机器视觉的Marr框架三阶段详解：北京邮电大学2010考博真题

《Marr框架的视觉三阶段——2010北京邮电大学计算机网络考博真题》这本书深入探讨了机器视觉领域的核心理论与实践，以Marr框架为指导，分为三个关键阶段：空间几何变换与摄像机模型、视觉图像特征信息提取以及摄像机标定与三维视觉技术。作者张广军编著的这本书旨在为信息处理、计算机科学、机器人技术、人工智能、自动化以及仪器仪表等专业的高年级本科生和研究生提供一个全面的学习教材，同时也为相关领域的研究人员提供实用参考。 在第1章引论中，作者概述了机器视觉的基本概念和发展背景，强调了其在国民经济、科研及国防领域的广泛应用。Marr框架是一个经典的理论框架，它将视觉任务划分为三个层次：低级视觉、中级视觉和高级视觉，分别对应于感知、理解与解释。在后续章节中，每一部分都细致地讲解了： - 第2章详细讨论了空间几何变换，这是理解相机如何捕获现实世界图像的基础，包括投影变换和坐标系转换等内容。 - 第3章介绍视觉图像特征信息提取，这部分着重于从图像中提取出有助于物体识别和理解的关键特征，如边缘检测、角点检测和纹理分析等。 - 第4章涉及摄像机标定，这是确保计算机视觉系统准确理解和解析图像的关键步骤，通过校准可以确定相机内部参数和外部参数。 - 第5章至第7章进一步深入三维视觉技术，包括双目立体视觉，利用两眼的视差信息重建三维场景；结构光三维视觉，通过特定光源的图案与图像匹配获取物体表面信息；以及其他三维视觉技术，如光达和激光扫描。 除此之外，书中还涵盖了多传感器三维视觉，强调了融合多种传感器数据以提高视觉系统的鲁棒性和精确度。运动视觉分析部分则关注动态场景中的目标跟踪和行为识别，而小型构件内表面三维形貌视觉检测则针对微观世界的视觉测量需求。 最后，本书提供了天文导航的实战应用实例，展示了机器视觉在实际问题中的应用潜力。整本书结合了最新的理论进展和工程实践，既注重基础理论的深度，又强调了实际应用的可操作性，对于希望在这个领域深入学习或进行研究的学生和专业人士来说，是一本不可多得的参考书籍。