三维计算机视觉及在场景分割解释中应用

第29卷增刊福州大学学报(自然科学版)V ol.29Supp. 2001年8月Jour nal of Fuzhou U niversity(N atural Science)Aug.2001

文章编号:1000-2243(2001)S0-0072-03三维计算机视觉及在场景分割解释中应用

杜谊1,陈新2,吴芳2

(1.福建医科大学网络中心,福建福州 350004; 2.福州大学信息科学与技术学院,福建福州 350002)

摘要:介绍一种实用的三维立体计算机视觉方法,以自动汽车的简单立体视觉系统为例,利用一些与立体视觉

相对应的关键特征,结合多目标并行图象信息和色彩信息进行场景描述,同时使用场景中有关物体的先验知

识和已知模型等,基于这些描述、知识和模型,大多数的场景目标可以根据预处理所获得的信息进行有效的分

割解释处理.

关键词:三维计算机视觉;多目并行图象;场景分割;场景解释

中图分类号:T P391.41 文献标识码:A

为了从视频图象中识别和理解三维场景,三维计算机视觉技术是一个有效的手段.但在实际应用中一个主要的困难是在三维场景中包含有多个目标,这些目标的图象根据观察者的位置、场景的光照条件和物体的几何结构的不同而不同,目标很难准确识别出来.为了实现一个与人类一样具有识别功能的计算机视觉图象系统,必须要解决以下几个难题: 从三维场景中获得并行图象信息; 由输入的彩色图象或序列图象形成场景的描述; 使用客观世界的模型解释描述.这些困难通常可以通过控制观察者的位置,光照条件,甚至限制物体的几何相关性来解决,但采用这种限制得到的物体三维位置大大限制了其在实际中的应用.一些容易弯曲的物体,如管子、电线等等,仅仅采用上述限制是无法直接得到物体的三维位置.对于这些物体,就需要使用双目视觉或活动图像序列追踪系统来确定目标的三维空间位置.

当前计算机视觉技术中的一个重要应用是三维物体的几何检测.由于在检测中要求不受几何形态的限制,因此序列图象数据的获得是必不可少的.三维图象数据输入的另一种有效的方法是采用双目或多目摄象机.目前,许多公司都致力于运动机器人在室内或在室外环境下的立体视觉的研究.例如,东京中心R&D实验室设计了一个三维视觉传感器可以快速采集精度较高的序列图象数据[1],它可用于组合机件三维位置的观测、机件部分的三维形状,象汽车的面板、汽缸或IC芯片等的识别检测.

1 用于自动交通工具的高速立体视觉

上述的立体视觉方法只适用于室内,而不适用于户外环境,因为白天户外的光照非常强烈,由较远物体反射的光线非常弱,通过采集的图象来获得物体的三维位置是不可靠的.然而,对于简单的背景,这些问题都可以避免.例如:一个道路的场景上仅有大的障碍物(象汽车等),一套简单的用于自动交通工具的立体图象追踪设备就可以对汽车前进的路线进行粗略的追踪[2].

近年来许多研究机构都致力于在户外环境下进行立体图象的障碍物检测,一个比较典型的应用例子是用于道路上寻找其他车辆的司机辅助装置,这种立体视觉系统可以通过 个人交通工具系统 中的可变结构化图象处理器来实现.这套系统的设计思路是先发现道路上的白线,然后以白线为基准搜索出物体前方汽车的候选区域[3].系统采用两部摄象机分别进行图象扫描,得到一组物体三维形状的二维序列图象信息,处理器利用不同的视差产生多对图象,通过阈值为每一对图象找到相匹配的边界对,并根据由视差计算出来的距离将这些边界归类到物体的候选区域或者道路的边界.在连续扫描中,当有足够多相连接的物体的候选区域被找出来后,就可以合成确定出一个物体.

2 结合色彩和并行图象信息来重建三维场景结构

收稿日期:2001-06-21

作者简介:杜谊(1956-),女,工程师.

基金项目:福建省科技三项费用资助项目(K20013)

立体视觉处理技术可以分成两类:基于区域的方法和基于特征的方法.基于区域的方法可以根据左右图象相关的相似性找到相关点,这种方法最大的不利之处在于每个图像样本的相关计算量很大.而基于特征点的立体视觉方法,根据一幅图象上的特征点可以和另一幅图象上的特征点相匹配,只需找寻图象上匹配的特征点就可确定物体的三维位置,减少计算量,但其局限性也就在于物体的并行图象信息只存在于有特征点的位置.另一方面,人的视觉感官对颜色尤其敏感,因此可以从彩色图象中获得更多的有用信息.与单色图象相比,彩色图象提供了色度、饱和度、亮度的信息.但是如果相邻区域的颜色非常接近,尽管这两块区域在三维空间中有着很大的差异,在单目图象中要把它们区分开还是比较复杂的.

采用多种传感器同时提供数据,可使场景的识别变得容易些.1999年日本科学技术所率先提出一种将色彩和并行图象信息相结合重建场景的方法[4].首先将输入的彩色图象分割成单色彩区域,根据二维色度和亮度直方图将所有的彩色象素分入各个色彩区域.通过这次原始分割,除了2种颜色比较接近的区域经常会混为一个区域外,其他的区域大致都能够正确分割出来.在此基础上,利用图象中由亮度和色度所获得的边界信息分离前面的分割图象,再将分离了的图象与前面所述的视觉立体图像方法中的并行图象信息相结合,对每一个分离区域,先找出并行的数据,然后在三维空间最远和最近的点之间确定该区域的空间位置和色彩信息.在图象的合并中,选定一块区域,在图象平面中和其周围的所有区域块进行比较,找出在空间上最接近并且色彩最相似的区域,如果找到这样的匹配区域就进行区域合并.重复该过程直到再也没有合并操作为止,这样就能够实现三维场景的结构重建.

