计算机立体视觉技术
计算机立体视觉技术范文第1篇
[关键词]计算机视觉；视觉框架；三维表示
中图分类号：TP338.6 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2015）47-0112-01
1 计算机数字视觉技术研究的地位
长期以来，人类持续不断地试图从多个角度去了解生物视觉和神经系统的奥秘，这些努力的阶段性理论研究成果已经在人们的生产生活中发挥了不可估量的作用。计算机视觉（CV）研究的主要内容是通过计算机分析景物的二维图像，从中获得三维世界的结构和属性等信息，进而完成诸如在复杂的环境中识别和导航等任务。计算机视觉研究的重要性是不言而喻的，会产生深远的经济和科学的影响。
20世纪下半叶以来，很多研究者都曾试图通过视觉传感器和计算机软硬件模拟出人类对三维世界图像的采集、处理、分析和学习能力，以便使计算机和机器人系统具有智能化的视觉功能。今天，数字图像相关的软硬件技术在人们生活中的广泛使用，数字图像已经成为当代社会信息来源的重要构成因素，各种图像处理与分析的需求和应用也不断促使数字视觉技术的革新。数字视觉技术的应用十分广泛，如数字图像检索管理、医学影像分析、智能安检、人机交互等。
数字视觉技术是人工智能技术的重要组成部分，也是当今计算机科学研究的前沿领域，经过近年的不断发展。已逐步形成一套以数字信号处理技术、计算机图形图像、信息论和语义学相互结合的综合性技术，并具有较强的边缘性和学科交叉性。
2 计算机数字视觉技术研究的核心问题
视觉问题复杂性的本质在于相对声音等物理信号的描述，视觉信号充满了非常丰富的信息，描述起来也更加困难。如何攻克图像信息提取过程中的各种难题一直是当今计算机图像学研究的热点问题，而且在科学家们还未完全破译生物视觉系统的奥秘的前提下，大多数问题只能采用逆向推导机制，依据已知或假设的关联将视觉系统的输入数字图像和输出语义描述对应起来。基于概率论和数理统计的数学模型是最适合解决这类逆推问题的工具，这也是目前领域普遍采用各种统计模型和机器学习算法的本质原因。
物体的三维表示是计算机视觉研究的一个关键问题。八元树（octree）表示法是一种紧凑、简洁的物体三维表示法，近年来这种表示法被广泛地应用到计算机视觉的研究领域。广义八元树表示法的优点是不受视图个数的限制，通过增加观察方向可以计算出更加精确的物体三维表示。主要缺点是需要进行多次坐标变换，在计算机上实现时需要研究相应的离散技术。线性八元树（linearoctree）是较八元树更加简洁的表示形式。
3 计算机视觉技术结构及其研究基本框架
计算机视觉技术内在的逆推机制决定了其在系统开发时必须将原始图像数据与其蕴含的知识之间的语义鸿沟加以弥补，在满足特定应用需求的前提下进行合理的图像内容简化和假设，形成目前普遍使用的计算机视觉系统结构：即图像数据层、图像特征描述层及图像知识获取层。由于各种图像特征都有其优点及不足之处目前趋势是结合不同种类的特征对图像内容进行综合表述，以建立较为可靠的图像信息模型，比如利用时空体数据结构 对人体行为等视频内容进行描述。
计算机视觉技术的研究主要围绕着四个基本理论框架：以Marr视觉计算理论为核心的深度重建框架；以感知特征群集为主线的基于知识的视觉框架；以“感知一动作”为基础的主动视觉理论框架；以综合集成理论为指导的视觉集成框架。其中，视觉集成理论框架是计算机视觉研究中一个较新的理论框架，并越来越多地受到cv研究者的关注。视觉集成理论的研究内容大致可以分为三个方面，第一方面的研究内容是关于视觉信息与其它类型信息的集成。第二方面的研究内容是关于视觉表示和视觉模型的集成。视觉表示方法主要分为三类：图像表示、表面表示、物体表示。视觉模型王要分为图像模型、结构和形状模型、运动和动态模型、不确定性模型。集成的视觉系统应该能够充分利用这些方法的优点。第二方面的研究内容是系统的集成。
4 计算机视觉的发展历程及其趋势
一般认为，计算机视觉技术研究始于20世纪50年代中期，当时的努力主要集中在二维景物图像的分析。区别在于，图像处理的目的是通过处理原始图像得到在某一方面更有利的新图像。模式识别关心的则是将一些模式归入预先定义的有限类别中，主要研究的是二维模式。而计算机视觉主要考虑的是对三维世界的描述和理解。
一般来说，比较一致的观点认为，计算机视觉的研究起始于1965年Rboesrt开创性的工作。Rboert对“积木世界”研究取得的成功激起了人们很高的期望。
