机器视觉.ppt

机器视觉
Machine Vision
主讲教师:周大可
Office: 智能楼611
Email: ******@nuaa.
Mobile:135 8520 1465
模式识别与智能系统教研组
7/19/2017
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北京邮电大学自动化学院
参考教材: 《机器视觉》,贾云得著,科学出版社,2000
参考书目:
1、《图像处理、分析与机器视觉》(第二版)
,,,艾海舟等译,
人民邮电出版社,2003
2、《机器视觉教程》,
林学訚等译,***出版社,2005
3、《计算机视觉》马颂德著,科学出版社,1999
课程教材
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北京邮电大学自动化学院
上课 20%
大作业 20%
考试 60%
成绩计算
成绩:
大作业:
研究报告或综述
15周周三(6月4号)提交计划
18周周一(6月23号)提交报告
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第一章引论
Chap1 引论
讲解内容
、特点及其应用。
( Marr视觉计算、成像几何基础);
。
目的
1. 了解机器视觉的主要内容及相关知识,熟悉机器视觉与其他学科的关系;
2. 重点掌握Marr视觉计算理论及成像几何基础理论。
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北京邮电大学自动化学院
1. 1机器视觉
机器视觉:用计算机来模拟生物视觉功能的科学和技术。机器视觉系统的首要目标是利用图像创建或恢复现实世界模型,然后认知现实世界。
•从二维图象恢复三维信息;
•从原始图像数值描述产生语义描述。
基本概念
机器视觉是信息科学领域的一个重大挑战性问题:
• Jim Gray列出的12大信息科学问题之一:
See as well as a person.
• Bill Gates:The future puting is to puters
see, hear, speak and learn.
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一、输入设备(input device)-、激光、超声、X射线对周围场景或物体进行探测成象,得到关于场景或物体的二维或三维数字化图像。
二、低层视觉(low level)-,如图像滤波、图像增强、边缘检测等,以便从图像中抽取诸如角点、边缘、线条、边界以及色彩等关于场景的基本特征;这一过程还包含了各种图像变换(如校正)、图像纹理检测、图像运动检测等。
1. 1机器视觉
研究内容
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三、中层视觉(middle level)-主要任务是恢复场景的深度、表面法线方向、,实现的途径有立体视觉(stereo vision)、测距成像(rangefinder)运动估计(motion estimation)、明暗特征、纹理特征等. 系统标定、系统成像模型等研究内容一般也是在这个层次上进行的.
四、高层视觉(high level)-主要任务是在以物体为中心的坐标系中,在原始输入图像、图像基本特征、,恢复物体的完整三维图,建立物体三维描述,识别三维物体并确定物体的位置和方向.
五、体系结构(system architecture)
1. 1机器视觉
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20世纪50年代归入模式识别----主要集中在二维图像分析和识别上,如光学字符识别,工件表面、显微图片和航空图片的分析和解释等。
60年代,Roberts积木世界理论----开创了以理解三维场景为目的的三维计算机视觉的研究。
70年代,Marr计算视觉理论----第一个较为完善的视觉系统框架,分三个层次进行处理。
80年代以后,蓬勃发展----新概念、新方法、新理论不断涌现,如基于感知特征群的物体识别理论框架,主动视觉理论框架,视觉集成理论框架等。
1. 1机器视觉
发展概况
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(1)图像多义性
(2)环境因素影响
(3)知识导引
(4)大量数据
1. 1机器视觉
研究面临的困难
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主要期刊和会议
1. 1机器视觉
• IEEE T-PAMI, IJCV, IEEE T-Image Processing, Patter