檢視立体视觉的原始碼

{| class="wikitable" align="right"
|-
|<center><img src=https://www.kfzimg.com/sw/kfz-cos/kfzimg/1387656/3a1e972d61a14928_s.jpg width="250"></center>
<small>[https://search.kongfz.com/product_result/?key=%E7%AB%8B%E4%BD%93%E8%A7%86%E8%A7%89&status=0&_stpmt=eyJzZWFyY2hfdHlwZSI6ImFjdGl2ZSJ9 来自 孔夫子旧书网 的图片]</small>
|}

'''立体视觉'''是全国科学技术名词审定委员会审定、公布的科技类名词。

关于[[汉字]]的起源<ref>[https://www.sohu.com/a/589576921_120016954 中国“汉字”从何而来？每个汉字，都是仓颉造出来的吗？]，搜狐，2022-10-01</ref>，中国古代文献上有种种说法，如“结绳”、“八卦”、“图画”、“书契”等，古书上还普遍记载有黄帝史官[[仓颉]]造字的传说。现代学者认为，成系统的文字工具不可能完全由一个人创造出来，仓颉<ref>[https://www.sohu.com/a/583826618_351483 造字的仓颉，为何叫“仓颉”？甲骨文揭开了颠覆性的一幕]，搜狐，2022-09-12</ref>如果确有其人，应该是[[文字]]整理者或颁布者。最早刻划符号距今8000多年。

==名词解释==

立体视觉是计算机视觉领域的一个重要课题，它的[[目的]]在于重构场景的三维[[几何]][[信息]]。立体视觉的研究具有重要的应用价值，其应用包括移动机器人的自主导航系统，航空及遥感测量，工业自动化系统等。

研究方法

一般而言，立体视觉的研究有如下三类方法:

(1) 直接利用测距器（如激光测距仪）获得程距（range data）信息，建立三维描述的方法;

(2) 仅利用一幅图象所提供的信息推断三维形状的方法;

(3) 利用不同视点上的，也许是不同时间拍摄的，两幅或更多幅图象提供的信息重构三维结构的方法。

第一类方法，也就是程距法 (range data method)，根据已知的深度图，用数值逼近的方法重建表面信息，根据模型建立场景中的物体描述，实现图象理解功能。这是一种主动方式的立体视觉方法，其深度图是由测距器(range finders)获得的，如结构光(structured light)、激光测距器(laser range finders) 等其他主动传感技术 (active sensing techniques)。这类方法适用于严格控制下的环境(tightlycontrolled domains)，如工业自动化的应用方面。

第二类方法，依据光学成象的透视原理及统计假设，根据场景中灰度变化导出物体轮廓及表面，由影到形(shape from shading)，从而推断场景中的物体。线条图的理解就是这样的一个典型问题，曾经引起了普遍的重视而成为计算机视觉研究领域的一个焦点，由此产生了各种各样的线条标注法。这种方法的结果是定性的，不能确定位置等定量信息，该方法由于受到单一图象所能提供信息的局限性，存在难以克服的困难。

第三类方法，利用多幅图象来恢复三维信息的方法，它是被动方式的。根据图象获取方式的区别又可以划分成普通立体视觉和通常所称的光流(optical flow)两大类。普通立体视觉研究的是由两摄像机同时拍摄下的两幅图象，而光流法中研究的是单个摄像机沿任一轨道运动时顺序拍下的两幅或更多幅图象。前者可以看作后者的一个特例，它们具有相同的几何构形，研究方法具有共同点。双目立体视觉是它的一个特例。

组成部分

立体视觉的研究由如下几部分组成:

(1) 图象获取 (image acquisition),

用作立体视觉研究的图象的获取方法是多种多样的，在时间、视点、方向上有很大的变动范围，直接受所应用领域的影响。立体视觉的研究主要集中在三个应用领域中，即自动测绘中的航空图片的解释，自主车的导引及避障，人类立体视觉的功能模拟。不同的应用领域涉及不同类的景物，就场景特征的区别来分，可以划分成两大类，一类是含有文明特征(cultural features)的景物，如建筑、道路等; 另一类是含有自然特征的景物和表面(natural objects and surfaces)， 如山、水、平原及树木等。不同类的景物的图象处理方法大不相同，各有其特殊性。

==参考文献==
[[Category:800 語言學總論]]