60年代末70年代初期，计算机视觉研究领域的很多工作是关于低层视觉处理，从图像中提取重要的强度变化信息――边缘检测。然而，人们很快就认识到很多重要的物体属性无法只通过分析图像的灰度变化得出。到了70年代初期，问题更加明朗化，低层视觉处理无法从单幅图像中普遍地获取对景物的有用描述，计算机视觉的研究领域普遍地发生危机。为了摆脱困境，计算机视觉迫切地需要有一个统一的理论框架作指导。70年代中期到80年代初期，计算机视觉的研究领域首次出现了一个理论框架：视觉计算理论框架，将视觉系统从概念上分成几个独立的模块。80年代后期，计算机视觉的研究领域出现了主动视觉（`vtievsiino）的理论框架。
近年的研究结果表明，单一的图像特征描述机制，无论是对底层像素级特征的描述还是顶层语义特征的描述。都仅能在有限范围内对图像的内容进行建模。巧妙融合多种图像特征因此成为近年图像信息描述方面的主要趋势，近年来，计算机视觉的另一个理论框架――视觉的集成方法越来越多地受到重视。一个重要的趋势是用于识别真实世界中较为复杂的图像内容的技术，适合描述真实场景的各种特征不断得到发展。随着目前互联网络技术的不断发展，另一个值得重视的趋势是计算机图像技术与互联网技术、社交媒体技术等其它计算机技术的融合。
6 结语
计算机视觉识别技术虽然是一门新兴学科。但应用前景十分广阔，对其技术的有效性、易用性、实时性及稳定性能等方面有着较高的要求。因此。其技术面临着前所未有的机遇和挑战，该领域的发展亦有过激烈的争论和反思。但是，不可否认的是，计算机视觉技术研究在许多应用领域的应用前景都是广阔的、不可估量的。
参考文献
[1] 马玉真，陶立英，王新华. 计算机视觉技术的应用[J]. 试验技术与试验机. 2006（01）
[2] 潘春洪，张彩霞. 计算机视觉简述[J]. 自动化博览. 2005（05）
[3] 孙瑾，顾宏斌. 计算机视觉系统框架结构研究[J]. 计算机工程与应用. 2004（12）
[4] 王天珍. 计算机视觉研究进展[J]. 武汉汽车工业大学学报. 1998（01）
计算机立体视觉技术范文第2篇
关键词：计算机；视觉技术；交通工程
中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1674-7712 （2014） 04-0000-01
一、引言
随着科技的发展，计算机替代人的视觉与思维已经成为现实，这也是计算机视觉的突出显现。那么在物体图像中识别物体并作进一步处理，是客观世界的主观反应。在数字化图像中，我们可以探寻出较为固定的数字联系，在物体特征搜集并处理时做到二次实现。这既是对物体特征的外在显现与描绘，更是对其定量信息的标定。从交通工程领域的角度来看，该种技术一般应用在交管及安全方面。监控交通流、识别车况及高速收费都是属于交通管理的范畴；而对交通重大事件的勘察及甄别则是交通安全所属。在这个基础上，笔者对计算机视觉系统的组成及原理进行了分析，并形成视觉处理相关技术研究。
二、设计计算机视觉系统构成
计算机视觉处理技术的应用是建立在视觉系统的建立基础上的。其内部主要的构成是计算机光源、光电转换相关器件及图像采集卡等元件。
（一）照明条件的设计。在测量物体的表征时，环境的创设是图像分析处理的前提，其主要通过光线反射将影像投射到光电传感器上。故而要想获得清晰图像离不开照明条件的选择。在设计照明条件时，我们通常会视具体而不同处理，不过总的目标是一定的，那就是要利于处理图像及对其进行提取分析。在照明条件的设定中，主动视觉系统结构光是较为典型的范例。
（二）数据采集的处理。如今电耦合器件（CCD）中，摄像机及光电传感器较为常见。它们输出形成的影像均为模拟化的电子信号。在此基础上，A模式与D模式的相互对接更能够让信号进入计算机并达到数字处理标准，最后再量化入计算机系统处理范围。客观物体色彩的不同，也就造就了色彩带给人信息的差异。一般地黑白图像是单色摄像机输入的结果；彩色图像则需要彩色相机来实现。其过程为：彩色模拟信号解码为RGB单独信号，并单独A/D转换，输出后借助色彩查找表来显示相应色彩。每幅图像一旦经过数字处理就会形成点阵，并将n个信息浓缩于每点中。彩色获得的图像在16比特，而黑白所获黑白灰图像则仅有8比特。故而从信息采集量上来看，彩色的图像采集分析更为繁复些。不过黑白跟灰度图像也基本适应于基础信息的特征分析。相机数量及研究技法的角度，则有三个分类：“单目视觉”、“双目”及“三目”立体视觉。
三、研究与应用计算机视觉处理技术
