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第一章 電腦視覺

第一章 電腦視覺. 中原大學精密量測實驗室 報告者：林高輝 備忘錄：黃文孝. 簡介. 物體外形重建 --- 電腦視覺的特殊學門. 系統： 攝影機及待測物. 應用領域： 3D 物體的電腦造形 距離量測 障礙物的位置估測 曲面檢驗 3D 物體位置的量測. 系統與應用領域. 影像處理 影像濾波 影像還原 影像強化. 圖形分析 邊緣檢知 圖形分割 特徵識別. 處理程序. 範例. 最簡單的雙攝影機系統. 圖 1.2. 外形重建. 資料的擷取 -------- 視覺 靜態資料 動態資料. 量測標的. 標的物 室外：空照圖、街景

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第一章 電腦視覺

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Presentation Transcript

  1. 第一章電腦視覺 中原大學精密量測實驗室 報告者：林高輝 備忘錄：黃文孝

  2. 簡介 • 物體外形重建--- • 電腦視覺的特殊學門

  3. 系統： 攝影機及待測物 應用領域： 3D物體的電腦造形 距離量測 障礙物的位置估測 曲面檢驗 3D物體位置的量測 系統與應用領域

  4. 影像處理 影像濾波 影像還原 影像強化 圖形分析 邊緣檢知 圖形分割 特徵識別 處理程序

  5. 範例 • 最簡單的雙攝影機系統 圖1.2

  6. 外形重建 • 資料的擷取--------視覺 • 靜態資料 • 動態資料

  7. 量測標的 • 標的物 • 室外：空照圖、街景 • 室內：工作室、實驗室

  8. 量測標的 • 量測系統 • 場景的選擇 • 光源控制 • 物體位移控制，回授系統 • 攝影機 • 電腦硬體 • 範例：圖1.2

  9. 主動影像量測技術 • 可控制的投射器及反射能量 • 超音波 • 雷射 • 超音波：相位差 • 雷射：飛行時間的量測

  10. 主動影像量測技術 • 結構光法： • 直線光源、網格光源 • 三角量測法 • 光度法 • 聚焦法 • 物體位移法

  11. 主動影像量測技術 • CCD數量 • 校正技術

  12. 規格 • 轉換： • E=A(s) • A：光學mapping • S：3D(R3)量測空間(X,Y,Z) • E：2D(R2)投影影像(x,y) • 逆轉換： • S=A-1(E)

  13. 外形量測的直接限制 • 物體內部無法量測 • 2 1/2D量測 • 攝影機量測解析度 • 解析度 • D：CCD元件像素點距離 • d：物距 • f：鏡頭焦距 • Ex:

  14. 共面的立體影像幾何 Shirai Algorithm 靜態立體影像分析

  15. Image Processing 指導教授：章 明 主講：張維哲 備忘錄：黃文孝

  16. 簡介 1灰階影像和彩色影像 2.邊緣檢測

  17. 1灰階影像和彩色影像 • 灰階影像 • RGB 彩色模式影像 • HIS 彩色模式影像

  18. 灰階影像 (1) • E(p)=E((x,y)) • M和N構成的影像的解析度. A=M*N定義為影像的大小

  19. 灰階影像 (2) • An integer gray value u is holds • The default value for gray value images is

  20. RGB Color Model • Almost all colors can be represented by a weighted sum of three primary colors(R,G,B). B q=(R,G,B) G R

  21. HIS Color Model If B<=G • H : Hue • S : Saturation • I : Intensity If B>G

  22. 2.Edge Detection • The Convolution Process. • Edges in Gray Value Images. • Laplacian-of-Gaussian Edge Detector.

  23. The Convolution Process MASK IMAGE BUFFER

  24. Some Operator Roberts Prewitt Sobel

  25. Typical Edge Profiles

  26. Edge in Gray Value Image (1) • The gradient vector :

  27. Edge in Gray Value Image (2) • The absolute value of the gradient :

  28. Laplacian of Gaussian • Laplacian function : • Gauss function : • Laplacian of Gaussian :

  29. 第二章 影像識別 報告人：胡雅惠 備忘錄：王希文

  30. 前言 • 影像處理的首要步驟是將影像數位化。 • 數位影像品質的關鍵 • 物體表面之材質與反射性質 • 感測器特性 • 鏡頭的光學特性 • 光源特性 • 影像識別的幾何定律

  31. Camera模組的幾何學 • 中心投影與平行投影 • 中心投影的Camera模組 • 線性轉換 • 軸對稱像差的Camera模組 • 蔡氏校正法

  32. 光學軸 (X,Y,Z) y Y Z Z=f x X 投影中心 中心投影

  33. O P P 投影平面 消失平面 中心投影

  34. Y 光學軸 (X,Y,Z) y Q Z x X f P 投影中心 中心投影

  35. 中心投影

  36. 平行投影 投影平面 X=x and Y=y

  37. 平行投影

  38. 中心投影與平行投影 • 中心投影---較常使用 • 平行投影---望遠鏡頭

  39. 中心投影的Camera模組 • Pinhole模組 • Optical-lens模組 • 具有相同的幾何特性，只是f的定義不同 • f為焦距，p(fk)為物距，q(dobject)為像距

  40. 中心投影的Camera模組 • 例題：有一焦距為50mm的Camera，欲量測一2m遠的物體，其成像位置將於何處？ • 其成像位置可趨近於無窮遠處

  41. 實際、Camera、影像座標

  42. 實際、Camera、影像座標 • R是旋轉向量，T是平移向量

  43. 校正記號 3 1 2 6 5 4

  44. 校正方程式 • 至少需要六個校正點

  45. 軸對稱像差的Camera模組

  46. (xu,yu) (xv,yv) (xv,yv) 軸對稱像差 • (Xu,Yu)理想影像座標點，(Xv,Yv)經像差後之座標點

  47. 蔡氏校正法 • 蔡氏可說是三維校正技術的創始人。 • 其校正技術不再採用過去理想的幾何光學，而加入了像差的情形。 • 其校正必須由七個或七個以上的不共面點，才可完成校正。 • 在運算時則以最小平方法求解。

  48. 彩色影像之CCD模組 • 單黑白CCD+濾波器 • 三CCD+濾波器

  49. G R G R G R R G R G R G G B G B G B G B G B G B G R G R G R R G R G R G G B G B G B G B G B G B G R G R G R R G R G R G G B G B G B G B G B G B 單CCD+濾波器 • 4×4的巨集，綠色是人眼最敏感的波長。 基本濾波 條紋濾波

  50. 三CCD+濾波器

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