模型及算法,二、计算机视觉的发展历史,第一章引论,20世纪50年代统计模式识别，对二维图像分析、识别和理解。,光学字符识别、显微图片和航空照片的分析和解释,20世纪60年代,Roberts,开创了理解三维场景的三维机器视觉,“积木世界”：,周围物体由多面体组成。,第一章引论,1973年,Marr,提出了所谓的,Marr,视觉理论（,Marr1982）,80年代成为计算机视觉研究领域中十分重要的理论框架,80年代中期到现在，计算机视觉获得迅速发展,主动视觉理论框架、基于感知特征群的物体识别理论框架,多视几何的视觉理论、90年代后，在各领域的应用,第一章引论,计算机视觉,采用图像处理、模式识别、人工智能技术相结合的手段，着重于一幅或多幅图像的计算机分析。,分析是对目标物体的识别，确定目标物体的位置姿态，对三维景物进行符号描述和解释,机器视觉,偏重于计算机视觉技术工程化，能够自动获取和分析特定的图像，以控制相应的行为。,计算机视觉提供图像分析的理论及算法,机器视觉提供传感器模型、系统构造和实现手段,第一章引论,三、,Marr,的视觉理论框架,80年代初，,Marr,首次从,信息处理,的角度综合图像处理、心理物理学、神经生理学及临床神经病学等方面已取得的重要研究成果，提出了较为完善的视觉系统框架,表达与算法层次：,怎样实现计算理论，什么是输入输出表达，用什么算法实现表达间的转换,第一章引论,视觉系统研究的三个层次（由高到低）,计算理论层次：,输入和输出是什么，如何由输入求出输出，输入为二维图像；输出为三维物体的形状、位置和姿态,硬件实现层次：,怎样在物理上实现表达和算法，什么是计算体系结构的具体细节,第一章引论,视觉信息处理的三个阶段（由低到高）,图像：,每一点的亮度值,基元图：,二维图像中的重要信息表示，如交叉点、斑点、端点、顶点、边缘、曲线、边界、纹理等,2.5维图：,不完整的三维信息，在观察者为中心的坐标系下的三维形状和位置。立体视觉、运动分析、灰度恢复表面形状,3维模型表示：,以物体为中心的坐标系中，由体积基元和面积基元构成的模块化多层次表示，描述形状及其空间组织形式,第一章引论,改进的,Marr,框架,人类视觉是主动的，主动决定视角，主动选择感兴趣区,人类视觉根据不同目的进行调整，重建和解释不总是串行的,人类视觉利用高层知识解决低层信息不足的问题,人类视觉前后处理之间是交互的，增加了反馈控制流向,第一章引论,四、国内外视觉测量实例,视觉采集系统,-,Netsight,II，,www.,goipd,.com,西安春秋视讯公司代理,大恒公司,上海东冠科技公司,挪威,Metronor,公司，,www.,metronor,.com,德国,GOM,公司，,ATOS,系统，,www.,gom,.com,美国,Geodetic Services,公司，,v-stars,系统,第一章引论,思考题,1 请描述你是如何在熙熙攘攘的人群中找到你所要找的人？,2 在使用计算机而在屏幕上一时找不到鼠标的光标时，请问通常采取什么办法能立即找到，为什么？,3 试举例说明一幅图像本身并不具备恢复客观场景的所有几何信息。,The End,第一章引论,