从对图像进行编辑的过程可以看出，计算机视觉处理技术在物体成像及计算后会在灰度阵列中参杂无效信息群，使得信息存在遗失风险。成像的噪声在一定程度上也对获取有效信息造成了干扰。故而，处理图像必须要有前提地预设分析，还原图像本相，从而消去噪音。边缘增强在特定的图像变化程度中，其起到的是对特征方法的削减。基于二值化，分割图像才能够进一步开展。对于物体的检测多借助某个范围来达到目的。识别和测算物体一般总是靠对特征的甄别来完成的。
四、分析处理三维物体技术
物体外轮扩线及表面对应位置的限定下，物体性质的外在表现则是其形状。三维物体从内含性质上来看也有体现，如通过其内含性质所变现出来的表层构造及边界划定等等。故而在确定图像特征方面，物体的三维形态是最常用的处理技术。检测三维物体形状及分析距离从计算机视觉技术角度来看，渠道很多，其原理主要是借助光源特性在图像输入时的显现来实现的。其类别有主动与被动两类。借助自然光照来对图像获取并挖掘深入信息的技术叫做被动测距；主动测距的光源条件则是利用人为设置的，其信息也是图像在经过测算分析时得到的。被动测距的主要用途体现在军工业保密及限制环境中，而普通建筑行业则主要利用主动测距。特别是较小尺寸物体的测算，以及拥有抗干扰及其他非接触测距环境。
（一）主动测距技术。主动测距，主要是指光源条件是在人为创设环境中满足的，且从景物外像得到相关点化信息，可以适当显示图像大概并进行初步分析处理，以对计算适应功率及信息测算程度形成水平提高。从技术种类上说，主动测距技术可分为雷达取像、几何光学聚焦、图像干扰及衍射等。除了结构光法外的测量方法均为基于物理成像，并搜集所成图像，并得到特殊物理特征图像。从不同的研究环境到条件所涉，以结构光法测量作为主要技术的工程需求较为普遍，其原理为：首先在光源的设计上由人为来进行环境考虑测算，再从其中获取较为全面的离散点化信息。在离散处理后，此类图像已经形成了较多的物体真是特征表象。在此基础上，信息需要不断简化与甄别、压缩。如果分析整个物体特征信息链，则后期主要体现在对于数据的简化分析。如今人们已经把研究的目光转向了结构光测量方法的应用，体现在物体形状检测等方面。
（二）被动测距技术。被动测距，对光照条件的选择具有局限性，其主要通过对于自然光的覆盖得以实现。它在图像原始信息处理及分析匹配方面技术指向较为突出。也通过此三维物体之形状及周围环境深度均被显露。在图像原始信息基础上的应用计算，其与结构光等相比繁杂程度较高。分析物体三维特性，着重从立体视觉内涵入手，适应物体自身特点而存在。不过相对来说获得图像特征才是其适应匹配的条件保障。点、线、区域及结构纹理等是物象特征的主体形式。其中物特较为基础与原始的特征是前两个特征，同时它们也是其他相关表征的前提。计算机系统技术测量基本原理为对摄像机进行构建分析，并对其图像表征进行特征匹配，以得到图像不同区间的视觉差异。
五、结束语
通过对计算机视觉技术的研究，悉知其主要的应用领域及技术组成。在系统使用的基础上深入设计，对系统主要构成环节进行分析。从而将三维复杂形态原理、算法及测量理论上升到实际应用。随着社会对于计算机的倚赖程度增加，相信该技术在建筑或者其他领域会有更加深入的研究及应用。
参考文献：
[1]段里仁.智能交通系境在我国道路空通管理中的应用[J].北方工业时报，2012（06）.
[2]王丰元.计算机视觉在建筑区间的应用实例分析[J].河北电力学报，2011（04）.
计算机立体视觉技术范文第3篇
[关键词] 物流企业； 自动化； 算法
[中图分类号] F252； TP39 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2013）06- 0058- 03
0 引 言
随着物流业被列入我国十大行业振兴计划，物流业已经成为我国经济发展的不可缺少的重要组成部分。物流业是我国经济运行的基础，是推动国民经济发展的重要支柱性产业之一。随着国家持续加强和改善宏观调控政策，物流业发展环境和条件不断改善，物流业保持了较快的增长速度。但由于中国物流业起步较晚，存在物流成本较高、管理落后等问题，离一体化、信息化的物流业还有一定差距。中国物流业只有应用现代物流的理念，采用先进的信息技术与运作方式，才能应对拥有技术、资金和管理优势的外国企业的竞争。实现传统物流业向现代物流业的转变，也是物流业自身结构调整和产业升级的需要，是整个国民经济发展的必然要求。我国经济要集约式发展，必然需要推进现代物流。现代物流的根本宗旨是降低物流成本、提高物流效率、满足客户需求，其中信息化是现代物流的核心。随着信息技术的不断更新和物流企业自身的发展，使得新兴的信息业务与传统物流业务之间相互介入，模糊了新兴信息技术及业务与传统物流业务的界限，从而模糊了物流业的产业属性和产业界限， 即发生了产业融合现象。产业融合是由于技术进步和放松管制的原因，发生在产业边界和交叉处的技术融合，在经过不同产业或行业之间的业务、组织、管理和市场的资源整合后，改变了原有产业产品和市场需求的特征，导致产业的企业之间竞争合作关系发生改变，从而最终造成产业界限的模糊化甚至重划产业界限。
