计算机视觉系统框架的新构思

计算机视觉是人类视觉的模拟。计算机视觉四十多年的发展既取得了成绩也存在不足。在计算机视觉发展过程中,相继提出了三个主要的理论框架：计算视觉理论,基于知识的视觉理论和主动视觉理论。该文对这三个理论框架及其存在的问题进行了讨论,并提出了一个完善和通用的计算机视觉的系统框架。     

计算机视觉模型的研究与发展

按照什么模型发展计算机视觉是当前急待明确桑有富争议的问题。本文介绍了 以Ｍａｒｒ框架为基础的传统高觉模型并分析了它潜在的问题，阐述了目的视觉模型的特点及一些研究课题，在此基础上，提出了我们对通用视觉与目的视觉之我的一些看法，最后对计算机视觉进一步研究应重视的领域提出一些建议。     

计算机视觉的哲学原理

人类所获得的信息的百分之八十来自于视觉系统，而计算机的应用已开始涉及所有有意义的领域，所以计算机视觉（CbrllputerVision）的研究是本世纪最活跃的领域之一。从事计算机视觉研究工作的人已经取得了很大的成果，各种各样的机器视觉系统层出不穷。但是，科学家们也看到，一些对人类来说非常简单的问题在计算机视觉的研究和实现中却变得非常困难，因为一个裸露的机器缺少起码的在人类看来天经地义的智能和知识。就目前计算机视觉的发展来看，从根本上用机器视觉来代替甚至模仿人类的视觉系统是非常困难的。越来越多的从事这一领域研究…     

模式识别在计算机视觉中的实现

计算机识别技术是基于信号处理、数学几何、物理理论和识别模式结合一体的计算机视觉技术.本文主要将模式识别在计算机视觉中的实现类进行分析,希望能取得一定借鉴意义.     

计算机视觉发展中存在的问题

在计算机视觉的发展中，Ｍａｒｒ视觉理论发挥了重要的作用。但计算机视觉与其人类的对应物－人类视觉相比，还处于相当初级的阶段。十多年来，在Ｍａｒｒ理论的框架下，计算机视觉领域中成果颇丰，同时也陆续发现了一些问题，对此，本文从输入、目的、知识、控制等方面加以论述，并提出了几点建议。     

人工智能与计算机视觉产业发展

随着世界科技化进程的不断加快,人工智能领域逐渐被推向世界舞台,作为人工智能领域中的重要一部分,计算机视觉技术已取得了较大的进步。计算机视觉发展的目标是为了能够让机器和人类一样拥有视觉,进行事物识别,计算机视觉已从之前对计算机图片的识别慢慢转变为对实际生活中的识别,由此迈出了技术发展的重要一步。但计算机视觉在发展过程中也不是一帆风顺的,在发展中也存在一些问题,笔者就人工智能与计算机视觉领域的发展这一话题进行深入探讨。     

视觉图像三维重构计算一般性框架研究

三维实体数字图像重构建模是当前计算机视觉研究领域的热点课题,涉及到相机标定、对应点匹配和三维重构计算等关键技术.本文回顾了三维重构建模的研究现状,分析了现有理论和方法在实际应用中存在的问题;在此基础上进行了相关研究,总结出了三维重构计算的一般性框架,提出了一些研究观点和方法,并探讨了三维重构技术的难点和发展趋势.     

深度学习发展形势下计算机视觉教学内容革新

近年来，深度学习理论与应用技术获得了快速发展，其在计算机视觉中的应用日益广泛和深入，在诸多计算机视觉任务中取得了受人注目的成绩，给现有的计算机视觉教学内容带来了不容忽视的影响。在总结深度学习理论在计算机视觉各方面应用现状的基础上，提出计算机视觉教学内容的适应性革新，将深度学习理论融入计算机视觉教学中，更好地体现相关学科理论发展对计算机视觉教学内容变革的促进作用。     

平行双目视觉系统中深度图像的生成与分析

随着计算机科学，图像处理，模式识别的快速发展，人们对双目视觉系统和三维创建越来越重视。这些研究和应用在一些领域取得了好的结果。我们研究和设计一套双目视觉系统目的是获得生动的立体图像。而深度图像又是从二维图像恢复到三维图像的关键，因此深度图像的好坏直接影响到三维创建的效果。深度图像的生成与分析越来越受到     

