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R 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R 173
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