【正文】 ,Y1)和(X2,Y2)的世界點(diǎn)W的坐標(biāo)(X,Y,Z)。雙目成像可獲得同一場(chǎng)景的兩幅不同圖像，雙目成像時(shí)的模型可看作是由兩個(gè)單目成像模型組合而成。對(duì)于所有這些領(lǐng)域，一個(gè)可能的過程是你在計(jì)算機(jī)視覺的實(shí)驗(yàn)室工作，工作中從事著圖象處理，最終解決了機(jī)器視覺領(lǐng)域的問題，然后把自己的成果發(fā)表在了模式識(shí)別的會(huì)議上。這一領(lǐng)域最初的研究?jī)?nèi)容主要是制作圖像，但有時(shí)也涉及到圖像分析和處理。此領(lǐng)域的一個(gè)主要方向便是從圖像數(shù)據(jù)中提取信息。這表明在這一領(lǐng)域通過軟件硬件，圖像感知與控制理論往往與圖像處理得到緊密結(jié)合來(lái)實(shí)現(xiàn)高效的機(jī)器人控制或各種實(shí)時(shí)操作。這一特征表明無(wú)論是圖像處理還是圖像分析其研究?jī)?nèi)容都和圖像的具體內(nèi)容無(wú)關(guān)。計(jì)算機(jī)視覺的研究很大程度上針對(duì)圖像的內(nèi)容。下面將給出一種區(qū)分方法，盡管并不能說這一區(qū)分方法完全準(zhǔn)確。這表明這些學(xué)科的基礎(chǔ)理論大致是相同的，甚至讓人懷疑他們是同一學(xué)科被冠以不同的名稱。 計(jì)算機(jī)視覺與圖像處理、圖像分析的異同計(jì)算機(jī)視覺，圖象處理，圖像分析，機(jī)器人視覺和機(jī)器視覺是彼此緊密關(guān)聯(lián)的學(xué)科?？傊?，計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用正越來(lái)越多的代替人去完成許多工作，提高了自動(dòng)化和機(jī)器智能水平，為智能機(jī)器人和智能系統(tǒng)發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。如衛(wèi)星照片的自動(dòng)分析與判讀，景物識(shí)別，目標(biāo)檢測(cè)、識(shí)別和定位，目標(biāo)跟蹤，成像精確制導(dǎo)等；(5)醫(yī)學(xué)應(yīng)用。如條形碼、郵編、指紋染色體等識(shí)別；(3)工業(yè)檢測(cè)系統(tǒng)。計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用很廣，下面簡(jiǎn)述幾個(gè)成功應(yīng)用方面：(1)機(jī)器人視覺。基于灰度分布的方法主要是利用在固定光源照射下，隨著物體表面法向的改變，使獲得的圖像也發(fā)生相應(yīng)變化的原理。 計(jì)算機(jī)視覺的方法及其應(yīng)用計(jì)算機(jī)視覺發(fā)展已有二十多年，隨著計(jì)算機(jī)控制理論、模式識(shí)別、人工智能和生物技術(shù)的發(fā)展，計(jì)算機(jī)視覺在機(jī)器人、工業(yè)檢測(cè)、物體識(shí)別、衛(wèi)星圖像分析、醫(yī)學(xué)輔助診斷、航空測(cè)繪和軍事技術(shù)中的應(yīng)用越來(lái)越廣，研究方法也由二維推到三維，從串行到并行，從直接依賴輸入信號(hào)的低層處理到依賴特征、結(jié)構(gòu)、關(guān)系和知識(shí)的高層處理。這方面的研究被稱為計(jì)算視覺（Computational Vision）。如在以下的章節(jié)中會(huì)看到的那樣，對(duì)人類視覺處理機(jī)制的研究將給計(jì)算機(jī)視覺的研究提供啟發(fā)和指導(dǎo)。計(jì)算機(jī)視覺可以而且應(yīng)該根據(jù)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的特點(diǎn)來(lái)進(jìn)行視覺信息的處理。因此，目前人們努力的研究目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)在高速公路上具有道路跟蹤能力，可避免與前方車輛碰撞的視覺輔助駕駛系統(tǒng)。