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第一章 绪论1

第一章 绪论1

1．1．2 感受野的分层等级假设2

1．1 生物视觉通路简介2

1．1．1 生物视觉通路2

1．1 生物视觉通路简介2

1．1．1 生物视觉通路2

1．1．2 感受野的分层等级假设2

1．1．3 视觉信息处理的多通道、多任务并行处理性质4

1．1．3 视觉信息处理的多通道、多任务并行处理性质4

1．2．1 视觉系统研究的三个层次5

1．2 Marr的计算视觉理论框架5

1．2 Marr的计算视觉理论框架5

1．2．1 视觉系统研究的三个层次5

1．2．2 视觉信息处理的三个阶段6

1．2．2 视觉信息处理的三个阶段6

1．3 本书各章内容简介7

1．3 本书各章内容简介7

1．4 计算机视觉的现状与阅读本书需注意的问题8

1．4 计算机视觉的现状与阅读本书需注意的问题8

参考文献9

思考题9

思考题9

参考文献9

第二章 边缘检测11

第二章 边缘检测11

2．1．1 边缘检测与微分运算12

2．1 边缘检测与微分滤波器12

2．1 边缘检测与微分滤波器12

2．1．1 边缘检测与微分运算12

2．1．2 微分滤波器14

2．1．2 微分滤波器14

2．1．3 离散信号的差分滤波器16

2．1．3 离散信号的差分滤波器16

2．2．1 病态问题19

2．2 边缘检测与正则化方法19

2．2．1 病态问题19

2．2 边缘检测与正则化方法19

2．3 多尺度滤波器与过零点定理21

2．3 多尺度滤波器与过零点定理21

2．4 最优边缘检测滤波器25

2．4 最优边缘检测滤波器25

2．5 边缘检测快速算法28

2．5 边缘检测快速算法28

2．5．1 滤波器的递推算法29

2．5．1 滤波器的递推算法29

2．5．2 二维可分离滤波器32

2．5．2 二维可分离滤波器32

2．6 图像低层次处理的其他问题33

2．6 图像低层次处理的其他问题33

思考题34

参考文献34

思考题34

参考文献34

第三章 射影几何与几何元素表达36

3．1 仿射变换与射影变换的几何表达36

第三章 射影几何与几何元素表达36

3．1 仿射变换与射影变换的几何表达36

3．2 仿射坐标系与射影坐标系38

3．2 仿射坐标系与射影坐标系38

3．3 仿射变换与射影变换的代数表达40

3．3 仿射变换与射影变换的代数表达40

3．4 不变量42

3．4 不变量42

3．5 由对应点求射影变换43

3．5 由对应点求射影变换43

3．6 点44

3．7．1 二维44

3．7．2 三维44

3．6 点44

3．7 指向和方向44

3．7 指向和方向44

3．7．1 二维44

3．7．2 三维44

3．8 平面直线及点线对偶关系45

3．8 平面直线及点线对偶关系45

3．9 空间平面及点面对偶关系46

3．9 空间平面及点面对偶关系46

3．10 空间直线48

3．10 空间直线48

3．11 二次曲线与二次曲面49

思考题49

思考题49

3．11 二次曲线与二次曲面49

参考文献51

参考文献51

第四章 摄像机定标52

4．1 线性模型摄像机定标52

4．1 线性模型摄像机定标52

4．1．1 图像坐标系、摄像机坐标系与世界坐标系52

第四章 摄像机定标52

4．1．1 图像坐标系、摄像机坐标系与世界坐标系52

4．1．2 线性摄像机模型(针孔模型)54

4．1．2 线性摄像机模型(针孔模型)54

4．1．3 线性模型摄像机定标56

4．1．3 线性模型摄像机定标56

4．2 非线性模型摄像机定标59

4．2 非线性模型摄像机定标59

4．3 立体视觉摄像机定标60

4．3 立体视觉摄像机定标60

4．4 机器人手眼定标63

4．4 机器人手眼定标63

4．5 摄像机自定标技术67

4．5 摄像机自定标技术67

思考题70

思考题70

参考文献71

参考文献71

第五章 立体视觉72

5．1 立体视觉与三维重建72

5．1．1 空间点重建72

5．1 立体视觉与三维重建72

5．1．1 空间点重建72

第五章 立体视觉72

5．1．2 空间直线重建75

5．1．2 空间直线重建75

5．1．3 空间二次曲线重建76

5．1．3 空间二次曲线重建76

5．2 极线约束78

5．2 极线约束78

5．3 对应基元匹配80

5．3 对应基元匹配80