3 物体模型的场景分割和场景解释

图1 输入的彩色图像图象重建后,要理解图象的意义,还要对图象进行描述.

场景的描述通常是为了将图像分割为有意义的物体并对其进

行解释.分割和解释并不能严格分开,场景分割需要考虑到

隐含在场景里的物体模型.要进行分割,首先要将不同的信

息转换成等高图[5].障碍区域较容易从等高图中提取出来的.

在消除了与建筑物相对的障碍物之后,其它物体就可以找到

了.物体模型的局部区域集聚现象(如车灯的红色区域)对于

找到初始的方框区域是很有用的,它们可以通过子空间的纹

理模型检测出来.将这些提取的平面部分结合起来就可形成

汽车的位置和方向信息.图2 解释系统的组成通常,一幅图象中的二维关系与场景中的三维关系并不

总是一一对应的.例如,在道路场景上,图象中物体的大小和

形状因其在三维空间中位置的改变而改变(如图1所示).我们用提取出来的三维信息和场景的知识来解释单目彩色图象.

首先,将输入的图象根据亮度和色度分割成一些较为均匀的区域,然后分别进行解释,如果这些区域可以被完全解释,那么就可以获得正确的三维信息.一旦获得了

三维信息,就可以利用几何关系对当前区域进行描述并解释

当前区域和其他区域之间的关系.然而图象分割和区域描述

在初始解释过程中一般不可能就达到正确的结果,因此,一

些获得的三维信息可能会与其他的相互矛盾.可以不断地修

正描述和解释的结果,从最初的解释 提取三维信息

确认 修正解释,不停的重复直到整幅图象获得一个协调

一致的解释为止.

图2所示的是一个解释系统的总体结构.首先,根据彩

色信息把一幅输入图象分割成一些均匀的区域,这些区域我

们称为初始区域.然后,解释程序一般从比较可靠的区域开

始执行,因为在初始解释阶段,从别的区域得到的信息都是

无效的,而且初始解释的错误严重影响了后面程序执行的过

程.一旦从物体的一个候选区域中得到初始解释,其他的大

73 增刊杜谊等:三维计算机视觉及在场景分割解释中应用

图3 解释系统检测结果量的信息(如在邻域中预计的物体或三维信息)就可以被提取出来.例

如,在道路的场景中找到一个道路的候选区域,那么这个区域对于提

取汽车的信息就很有用了,因为一般情况下汽车总是在道路上的.而

且关于道路的三维信息(如道路的方向和路宽)也可以从区域的大小和

形状中提取出来,这个三维信息不仅对于限制在道路上的物体的大小

有用,而且能够确定路面的下一个候选区域.解释和三维信息提取的

过程不断地重复执行直到从整幅图象中获得更精确的解释结果.

这个解释系统从提取道路、天空和树开始,如中心线、道路区分线

和道路边界线等道路标线在道路区域得到以后就可以提取出来.路宽

和方向可从道路标线或人行道的特征参数中估计出来.接着,从场景

中提取出汽车区域.在天空和树确定之后,建筑物也可以提取出来.图

3是最后的检测结果.4 结语

三维计算机视觉技术在对三维场景中的物件进行分割描述及解释时,可采用以下方法:

1)获取具有三维信息的图象数据.可以通过多目视觉,也就是用多个摄象装置从不同的角度同时对一幅场景或一个物体进行采集,获得序列并行图象信息.

2)进行场景描述.介绍了一种可靠的立体视觉方法,它结合了色彩信息和并行图象信息来重建三维场景结构.由于人眼对于色度信息的敏感度要比对单色信息要高得多,因此充分利用色彩所隐含的丰富信息,可以更好地对场景进行分割、合并重建.场景重建后可结合并行图象信息和序列图象信息对场景进行描述解释,通过并行图象信息可以得到场景中目标的三维位置,而序列图象可以计算场景中目标的某些特征值,如目标的速度等.

3)使用客观世界的模型来对场景进行解释和描述,可以利用一些现有的视觉知识库,使计算机能够象人一样看到事物并判断出是什么事物,它所在的场景是哪里,在做什么运动等.

参考文献:

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3D computer vision and its application in scene segmentation and interpretation

DU Yi 1,CHEN Xin 2,WU Fang 2

(https://www.wendangku.net/doc/f218532710.html,work Center of F ujian M edical U niv ersity,Fuzhou,Fujian 350004,China; 2.Co llege of Information Science and T echnolog y,F uzhou U niversity,F uzhou,Fujian 350002,China)

Abstract:This paper describes applications of 3D computer vision in companies and our approach to a more flex ible 3D com puter vision.In order to overcome shortcomings of the current stereo vision,a reliable stereo method is proposed w hich makes use of the reliability of features in determining correspondence.A rich de scription of a scene is obtained by integrating range information and color information.Interpretation of a scene requires the use of know ledge or models of objects.Based on the knowledge,most effective process is trigg ered at each stage depending on w hat kind of information is obtained up to the stage.Keywords:3D com puter vision;range inform ation;scene seg mentation;scene interpretation 74 福州大学学报(自然科学版)第29卷