产业融合促进了传统产业创新， 进而推进产业结构优化与产业发展，即产生创新性优化效应。物流信息化的重要性已经引起国内很多学者的重视，并纷纷提出相应的观点和建议。马健（2005）认为物流企业将在建立呼叫中心、应用系统领域和网络计算机领域出现信息化融合的趋势，并提出物流企业应采取的战略。邓小瑜（2011）等从技术融合、产品融合、业务融合、产业衍生4个层面阐述了物流业如何进行信息化建设。物流业与信息业的融合包含通过融合信息技术提高来增强企业竞争力和将信息业务增加到物流服务中形成新的业务2个方面。
视频摄像头在日常生活中非常普遍，但是利用率较低，大部分监控系统都是提供视频数据的线性存储，成为事后证据查找的有效手段。近年来，随着计算机视觉的发展，很多学者开始研究视频理解，尤其是针对视频信息检测与识别技术，建立有效的算法，实现底层图像处理技术与高层视频内容分析之间的关联，从而推动了计算机视觉在物流领域的应用，提高物流企业的竞争力。
1 计算机视觉的相关知识
1.1 计算机视觉的概念
20世纪80年代初，Marr从信息处理的角度，提出了第一个比较完善的计算机系统视觉框架。计算机视觉是指利用计算机模拟人眼的视觉功能，对图片或视频进行采集、加工、处理和识别，从中提取三维景物的形态和运动信息，解决物流、工业、商业等领域产品图像自动检测识别问题，提高检测识别效率和自动化程度。计算机视觉自动识别技术作为一门交叉学科，近年来受到各相关行业的高度重视。计算机视觉的处理流程为：摄像机图像采集图像处理计算机帧存储、图像识别控制逻辑显示器显示。
1.2 亮度要求
基于计算机视觉的硬件环境中，亮度是非常重要的因素。在计算机视觉中亮度的作用是突出物体的重要特征或使物体本身可见，而弱化物体其他不需要的特征或物体所处的背景。如果物体太亮或太暗，都会影响对物体的处理。
彩色物体反射光谱的某些部分，吸收其他部分。因此开发人员可以利用这个特点来提高某些物体的可视度。开发人员可以利用颜色之间的对比增强某种颜色或抑制其相反的颜色。例如，如果一个红色的物体在一个绿色背景中则应该加强红色，这时可使用红色照明。这样红色的物体会显得明亮，同时会变暗绿色的对象。
LED是目前用于计算机视觉的主要照明技术，相比白炽灯、日光灯等使用时间短、亮度逐渐减弱的特点，LED灯的寿命超过100万小时，而且耗电小，产生热量少。
1.3 计算机和摄像机的接口
常用的计算机和摄像机接口包括IEEE 1394、Ethernet、USB2.0 and Gigabit Ethernet等。
1.4 RGB介绍
RGB 颜色空间是实际应用最多的一个颜色空间，在使用计算机进行图像处理时，数字图像一般用RGB 空间存储和表示，分3个通道：红（Red）、绿（Green）和蓝（Blue），分别反映了颜色在某个通道的亮度值。3种原色光不同比例混合即使得人得到不同颜色的感知，这就是RGB颜色空间的由来。RGB 空间中每种颜色都能用三维空间中的一个点来表示。
2 计算机视觉在物流领域的优势
随着物流业的迅速发展，计算机视觉在条形码识别、运动物流跟踪方面逐渐得到应用。与传统方法相比，计算机视觉应用在物流领域的优势为以下方面。
2.1 灵活、低成本
物流系统中一般采用传感器来收集相关信息，但是传感器的位置是固定的，如果需要多方位的信息，必须同时需要多个传感器才能完成。利用计算机视觉摄像机和计算机来完成，只需要通过程序的设置和一台摄像机就可实现多方位信息的收集。
2.2 高效、准确
在一些人眼难以满足要求的场合，或不适于人工工作的环境下，用计算机视觉来代替人工视觉可以提高生产效率、信息的准确率。
3 计算机视觉在流水线中多方位跟踪计数的算法
物流企业在流水线产品的计数方法目前主要采用传感器，而利用摄像机所提供的视频信息可以实现多方位的跟踪。计算机视觉是一个集成系统，图像分析的时间有限，算法必须简单有效。本文采用的物流流水线视频图像如图1所示。图中红色矩形表示流水线中传输的物品，绿色区域为流水线中的物品处理区域。