5．4 射影几何意义下的三维重建87

5．4 射影几何意义下的三维重建87

参考文献93

思考题93

参考文献93

思考题93

6．2 欧氏空间中的刚体运动95

6．1 欧氏平面上的刚体运动95

第六章 运动与不确定性表达95

第六章 运动与不确定性表达95

6．1 欧氏平面上的刚体运动95

6．2 欧氏空间中的刚体运动95

6．2．1 定义96

6．2．1 定义96

6．2．2 旋转向量表示法97

6．2．2 旋转向量表示法97

6．2．3 四元数表示法98

6．2．3 四元数表示法98

6．3 不确定性的描述99

6．3．1 引言99

6．3 不确定性的描述99

6．3．1 引言99

6．3．2 几何概率论99

6．3．2 几何概率论99

6．4 不确定性的运算101

6．4 不确定性的运算101

6．4．1 一个不确定向量是另一个不确定向量的函数102

6．4．2 通过优化方法得到一个不确定向量102

6．4．1 一个不确定向量是另一个不确定向量的函数102

6．4．2 通过优化方法得到一个不确定向量102

6．4．3 Mahalanobis距离103

6．4．3 Mahalanobis距离103

6．5．1 边缘点的不确定性105

6．5 不确定性运算的几个例子105

6．5 不确定性运算的几个例子105

6．5．1 边缘点的不确定性105

6．5．2 从边缘点到二维直线的不确定性106

6．5．2 从边缘点到二维直线的不确定性106

6．5．3 三维重建的点的不确定性107

6．5．3 三维重建的点的不确定性107

6．6 三维直线段的不确定性110

6．6．1 直线段与无限长直线110

6．6．1 直线段与无限长直线110

6．6 三维直线段的不确定性110

6．6．2 直线段的方向111

6．6．2 直线段的方向111

6．6．3 直线段的位置112

6．6．3 直线段的位置112

6．7 不确定性的显示113

6．7 不确定性的显示113

参考文献116

思考题116

参考文献116

思考题116

7．1．1 运动场117

7．1 光流场和运动场117

第七章 基于光流场的运动分析117

第七章 基于光流场的运动分析117

7．1 光流场和运动场117

7．1．1 运动场117

7．1．2 光流118

7．1．2 光流118

7．2．1 开孔问题119

7．2．1 开孔问题119

7．2 光流的约束方程119

7．2 光流的约束方程119

7．2．2 光流的约束方程120

7．2．2 光流的约束方程120

7．3．1 正则化方法121

7．3 微分技术121

7．3 微分技术121

7．3．1 正则化方法121

7．3．2 局部调整法122

7．3．2 局部调整法122

7．3．3 鲁棒法123

7．3．3 鲁棒法123

7．3．4 高阶导数法124

7．4 其他方法124

7．4 其他方法124

7．3．4 高阶导数法124

7．4．1 区域匹配法125

7．4．2 频域法125

7．4．1 区域匹配法125

7．4．2 频域法125

7．5．1 光流的分类及其与三维运动的关系127

7．5．1 光流的分类及其与三维运动的关系127

7．5 基于光流场的定性运动解释127

7．5 基于光流场的定性运动解释127

7．5．2 汇集点130

7．5．2 汇集点130

思考题131

思考题131

参考文献132

参考文献132

第八章 长序列运动图像特征跟踪133

第八章 长序列运动图像特征跟踪133

8．1 引论133

8．1 引论133

8．2．2 参数估计135

8．2．1 状态空间表示法135

8．2．2 参数估计135

8．2 参数估计理论初步135

8．2．1 状态空间表示法135

8．2 参数估计理论初步135

8．2．3 卡尔曼滤波137

8．2．3 卡尔曼滤波137

8．3 特征运动模型138

8．3 特征运动模型138

8．3．1 多项式运动学139

8．3．1 多项式运动学139

8．3．2 刚体运动学140

8．3．2 刚体运动学140

8．4．1二维特征跟踪142

8．4 特征跟踪的阐述142

8．4．1二维特征跟踪142

8．4 特征跟踪的阐述142

8．4．2 三维特征跟踪143

8．4．2 三维特征跟踪143

8．5 匹配145

8．5 匹配145

8．5．1 Mahalanobis距离146

