计算机视觉计算理论与算法基础

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Ⅱ 计算机cv方向是什么

计算机视觉（Computer Vision）是指用计算机实现人的视觉功能——对客观世界的三维场景的感知、识别和理解。

这意味着计算机视觉技术的研究目标是使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的能力。因此不仅需要使机器能感知三维环境中物体的几何信息（形状、位置、姿态、运动等）而且能对它们进行描述、存储、识别与理解。可以认为，计算机视觉与研究人类或动物的视觉是不同的：它借助于几何、物理和学习技术来构筑模型，用统计的方法来处理数据。

人工智能的完整闭环包括感知、认知、推理再反馈到感知的过程，其中视觉在我们的感知系统中占据大部分的感知过程。所以研究视觉是研究计算机的感知重要的一步。

2发展的几个重要节点

视觉研究的开端-Hubel和Wiesel关于大脑视皮层细脑感受野的论述

感受野-（一个感觉神经元的感受野是指这个位置里适当的刺激能够引起该神经元反应的区域。感受野一词主要是指听觉系统、本体感觉系统和视觉系统中神经元的一些性质。）

1959年，Hubel和Wiesel猫实验的故事，把微电极埋进猫的视皮质细胞，之后在屏幕上打出一些光影和图形。通过固定猫的头部来控制视网膜上的成像，并测试细胞对线条、直角、边缘线等图形的反应。Hubel和Wiesel告诉我们视觉识别应该从简单的形状开始。

对于看到鱼和老鼠投像的猫来说，视觉处理的前期并不是对整体的鱼或者老鼠进行处理，视觉处理流程的第一步是对简单的形状的结构处理、边缘排列。只有当图片切换时的反应激烈。

二维到三维- Roberts积木世界让计算机理解三维场景

20世纪50年代主要分析二维图像，而Lary Roberts 1963年写的论文《block world》（积木世界），运用计算机程序，试图从图像中阐释出诸如立方体等多面体的这些边缘和形状。它根据线画图来理解由多面体构成的景物，并对物体形状物体的空间关系进行描述。

学科的诞生

计算机视觉真正的诞生时间是在1966年，MIT人工智能实验室成立了计算机视觉学科，标志着CV成为一门人工智能领域中的可研究的学科，同时历史的发展也证明了CV是人工智能领域中增长最快的一个学科。

视觉理论：视觉是分层的

20世纪80年代初，MIT人工智能实验室的David Marr出版了一本书《视觉》（全名《Vision： A Computational Investigation into the Human Representation and Processing of Visual Information》），他提出了一个观点：视觉是分层的。

他认为视觉是个信息处理任务，应该从三个层次来研究和理解，即计算理论、算法、实现算法的机制或硬件。

一、信息处理的计算理论，在这个层次研究的是对什么信息进行计算和为什么要进行这些计算。

二、算法，在这个层次研究的是如何进行所要求的计算，即设计特定的算法

三、实现算法的机制或硬件，在这个层次上研究完成某一特定算法的计算机构。

例如根据 Fourier 分析理论，任意连续函数可用它的 Fourier 频谱来表示，因此 Fourier 变换是属于第一层的理论，而计算Fourier 变换的算法是属于第二个层次的，至于实现快速，Fourier算法的阵列处理机就属于第三层次。

视觉理论使人们对视觉信息的研究有了明确的内容和较完整的基本体系，仍被看做是研究的主流；

3计算机视觉是一门交叉学科

计算机视觉技术是一种典型的交叉学科研究领域，包含了生物、心理，物理，工程，数学，计算机科学等领域，存在与其他许多学科或研究方向之间相互渗透、相互支撑的关系。在概念的理解中我们常常听到AI、图像处理、模式识别、机器视觉等词语，那么他们和计算机视觉之间是怎样的关系呢？

（图片来自网络）

计算机视觉与人工智能
人工智能技术主要研究智能系统的设计和有关智能的计算理论与方法。 人工智能可被分为三个阶段感知 、认知和动作执行。计算机视觉常被视为A I的一分支 。

