Компьютерное зрение. Современный подход | Форсайт Дэвид, Понс Жан

21-07-2010, 08:36

Видеть Без Очков. Уникальная методика восстановления зрения от Школы Здоровья

+ -

Автор: Форсайт Д., Понс Ж.

Год: 2004

Издательство: Вильямс

Формат: DjVu

Качество: Сканированные страницы

Количество страниц: 466

Описание

Компьютерное зрение — это одна из самых востребованных областей на современном этапе развития цифровых компьютерных технологий.

Оно требуется на производстве, при управлении роботами, при автоматизации процессов, в медицинских и военных приложениях, при наблюдении со спутников и при работе с персональными компьютерами, в частности поиске цифровых изображений.

Книга ориентирована на широкий круг читателей, интересующихся данной областью, в первую очередь — на студентов и преподавателей технических вузов, занимающихся аналитической геометрией, компьютерной графикой, обработкой изображений и робототехникой.

Книга построена в форме сборника лекций (по возможности независимых), посвященных разнообразным вопросам, так что ее можно использовать и как учебник по компьютерному зрению .

Оглавление

Предисловие

Часть 1. Формирование изображений и модели изображений

1 Камеры
2 Геометрические модели камер
3 Геометрическая калибровка камер
4 Радиометрия - измерение света
5 Источники, тени и затенение
6 Свет

Часть 2. Первые этапы: одно изображение

7 Линейные фильтры
8 Определение краев
9 Текстура

Часть 3. Первые этапы: несколько изображений
[banner_centerrs] {banner_centerrs} [/banner_centerrs]

10 Геометрия нескольких проекций
11 Стереозрение
12 Определение аффинной структуры по движению
13 Определение проективной структуры по движению часть 4 компьютерное зрение: средний уровень
14 Сегментация через кластеризацию
15 Сегментация через подбор модели
16 Сегментация и подбор с использованием вероятностных методов
17 Сопровождение с использованием линейных динамических моделей

Часть 5. Верхний уровень компьютерного зрения: геометрические методы

18 Зрение на основе модели
19 Гладкие поверхности и их контуры
20 Аспектные графы
21 Дальностные данные

Часть 6. Верхний уровень: вероятностные методы и методы логического вывода

22 Поиск шаблонов с использованием классификаторов
23 Распознавание через связь шаблонов
24 Геометрические шаблоны через пространственные связи

Часть 7. Приложения

25 Поиск в цифровых библиотеках
26 Визуализация на основе изображений

Литература
Предметный указатель

Предисловие

Компьютерное зрение — это пограничная область знаний. И как всякая пограничная область она интересна для изучения и непредсказуема, здесь часто нет авторитетов, на которые можно сослаться, — многие полезные идеи не имеют под собой теоретической основы, а некоторые теории бесполезны на практике; изученные области весьма различаются, и часто кажется, что всякая связь между ними отсутствует. Тем не менее, в этой книге мы попытались представить в некоторой степени упорядоченную картину этой области знаний.

В нашем понимании "компьютерное зрение", или просто "зрение" (заранее просим прошения у специалистов по зрению людей или животных) — это вид деятельности, в котором для извлечения данных применяются статистические методы и используются модели, построенные с помощью геометрии, физики и теории обучения.

Таким образом, на наш взгляд компьютерное зрение основывается на четком представлении о камерах и физическом процессе формирования изображения (часть I), получении простых выводов на основе изучения набора отдельных пикселей (часть II), умении суммировать информацию, полученную из множества изображений (часть III), упорядочении группы пикселей с целью их разделения или получения информации о форме (часть IV), распознавании объектов с помощью геометрической информации (часть V) или вероятностных методов (часть VI).

Компьютерное зрение применяется довольно широко как в относительно старых областях (например, управление мобильными роботами, промышленные средства наблюдения, военные приложения), так и в сравнительно новых (взаимодействие человек/компьютер, поиск изображения в цифровых библиотеках, анализ медицинских изображений и реалистичная передача смоделированных сцен в компьютерной графике) Некоторые иэ этих приложений обсуждаются в части VII.

Зачем изучать зрение

Отличительная черта компьютерного зрения — это извлечение описаний из изображений или последовательности изображений.

Это весьма полезная особенность.

Процесс снятия изображения обычно недеструктивен, кроме того, он достаточно прост и на сегодняшний момент недорог. Описания, необходимые пользователям, могут в большой мере зависеть от области их применения.

Например, такой аспект компьютерного зрения, как определение структуры по движению, позволяет из серии изображений получить представление о том, что изображено на рисунке и как движется камера.

В индустрии развлечений подобные методы применяются для отсеивания движения и построения трехмерных компьютерных моделей зданий с сохранением структуры.

Эти модели применяются там, где нельзя использовать настоящие здания (их поджигают, взрывают и т.п.). С помощью небольшого числа фотографий можно получить хорошие, простые, точные и удобные модели.

Рассмотрим другую ситуацию: люди, желающие контролировать работу мобильных роботов. В этом случае сведения об области, где используется робот, обычно не представляют значительного интереса, важно лишь местонахождение робота в этой области. Таким образом, здесь отсеивается информация о структуре и отслеживается движение, что позволяет определить точное местонахождение робота.

Есть еще целый ряд других важных областей применения компьютерного зрения.

Это, например, работа с медицинскими изображениями: создание программных систем, которые могут улучшать набор изображений, выявлять на них важные моменты или события либо визуализировать информацию, полученную из изображений.

Другая важная область — различные технические проверки, когда по изображениям объектов определяется, соответствуют ли объекты спецификации.

Третья сфера применения компьютерного зрения — интерпретация фотографий, сделанных со спутника, как в военных целях (например, может потребоваться программа, выявляющая интересные, с военной точки зрения, события в указанном регионе или определяющая вред, нанесенный в результате бомбардировки), так и в гражданских (какой урожай кукурузы будет в этом году? сколько осталось тропических лесов?).

Четвертая область — это упорядочение и структурирование коллекций картин. Теперь пользователь уже умеет находить нужную информацию в текстовых библиотеках (хотя и здесь имеется ряд сложных, нерешенных вопросов), но еще не всегда знает, что делать с библиотеками статических или движущихся изображений.