计算机视觉在建筑学领域的应用

计算机视觉在土木建筑领域的应用 摘要：随着电子计算机的普及，计算机视觉已经广泛用于各个不同的领域。本文就数图像识别、处理在土木建筑领域的应用、当前存在的问题及计算机视觉的发展现状进行了探讨。 关键字：计算机视觉数字图像处理土木建筑发展现状 信息与能源和材料并称人类社会的三大支柱。人类通过眼、耳、手鼻、舌等五官来感受外部世界。主要有视觉信息、听觉信息、触觉信息、嗅觉信息以及味觉信息。在上述五种类型的信息中，人们对视觉和听觉信息研究得较多，利用也较多。如通信、电视和多媒体等。图形和图像均属于视觉信息。 近年来，随着电子计算机的普及和计算机视觉的深入研究，数字图像处理以其再现性好、适用面宽、灵活性高、信息压缩的潜力大等特点已经广泛用于各个不同的领域。它在土木建筑方面也有着广泛的应用。本文主要就数字图像处理在建筑学、桥梁道路等方面的应用及存在的问题展开讨论。 计算机视觉在土木领域的应用主要可以分为理论研究设计方面的应用，建筑等实物中的应用，建筑模拟方面的应用和其它方面的应用。 （1）在理论研究设计方面的应用 数字图像处理在土木建筑领域的理论设计以及模拟计算方面都有有广泛的应用，以下就一些实例加以说明。 一个典型的例子是利用计算机解决隧洞超欠挖的问题①。在地下隧洞的开挖过程中，钻爆法是开挖的主要方法之一，但钻爆法的缺点是其不可避免地造成隧洞大量的超欠挖现象。因此，方便、决捷且可靠的评价方法在隧洞的超欠挖评价中是十分必要的。图像处理技术是解决此类问题的可靠方法之一，它不仅可以方便的计算超欠挖的方量，而且可以分析引起超欠挖的原因，同时，它可以解决工程中由于回填混凝上方量不统一的争端。图像处理技术就是对隧洞的开挖断面进行一次数码成像，对数码图像进行计算机处理，从而计算超欠挖方量的技术。 另一个例子是建筑物表面模型的重建②。主要是针对建筑物模型的规则性，用基于平面的建筑物模型重建算法，从单幅透视图像恢复建筑物的表面模型。该方法主要分为相机定标、基平面的提取、平面位置和方向的计算等几个子过程。相机定标主要用于求解相机的焦距，是一个非常重要的部分。该方法以建筑物场

三维场景制作过程

三维场景制作过程 1、影像数据准备 确定影像数据：如果我们所要做的工程范围内有以前拍摄的航片数据或高精度卫星影像数据，需要先把影像数据处理为正射影像，并拼接在一起，可一个条带拼接在一起，条带与条带之间无需拼接，最后直接将每个条带加入TB模块中。 2、DEM数据准备 1、大范围的DEM数据 为了使场景更加漂亮，需要增加比我们所要做的工程范围更大的DEM数据，可使用全国90米分辨率或全国30米分辨率的免费DEM数据进行融合，这类数据通过收集或直接从网上免费下载。 2、高精度的DEM 我们针对每个地区，比例尺可能有1：500、1：2000、1：5000不等，均可将此类地形图做成高精度DEM添加到场景中。地形图如果为SHP格式则直接在ArcMap中生成DEM即可，下面主要针对DWG格式的处理方式进行说明。对等高线均需要进行正确的高程赋值，而且等高线尽量不断线（包括注记、房屋、陡崖等经过的地方）： （1）DWG格式 ①.图幅拼接 DWG格式大部分均为单幅地形图，为了方便，可以将多幅地形图在AUTOCAD中拼接为一幅（拼接的幅数根据电脑性能确定），在拼接的时候即可检查是否有断线，如果有断线尽量把线连在一起，避免生成DEM时出错； ②.高程赋值 如果等高线没有赋值，首先要对等高线进行赋值，等高线必须有高程值； ③.检查错误 包括检查等高线赋值是否正确等

检查是否有0值等高线：在AUTOCAD中可以用快速选择命令（qselect）来选择是否有高程值为0的等高线，如果有，则要对其赋予正确的高程值； 检查等高线赋值是否正确：可以在AUTOCAD的三维视窗中浏览看等高线的赋值是否正确，或在ArcScene中检查生成的DEM是否正确，如果不正确，再返回等高线修改相应的位置，再生成DEM。 ④.DEM生成 制作DEM时使用ArcGIS的3D Analyst工具条，该工具条在ArcMap 或ArcScene中都有。 制作过程如下： A、选择如上图所示的Create TIN From Features菜单，则会弹出如下所示对话框：

