计算机视觉中双目视觉综述

150 科技资讯 科技资讯 SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION 2007 NO.34 SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION 学 术 论 坛 双目立体视觉是计算机视觉的一个重要 分支,是研究如何利用二维投影图像恢复三维 景物世界,即由不同位置的两台或者一台摄像 机(CCD)经过移动或旋转拍摄同一幅场景,通 过计算空间点在两幅图像中的视差,获得该点 的三维坐标值。 美国麻省理工学院人工智能实验室的 Marr提出了一种视觉计算理论并应用了双目 匹配上,使两张有视差的平面图产生了深度的 立体图形,奠定了双目立体视觉发展理论基 础。双目视觉直接模拟人类双眼处理景物的 方式,可靠简便,在许多领域均极具应用价值, 如机器人导航,三维测量以及虚拟现实等。 双目视觉的实现可以分为以下步骤:图像 的获取、摄像机的标定、特征提取、图像 匹配和三维重建。 1 双目视觉的基本原理 1.1线性模型摄像机(图1) 图1 线性模型摄像机的数学模型 (1) 其中(u,v,1)为p在图像齐次坐标,(X,Y, Z,1)为P点在世界坐标系下的齐次坐标。 1.2 摄象机的定标 摄象机定标需要一个特制的标定参照物 如图2所示: 根据公式(1)标定出摄象机内外参数。 1.3 双目视觉的基本原理 空间任意点P在两个摄像机C1和C2上 的图象点p1和p2分别从两个图像中检测出 来,由摄象机矩阵分别为M1和M2(图3) 图3 其中(u1,v1,1)与(u2,v2,1)分别为p1,p2在 图像齐次坐标,(X,Y,Z,1)为P点在世界坐标 系下的齐次坐标,得到X,Y,Z的方程为: (u1m131-m111)X+(u1m132-m112)Y+(u1m133- m113)Z=m114-u1m134 (v1m131-m121)X+(v1m132-m122)Y+(v1m133- m123)Z=m124-v1m134 (u2m231-m211)X+(u2m232-m212)Y+(u2m233- m213)Z=m214-u2m234 (v2m231-m221)X+(v2m232-m222)Y+(v2m233- m223)Z=m224-v2m234 2 特征提取 特征提取就是将图像中的角点、轮廓线 等特征从图像中提取出来,以便于图像的匹 配,具体实现如下: 2.1 Harris角点探测 Harris角点探测其处理过程表示如下: 其中,gx为x方向的梯度,gy为y方向的 梯度, 为高斯模板,det为矩阵的行列式,tr 为矩阵直迹,k为默认常数。矩阵I中每一点的 元素值对应于原图相应点的兴趣值。 2.2 边缘提取算子 边缘提取算子常有Robert边缘算子、 Sobel边缘算子、Canny边缘算子、以及 Laplacian边缘算子等。 (1)Robert边缘算法 该算子通常有下列计算公式表示: (2)拉普拉斯边缘检测算法 拉普拉斯边缘检测算法是一种二阶的边 缘检测算法,设一连续函数f(x,y)它在(x,y)处 的拉普拉斯值定义如下: 应用差分方程表示为: 3 Canny边缘检测算法 设原始信号为f(x,y),平滑滤波脉冲响应 h(x,y),则平滑后的图像为: g(x,y)=f(x,y) h(x,y) 然后再记得算平滑后的图像的梯度 Canny边缘检测的过程可以直接采用原 始图像与平滑脉冲响应一阶微分的卷积来实 现。 其检测结果如图4: 计算机视觉中双目视觉综述 沈洪宇1 柴毅2 (1 重庆大学自动化学院 重庆 400044; 2 重庆三峡学院 重庆万州 404000) 摘 要:双目视觉是利用已经标定了的不同位置的两台或者一台摄像机(CCD)经过移动或旋转拍摄同一幅场景得到两幅二维图像,应用图 像处理、图像匹配、三维重建等方法处理,实现从二维图像恢复场景的三维图像的一种模拟人的双目视觉的方法,本文了近来三 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。 关键词:计算机视觉 三维重构 相机标定 立体匹配 中图分类号:TP311 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2007)12(a)-0150-02 图2 151 科技资讯 科技资讯 SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION 2007 NO.34 SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION学 术 论 坛 图4 4 图像匹配 双目视觉是建立在对应点的视差基础上 的,左右图像中对应点的匹配是立体视觉的关 键。 