系统会在视频图像中设计①、②、③、④四个计数区域，在物品进行相关处理前进行计数。计数方法为将每帧图像变为黑白图，图像中的红色变为白色，其余都变为黑色。当每幅图像中的红线部分中的白色像素超过一定阈值时，认为物体撞线，如图2所示，这时确定有需要计数的物品通过，可以开始计数。
3.1 主要算法
3.2 算法的运行结果
OpenCV是Intel公司开发的开源计算机视觉库。它提供了几百个C/C++函数，实现了计算机视觉领域中大部分最常用的算法。利用Intel开发的开源视觉库Intel OpenCV和VC6.0将上述算法转换为对应的源代码，可实现4个区域的物品计数。
3.3 算法的评价
该算法利用计算机视觉技术实现了物流流水线上的多方位计数，提高物流企业的信息化水平，节约了资金。算法简单，运行速度快，完全可以满足物流企业的实际需求。
4 结论与建议
本文所提出的算法实现了计算机视觉技术在物流企业的应用，为信息产业和物流业的融合提供了新的思路。但信息产业与物流产业的融合并不意味着引入信息技术后物流业的竞争力一定能提高。Berry（1995）指出了企业可以从6个方面来利用技术手段来提高竞争力，根据Berry的建议和我国物流业的实际情况，本文认为从以下几个方面来考虑如何通过与信息技术的融合提高物流企业的竞争力。
4.1 要有一个战略性的全局行动纲领
技术只是一种手段，使用技术的目的是为了企业发展服务，应符合全局发展的需要。因此物流企业高层管理者应该参与技术战略的制定，保证技术战略与全局战略一致，并有CIO（首席信息官）监控具体执行情况。而不应该盲目使用一些新技术或进行信息改革，造成企业不必要的损失。
4.2 解决主要问题
物流业作为服务行业其最终目的是为客户服务，使用信息技术的有效性应建立在为客户解决实际问题的基础上。因此信息产业与物流业的融合应体现在为客户提供更多的便利，或提供增值服务的基础上。
4.3 使用物流公共信息平台和建立物流信息系统，保证系统有效运转
通过现代物流公共信息平台的建设，企业可以及时获得需求信息，政府可获得物流业相关的调控和管理的宏观信息，实现互联互通。通过企业流程再造，利用含有CRM（客户关系管理）等模块的ERP系统，采用EDI（电子数据交换系统）、GPS、条形码、无线射频技术等先进技术，建立真正适应企业发展的符合现有服务模式的管理信息系统。
4.4 创新型物流人才的引进和培养
物流企业在自身提高业务流程和信息化水平的同时，还应注重创新型人才的引进和培养，特别是有国际大型物流企业管理和技术经验的复合型人才。
主要参考文献
[1] L Leonard，Berry. On Great Service：A Framework for Action[M]. New York NY：The Free Press，1995.
计算机立体视觉技术范文第4篇
【关键词】虚拟现实 数字媒体 艺术设计
虚拟现实，英文名为Virtual Reality，简称VR技术，也称灵境技术或人工环境。VR技术领域几乎是所有发达国家都在大力研究的前沿领域，它的发展速度非常迅速。作为一项尖端科技，虚拟现实集成了计算机图形技术、计算机仿真技术、人工智能、传感技术、显示技术、网络并行处理等技术的最新发展成果，是一种由计算机生成的高技术模拟系统。这种技术的特点在于计算机产生一种人为虚拟的环境，这种虚拟的环境是通过计算机图形构成的三维数字模型，并编制到计算机中去生成一个以视觉感受为主，也包括听觉、触觉的综合可感知的人工环境，从而使得在视觉上产生一种沉浸于这个环境的感觉，可以直接观察、操作、触摸、检测周围环境及事物的内在变化，并能与之发生“交互”作用，使人和计算机很好地“融为一体”，给人一种“身临其境”的感觉。
一、虚拟现实课程简介
随着国内宽带网络的普及和多媒体技术的发展，虚拟现实技术逐渐应用于信息多媒体展示方面。而三维网络展示系统将是虚拟现实技术未来发展的重要方向之一，因此全国各高校相继开设数字媒体艺术设计专业，其中的虚拟现实技术的课程成为国内外教育技术学及媒体传播领域的研究热点和发展趋势之一，它集成了计算机图形学、多媒体、人工智能、多传感器、网络等技术的最新成果，以其沉浸性、交互性和构想性等无可比拟的优点。虚拟现实技术在各行各业得到了广泛的应用和重视，比如在教育培训、城市规划、文物保护、游戏娱乐等领域取得了巨大的发展，市场前景广阔；同时国家自然科学基金会、国家高技术研究发展计划和863计划等都已将虚拟现实技术列入了研究项目。