场景描绘案例分享

简单、好用的“场景描绘” ——帮助顾客实现梦想 让我们先来看看买花的女孩是如何使用“场景描绘”的： 卖花女孩向一位路过的小伙子兜售鲜花。小伙子说，你的鲜花太贵了。卖花女郎说，送给女孩子最好的礼物 就是鲜花，而且要在众人面前送给她最漂亮的花！假如你捧着一束花去见她，你的女朋友会是什么样呢?我想她一 定会含情脉脉地看着你，脸上洋溢着幸福的笑容，会在众人羡慕的眼光中给你一个最热烈的拥抱的。听到这里， 小伙子立即掏出钱包了。 场景描绘，就是运用一些生动形象的语言给客户描绘一幅使用产品后带来好处的图像，激起顾客对这幅图的向往，有效刺激顾客的购买欲望。试想一下，听到这样一段有诱惑力的话，哪个顾客能不动心呢? 正是因为： 1．带感情色彩的语句能够在顾客心里产生震荡 人是有感情的，富有感情色彩的语句和平淡的语句在顾客心里产生的震荡肯定不一样。每一位顾客都有其特定的经历、经验，从而形成对事物的独特见解、看法和态度。富有感情色彩的语句可以使顾客把你的介绍和他的亲身经验结合起来，从而使得你所推销的物品（饰品）与顾客对于未来的期待和向往合二为一，这样顾客对此物品（饰品）就会产生一种依赖感和依存感，购买的兴趣就会大增。 2．让顾客感到自己的选择合情合理 顾客的购买行为主要是由感情力量引起的，他们仍然会感到有必要为自己的行为找到合理的依据，可能是为了必要时给别人一个解释，或者仅是为了让自己满意地感到自己是理智的。因此，你必须充分意识到这一点，并随时准备提供理由，满足顾客的需要，证明他们的行动是合理的。其实，对于你所提出的理由，顾客也绝对不会认真追问，因为这些论点是他们所需要的。这时候的顾客非常容易相信你的话，如果你能够用一些带有感情色彩的话来说服顾客的话，多半都会成功。 珠宝消费不同于售卖花朵，不是凭一两句场景描绘就足以让顾客“冲动”而消费的，因为它是高额消费品。正是因为它价格昂贵，所以受到重视，顾客对拥有首饰后能达到其目的的期望值会更高！因此“场景描绘”在整个销售过程中起着举足轻重“煸情”的作用，“心动而产生行动”。 那在我们的销售工作中，又要如何来进行呢？ 描述时方法有两种： 1．第一种：你可以尝试使用以下三个句型，激发顾客想象力。 “您有没有感觉到/您看……?” “当……时候……” “……像……一样” 例如：“您有没有感觉到这件衣服的布料很柔软，也很保暖？当天冷的时候穿上它，肯定会像睡在羽绒被子里一样舒服和暖和的。” “您看，这枚戒指款式非常简洁，两股线条缠绕于指尖，您有没有感觉到它非常适合您的手型？不炫丽但看上去很舒服，就像您的先生一样，一直会温柔体贴的陪伴在身边，很幸福啊。” 2、第二种：向顾客直接描绘未来 例如：在商品快介绍结束时，推销员向准备为女儿买钢琴的母亲说：“我想用不了多久，您女儿一定能在学校的表演厅里为大家演奏曲子了。” 翡翠饰品快介绍完毕时，“您老公佩戴着这枚挂件，出门在外一定会平平安安的，摸到翡翠就会想起您的叮咛的。”

基于MATLAB的图像分割方法及应用

安徽财经大学 （《图像处理》课程论文） 题目：图像分割算法研究——基于分水岭分割法的彩色图像分割学院：管理科学与工程学院 专业：电子信息工程 姓名：万多荃 学号：20123712 电话： 任课教师：许晓丽 论文成绩： 2015年10月

目录 摘要 图像分割技术是非常重要的图像处理技术之一，无语是在理论研究还是在实际应用中人们都非常的重视。图像分割有许多的种类和方式，一些分割运算能够直接应用于任何图像，而另外一些却只适用于特别种类的图像。图像分割技术是从图像处理技术，再到后期的图像分析的关键步骤，图像分割结果的好坏，可以说对图像的理解有直接影响。

本文根据图像分割原理及人眼视觉的基本理论，研究图像的彩色模型及图像分割的常用方法，比较各方法的特点，并选择合适的方法对图像进行分割。本文采用MATLAB软件对图像进行彩色坐标变换及阈值分割，计算简单，具有较高的运行效率，分割的结果是使图像更符合人眼的视觉特性，获得比较好的效果。 关键字：图像处理；图像分割；人类视觉；MATLAB 1.前言 1.1图像分割技术 图像分割技术是非常重要的图像处理技术之一，无语是在理论研究还是在实际应用中人们都非常的重视。图像分割有许多的种类和方式，一些分割运算能够直接应用于任何图像，而另外一些却只适用于特别种类的图像。图像分割技术是从图像处理技术，再到后期的图像分析的关键步骤，图像分割结果的好坏，可以说对图像的理解有直接影响。 图像数据的模糊和噪声的干扰是分割问题的两大难题。到目前为止，还没有一个完美的图像分割方法，可以根据人的意愿精确地分割任何一种图像。现实图像中景物情况各种不同，具体问题需具体分析，按照实际情况选择得当的方法。分割成果的好坏或正确与否，到现在为止，尚无一个统一的评价和判断标准，分割的好坏务必从分割的效果和现实应用的场合来判断。然而，在人类研究图像的历史长河中，仍然积累了许多经典的图像分割方法。固然这些分割方法不可以适应全部种类的图像分割，可是这些方法却是图像分割方法进一步发展的根基。实际上，当代一些分割算法恰巧是从经典的图像分割方法中产生出来的。图像分割法大致可以分为三个种：边缘检测法，阈值分割法和基于区域的图像分割法。 2研究目的 视觉是人类最高级的感知器官，所以图像在人类感知中承担着非常重要的角色，这是毋庸置疑的。 本文的主要研究目的是对图像的分割方法进行研究，选择适合本论文的设计方法，然后通过对图像的分割，以达到人眼的最佳视觉效果。 本课题主要是通过对人眼的视觉系统研究，然后选择与人眼视觉系统密切相关的颜色模型进行颜色空间模型之间的相互转换，再对图像分割方法进行比较选择合适的分割方法，通过MATLAB平台实现彩色图像分割，最后对分割后的图像进行比较来获得到最佳的视觉效果。