4.1 对应点的匹配一般的约束有以下几种: 极线约束:在此约束下,匹配点一定位于 两幅图像中相应的基线上。 唯一性约束:两幅图像中的对应匹配点应 该且仅有一个。 视差连续性约束:除了遮挡区域和视差不 连续区域外,视差的变化应该是平滑的。 顺序一致性约束:位于一幅图像极线上的 系列点,在另一幅图像中的极线上具有相同的 顺序。 4.2 具体的实现方法有以下几种: 相关法:两幅图对应点的邻域上的灰度有 相似性。 特征点匹配:一幅图像上的角点和边缘 图5 点,在另一幅图像上的一般是角点和边缘点。 极线的整体匹配:一幅图像上某极线上的 所有点的对应点应位于另一幅图像上相应的 极线上。 5 三维重建 通过影像匹配过程建立像对之间的对应 关系之后,可以通过几何约束进行三维重建。 三维重建通常可以分为四个层次,即射影重 建,仿射重建,度量重建以及欧氏重建最后实 现双目立体视觉。(图5) 参考文献 [1] 马颂德,张正友.计算机视觉.计算理论与 算法基础[M].科学出版社,2003. [2] 贾云得.机器视觉[M].科学出版社,2000. [3] 张广军.机器视觉[M].科学出版社. [4] M.Sonka,V.Hlavac,R.Boyle.艾海舟, 武勃等译.图像处理,分析与机器视觉[M]. 人民邮电出版社,2003. 上市公司曝光了一系列的会计丑闻,会计 信息失真成为一个全球性的难题。会计信息 披露是投资者了解上市公司,证券监管机构和 监管上市公司的主要途径。在我国,有些上 市公司屡屡违规,内幕交易、操纵市场行为 不断发生,广大中小投资者成为证券交易的牺 牲品。目前上市公司信息披露的呼声越 来越高,本文在前人研究成果的基础上,对上 市公司会计信息披露问题进行进一步的研 究 。 1 上市公司会计信息披露概述 在证券市场上,信息尤其是会计信息是必 不可少的,它是联系上市公司和投资者之间的 纽带,是投资者进行投资决策的依据。证券 市场会计信息的披露包括公开发行证券的公 司通过招股说明书、上市公告书、年报、中 报,重大事件公告等向信息使用者披露公司财 务状况、经营成果、现金流量等诸多对投资 决策有用的信息。 1.1 上市公司会计信息披露的内涵 当前,会计信息已成为现代信息社会中重 要的信息系统和信息资源。会计信息,是指 运用会计的专门技术和方法加工而生成的,反 映会计主体经济业务活动的实际运行状况、 运行特征及运行结果的一种经济信息。任何 形式的企业都要对外界作适当的会计信息披 露,公开发行股票的上市公司尤其如此。随 着证券市场的不断发展和完善,信息相关者对 信息披露的需求也随之提高,除了财务信息之 外,还要求披露非财务信息及前瞻性信息,以 尽可能消除其决策中的不确定性。 上市公司会计信息披露一般是指上市公 司通过招股说明书、上市公告书、临时报告 及其他披露文件,向广大投资者、债权人及 其他信息使用者披露公司财务状况、经营成 果、现金流量等诸多对决策有用的信息。 1.2 上市公司会计信息披露的意义 信息披露是证券市场的核心,客观公正的 信息披露是确保证券市场交易公开、公平、 公正的前提之一。在证券市场上投资者可以 直接获悉的各种信息中,无论是招股说明书, 还是定期报告或临时报告,其中主要的是会计 信息。因而,确保会计信息的质量就成为保 证证券市场有效性的核心。世界各国的法律 或准则对其都有专门的规定和要求。信 息披露制度是证券市场规范运作的前提,要保 证证券市场的正常运转,不仅要有规范的证券 发行和流通市场,还要有健全、完善的市场 监管体制。证券市场的规范化,主要是证券 市场中各主体行为的规范化。合理的会计信 息披露制度,正是约束和引导各行为主体的机 制,它对上市公司、投资者及证券监管机构 等都具有十分重要的意义。 2 我国上市公司会计信息披露现状分析 近年来,国家在规范上市公司会计信息披 露方面做了大量的监督与管理工作,上市公司 披露会计信息的行为开始有所好转并在逐步 规范。但在上市公司实际运行中,仍然存在 着许多问题,具体表现在如下几个方面: 2.1 会计信息披露不真实 上市公司在编制其业绩报告时必须以客 观事实为依据,反映公司的真实状况,而不能 有任何的夸张、隐瞒或伪造。虚假的会计信 息不但没用,反而有害,会对人们产生误导。 我国上市公司会计信息披露存在的问题与对策 任德玉 (东营市技术学院 257000) 摘 要:当前上市公司会计信息披露中存在的质量问题以成为阻碍我国证券市场发展的一个主要因素。本文从上市公司信息披露的理 论出发,探讨上市公司信息披露相关理论知识,并通过对我国上市公司现存主要问题的分析,提出一些规范与完善我国上市公司信息披露 的对策。 关键词:上市公司 会计信息披露 会计信息质量 中图分类号:F270 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2007)12(a)-0151-02