8．5．2 匹配冲突的解决146

8．5．2 匹配冲突的解决146

8．5．1 Mahalanobis距离146

8．6．1 运动模型的不适当147

8．6 实际应用中需要考虑的问题147

8．6 实际应用中需要考虑的问题147

8．6．1 运动模型的不适当147

8．6．2 特征继续存在的支持148

8．6．2 特征继续存在的支持148

思考题149

思考题149

参考文献150

参考文献150

第九章 基于二维特征对应的运动分析151

第九章 基于二维特征对应的运动分析151

9．1．2 本质矩阵152

9．1 极线方程和本质矩阵152

9．1 极线方程和本质矩阵152

9．1．1 极线方程152

9．1．2 本质矩阵152

9．1．1 极线方程152

9．2．1 求本质矩阵的算法155

9．2 基于点匹配的运动计算155

9．2 基于点匹配的运动计算155

9．2．1 求本质矩阵的算法155

9．2．3 非线性方法157

9．2．2 从本质矩阵求运动参数157

9．2．3 非线性方法157

9．2．2 从本质矩阵求运动参数157

9．2．4 鲁棒法159

9．2．4 鲁棒法159

9．2．6 运动多义性和临界曲面162

9．2．6 运动多义性和临界曲面162

9．2．5 结构再投影法162

9．2．5 结构再投影法162

9．3 当图像是一个空间平面的投影时的运动计算165

9．3 当图像是一个空间平面的投影时的运动计算165

9．4．1 两幅图像不足以确定运动169

9．4．1 两幅图像不足以确定运动169

9．4 基于直线匹配的运动计算169

9．4 基于直线匹配的运动计算169

9．4．2 从三幅图像求运动170

9．4．2 从三幅图像求运动170

思考题171

9．5 基于矩阵的估计171

9．4．3 几何解释171

9．4．3 几何解释171

9．5 基于矩阵的估计171

思考题171

参考文献172

参考文献172

第十章 基于三维特征对应的运动分析173

10．1 由三维点匹配估计运动173

10．1．1 问题陈述173

10．1．2 直接利用旋转矩阵R173

10．1 由三维点匹配估计运动173

10．1．1 问题陈述173

10．1．2 直接利用旋转矩阵R173

第十章 基于三维特征对应的运动分析173

10．1．3 利用四元数178

10．1．3 利用四元数178

10．1．4 利用欧拉角179

10．1．4 利用欧拉角179

10．1．5 利用旋转向量180

10．1．5 利用旋转向量180

10．1．6 三个点匹配时的特殊方法181

10．1．6 三个点匹配时的特殊方法181

10．1．7 鲁棒法183

10．1．7 鲁棒法183

10．2 不需显式匹配的方法184

10．2．1 共面点的运动184

10．2．2 一般点群的运动184

10．2．2 一般点群的运动184

10．2．1 共面点的运动184

10．2 不需显式匹配的方法184

10．3 从三维直线匹配估计运动185

10．3．1 三维直线的变换185

10．3 从三维直线匹配估计运动185

10．3．1 三维直线的变换185

10．3．2 解析解186

10．3．2 解析解186

10．3．3 数值方法187

10．3．3 数值方法187

10．4 从平面匹配估计运动190

10．4．1 问题的描述190

10．4．1 问题的描述190

10．4 从平面匹配估计运动190

10．5 二维-三维的物体定位191

10．4．2 解析解191

10．4．3 卡尔曼滤波191

10．5 二维-三维的物体定位191

10．4．3 卡尔曼滤波191

10．4．2 解析解191

参考文献192

思考题192

参考文献192

思考题192

11．1．1 辐射度学194

11．1 辐射度学与光度学194

第十一章 由图像灰度恢复三维物体形状194

第十一章 由图像灰度恢复三维物体形状194

11．1．1 辐射度学194

11．1 辐射度学与光度学194

11．1．2 光度学196

11．1．2 光度学196

11．1．3 图像灰度与物体表面光辐射度的关系198

11．1．3 图像灰度与物体表面光辐射度的关系198

11．2 光照模型199

11．2 光照模型199

11．3 由多幅图像恢复三维物体形状203

11．3 由多幅图像恢复三维物体形状203

11．4 由单幅图像恢复三维物体形状205