计算机视觉技术在工业生产中的应用

计算机视觉技术在工业生产中的应用 计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，用电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。这里所指的信息指Shannon定义的，可以用来帮助做一个“决定”的信息。因为感知可以看作是从感官信号中提取信息，所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数 据中“感知”的科学。 那么计算机有那些主要技术呢？ 首先作为一个工程学科，计算机视觉寻求基于相关理论与模型来建立计算机视觉系统。这类系统的组成部分包括： （1）程序控制（例如工业机器人和无人驾驶汽车） （2）事件监测（例如图像监测） （3）信息组织（例如图像数据库和图像序列的索引建立） （4）物体与环境建模（例如工业检查，医学图像分析和拓扑建模）（5）交感互动（例如人机互动的输入设备） 其次，计算机视觉同样可以被看作是生物视觉的一个补充。在生物视觉领域中，人类和各种动物的视觉都得到了研究，从而建立了

这些视觉系统感知信息过程中所使用的物理模型。生物视觉与计算机视觉进行的学科间交流为彼此都带来了巨大价值。 计算机视觉包含如下一些分支：画面重建，事件监测，目标跟踪，目标识别，机器学习，索引建立，图像恢复等。 计算机视觉既是工程领域，也是科学领域中的一个富有挑战性重要研究领域。计算机视觉是一门综合性的学科，它已经吸引了来自各个学科的研究者参加到对它的研究之中。其中包括计算机科学和工程、信号处理、物理学、应用数学和统计学，神经生理学和认知科学等。 视觉是各个应用领域，如制造业、检验、文档分析、医疗诊断，和军事等领域中各种智能／自主系统中不可分割的一部分。计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。机器视觉需要图象信号，纹理和颜色建模，几何处理和推理，以及物体建模。一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起。 再次，物理是与计算机视觉有着重要联系的另一工业应用领域。计算机视觉关注的目标在于充分理解电磁波——主要是可见光与红 外线部分——遇到物体表面被反射所形成的图像，而这一过程便是基于光学物理和固态物理，一些尖端的图像感知系统甚至会应用到量子力学理论，来解析影像所表示的真实世界，计算机视觉同样可以被看作是物理学的拓展。 再次，另一个具有重要意义的应用领域是神经生物学，尤其是其

《三维动画场景制作》大纲

《三维动画场景制作》课程设计大纲 一、课程简介 课程名称：三维动画场景制作 英文名称：Design of 3D Animation Background 课程代码：0320107 课程类别：集中实践环节 学分：2 总学时：32 先修课程：MayaⅠ、动画场景设计 课程概要： 三维动画场景制作是动画专业的集中实践课程。该实践教学重点从三维软件使用和动画场景设计两个课程来诠释，主要锻炼学生的场景概念设计意识，同时配合计算机辅助设计手法来实现三维虚拟场景环境，并为三维动画片的创作打下良好的基础。 二、目的与性质 通过理论学习和实践研究相结合的手法，培养学生对客观生活、对自然景象的敏锐观察力，提高审美水平，并对研究、分析和理解二维、三维动画场景设计产生积极作用，为创作出较高水平的动画作品打下良好的基础。 三、主要内容与要求 1、主要内容 动画场景3D创作，掌握动画场景设计的技法，能够独立创作场景设计概念效果图，结合所学到的3D软件理论知识创造出3维虚拟场景。重点创作场景CG效果图。 2、要求 在三维动画场景制作之前，要求同学回顾并掌握场景设计理论知识，了解动画片的基本组成，明确美术设计的任务和范畴，如何确立和设计动画片的主场景，动画片场景设计的不同类型与风格注意场景设计中的色彩处理，具体场景设计的诸多程序和相关知识。 四、方式、程序及时间安排 1、设计方式 学生的课程设计可以由学生根据设计的内容与要求，结合自己的兴趣自主选题，也可由指导教师负责拟定题目。鼓励学生通过参加科技立项、校内、外设计基地实习、相关企事业单位实习等方式完成课程设计。 2、设计程序及时间安排

（1）设计动员（设计内容、要求、分组）及准备工作2学时； （2）前一周（课上14学时）完成资料收集、场景制作分析、技术分析、场景艺术设计分析、色彩设计分析； （3）后一周（课上16学时）完成三维动画场景制作及课程设计报告。 五、考核与成绩评定 1、成绩评定 课程设计成绩 =课程设计作品×70% + 平时×30% 2、评分标准 （1）90—100分：能认真完成课程设计大纲所规定的任务。设计过程中积极主动、虚心好学、严格要求自己，服从指导教师安排，遵守各项规章制度。设计过程中能充分灵活地运用所学的知识、技能，具有一定的独立工作能力和好的接受新知识、新技能的能力，能很好地完成设计任务； （2）80—89分：能完成设计大纲所规定的任务。设计态度认真，服从指导教师安排，遵守纪律。设计报告总结比较完整，并能较好地运用所学知识。考核时能较好地回答有关问题； （3）70—79分：达到设计计划中规定的主要要求，设计期间表现尚好，能按时参加设计，设计报告有一定质量，考核时能回答主要问题； （4）60—69分：能达到设计计划中所规定的基本要求，设计期间表现一般。服从指导教师安排，遵守纪律。设计报告质量一般。考核时能回答问题，但不够完整准确； （5）60分以下：未达到设计计划中所规定的基本要求。设计期间表现较差。设计报告不认真或有原则错误。考核时不能正确回答主要问题。 六、其它 1、对教师的要求 指导教师应具备较高的业务水平和较丰富的指导课程设计经验、责任心强。能及时、正确地对学生出现的问题给予指导。 2、对学生的要求 （1）课程设计是教学过程的重要实践性教学环节，不允许免修；不及格者，按照学生学籍管理规定处理； （2）在课程设计期间，要求保证时间，全心投入、认真设计，确保课程设计按期完成； （3）在课程设计期间，要求态度端正，不允许复制或抄袭别人的设计，应独立完成自

