北京邮电大学2010计算机网络考博真题详解：摄像机平台运动与机器视觉技术

摄像机平台的两次运动是机器视觉中的一个重要概念，特别是在计算机视觉的研究和应用中。在2010年北京邮电大学的计算机网络考博真题中，这一主题探讨了摄像机在定标过程中的定位和姿态调整。当摄像机控制系统需要通过两次独立的运动来改变其位置和视角时，会涉及到四个关键的关系式，如(4.82)至(4.85)，这些关系式描述了前后两次运动之间的坐标变换关系，包括旋转矩阵(Rc1, Rd, Rc2, Rtd)和位移向量(tcl, t, ta, tdl)。 摄像机标定是机器视觉中的基础步骤，它涉及到确定摄像机内部参数（如焦距、光心位置）以及外部参数（如相机坐标系与世界坐标系之间的关系）。这里提到的两次运动可能用于标定过程中的关键帧捕捉，通过比较前后两次不同视角下的图像，来更精确地确定相机参数，从而提高图像处理和目标识别的准确性。 章节内容可能进一步深入到双目立体视觉，这是一种利用两台摄像机同时捕捉同一场景的不同视角来获取深度信息的技术，对于三维重建和物体定位有重要作用。结构光三维视觉则是利用特定光源产生的图案投射到被测物体上，通过测量图案变形来实现三维测量。这两种技术都属于三维视觉技术的一部分，它们在工业检测、机器人导航和自动化生产中有着广泛应用。 此外，书中还可能涉及多传感器三维视觉，即结合多种传感器（如激光雷达、红外、声纳）的数据来提高空间感知的精度和鲁棒性。运动视觉分析则关注于摄像机或目标对象在时间序列中的运动跟踪，这对于视频监控、动作捕捉等领域至关重要。 书中提供了两个应用实例，一个是小型构件内表面三维形貌视觉检测，这在精密制造、文物修复等领域具有实际价值；另一个是天文导航，通过机器视觉技术辅助天体定位和导航，尤其是在航天和无人机技术中。 这门课程不仅涵盖了机器视觉的基础理论，如空间几何变换、摄像机模型和图像处理，还强调了其在实际问题中的应用和最新技术发展，为研究生提供了深入理解和实践机器视觉的全面教程。