计算机视觉讲义

计算机视觉讲义:机器视觉是研究用计算机来模拟生物外显或宏观视觉功能的科学和技术．机器视觉系统的首要目标是用图像创建或恢复现实世界模型，然后认知现实世界．机器视觉系统获取的场景图像一般是灰度图像，即三维场景在二维平面上的投影．因此，场景三维信息只能通过灰度图像或灰度图像序列来恢复处理，这种恢复需要进行多点对一点的映射逆变换．在信息恢复过程中，还需要有关场景知识和投影几何知识．
机器视觉是一个相当新且发展十分迅速的研究领域，并成为计算机科学的重要研究领域之一．机器视觉是在20世纪50年代从统计模式识别开始的[1]，当时的工作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(1965)通过计算机程序从数字图像中提取出诸如立方体、楔形体、棱柱体等多面体的三维结构，并对物体形状及物体的空间关系进行描述[Roberts 1965]．Roberts 的研究工作开创了以理解三维场景为目的的三维机器视觉的研究．Roberts对积木世界的创造性研究给人们以极大的启发，许多人相信，一旦由白色积木玩具组成的三维世界可以被理解，则可以推广到理解更复杂的三维场景．于是，人们对积木世界进行了深入的研究，研究的范围从边缘、角点等特征提取，到线条、平面、曲面等几何要素分析，一直到图像明暗、纹理、运动以及成像几何等，并建立了各种数据结构和推理规则．到了70年代，已经出现了一些视觉应用系统[Guzman 1969, Mackworth 1973,]．
70年代中期，麻省理工学院(MIT)人工智能(AI)实验室正式开设“机器视觉”( Machine Vision)课程，由国际著名学者B．K．P．Horn教授讲授．同时，MIT AI 实验室吸引了国际上许多知名学者参与机器视觉的理论、算法、系统设计的研究，David Marr教授就是其中的一位．他于1973年应邀在MIT AI 实验室领导一个以博士生为主体的研究小组，1977年提出了不同于＂积木世界＂分析方法的计算视觉理论(computational vision)，该理论在80年代成为机器视觉研究领域中的一个十分重要的理论框架．
可以说，对机器视觉的全球性研究热潮是从 20世纪80年代开始的，到了80年代中期，机器视觉获得了蓬勃发展，新概念、新方法、新理论不断涌现，比如，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．
到目前为止，机器视觉仍然是一个非常活跃的研究领域．许多会议论文集都反应了该领域的最新进展，比如，International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR); International Conference on Computer Vision(ICCV); International Conference on Pattern Recognition(ICPR); International Conference on Robotics and Automation(ICRA); Workshop on Computer Vision, and numerous conferences of SPIE．还有许多学术期刊也包含了这一领域的最新研究成果, 如，IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence(PAMI); Computer Vision, Graphics, and Image Processing(CVGIP); IEEE Transaction on Image Processing; IEEE Transaction on Systems, Man, and Cybernetics(SMC); Machine Vision and Applications; International Journal on Computer Vision(IJCV); Image and Vision Computing; and Pattern Recognition．每年还出版许多研究专集、学术著作、技术报告，举行专题讨论会等．所有这些都是研究机器视觉及其应用的很好信息来源．