数字图像灰度阈值的图像分割技术matlab

1．课程设计的目的 (1)使学生通过实验体会一些主要的分割算子对图像处理的效果，以及各 种因素对分割效果的影响 (2)使用Matlab软件进行图像的分割 (3)能够进行自行评价各主要算子在无噪声条件下和噪声条件下的分割 性能 (4)能够掌握分割条件（阈值等）的选择 (5)完成规定图像的处理并要求正确评价处理结果，能够从理论上做出合 理的解释 2．课程设计的要求 （1）能对图像文件（bmp,jpg,tiff,gif）进行打开，保存，退出等功能操作 （2）包含功能模块：图像的边缘检测（使用不同梯度算子和拉普拉斯算子）（3）封闭轮廓边界 （4）区域分割算法：阈值分割，区域生长等

3．前言 3.1图像阈值分割技术基本原理 所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域，使得这些特征在同一区域内，表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出明显的不同。简单的讲，就是在一幅图像中，把目标从背景中分离出来，以便于进一步处理。图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要的领域之一，它是对图像进行视觉分析和模式识别的基本前提。同时它也是一个经典难题，到目前为止既不存在一种通用的图像分割方法，也不存在一种判断是否分割成功的客观标准]5[。 在对图像的研究和应用中，人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣，这些部分称为目标或前景(其他部分称为背景)，他们一般对应图像中特定的、具有独特性质的区域。为了辨识和分析目标，需要将他们分离提取出来，在此基础上才有可能对目标进一步利用。图像分割就是指把图像分成格局特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。这里特性可以是象素的灰度、颜色、纹理等，预先定义的目标可以对应单个区域，也可以对应多个区域。现有的图像分割算法有：阈值分割、边缘检测和区域提取法。本文着重研究基于阈值法的图像分割技术。 若图像中目标和背景具有不同的灰度集合：目标灰度集合与背景灰度集合，且两个灰度集合可用一个灰度级阈值T进行分割。这样就可以用阈值分割灰度级的方法在图像中分割出目标区域与背景区域，这种方法称为灰度阈值分割方法。 在物体与背景有较强的对比度的图像中，此种方法应用特别有效。比如说物体内部灰度分布均匀一致，背景在另一个灰度级上也分布均匀，这时利用阈值可以将目标与背景分割得很好。如果目标和背景的差别是某些其他特征而不是灰度特征时，那么先将这些特征差别转化为灰度差别，然后再应用阈值分割方法进行处理，这样使用阈值分割技术也可能是有效的

设计模式优缺点及应用场景整理

看完发现有不太对的地方告诉我下 各设计模式优缺点总结 1桥接模式 优点：1 将实现予以解耦，让它和界面之间不再永久绑定 2 抽象和实现可以独立扩展，不会影响到对方 3 对于“具体的抽象类”所做的改变，不会影响到客户。 缺点：1. 增加了复杂度 用途：1. 适合使用在需要跨越多个平台的图形和窗口上 2. 当需要用不同的方式改变接口和实现时，你会发现桥接模式很好用。 具体实例：跨平台的软件，不同电视机和不同的遥控器。 2生成器模式（建造者模式） 优点： 1.将一个复杂对象的创建过程封装起来 2.允许对象通过多个步骤来创建，并且可以改变创建过程 3.向客户隐藏内部的表现 4.产品的实现可以被替换，因为客户只看到一个抽象的接口 缺点： 1.与工厂模式相比，采用生成器模式创建对象更复杂，其客户，需要更多的知识领域。用处： 用来创建组合结构。 典型例子： 想不起典型例子 还是扯那个画小人，构建小人分画头，画身体，画双手，黄双脚等不同构建部分，全部放在一起构建。 3职责链模式 优点： 1.将请求的发送者和接收者解耦 2.可以简化你的对象，因为它不需要知道链的结构 3.通过改变链内的成员或调动他们的次序，允许你动态地新增或删除责任 缺点： 1.并不保证请求一定会被执行，如果没有任何对象处理它的话，它可能会落到链尾端 之外 2.可能不容观察运行时的特征，有碍于除错。 用途：

经常被使用在窗口系统中，处理鼠标和键盘之类的事件。 当算法牵涉到一种链型运算，而且不希望处理过程中有过多的循环和条件选择语句，并且希望比较容易的扩充文法，可以采用职责链模式。 1）有多个对象处理请求，到底怎么处理在运行时确定。 2）希望在不明确指定接收者的情况下，向多个对象中的一个提交请求。 3）可处理一个请求的对象集合应该被动态指定。 典型例子： 一个请求发送给前台，前台表示我无权管理，将请求传递给财务部门，财务部门再……4蝇量模式（享元） 优点： 1.减少运行时对象实例的个数，节省内存 2.将许多“虚拟”对象的状态集中管理 缺点： 一旦你实现了它，单个的逻辑实现将无法拥有独立而不同的行为 用途： 当一个类有许多的实例，而这些实例能被同一方法控制的时候，我们就可以使用蝇量模式。（这话什么意思啊，HF书上原话，是这话有问题还是我理解能力有问题?!） 具体场景： 五子棋中的黑白子，改变坐标状态(x,y)，但用同一个实体。 5解释器模式（这个模式我真没仔细看） 优点： 1．将每一个语法规则表示成一个类，方便事先语言。 2．因为语法由许多类表示，所以你可以轻易地改变或扩展此语言 3．通过在类结构中加入新的方法，可以在解释的同时增加新的行为，例如打印格式的梅花或者进行复制的程序验证。 缺点： 当语法规则数目太大时，这个模式可能会变得非常繁琐。 用途： 1．当你需要实现一个简答的语言时，使用解释器 2．当你有一个简单的语法，切简单比效率更重要时，使用解释器 3．可以处理脚本语言和编程语言 典型例子：正则表达式 6中介者模式 优点： 1.通过将对象彼此解耦，可以增加对象的复用性。 2.通过将控制逻辑集中，可以简化系统维护