虚拟现实课程是以往多个计算机辅助设计软件的一个综合运用，课程主要涉及到多个软件与课程的结合，软件包含有Photoshop、AutoCad、3dsmax、Virtools 等，涉及课程有建筑制图、建筑场景漫游、景观绿地设计等专业范围。课程主要运用虚拟现实技术完成一个三维场景的漫游浏览系统， 使其能够流畅，完整的再现一个实际的环境或建筑。其中主要运用virtools 这个软件来实现交互浏览的制作， 这一步骤是整个系统实现人机交互的核心， 最后完成系统的制作并。
二、虚拟现实在国内高校的研究现状
国内在VR方面有较多研究成果的其他单位有国防科技大学、天津大学、北京理工大学、中国科学院自动化研究所、西北大学、山东大学、大连海事大学和香港中文大学等。
北京航空航天大学计算机系是国内最早进行VR研究的机构之一，他们首先进行了一些基础知识方面的研究，并着重研究了虚拟世界中物体物理特性的表示与处理，在VR中的视觉接口方面开发出了部分硬件，并提出了有关算法及实现方法。他们还实现了分布式虚拟世界网络设计，建立了网上VR研究论坛，可以提供实时三维动态数据库，提供VR演示世界，提供用行员训练的VR系统，提供开发VR系统的开发平台，并将要实现与有关单位的远程连接。
清华大学计算机科学和技术系对VR和临场感的方面进行了研究，他们还针对室内环境中水平特征丰富的特点，提出借助图像变换，使立体视觉图像中对应水平特征呈现形状一致性，以利于实现特征匹配，并获取物体三维结构的新颖算法。
西安交通大学信息工程研究所对VR中的关键技术——立体显示技术——进行了研究。他们在分析人类视觉特性的基础上提出了一种基于JPEG标准压缩编码的新方案，并获得了较高的压缩比、信噪比以及解压速度，并且已经通过实验结果证明了这种方案的优越性。
2004年南京大学成立了南京大学虚拟现实与数字媒体研究中心，对VR技术及应用进行研究，并把重点放在虚拟体育仿真、数字文化遗产保护和自然人机交互等方面。
三、虚拟现实课程开设的重要性
虚拟现实技术是利用计算机生成一个逼真的三维虚拟环境，并通过传感设备与之交互的新技术。作为一门新兴的学科，它已经被众多高校纳入计算机科学与技术专业的选修课范畴，但是却没有在数字媒体技术专业中普遍开设。其实无论从技术特点，还是从社会需求来讲，虚拟现实技术都与数字媒体技术有着非常密切的关系，具体体现在如下几个方面。
1） 虚拟现实是一门典型的交叉学科，它所涵盖的知识结构与数字媒体技术具有非常大相似性，例如计算机图形学、数字图像处理、计算机视觉、视音频技术等。除此之外，它还涉及了仿真技术、人工智能技术、计算机网络技术、多传感器技术等内容。虚拟现实强调这些技术的综合应用。
2） 虚拟现实强调技术创新性和应用创新性。从技术上来讲，虚拟现实在不同学科的交叉融合中，能够不断产生新思想和新方法，例如近几年出现的各种人机交互新方法，各种立体显示新技术等；从应用上来讲，虚拟现实具有强烈的“身临其境”的沉浸感和发人想象的刺激性。因此，利用虚拟现实技术，学生们能够将自己的任何创意和想象进行实践，在虚拟场景中进行规划、设计和测试，从而激发出新的创意。
计算机立体视觉技术范文第5篇
双目立体视觉是计算机视觉的一个重要分支，即由不同位置的两台或者一台摄像机（CCD）经过移动或旋转拍摄同一幅场景，通过计算空间点在两幅国像中的视差，获得该点的三维坐标值。80年代美国麻省理工学院人工智能实验室的Marr提出了一种视觉计算理论并应用在双睛匹配上，使两张有视差的平面图产生在深度的立体图形，奠定了双目立体视觉发展理论基础。相比其他类的体视方法，如透镜板三维成像、投影式三维显示、全息照相术等，双目本视直接模拟人类双眼处理景物的方式，可靠简便，在许多领域均极具应用价值，如微操作系统的位姿检测与控制、机器人导航与航测、三维测量学及虚拟现实等。
1 双目体视的技术特点
双目标视技术的实现可分为以下步骤：图像获取、摄像机标定、特征提取、图像匹配和三维重建，下面依次介绍各个步骤的实现方法和技术特点。
1.1 图像获取
双目体视的图像获取是由不同位置的两台或者一台摄像机（CCD）经过移动或旋转拍摄同一幅场景，获取立体图像对。其针孔模型如图1。假定摄像机C1与C2的角距和内部参数都相等，两摄像机的光轴互相平行，二维成像平面X1O1Y1和X2O2Y2重合，P1与P2分别是空间点P在C1与C2上的成像点。但一般情况下，针孔模型两个摄像机的内部参数不可能完成相同，摄像机安装时无法看到光轴和成像平面，故实际中难以应用。
上海交大在理论上对会摄式双目体视系统的测量精度与系统结构参数之间的关系作了详尽分析，并通过试验指出，对某一特定点进行三角测量。该点测量误差与两CCD光轴夹角是一复杂的函数关系；若两摄像头光轴夹角一定，则被测坐标与摄像头坐标系之间距离越大，测量得到点距离的误差就越大。在满足测量范围的前提下，应选择两CCD之间夹角在50℃～80℃之间。
