文档介绍：计算机视觉发展史
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参考教材： 贾云得 《机器视觉》科学出版社，2000
参考书目：
1、《图像处理、分析与机器视觉》（第二版）
,,，是视觉研究中迄今为止最为完善的视觉理论． Marr 建立的视觉计算理论，使计算机视觉研究有了一个比较明确的体系，并大大推动了计算机视觉研究的发展．人们普遍认为，计算机视觉这门学科的形成与Marr的视觉理论有着密切的关系．
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信息处理三个层次
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视觉表示框架
第一阶段(也称为早期阶段)是将输入的原始图像进行处理，抽取图像中诸如角点、边缘、纹理、线条、边界等基本特征，这些特征的集合称为基元图(primitive sketch)；
第二阶段(中期阶段)是指在以观测者为中心的坐标系中，由输入图像和基元图恢复场景可见部分的深度、法线方向、轮廓等，这些信息的包含了深度信息，但不是真正的物体三维表示，因此，称为二维半图(2．5 dimensional sketch)；
第三阶段(后期阶段)是在以物体为中心的坐标系中，由输入图像、基元图、二维半图来恢复、表示和识别三维物体。
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表1-2 由图像恢复形状信息的表示框架
名 称
目 的
基 元
图像
光强表示
图像中每一点的强度值
基元图
表示二维图像中的重要信息，主要是图像中的强度变化位置及其几何分布和组织结构
零交叉，斑点，端点和不连续点，边缘片断，有效线段，组合群，曲线组织，边界
2．5维图
在以观测者为中心的坐标系中，表示可见表面的方向、深度值和不连续的轮廓
局部表面朝向(“针”基元)
离观测者的距离
深度上的不连续点
表面朝向的不连续点
3维模型表示
在以物体为中心的坐标系中，用由体积基元和面积基元构成的模块化多层次表示，描述形状及其空间组织形式．
分层次组成若干三维模型，每个三维模型都是在几个轴线空间的基础上构成的，所有体积基元或面积形状基元都附着在轴线上．
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Marr理论是计算机视觉研究领域的划时代成就，但该理论不是十分完善的，许多方面还有争议．比如:
视觉处理框架基本上是自下而上，没有反馈;
没有足够地重视知识的应用．
Marr理论给了我们研究计算机视觉许多珍贵的哲学思想和研究方法，同时也给计算机视觉研究领域创造了许多研究起点。
Marr 视觉理论的不足
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4. 计算机视觉的应用
零件识别与定位 （工业生产线）
产品检验 （纺织工业棉花质量检验）
移动机器人导航（星球机器人）
遥感图像分析（植被分析）
医学图像分析（骨骼定位）
安全鉴别、监视与跟踪（门禁系统）
国防系统（目标自动识别ATR与目标跟踪）
其它（动画、体育、考古）
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Sojourner 火星车前部图，中部的两个小突出是两个黑白CCD摄像机
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Rocky 7 火星机器人
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Rocky7视觉系统获取的立体图象对
障碍物探测示意图
Rocky7 视觉系统对场景的深度恢复
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CMU月球探测实验车Nomad漫游者
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月球探测实验车Nomad漫游者
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昆虫机器人
足球机器人
足球机器人
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日本 Honda 仿人机器人
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具有立体视觉的机器人
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人头部跟踪演示
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MIT Media Lab ，与虚拟生物交互演示
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基于恢复图象序列的五角大楼三维重建
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基于图象序列的三维人脸恢复
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