11．4 由单幅图像恢复三维物体形状205

参考文献207

思考题207

思考题207

参考文献207

第十二章 建模与识别209

第十二章 建模与识别209

12．1 CAD系统中的三维模型表达210

12．1 CAD系统中的三维模型表达210

12．2 曲线与曲面的表达211

12．2 曲线与曲面的表达211

12．2．1 三次曲线与双三次曲面212

12．2．1 三次曲线与双三次曲面212

12．2．2 广义圆柱面216

12．2．2 广义圆柱面216

12．2．3 超二次曲面217

12．2．3 超二次曲面217

12．3 三维世界的多层次模型218

12．3 三维世界的多层次模型218

12．4 由二维图像建模219

12．4．1 矩不变量219

12．4 由二维图像建模219

12．4．1 矩不变量219

12．4．2 变换群与不变量221

12．4．2 变换群与不变量221

12．5 识别的一般原则---问题与策略225

12．5 识别的一般原则---问题与策略225

12．6 特征关系图匹配227

12．6 特征关系图匹配227

12．7．1 识别的系统结构229

12．7 “假设检验”识别方法229

12．7 “假设检验”识别方法229

12．7．1 识别的系统结构229

12．7．2 三维空间中的坐标转换231

12．7．3 由单幅图像中的几何元素进行物体定位231

12．7．2 三维空间中的坐标转换231

12．7．3 由单幅图像中的几何元素进行物体定位231

12．7．4 假设检验233

12．7．4 假设检验233

思考题234

思考题234

参考文献235

参考文献235

第十三章 距离图像获取与处理237

13．1 距离传感器237

第十三章 距离图像获取与处理237

13．1 距离传感器237

13．1．1 基于雷达原理的距离传感器238

13．1．1 基于雷达原理的距离传感器238

13．1．2 基于三角原理的距离传感器240

13．1．2 基于三角原理的距离传感器240

13．2 数据预处理242

13．2 数据预处理242

13．3 深度图分割243

13．3 深度图分割243

13．3．1 高斯球分割法244

13．3．1 高斯球分割法244

13．3．2 根据曲率特征分割245

13．3．2 根据曲率特征分割245

13．3．3 区域分割方法248

13．3．3 区域分割方法248

思考题249

参考文献249

思考题249

参考文献249

第十四章 计算机视觉系统体系结构讨论与展望250

14．1 计算机视觉系统的基本体系结构250

14．2 视觉系统体系结构讨论250

14．2．1 视觉信息处理系统的“任务”250

第十四章 计算机视觉系统体系结构讨论与展望250

14．2．1 视觉信息处理系统的“任务”250

14．2 视觉系统体系结构讨论250

14．1 计算机视觉系统的基本体系结构250

14．2．2 关于模块化问题251

14．2．2 关于模块化问题251

14．2．4 关于定性与定量分析252

14．2．3 “注视”与“注意”（attention）问题252

14．2．4 关于定性与定量分析252

14．2．3 “注视”与“注意”（attention）问题252

14．2．6 图像分割与知觉组织253

14．2．5 多种方法的融合253

14．2．5 多种方法的融合253

14．2．6 图像分割与知觉组织253

14．2．7 局部特征与全局特征254

14．2．7 局部特征与全局特征254

14．2．8 物体建模255

14．2．9 非线性、自适应、自学习与人工神经网络255

14．2．9 非线性、自适应、自学习与人工神经网络255

14．2．8 物体建模255

14．2．10 交互作用问题256

14．2．10 交互作用问题256

14．3 主动视觉257

14．3 主动视觉257

14．4 计算机视觉的应用展望258

14．4 计算机视觉的应用展望258

参考文献259

参考文献259

附录A 实验数据及参考结果261

附录A 实验数据及参考结果261

A．1 图像的格式261

A．2 摄像机定标265

A．3 立体视觉266

A．4 基于光流场的运动分析269

A．5 长序列运动图像特征跟踪271

A．7 基于三维特征对应的运动分析276

A．7 基于三维特征对应的运动分析276

A．6 基于二维特征对应的运动分析276