二维直线匹配的运动计算在机器视觉中的应用

"基于二维直线匹配的运动计算-2010北京邮电大学计算机网络考博真题" 本文主要探讨的是基于二维直线匹配的运动计算方法，这一技术在机器视觉领域有着重要的应用。在机器视觉中，通过检测图像的边缘和直线，可以获得比点特征更为稳定和精确的信息。特别是在某些特定环境下，如光照变化或图像噪声较大的情况，直线匹配能够提供更可靠的特征。 在描述中提到了外极线和外极几何的概念，这是计算两幅图像间相对运动的关键。外极线是两幅图像中对应点的投影线在另一幅图像上的汇聚点形成的直线。给定n个对应点，可以通过Longuet-Higgins准则来衡量匹配的质量。公式(9.51)和(9.52)分别表示第一幅图像上的点m在第二幅图像上的对应点m'与外极线的距离，以及第二幅图像上的点m'在第一幅图像上的对应点m与外极线的距离。为了求解运动参数，可以最小化这两个距离之和，即式(9.53)。这种方法在实践中被证明优于解析方法，因为它能更好地处理匹配中的不确定性。 在机器视觉中，空间几何变换和摄像机模型是基础。摄像机模型描述了现实世界到图像平面的映射关系，而空间几何变换则涉及到物体在不同视角下的位置变化。为了进行运动计算，首先需要进行摄像机标定，以获取相机的内参和外参，这一步骤对于准确估计物体的三维位置至关重要。 此外，除了二维直线匹配，书中还涵盖了其他关键的视觉技术，如双目立体视觉、结构光三维视觉和其他三维视觉技术，这些都是用于获取三维信息的重要手段。双目立体视觉利用两个摄像机的视差来恢复深度信息，而结构光三维视觉则是通过投射特定的光图案来测量物体表面的形状。这些技术与二维直线匹配相结合，可以增强运动估计的精度和鲁棒性。 机器视觉在信息处理、计算机科学、机器人学、人工智能和自动化等多个领域都有广泛应用。作为教材，本书不仅提供了理论基础，还包含了大量的实用算法和实例，适合高年级本科生和研究生学习，同时也为相关领域的研究人员提供了宝贵的参考。