因此，在實(shí)現(xiàn)最終目標(biāo)以前，人們努力的中期目標(biāo)是建立一種視覺系統(tǒng)，這個(gè)系統(tǒng)能依據(jù)視覺敏感和反饋的某種程度的智能完成一定的任務(wù)。計(jì)算機(jī)視覺的最終研究目標(biāo)就是使計(jì)算機(jī)能象人那樣通過視覺觀察和理解世界，具有自主適應(yīng)環(huán)境的能力。其中包括計(jì)算機(jī)科學(xué)和工程、信號(hào)處理、物理學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)，神經(jīng)生理學(xué)和認(rèn)識(shí)科學(xué)等。計(jì)算機(jī)視覺既是工程領(lǐng)域，也是科學(xué)領(lǐng)域中的一個(gè)富有挑戰(zhàn)性重要研究領(lǐng)域。 計(jì)算機(jī)視覺 .1計(jì)算機(jī)視覺 (1) 計(jì)算機(jī)視覺的定義：計(jì)算機(jī)視覺是使用計(jì)算機(jī)及相關(guān)設(shè)備對(duì)生物視覺的一種模擬。還將大大縮減聯(lián)動(dòng)系統(tǒng)，簡(jiǎn)化消防設(shè)備的布置，降低了成本。本課題用計(jì)算機(jī)視覺知識(shí)作為基礎(chǔ)，對(duì)火災(zāi)空間定位算法進(jìn)行了研究。圖29 圖像閾值分割3 基于計(jì)算機(jī)視覺的高壓水炮定位的研究高壓水炮定位滅火系統(tǒng)在消防安全中具有重要的地位和作用，它能夠在發(fā)生火災(zāi)時(shí)，保護(hù)火災(zāi)區(qū)域內(nèi)的人身安全和建筑物建筑結(jié)構(gòu)的安全。圖26 sobel算子對(duì)圖像銳化結(jié)果 圖27 拉式算子對(duì)圖像銳化結(jié)果 圖像分割與特征提取利用邊緣檢測(cè)方法的檢測(cè)效果，如圖28所示。圖像在傳輸和變換過程中會(huì)受到各種干擾而退化，比較典型的就是圖像模糊。對(duì)圖像進(jìn)行低通濾波和中值濾波的效果圖如圖25所示。原始圖像及其直方圖與直方圖規(guī)定化后的圖像及其直方圖，如圖24所示。圖22 對(duì)比度調(diào)整前后的圖像及其直方圖 (1) 直方圖均衡化原始圖像及直方圖均勻化后的圖像及直方圖，如圖23所示。 火災(zāi)圖像的仿真處 圖像預(yù)處理一般成像系統(tǒng)只具有一定的亮度響應(yīng)范圍，常出現(xiàn)對(duì)比度不足的弊端，使人眼觀看圖像時(shí)視覺效果很差；另外，在某些情況下，需要將圖像的灰度級(jí)整個(gè)范圍或者其中某一段擴(kuò)展或壓縮到記錄器件輸入灰度級(jí)動(dòng)態(tài)范圍之內(nèi)。方差是灰度分布均勻性的一種度量，方差值越大，說明構(gòu)成圖像的兩部分差別越大，當(dāng)部分目標(biāo)錯(cuò)分為背景或部分背景錯(cuò)分為目標(biāo)都會(huì)導(dǎo)致兩部分差別變小，因此使類問方差最大的分割意味著錯(cuò)分概率最小，這也是大律方法的含義。設(shè)(i,j)的取值范圍為[0,L1]。其中，Otsu閾值算法(又稱最大類間方差法)計(jì)算量相對(duì)較小，在一定條件下不受圖像對(duì)比度與亮度變化的影響，因而被認(rèn)為是閾值自動(dòng)選取的最優(yōu)方法，得到了廣泛的應(yīng)用。在該規(guī)則下，所有灰度值大于或等于某閩值的像素都被判斷屬于背景。使用閾值分割技術(shù)，對(duì)像火災(zāi)場(chǎng)景之類的物體與背景有較強(qiáng)對(duì)比的景物的分割特別有用。另外，還可以使用界線檢測(cè)對(duì)生成建立“勢(shì)壘”，如果在“勢(shì)壘”的臨近點(diǎn)和物體之間有界線，則不能把該臨近點(diǎn)接受為物體中的點(diǎn)。 當(dāng)生成任意物體時(shí)，接受準(zhǔn)則可以以結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)，而不是以灰度級(jí)或?qū)Ρ榷葹榛A(chǔ)。