计算机视觉与图像处理
图像处理中，人是最终的解释者；计算机视觉中，计算机是图像的解释者。图像处理算法在机器视觉系统的早期阶段起着很大的作用，它们通常被用来增强特定信息并抑制噪声。计算机视觉系统必须有图像处理模块存在。

（图片来自wikipedia）

计算机视觉与模式识别
模式识别是根据从图像中抽取的统计特性或结构信息，把图像分为设定的类别。图像模式的分类是计算机视觉中的一个重要问题。模式识别中的许多方法可以应用于计算机视觉中。

计算机视觉与机器视觉
计算机视觉技术的研究目标是使计算机具有通过一幅或多幅图像认知周围环境的能力（包括对客观世界三维环境的感知 、识别与理解）。 这意味着计算机不仅要模拟人眼的功能，而且更重要的是使计算机完成人眼所不能胜任的工作。而机器视觉则是建立在计算机视觉理论基础之上，偏重于计算机视觉技术的工程化，能够自动获取和分析特定的图像，以控制相应的行为。与计算机视觉所研究的视觉模式识别、视觉理解等内容不同，机器视觉技术重点在于感知环境中物体的形状、位置 、姿态 、运动等几何信息 。两者基本理论框架、底层理论、算法相似，只是研究的最终目的不同。所以实际中并不加以严格划分，对于工业应用常使用“机器视觉” ，而一般情况下则常用“计算机视觉“。（部分选自《基于 OpenCV 的计算机视觉技术实现》）

Ⅲ 计算机视觉中哪些具体的数学知识比较重要

一是线性代数或者矩阵理论，因为计算机视觉的主要研究对象是图像，而数字图像又是用矩阵来表示的。
二是概率与统计，因为计算机视觉研究的主要目标是让计算机通过摄像头具有理解自然场景的能力。处理实际生活当中的推断问题那就要用到概率与统计知识了。
计算机视觉研究中用到的其他方面的数学还有很多，比如：离散数学、图论、微分几何、黎曼几何、李群和李代数、流形学习、张量分析、主成分分析、非线性优化等等。
在做计算机视觉研究中，你没有必要先把这些基础知识都学习了再来搞研究。即使你把这些数学知识都掌握了，针对研究中要解决的问题说不定用的也不是这些数学知识。
个人之见：带着研究的问题去寻找数学上的工具，比掌握了数学知识再来寻找问题要符合实际。除非你开始学的是数学专业，不然的话，研究中最好以问题为导向，用到什么就学习什么，否则学习很多数学基础知识，到了最后大多数学过的知识却没用上。
总之，研究中用到什么数学知识就学习什么知识就好，没必要把所有涉及到的都学一遍，搞科研毕竟不是在应付数学专业考试。
如果你做计算机视觉研究同时又对数学有兴趣，可以关注数学方面的最新科研进展，看看有哪些新理论、新算法出现，能不能用到你的研究方向上，这样做就足够了。用新方法去解决老问题，也是一种有效的创新手段。
最后，还是要强调：做计算机视觉方面的研究，完全没有必要一开始就把自己埋到数学书堆里。

Ⅳ 计算机视觉需要电子知识吗

计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。这里所 指的信息指Shannon定义的，可以用来帮助做一个“决定”的信息。因为感知可以看作是从感官信号中提 取信息，所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。
中文名
计算机视觉
外文名
Computer Vision
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解析原理相关现状应用异同问题系统要件会议期刊
定义
计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样。
计算机视觉是一门关于如何运用照相机和计算机来获取我们所需的，被拍摄对象的数据与信息的学问。形象地说，就是给计算机安装上眼睛（照相机）和大脑（算法），让计算机能够感知环境。我们中国人的成语"眼见为实"和西方人常说的"One picture is worth ten thousand words"表达了视觉对人类的重要性。不难想象，具有视觉的机器的应用前景能有多么地宽广。
计算机视觉既是工程领域，也是科学领域中的一个富有挑战性重要研究领域。计算机视觉是一门综合性的学科，它已经吸引了来自各个学科的研究者参加到对它的研究之中。其中包括计算机科学和工程、信号处理、物理学、应用数学和统计学，神经生理学和认知科学等。