计算机视觉应用专题报告

二、技术应用场景及典型厂商分析 1.计算机视觉技术已应用于传统行业和前沿创新，安全/娱乐/营销成最抢先落地的商业化领域 计算机视觉技术已经步入应用早期阶段，不仅渗透到传统领域的升级过程中，还作为最重要的基础人工智能技术参与到前沿创新的研究中。 本报告将重点关注技术对传统行业的影响。其中，计算机对静态内容的识别应用主要体现在搜索变革和照片管理等基础服务层面，意在提升产品体验；伴随内容形式的变迁（文字→图片→视频），动态内容识别的需求愈加旺盛，安全、娱乐、营销成为最先落地的商业化领域。 Analysys易观认为，这三类领域均有一定的产业痛点，且均是视频内容产出的重地，数据体量巨大，适合利用深度学习的方式予以改进。与此同时，行业潜在的商业变现空间也是吸引创业者参与的重要原因。 另一方面，当前计算机视觉主要应用于二维信息的识别，研究者们还在积极探索计算机对三维空间的感知能力，以提高识别深度。

2.计算机视觉的应用从软硬件两个层面优化安防人员的作业效率和深度 安防是环境最为复杂的应用领域，通常的应用场景以识别犯罪嫌疑人、目标车辆（含套牌车/假牌车）以及真实环境中的异常为主。 传统安防产品主要功能在于录像收录，只能为安防人员在事后取证的环节提供可能的线索，且需要人工进行反复地逐帧排查，耗时耗力；智能安防则是将视频内容结构化处理，通过大数据分析平台进行智能识别搜索，大大简化了工作难度，提高工作效率。 除此之外，在硬件层面上，传统安防产品超过4-5米的监控内容通常无法达到图像识别的像素要求，并容易受复杂环境中光影变化和移动

遮挡的影响而产生信息丢失，因此计算机会出现大量的误报漏报，这些局限为治安工作造成了一定的阻碍。 安防技术厂商在此基础上进行了创新，以格灵深瞳为例，目前已将摄像头的有效识别距离稳定至70-80米，同时开创了三维计算机视觉的应用，通过整合各类传感器达到类人眼的效果，减弱了环境对信息采集的负面影响，提高复杂环境下的识别准确度。 Analysys易观认为，计算机视觉的应用从行业痛点出发，以软硬件的方式大大优化了安防人员的作业效率与参考深度，是顺应行业升级的利好。不过，在实际应用过程中，对公安、交警、金融等常见安防需求方而言，更强的视觉识别效果往往意味着更多基础成本（存储、带宽等）的投入，安防厂商的未来将不只以技术高低作为唯一衡量标准，产品的实用性能与性价比的平衡才是进行突围、实现量产的根本，因此市场除了有巨大的应用空间外，还会引发一定的底层创新。

图像分割技术的原理及方法

浅析图像分割的原理及方法 一．研究背景及意义 研究背景： 随着人工智能的发展，机器人技术不断地应用到各个领域。信息技术的加入是智能机器人出现的必要前提。信息技术泛指包括通信技术、电子技术、信号处理技术等相关信息化技术的一大类技术。它的应用使得人们今天的生活发生了巨大变化。从手机到高清电视等家用电器设备出现使我们的生活越来越丰富多彩。在一些军用及民用领域近几年出现了一些诸如:图像制导、无人飞机、无人巡逻车、人脸识别、指纹识别、语音识别、车辆牌照识别、汉字识别、医学图像识别等高新技术。实现它们的核心就是图像处理、机器视觉、模式识别、智能控制、及机器人学等相关知识。其中图像处理具有重要地位。而图像分割技术是图像分析环节的关键技术。 研究图像分割技术的意义： 人类感知外部世界的两大途径是听觉和视觉，尤其是视觉，同时视觉信息是人类从自然界中获得信息的主要来源，约占人类获得外部世界信息量的80%以上。图像以视觉为基础通过观测系统直接获得客观世界的状态，它直接或间接地作用于人眼，反映的信息与人眼获得的信息一致，这决定了它和客观外界都是人类最主要的信息来源，图像处理也因此成为了人们研究的热点之一。人眼获得的信息是连续的图像，在实际应用中，为便于计算机等对图像进行处理，人们对连续图像进行采样和量化等处理，得到了计算机能够识别的数字图像。数字图像具有信息量大、精度高、内容丰富、可进行复杂的非线性处理等优点，成为计算机视觉和图像处理的重要研究对象。在一幅图像中，人们往往只对其中的某些区域感兴趣，称之为前景，这些区域内的某些空间信息特性(如灰度、颜色、轮廓、纹理等)通常与周围背景之间存在差别。图像分割就是根据这些差异把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提取感兴趣目标的技术和过程。在数字图像处理中，图像分割作为早期处理是一个非常重要的步骤。为便于研究图像分割，使其在实

个性化应用案例集

个性化应用案例集 一、销售管理个性化的应用。 外销订单，除了包含客户、产品、数量、单价、交期基本信息外，一般还需要，产品的相关的参数要求，认证要求，配件要求，包装要求。外销是根据客户的要求进行生产，根据不同的要求会产生不同的BOM清单。目前我们金蝶软件里的应用一般有两种方式：第一种，一个订单，一个物料编码，每次都以不同的编码体现，编制BOM清单。第二种，进行选配，设置配套类BOM。然后在接订单的时候根据客户要求进行选择相关的零配件，这种方式就要求产品BOM比较成熟，配件等都很清楚的情况下。如品牌电脑等都是根据客户自己选择进行生产的。 个性化开发应用场景一 订单相关要求录入界面： 个性化开发应用场景二 订单打印格式：