立体视觉研究的现状与进展

立体视觉是计算机视觉中的一个重要分支，一直是计算机视觉研究的重点和热点之一，在２０多年的发展过程中，逐渐形成了自己的方法和理论，本文系统地评述了立体视觉研究的现状与进展，分析比较了各种技术的优缺点和适用范围，并着重论述了立体视觉的核心－－立体一匹配的研究进展，总结分析了目前立体视觉研究所存在的主要问题和今后的发展方向。     

计算机视觉中的三维重构建模

三维重构建模是计算机视觉技术的主要内容之一。相机内外参数的标定、图像特征点的提取以及特征点的立体匹配是三维重构建模的技术核心。本文总结了近来三维重构建模的研究成果和计算方法,并提出了一些观点,对三维重构建模的难点和发展趋势作了说明。     

基于镜面成像技术的三维立体视觉测量与重构综述

利用镜面成像技术获取被测物体或场景的三维信息得到研究者越来越多的关注。光线与平面镜或曲面镜交互时产生镜面成像。平面镜的反射属性可以改善视觉效果,基于光路射线展开过程可应用于不同的平面镜成像系统,采用光路展开替代镜面交互应用于三维场景,得到虚拟三维空间,平面镜成像使得复杂的射线交互可以用一种虚拟的方式可视化,且坐标系统的变化容易跟踪。曲面镜成像通常不具有透视投影属性,根据曲面的曲率来改变空间显示。曲面镜常常导致折反射,故针对不同的三维立体视觉测量及重构需设计相应的几何恢复算法。从计算机图形学和计算机视觉的角度,分析了镜面成像的基本原理,对近年来较典型的基于镜面成像技术的三维测量与重构方法及最新研究进展进行综述。     

深度相机在计算机视觉与图形学上的应用研究(英文)

越来越多的应用如几何重建、碰撞检测、混合现实、手势识别等,都依赖于对三维场景准确且快速的分析。通过基于图像的分析或者激光扫描技术来获取场景的深度图,其代价高昂且十分耗时。作为距离测量中一种可替代的设备,深度相机拥有传统的三维测量系统所不具备的一些优点,如较低的价格以及较高的拍摄速度等。最近出现了一些小巧低廉的深度相机设备,这将给计算机视觉、计算机图形学、人机交互等领域带来一系列革命性的变化,吸引了众多研究者的关注。对深度相机最新发展情况进行了介绍,并报告了深度相机在计算机视觉、计算机图形学中的应用现状。     

一种基于左右斜侧面照片的三维人脸重建方法*

创建逼真的三维人脸模型一直以来都是计算机图形学领域一个极富有挑战性的课题。利用左右斜侧面照片生成具有纹理信息的三维人脸。分别对两张左右斜侧面人脸照片通过纹理三角剖分和仿射变换映射至标准纹理模板,再利用计算机视觉和facegen生成的人脸数据库上应用中的算法生成一个三维真实几何模型,最后将纹理映射三维模型生成具有纹理信息的三维人脸。结果表明方法的合成结果与真实人脸在模型以及纹理方面具有较好的相似性。     

双目立体视觉三维重建实验平台研究

三维重建是计算机视觉和虚拟现实领域的一个重要研究内容,其中,欧式重建以其直观能够反应物体原貌的特点在反求工程中得到了广泛的应用。为反求工程的需要开发了一套基于双目立体视觉的三维重建软件,综合考虑了欧式三维重建误差产生多种因素,给出了一整套比较完备的欧式三维重建流程,基于真实图像的实验结果表明,该实验平台可以获得较高的重建精度和良好的重建效果。     

实时三维重建算法的实现——基于Kinect与单目视觉SLAM的三维重建

作为计算机视觉技术的一个重要分支,基于单目视觉的三维重建技术以其要求简单、成本低廉、易于实现等优点,得到了越来越多的关注。在室内环境下就智能机器人的同步定位以及环境地图创建（SLAM）算法展开了研究,引入RGB-D相机Kinect直接获取3D场景的深度信息,实现了一种基于单目视觉SLAM与Kinect的实时三维重建方法。     

Multiview 3D reconstruction of the archaeological site at Weymouth from image series

Multiview (n-view or multiple view) 3D reconstruction is the computationally complex process by which a full 3D model is derived from a series of overlapping images. It is based on research in the field of computer vision, which in turn relies on older methods from photogrammetry. This report presents a multiview reconstruction tool chain composed from various freely available, open source components and a practical application example in the form of a 3D model of an archaeological site.