1.2 摄像机的标定
对双目体视而言，CCD摄像机、数码相机是利用计算机技术对物理世界进行重建前的基本测量工具，对它们的标定是实现立体视觉基本而又关键的一步。通常先采用单摄像机的标定方法，分别得到两个摄像机的内、外参数；再通过同一世界坐标中的一组定标点来建立两个摄像机之间的位置关系。目前常用的单摄像机标定方法主要有：
（1）摄影测量学的传统设备标定法。利用至少17个参数描述摄像机与三维物体空间的结束关系，计算量非常大。
（2）直接线性变换性。涉及的参数少、便于计算。
（3）透视变换短阵法。从透视变换的角度来建立摄像机的成像模型，无需初始值，可进行实时计算。
（4）相机标定的两步法。首先采用透视短阵变换的方法求解线性系统的摄像机参数，再以求得的参数为初始值，考虑畸变因素，利用最优化方法求得非线性解，标定精度较高。
（5）双平面标定法。
在双摄像机标定中，需要精确的外部参数。由于结构配置很难准确，两个摄像机的距离和视角受到限制，一般都需要至少6个以上（建议取10个以上）的已知世界坐标点，才能得到比较满意的参数矩阵，所以实际测量过程不但复杂，而且效果并不一定理想，大大地限制了其应用范围。此外双摄像机标定还需考虑镜头的非线性校正、测量范围和精度的问题，目前户外的应用还有少。
上海大学通信与信息工程学院提出了基于神经网络的双目立体视觉摄像机标定方法。首先对摄像机进行线性标定，然后通过网络训练建立起三维空间点位置补偿的多层前馈神经网络模型。此方法对双目立体视觉摄像机的标定具有较好的通用性，但是精确测量控制点的世界坐标和图像坐标是一项严格的工作。因此神经网络中训练样本集的获得非常困难。
1.3 特征点提取
立体像对中需要撮的特征点应满足以下要求：与传感器类型及抽取特征所用技术等相适应；具有足够的鲁棒性和一致性。需要说明的是：在进行特征点像的坐标提取前，需对获取的图像进行预处理。因为在图像获取过程中，存在一系列的噪声源，通过此处理可显著改进图像质量，使图像中特征点更加突出。
1．4 立体匹配
立体匹配是双目体视中最关系、困难的一步。与普通的图像配准不同，立体像对之间的差异是由摄像时观察点的不同引起的，而不是由其它如景物本身的变化、运动所引起的。根据匹配基元的不同，立体匹配可分为区域匹配、特征匹配和相位匹配三大类。
区域匹配算法的实质是利用局部窗口之间灰度信息的相关程度，它在变化平缓且细节丰富的地方可以达到较高的精度。但该算法的匹配窗大小难以选择，通常借助于窗口形状技术来改善视差不连续处的匹配；其次是计算量大、速度慢，采取由粗至精分级匹配策略能大大减少搜索空间的大小，与匹配窗大小无关的互相关运算能显著提高运算速度。
特片匹配不直接依赖于灰度，具有较强的抗干扰性，计算量小，速度快。但也同样存一些不足：特征在图像中的稀疏性决定特征匹配只能得到稀疏的视差场；特征的撮和定位过程直接影响匹配结果的精确度。改善办法是将特征匹配的鲁棒性和区域匹配的致密性充分结合，利用对高频噪声不敏感的模型来提取和定位特征。
相位匹配是近二十年才发展起来的一类匹配算法。相位作为匹配基元，本身反映信号的结构信息，对图像的高频噪声有很好的抑制作用，适于并行处理，能获得亚像素级精度的致密视差。但存在相位奇点和相位卷绕的问题，需加入自适应滤波器解决。
1．5 三维重建
在得到空间任一点在两个图像中的对应坐标和两摄像机参数矩阵的条件下，即可进行空间点的重建。通过建立以该点的世界坐标为未知数的4个线性方程，可以用最小二乘法求解得该点的世界坐标。实际重建通常采用外极线结束法。空间眯、两摄像机的光心这三点组成的平面分别与两个成像平面的交线称为该空间点在这两个成像平面中的极线。一旦两摄像机的内外参数确定，就可通过两个成像平面上的极线的约束关系建立对应点之间的关系，并由此联立方程，求得图像点的世界坐标值。对图像的全像素的三维重建目前仅能针对某一具体目标，计算量大且效果不明显。
2 双目体视的最新应用
2．1 国外研究动态
双目体视目前主要应用于四个领域：机器人导航、微操作系统的参数检测、三维测量和虚拟现实。
日本大阪大学自适应机械系统研究院研制了一种自适应双目视觉伺服系统，利用双目 体视的原理，如每幅图像中相对静止的三个标志为参考，实时计算目标图像的雅可比短阵，从而预测出目标下一步运动方向，实现了对动方式未知的目标的自适应跟踪。该系统仅要求两幅图像中都有静止的参考标志，无需摄像机参数。而传统的视觉跟踪伺服系统需事先知道摄像机的运动、光学等参数和目标的运动方式。