它的方法是從滿足檢測(cè)準(zhǔn)則的點(diǎn)開始，在各個(gè)方向上生長(zhǎng)區(qū)域。這個(gè)相似性準(zhǔn)則可以是灰度級(jí)、顏色、幾何形狀、梯度或其他特性。 假定區(qū)域的數(shù)目，以及在每個(gè)區(qū)域中單個(gè)點(diǎn)的位置已知，則可推導(dǎo)出一種算法。 火災(zāi)圖像的分割處理 區(qū)域生長(zhǎng)法分割圖像 分割的目的是要把一幅圖像劃分成一些小區(qū)域，對(duì)于這個(gè)問題的最直接的方法是把一幅圖像分成滿足某種判據(jù)的的區(qū)域；也就是說，把點(diǎn)組成區(qū)域。運(yùn)算公式為： (22) Pi(x,y)為待處理的圖像，P(x,y)為基準(zhǔn)圖像。其轉(zhuǎn)換公式為： (21)在實(shí)際情況中，大部分時(shí)間處于無(wú)疑似火源的狀態(tài)，因此可對(duì)圖像序列先進(jìn)行簡(jiǎn)單的有無(wú)異常情況的判斷。該視頻信號(hào)通過?？低暪镜囊曨l卡轉(zhuǎn)換成數(shù)字圖像序列。 在4：2：2格式中，數(shù)據(jù)可被視為一個(gè)不帶正負(fù)號(hào)的char值組成的數(shù)組，其中第一個(gè)字節(jié)包含第一個(gè)Y樣例，第二個(gè)字節(jié)包含第一個(gè)U樣例，第三個(gè)字節(jié)包含第二個(gè)Y樣例，第四個(gè)字節(jié)包含第一個(gè)V樣例，如圖1所示。 YUV的色度頻道的采樣率可比Y頻道低，同時(shí)不會(huì)明顯降低視覺質(zhì)量。 YUV格式在現(xiàn)代彩色電視系統(tǒng)中廣泛使用。 在處理火災(zāi)圖像的過程中，我們將用圖像作為實(shí)際的載體，進(jìn)行早期火災(zāi)火焰和其他干擾現(xiàn)象的識(shí)別、分辨。（3）圖像文件格式 數(shù)字圖像處理的軟件部分是火災(zāi)探測(cè)系統(tǒng)的核心。（2）視頻采集卡 常用的視頻輸入處理芯片有荷蘭PHILIPS公司的SAA711l以及?？低暪镜腄S一40xxHC，支持RGB和YUV兩種格式。據(jù)此，早期火災(zāi)圖像探測(cè)可選擇對(duì)特定光譜敏感的像敏元件作為探測(cè)器件。如上一節(jié)所述，早期火災(zāi)的各種物理現(xiàn)象(陰燃、火羽流和煙氣)都存在著大量的紅外輻射，盡管其峰值輻射光譜范圍較窄(～97um)，但整個(gè)輻射光譜基本上包括了熱輻射的光譜范圍：～100um。由于彩色影像中的干擾信息很多，單純依靠彩色影像進(jìn)行火災(zāi)的探測(cè)是不夠的，紅外光譜的組合利用將極大的改善利用影像信息探測(cè)火災(zāi)的效果，一般稱這種組合探測(cè)方式為雙波段圖像型火災(zāi)探測(cè)。（1）攝像器件 對(duì)于一般物質(zhì)如木制品等易燃物，早期火災(zāi)的主要光譜特征在紅外、紅光以及黃光范圍，般燃燒很難達(dá)到藍(lán)光范圍。這需要攝像器件獲取視頻圖像，需要使用視頻采集卡以完成轉(zhuǎn)換過程。 火災(zāi)圖像處理系統(tǒng)的硬件組成一般圖像處理系統(tǒng)是由圖像輸入設(shè)備、保存圖像的存儲(chǔ)設(shè)備以及處理圖像的計(jì)算機(jī)等組成。于是,我們?cè)O(shè)計(jì)了特殊的低通濾波器,并成功地得到了火災(zāi)火焰的跳動(dòng)頻率,我們把它叫做火災(zāi)火焰的閃爍頻率,而且我們把這種閃爍頻率作為火災(zāi)火焰的基本特性,用于判斷火災(zāi)火焰在圖像中的表現(xiàn)，從而能夠把火災(zāi)火焰從眾多噪聲信息中加以區(qū)分。我們通過實(shí)際火災(zāi)火焰的圖像像素顏色分布統(tǒng)計(jì)仿真分析,還發(fā)現(xiàn)火災(zāi)火焰的顏色呈現(xiàn)指數(shù)分布規(guī)律的分布特性,及火災(zāi)火焰的顏色分布的周界可以用指數(shù)函數(shù)加以擬合,正是抓住了這種顏色分布規(guī)律,我們比較“干凈”地區(qū)分出了圖像中的“火焰”信息和背景噪聲信息。 