Ⅳ 图像处理、计算机视觉、机器学习与模式识别的联系与区别

摘要 计算机视觉（computer vision），用计算机来模拟人的视觉机理获取和处理信息的能力。就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，用电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。机器视觉需要图象信号，纹理和颜色建模，几何处理和推理，以及物体建模。一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起。

Ⅵ 双目视觉原理进行表面形貌测量需要经历哪些主要步骤每个步骤的主要任务是什么

1. 什么是视觉

视觉是一个古老的研究课题，同时又是人类观察世界、认知世界的重要功能和手段。人类从外界获得的信息约有75%来自视觉系统，用机器模拟人类的视觉功能是人们多年的梦想。视觉神经生理学，视觉心里学，特别是计算机技术、数字图像处理、计算机图形学、人工智能等学科的发展，为利用计算机实现模拟人类的视觉成为可能。在现代工业自动化生产过程中，计算机视觉正成为一种提高生产效率和检验产品质量的关键技术之一，如机器零件的自动检测、智能机器人控制、生产线的自动监控等;在国防和航天等领域，计算机视觉也具有较重要的意义，如运动目标的自动跟踪与识别、自主车导航及空间机器人的视觉控制等。

人类视觉过程可以看作是一个从感觉到知觉的复杂过程，从狭义上来说视觉的最终目的是要对场景作出对观察者有意义的解释和描述；从广义上说，是根据周围的环境和观察者的意愿，在解释和描述的基础上做出行为规划或行为决策。计算机视觉研究的目的使计算机具有通过二维图像信息来认知三维环境信息的能力，这种能力不仅使机器能感知三维环境中物体的几何信息(如形状、位置、姿态运动等)，而且能进一步对它们进行描述、存储、识别与理解，计算机视觉己经发展起一套独立的计算理论与算法。

2. 什么是计算机双目立体视觉

双目立体视觉(Binocular Stereo Vision)是机器视觉的一种重要形式，它是基于视差原理并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像，通过计算图像对应点间的位置偏差，来获取物体三维几何信息的方法。融合两只眼睛获得的图像并观察它们之间的差别，使我们可以获得明显的深度感，建立特征间的对应关系，将同一空间物理点在不同图像中的映像点对应起来，这个差别，我们称作视差(Disparity)图像。

双目立体视觉测量方法具有效率高、精度合适、系统结构简单、成本低等优点，非常适合于制造现场的在线、非接触产品检测和质量控制。对运动物体（包括动物和人体形体）测量中，由于图像获取是在瞬间完成的，因此立体视觉方法是一种更有效的测量方法。双目立体视觉系统是计算机视觉的关键技术之一，获取空间三维场景的距离信息也是计算机视觉研究中最基础的内容。

双目立体视觉的开创性工作始于上世纪的60年代中期。美国MIT的Roberts通过从数字图像中提取立方体、楔形体和棱柱体等简单规则多面体的三维结构，并对物体的形状和空间关系进行描述，把过去的简单二维图像分析推广到了复杂的三维场景，标志着立体视觉技术的诞生。随着研究的深入，研究的范围从边缘、角点等特征的提取，线条、平面、曲面等几何要素的分析，直到对图像明暗、纹理、运动和成像几何等进行分析，并建立起各种数据结构和推理规则。特别是上世纪80年代初，Marr首次将图像处理、心理物理学、神经生理学和临床精神病学的研究成果从信息处理的角度进行概括，创立了视觉计算理论框架。这一基本理论对立体视觉技术的发展产生了极大的推动作用，在这一领域已形成了从图像的获取到最终的三维场景可视表面重构的完整体系，使得立体视觉已成为计算机视觉中一个非常重要的分支。