日本奈良科技大学信息科学学院提出了一种基于双目立体视觉的增强现实系统（AR）注册方法，通过动态修正特征点的位置提高注册精度。该系统将单摄像机注册（MR）与立体视觉注册（SR）相结合，利用MR和三个标志点算出特征点在每个图像上的二维坐标和误差，利用SR和图像对计算出特征点的三维位置总误差，反复修正特征点在图像对上的二维坐标，直至三维总误差小于某个阈值。该方法比仅使用MR或SR方法大大提高了AR系统注册深度和精度。实验结果如图2，白板上三角开的三顶点被作为单摄像机标定的特征点，三个三角形上的模型为虚拟场景，乌龟是真实场景，可见基本上难以区分出虚拟场景（恐龙）和现实场景（乌龟）。
日本东京大学将实时双目立体视觉和机器人整体姿态信息集成，开发了仿真机器人动态行长导航系统。该系统实现分两个步骤：首先，利用平面分割算法分离所拍摄图像对中的地面与障碍物，再结合机器人身体姿态的信息，将图像从摄像机的二维平面坐标系转换到描述躯体姿态的世界坐标系，建立机器人周围区域的地图；基次根据实时建立的地图进行障碍物检测，从而确定机器人的行走方向。
日本冈山大学使用立体显微镜、两个CCD摄像头、微操作器等研制了使用立体显微镜控制微操作器的视觉反馈系统，用于对细胞进行操作，对钟子进行基因注射和微装配等。
麻省理工学院计算机系统提出了一种新的用于智能交通工具的传感器融合方式，由雷达系统提供目标深度的大致范围，利用双目立体视觉提供粗略的目标深度信息，结合改进的图像分割算法，能够在高速环境下对视频图像中的目标位置进行分割，而传统的目标分割算法难以在高速实时环境中得到令人满意的结果，系统框图如图3。
华盛顿大学与微软公司合作为火星卫星“探测者”号研制了宽基线立体视觉系统，使“探测者”号能够在火星上对其即将跨越的几千米内的地形进行精确的定位玫导航。系统使用同一个摄像机在“探测者”的不同位置上拍摄图像对，拍摄间距越大，基线越宽，能观测到越远的地貌。系统采用非线性优化得到两次拍摄图像时摄像机的相对准确的位置，利用鲁棒性强的最大似然概率法结合高效的立体搜索进行图像匹配，得到亚像素精度的视差，并根据此视差计算图像对中各点的三维坐标。相比传统的体视系统，能够更精确地绘制“探测者”号周围的地貌和以更高的精度观测到更远的地形。
2.2 国内研究动态
浙江大学机械系统完全利用透视成像原理，采用双目体视方法实现了对多自由度机械装置的动态、精确位姿检测，仅需从两幅对应图像中抽取必要的特征点的三维坐标，信息量少，处理速度快，尤其适于动态情况。与手眼系统相比，被测物的运动对摄像机没有影响，且不需知道被测物的运动先验知识和限制条件，有利于提高检测精度。
东南大学电子工程系基于双目立体视觉，提出了一种灰度相关多峰值视差绝对值极小化立体匹配新方法，可对三维不规则物体（偏转线圈）的三维空间坐标进行非接触精密测量。
哈工大采用异构双目活动视觉系统实现了全自主足球机器人导航。将一个固定摄像机和一个可以水平旋转的摄像机，分别安装在机器人的顶部和中下部，可以同时监视不同方位视点，体现出比人类视觉优越的一面。通过合理的资源分配及协调机制，使机器人在视野范围、测跟精度及处理速度方面达到最佳匹配。双目协调技术可使机器人同时捕捉多个有效目标，观测相遇目标时通过数据融合，也可提高测量精度。在实际比赛中其他传感器失效的情况下，仅仅依靠双目协调仍然可以实现全自主足球机器人导航。
火星863计划课题“人体三维尺寸的非接触测量”，采用“双视点投影光栅三维测量”原理，由双摄像机获取图像对，通过计算机进行图像数据处理，不仅可以获取服装设计所需的特征尺寸，还可根据需要获取人体图像上任意一点的三维坐标。该系统已通过中国人民解放军总后勤部军需部鉴定。可达到的技术指标为：数据采集时间小于5s/人；提供身高、胸围、腰围、臀围等围度的测量精度不低于1.0cm。
3 双目体视的发展方向
就又目立体视觉技术的发展现状而言，要构造出类似于人眼的通用双目立体视觉系统，还有很长的路要走，进一步的研究方向可归纳如下：
（1）如何建立更有效的双目体视模型，能更充分地反映立体视觉不确定性的本质属性，为匹配提供更多的约束信息，降低立体匹配的难度。
（2）探索新的适用于全面立体视觉的计算理论和匹配策略，选择有效的匹配准则和算法结构，以解决存在灰度失真、几何畸变（透视、旋转、缩放等）、噪声干扰、特殊结构（平坦匹域、重复相似结构等）及遮掩景物的匹配问题；
（3）算法向并行化发展，提高速度，减少运算量，增强系统的实用性。