原理介紹火災(zāi)火焰一般具有較為明顯的視覺特性:陰燃亮光、火焰顏色、閃爍和外形變化等。分割可以建立在相似性和非連續(xù)性的兩個(gè)基本概念上，其目的就是為下一步的圖像識(shí)別打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。由于圖形包含的數(shù)據(jù)量很大，所以首先需要對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，通常包括圖像增強(qiáng)、濾波、細(xì)化等幾個(gè)方面，然后對(duì)圖像進(jìn)行分割。通過對(duì)光、煙、濕度等參考量加以判斷，然后直接實(shí)施滅火措施，進(jìn)行斷電、噴水等并報(bào)警。由于CCD的信息量豐富，可同時(shí)反映火災(zāi)火焰和火焰煙氣的信息，如果本系統(tǒng)加強(qiáng)在早期火災(zāi)煙氣探測(cè)方面的算法研究，就可以解決陰燃等特殊情況，最大限度地提高系統(tǒng)可靠性和適用范圍。因此以價(jià)格相對(duì)低廉的CCD攝像頭作為傳感器的圖像型火災(zāi)探測(cè)中消防炮定位技術(shù)在我國(guó)是有很大的應(yīng)用前途的。 目前日本、歐美等國(guó)家在大空間建筑中普遍使用的消防炮火災(zāi)監(jiān)控系統(tǒng)，雖然性能成熟，能夠較精確地探測(cè)和定位火災(zāi)，并得到廣泛應(yīng)用，但價(jià)格昂貴，如日本的消防炮，每臺(tái)報(bào)價(jià)約人民幣100萬(wàn)元，整套系統(tǒng)可達(dá)上千萬(wàn)元。其采用非接觸式探測(cè)，可以在防護(hù)罩內(nèi)安裝，具有防塵、防潮、防腐蝕功能，對(duì)環(huán)境因素適應(yīng)能力強(qiáng)(灰塵、潮濕、溫度、一般腐蝕性氣體或防爆場(chǎng)所等)，可用于環(huán)境惡劣的工業(yè)場(chǎng)所。雙波段火災(zāi)探測(cè)器具有火焰探測(cè)功能，其由紅外CCD和彩色CCD組成，可將采集到的紅外視頻圖像信號(hào)彩色視頻圖像信號(hào)傳送給信息處理主機(jī)，利用火災(zāi)在視頻圖像上的特征進(jìn)行火災(zāi)探測(cè)和定位。其開發(fā)了“LAl00型大空間火災(zāi)安全監(jiān)控系統(tǒng)”，系統(tǒng)由雙波段火災(zāi)探測(cè)器、線型光束圖像感煙火災(zāi)探測(cè)器和遠(yuǎn)控消防炮系統(tǒng)組成，擁有“雙波段圖像火災(zāi)探測(cè)技術(shù)”和“光截面圖像感煙火災(zāi)探測(cè)技術(shù)”。 Fire Sentry公司的VSD8(Visual Smoke Detection)系統(tǒng)基于復(fù)雜的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，通過CCTV圖像煙霧邊緣檢測(cè)技術(shù)可以在火災(zāi)初起階段報(bào)警，適用于電站、化工廠和造紙、水泥、污水處理等企業(yè)。軟件還能模擬滅火過程，從而有效地控制火勢(shì)。攝像機(jī)安裝在觀測(cè)塔上，觀測(cè)塔與指揮中心采用無(wú)線通信，系統(tǒng)能準(zhǔn)確識(shí)別森林火災(zāi)，可以區(qū)別其它現(xiàn)象的干擾，誤報(bào)率較低。該產(chǎn)品主要用于使用傳統(tǒng)感煙探測(cè)系統(tǒng)不可靠的場(chǎng)所，如回收廠、面粉廠、冷凍庫(kù)和電磁兼容性較高的區(qū)域等。 英國(guó)瓦哥那的Titanus3000高靈敏度吸氣式感煙探測(cè)系統(tǒng)采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和高級(jí)處理算法鑒別被吸入的氣樣是否含有真實(shí)火災(zāi)產(chǎn)生的煙粒子，并以同樣方法排除諸如灰塵和粉塵等誤報(bào)現(xiàn)象，具有很高的防誤報(bào)能力，能夠可靠地分辯真假火災(zāi)現(xiàn)象。IPX751多傳感器探測(cè)系