3、总结

经过几十年来的发展，立体视觉在机器人视觉、航空测绘、反求工程、军事运用、医学成像和工业检测等领域中的运用越来越广。

以视觉系统为基础的三维非接触式高速测量是一个重要的研究方向，双目立体视觉方法是其中一种最常用的方法。为了能够将这些技术应用在实际的无人机项目中，需要尽可能提高算法的效率与精度。（俊鹰无人机）

Ⅶ 计算机视觉

计算机视觉概述

1 什么是计算机视觉

计算机视觉既是工程领域，也是科学领域中的一个富有挑战性重要研究领域。计算机视觉是一门综合性的学科，它已经吸引了来自各个学科的研究者参加到对它的研究之中。其中包括计算机科学和工程、信号处理、物理学、应用数学和统计学，神经生理学和认知科学等。

视觉是各个应用领域，如制造业、检验、文档分析、医疗诊断，和军事等领域中各种智能／自主系统中不可分割的一部分。由于它的重要性，一些先进国家，例如美国把对计算机视觉的研究列为对经济和科学有广泛影响的科学和工程中的重大基本问题，即所谓的重大挑战（grand challenge）。计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。机器视觉需要图象信号，纹理和颜色建模，几何处理和推理，以及物体建模。一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起。[Neg91]作为一门学科，计算机视觉开始于60年代初，但在计算机视觉的基本研究中的许多重要进展是在80年代取得的。现在计算机视觉已成为一门不同于人工智能、图象处理、模式识别等相关领域的成熟学科。计算机视觉与人类视觉密切相关，对人类视觉有一个正确的认识将对计算机视觉的研究非常有益。为此我们将先介绍人类视觉。

1.1 人类视觉

感觉是人的大脑与周围世界联系的窗口，它的任务是识别周围的物体，并告诉这些物体之间的关系。我们的思维活动是以我们对客观世界与环境的认识为基础的，而感觉则是外界是客观世界与我们对环境的认识之间的桥梁，使我们的思维与周围世界建立某种对应关系。视觉则是人最重要的感觉，它是人的主要感觉来源，人类认识外界信息的80%来自视觉。

人有多种感觉，但对人的智力产生影响的主要是视觉和听觉。味觉和嗅觉是丰富多样的，但很少有人去思考它们。在视觉和听觉中形状、色彩、运动、声音等就很容易被结合成各种明确和高度复杂、多样的空间和时间的组织结构。所以这两种感觉就成了理智活动得以行使和发挥作用的非常合适的媒介和环境。但人听到的声音要想具有意义还需要联系其它的感性材料。而视觉则不同，它是一种高度清晰的媒介，它提供关于外界世界中各种物体和事件的丰富信息。因此它是思维的一种最基本的工具。

视觉对正常人来说是生而有之，毫不费力的能力。但实际上视觉系统所完成的功能却十分复杂的。有人认为视觉本身就包含了思维的一切基本因素。设想你要在一个会场中寻找一位朋友，呈现在你眼前的是由参加会议的人、桌、椅、主席台等组成的复杂景物。眼睛得到这些信息以后先要对景物的各部分进行分类，然后从中选出与朋友的外表有关的特征作出判断，那么在人的眼睛视网膜上映照的景物成象是否就能直接提供判断时所需要的有关特征呢？不是的，这里需要大脑的思考。例如，虽然人在不同距离处观察同一物体时在眼睛中成象的大小是不同的。但人们在观察某人以便估计他的身高时却不会因为他在近处而感到他高些，也不会因他在远处而感到他矮些。这是由于大脑根据被观察物体的距离和与周围物体的比较，并依靠有关的知识对输入的图象信息进行处理，解释的结果。如果你是在一个灯光暗淡的剧院中寻找朋友，这个问题就变得更为困难。你刚走进剧院时开始会感到一片漆黑看不清东西，过了几分钟你的眼睛变得习惯于在黑暗中观察。事实上你的视觉系统在此期间中对微光变得更敏感了。但这时许多本来可用的信息丧失了，物体可能难以与背景相区分，许多细节难以分辨。即使这样人也总能认出朋友。总之，视觉是一个复杂的感知和思维的过程，视觉器官-眼睛接受外界的刺激信息，而大脑对这些信息通过复杂的机理进行处理和解释，使这些刺激具有明确的物理意义。

