吉林大学硕士学位论文：主动机器视觉中注意力选择原理与实现
目
录
第一章
绪
论 ........................................ 1
1.1 项目研究的必要性和意义 ................................ 1 1.1.1 计算视觉理论的实现面临巨大的困难 ................ 1 1.1.2 主动视觉的概念 .................................. 2 1.1.3 主动视觉理论的实现必须依赖于目标特征提取和注意力选 择技术 ................................................... 2 1.2 注意力选择问题国内外研究历史的发展现状 ................ 3 1.2.2 两个重要的概念 .................................. 3 1.2.3 注意力选择机制研究历史纵览 ...................... 3 1.3 注意力选择问题的主要结论 .............................. 6 1.5 项目的应用 ............................................ 8 1.6 本文所要研究的问题 ................................... 9 1.7 本章小结 .............................................. 9 第二章 主动视觉平台原理和实验平台的组建 ................. 10 2.1 主动视觉平台原理 ..................................... 10 2.1.1 摄像头的基本结构与角度定义 ..................... 11 2.1.2 系统的软件流程 ................................. 15 2.1.3 多自由度协调算法 ............................... 15 2.2 实验平台的组建 ....................................... 16 2.2.1CCD 摄像机 ...................................... 16 2.2.2 图像卡 ......................................... 18 2.2.3 RS232-RS485 转换模块 ........................... 19 2.3 计算机视觉系统框架的新构思 ........................... 20 2.3.1 计算视觉理论框架 .............................. 20
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吉林大学硕士学位论文：主动机器视觉中注意力选择原理与实现
第一章
绪
论
1.1 项目研究的必要性和意义
1.1.1 计算视觉理论的实现面临巨大的困难 人类通过视觉感知外界信息。俗话说“百闻不如一见” ，就是说视觉感 知环境信息的效率高。 人类感知外界信息， 80%以上是通过视觉得到的[Ma， 1998]。让计算机或机器人具有视觉，是人类多年来的梦想。虽然，目前我 们还不能让计算机也具有象生物那样高效、灵活的视觉，但是这种希望正 在逐步实现。 人类是通过眼睛与大脑来获取、处理与理解视觉信息的。周围环境中 的物体在可见光的照射下，在人眼的视网膜上形成图像，由感光细胞转换 成神经脉冲信号，经神经纤维传入大脑皮层进行处理与理解。视觉，不仅 指对光信号的感受，它包括了对视觉信息的获取、传输、处理、存储和理 解的全过程。信号处理理论和计算机出现以后，人们试图用摄像机获取环 境并将其转换成数字信号， 用计算机实现对视觉信息处理的全过程， 这样， 就形成了一门新兴的学科——计算机视觉。 计算机视觉的研究目标是使计算机具有通过二维图像认知三维环境的 能力。这种能力将不仅使机器能感知三维环境中物体的几何信息，包括它 的位置、形状、姿态、运动等，而且能对他们进行描述、存储、识别和理 解。计算机视觉发展得宜于神经生理学、心理学与认知科学对动物视觉系 统的研究。 70 年代中期到 80 年代初期，Marr 教授提出第一个计算机视觉领域的 理论框架----计算视觉理论。计算视觉理论框架的提出是计算机视觉领域 的重要进展，但在随后的研究中其中的一些问题也逐渐暴露出来，主要表 现在： (1)视觉过程是成像过程的逆过程， 但是由于成像过程中存在投影、 混
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论文分类号 密 级
TP391 内 部
单
位
代
号
10183 2200725
研 究 生 学 号
吉
林
大
学
硕 士 学 位 论 文
主动机器视觉目标特征提取及注意力选择
Object Feature Extraction and Attention Selection of Active Machine Vision
I
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2.3.2 基于知识的视觉理论框架 ......................... 21 2.3.3 主动视觉理论框架 ............................... 22 2.3.4 三个理论框架中存在的问题 ....................... 22 2.3.5 计算机视觉系统框架地新构思 ..................... 23 2.4 本章小结 ............................................. 24 第三章 图像处理 ......................................... 25 3.1 引言 ................................................. 25 3.2 数字图像的基本概念 ................................... 26 3.3 典型的图像处理方法 ................................... 27 3.3.1 图像的点运算 ................................... 27 3.3.2 图像的几何变换 ................................. 30 3.3.3 图像数学形态学技术 ............................. 32 3.3.4 图像边缘检测与提取 ............................. 33 3.4 本章小结 ............................................. 34 第四章 物体空间三维位置特征提取 ......................... 35 4.1 问题的提出 ........................................... 35 4.2 三维定位原理 ......................................... 36 4.3 立体视觉三维定位 ..................................... 36 4.3.1 图像坐标系、摄像机坐标系与世界坐标系 ........... 36 4.3.2 线形摄像机模型（针孔模型） ..................... 38 4.3.3 线性模型摄像机定标 ............................ 40 4.3.4 空间点重建 ..................................... 43 4.3.5 对应基元的匹配 ................................. 45 4.4 运动物体三维定位 ..................................... 47 4.5 本章小结 ............................................. 50 第五章 注意力选择原理及实现 ............................. 51 5.1 注意力选择的生物视觉基础 ............................. 51 5.1.1 生物视觉通路 ................................... 51 5.1.2 感受野的分层等级假设 ........................... 52 5.1.3 视觉信息处理的多通道、多任务并行处理性质 ....... 54
作者姓名：姜 铁 君 专 业：控制理论与控制工程
导师姓名：田 彦 涛 导师职月至 2003 年 1 月
吉林大学硕士学位论文：主动机器视觉中注意力选择原理与实现
提 要
主动机器视觉是视觉系统发展的最终目标。因此研究主动机器视觉系 统实现过程中的目标特征提取及注意力选择两项关键技术是具有普遍意义 的。 本文以吉林省科技发展计划资助项目为背景，系统研究了目标特征提 取和注意力选择问题，推导了动态摄像机标定公式，并提出了一种基于仿 生学的注意力选择算法，其中静态场景和静态场景中运动物体情况下的注 意力选择机制还得到了实现。另外，作为我们对计算机视觉理论工作综合 认识的总结，我们提出了一种通用地计算机视觉系统框架。 全文共分五章，主要工作概括如下： 1.通过分析 Marr 的计算视觉理论所存在的问题， 说明主动机器视觉理 论的产生是必要的。而实现主动机器视觉的关键步骤是目标特征提取和注 意力选择机制。 2.在讨论了主动机器视觉平台的基本结构的基础上，设计并实现了一 套实验平台，同时还给出了通用的计算机视觉系统框架。 3.标定是基于摄像机的线形模型来图像坐标系、摄像机坐标系与世界 坐标系之间的关系的过程。有了摄像机的模型就可以通过对应基元技术， 建立起像素和世界坐标的一一对应的关系，重建空间点。当目标是运动的 时候，必须对摄像机重新标定。我们证明这只需要将原来的摄像机参数矩 阵乘上一个由主动视觉平台运动所决定的运动矩阵就可以实现。 4.在仿生学的基础上实现了注意力选择算法。当静态场景中有运动目 标的时候，一个基于图像差分的运动感知子系统发生作用，直接指导注意 力。同时还给出了融合自上而下线索的注意力选择模型。 最后，在总结全文的基础上，指出了若干有待深入研究的问题。