从以上分析我们还可以看到敏感（Sansation）、感觉（Perception）、认知（Cognition）这三个概念之间的联系和差别。敏感是把外界的各种刺激转换成人体神经系统能够接受的生物电信号。它所完成的是信号的转换，并不涉及对信号的理解。例如，人眼是视觉的敏感器官，它使光信号通过视网膜转换电信号。与摄象机的光电传感器相似，视网膜的感光细胞对光信号在平面上进行采样，产生点阵形式的电信号，所不同的仅是摄象机的空间采样是均匀的，而视网膜的采样是不均匀的，在中央凹附近采样分辨率高，而在周围的分辨率低。而感觉的

任务是把敏感器官的各种输入转换和处理成为对外部世界的理解。例如，对视觉来说就是能说出周围世界中有什么东西和这些东西之间的空间关系。这些都是关于周围世界的概念。从输入的点阵形式的信号到形式对客观世界的各种概念其中要经过复杂的信息处理和推理。而认知是以人们对周围客观世界的概念为基础的。如果没有感觉这个人与外部世界的桥梁或窗口，人的思维活动就换去基本的依据。

1.2 计算机视觉

人类正在进入信息时代，计算机将越来越广泛地进入几乎所有领域。一方面是更多未经计算机专业训练的人也需要应用计算机，而另一方面是计算机的功能越来越强，使用方法越来越复杂。这就使人在进行交谈和通讯时的灵活性与目前在使用计算机时所要求的严格和死板之间产生了尖锐的矛盾。人可通过视觉和听觉，语言与外界交换信息，并且可用不同的方式表示相同的含义，而目前的计算机却要求严格按照各种程序语言来编写程序，只有这样计算机才能运行。为使更多的人能使用复杂的计算机，必须改变过去的那种让人来适应计算机，来死记硬背计算机的使用规则的情况。而是反过来让计算机来适应人的习惯和要求，以人所习惯的方式与人进行信息交换，也就是让计算机具有视觉、听觉和说话等能力。这时计算机必须具有逻辑推理和决策的能力。具有上述能力的计算机就是智能计算机。

智能计算机不但使计算机更便于为人们所使用，同时如果用这样的计算机来控制各种自动化装置特别是智能机器人，就可以使这些自动化系统和智能机器人具有适应环境，和自主作出决策的能力。这就可以在各种场合取代人的繁重工作，或代替人到各种危险和恶劣环境中完成任务。

计算机视觉就是用各种成象系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释。计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能象人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。要经过长期的努力才能达到的目标。因此，在实现最终目标以前，人们努力的中期目标是建立一种视觉系统，这个系统能依据视觉敏感和反馈的某种程度的智能完成一定的任务。例如，计算机视觉的一个重要应用领域就是自主车辆的视觉导航，目前还没有条件实现象人那样能识别和理解任何环境，完成自主导航的系统。因此，目前人们努力的研究目标是实现在高速公路上具有道路跟踪能力，可避免与前方车辆碰撞的视觉辅助驾驶系统。这里要指出的一点是在计算机视觉系统中计算机起代替人脑的作用，但并不意味着计算机必须按人类视觉的方法完成视觉信息的处理。计算机视觉可以而且应该根据计算机系统的特点来进行视觉信息的处理。但是，人类视觉系统是迄今为止，人们所知道的功能最强大和完善的视觉系统。如在以下的章节中会看到的那样，对人类视觉处理机制的研究将给计算机视觉的研究提供启发和指导。因此，用计算机信息处理的方法研究人类视觉的机理，建立人类视觉的计算理论，也是一个非常重要和信人感兴趣的研究领域。这方面的研究被称为计算视觉（Computational Vision）。计算视觉可被认为是计算机视觉中的一个研究领域。

有不少学科的研究目标与计算机视觉相近或与此有关。这些学科中包括图象处理、模式识别或图象识别、景物分析、图象理解等。由于历史发展或领域本身的特点这些学科互有差别，但又有某种程度的相互重迭。为了清晰起见，我们把这些与计算机视觉有关的学科研究目标和方法的角度加以归纳。

1. 图象处理

图象处理技术把输入图象转换成具有所希望特性的另一幅图象。例如，可通过处理使输出图象有较高的信-噪比，或通过增强处理突出图象的细节，以便于操作员的检验。在计算机视觉研究中经常利用图象处理技术进行预处理和特征抽取。

2. 模式识别（图象识别）

模式识别技术根据从图象抽取的统计特性或结构信息，把图象分成予定的类别。例如，文字识别或指纹识别。在计算机视觉中模式识别技术经常用于对图象中的某些部分，例如分割区域的识别和分类。

3. 图象理解（景物分析）

给定一幅图象，图象理解程序不仅描述图象本身，而且描述和解释图象所代表的景物，以便对图象代表的内容作出决定。在人工智能视觉研究的初期经常使用景物分析这个术语，以强调二维图象与三维景物之间的区别。图象理解除了需要复杂的图象处理以外还需要具有关于景物成象的物理规律的知识以及与景物内容有关的知识。

在建立计算机视觉系统时需要用到上述学科中的有关技术，但计算机视觉研究的内容要比这些学科更为广泛。计算机视觉的研究与人类视觉的研究密切相关。为实现建立与人的视觉系统相类似的通用计算机视觉系统的目标需要建立人类视觉的计算机理论。

Ⅷ 图像处理与计算机视觉入门看什么书

图像处理与计算机视觉的书籍推荐photoshop及以下：
图像处理，分析与机器视觉 第三版Sonka等着 艾海舟等译
Image Processing, Analysis and Machine Vision
这本书是图像处理与计算机视觉里面比较全的一本书了，几乎涵盖了图像视觉领域的各个方面。中文版的个人感觉也还可以，值得一看。
数字图像处理 第三版 冈萨雷斯等着
Digital Image Processing
数字图像处理永远的经典，现在已经出到了第三版，相当给力。我的导师曾经说过，这本书写的很优美，对写英文论文也很有帮助，建议购买英文版的。
计算机视觉：理论与算法 RichardSzeliski着
Computer Vision: Theory and Algorithm
微软的Szeliski写的一本最新的计算机视觉着作。内容非常丰富，尤其包括了作者的研究兴趣，比如一般的书里面都没有的Image Stitching和Image Matting等。这也从另一个侧面说明这本书的通用性不如Sonka的那本。不过作者开放了这本书的电子版，可以有选择性的阅读。
Multiple View Geometry in Computer Vision 第二版Harley等着
引用达一万多次的经典书籍了。第二版到处都有电子版的。第一版曾出过中文版的，后来绝版了。网上也可以找到电子版。
计算机视觉：一种现代方法 DAForsyth等着
Computer Vision: A Modern Approach
MIT的经典教材。虽然已经过去十年了，还是值得一读。第二版已经在今年（2012年）出来了，在iask上可以找到非常清晰的版本，将近800页，补充了很多内容。期待影印版。
Machine vision: theory,algorithms, practicalities 第三版 Davies着
为数不多的英国人写的书，偏向于工业。
数字图像处理 第四版 Pratt着
Digital Image Processing

写作风格独树一帜，也是图像处理领域很不错的一本书。网上也可以找到非常清晰的电子版。

Ⅸ 计算机视觉方面的经典教材

计算机视觉计算理论与算法基础

Ⅹ 阅读马颂德的《计算机视觉 : 计算理论与算法基础》一书的问题

高等数学 线性代数 概率统计 信号与系统 只要有这四门课的知识就足够了