2、内销订单管理的应用。 内销管理中，我们关键的是在客户下达订单的时候，我们是否有可供的产品及时提供给客户。生产计划根据历史数据，市场分析等制定生产预测。如何得到即时的可用库存数据信息，如何统计有效的数据供市场部编制准确的生产预测是内销业务管理的关键。 个性化应用场景一 内销订单录入界面： 生产预测分析报表： 二、条码管理个性化的应用。 目前很多工厂企业都已经成功实施的企业管理系统，但是一般企业管理系统中都没有针对仓库模块做针对性的条码开发和运用，对于这些已经使用管理系统但又想运用条码提高仓库管理效率和管理水平的企业，我们提出了“金蝶k3ERP系统仓库条码接口系统”的概念，通过金蝶k3ERP条码仓库系统与金蝶k3ERP系统的无缝结合运用实现了不修改原金蝶k3ERP系统而实现企业条码的目的。 见附件

三、接口个性化的应用。 四、计件工资管理系统。 见附件 五、报表分析平台。 报表是企业管理必不可少的工具，是企业各部门进行调整和改善的有效依据，金蝶k3软件虽然提供了很多常用报表，也可以根据各个企业的不同需求可以个性化的设计个性化的报表，但是在查询时必须占用有限的k3功能块的站点，在k3软件所购买的站点不是很充裕的情况下，会造成站点拥挤的情况，而企业又不会为了这继续投钱购买金蝶k3站点，为此，我们开发了金蝶辅助工具（报表分析平台），报表分析平台在使用过程中不会占用金蝶k3站点，而且报表数量可以无限扩展，同时我们还提供常用的企业相关管理报表供客户选者，现将报表分析平台的相关功能及常用报表介绍如下： 一、主要界面及功能 1、报表分析平台主界面 2、个性化查询界面 可以根据不同的过滤条件进行查询，也可以按照不同的查询方式进行个性化的查询。 而且不同的查询方案可以设置不同的方案进行保存。 按汇总条件查询

计算机视觉的应用

运动目标检测 目录 基于统计背景模型的运动目标检测方法 背景模型提取 运动目标检测 后处理 基于统计背景模型的运动目标检测方法 问题：（1）背景获取：需要在场景存在运动目标的情况下获得背景图像（2）背景扰动：背景中可以含有轻微扰动的对象，如树枝、树叶的摇动，扰动部分不应该被看做是前景运动目标（3）外界光照变化：一天中不同时间段光线、天气等的变化对检测结果的影响（4）背景中固定对象的移动：背景里的固定对象可能移动，如场景中的一辆车开走、一把椅子移走，对象移走后的区域在一段时间内可能被误认为是运动目标，但不应该永远被看做是前景运动目标（5）背景的更新：背景中固定对象的移动和外界光照条件的变化会使背景图像发生变化，需要及时对背景模型进行更新，以适应这种变化（6）阴影的影响：通常前景目标的阴影也被检测为运动目标的一部分，这样讲影响对运动目标的进一步处理和分析首先利用统计的方法得到背景模型，并实时地对背景模型进行更新以适应光线变化和场景本身的变化，用形态学方法和检测连通域面积进行后处理，消除噪声和背景扰动带来的影响，在HSV色度空间下检测阴影，得到准确的运动目标。 背景模型提取 前提假设在背景模型提取阶段，运动目标在场景区域中运动，不会长时间停留在某一位置视频流中某一像素点只有在前景运动目标通过时，它的亮度值才发生大的变化，在一段时间内，亮度值主要集中在很小的一个区域中，可以用这个区域内的平均值作为该点的背景值。具体实现过程：在YUV颜色空间下，Y值的变化范围为0~255，将该范围划分成若干区间[0,T][T,2T]…[Nt,255],n=255/T，对于每个像素点，统计一段时间内每个区间内亮度值的出现的次数。找出出现次数最多的那个区间，将该区间内所有值的平均值作为背景模型在该点的亮度值。这种方法不受前景运动目标的影响。 运动目标检测 检测当前图像和背景图像中对应像素点的差异，如果差值大于一定阈值，则判定该像素为前景运动目标

NGAF典型应用场景及案例

NGAF常见应用场景及典型案例 安徽卫生厅全省卫生综合管理平台建设 安徽省卫生厅计划完成全省各县的卫生综合管理平台的建设，由于各县级单位资金有限、网络管理人员资源不足，选择一款安全最佳、功能最全、投资最优、运维最简便的安全产品是各县级单位考虑平台安全建设的重点。深信服NGAF为各县管理平台提供针对服务器风险的2-7层一体化安全解决方案，有效保障管理平台安全的同时，简化了组网、方便了运维、节约了投资，为各县级市投资利益最大化提供了最优的解决方案。目前全省已成功部署10多台，后续其他各县市也将陆续部署深信服NGAF下一代应用防火墙。

贵阳市地方税务局实现互联网出口统一安全防护 贵阳市地方税务局的网络规划本着“简化组网，节约投资”的原则，内网办公区域互联网的出口与现网网站规划同一互联网出口。由于内网办公区终端的不可控性，很容易导致位于同一互联网出口的WEB门户网站的安全及响应速度问题。根据贵阳地税的特殊网络环境和需求，深信服为贵阳地税信息中心提供深信服NGAF互联网一体化安全解决方案。通过在核心交换前端部署一台深信服NGAF，将WEB门户网站服务器与内网终端进行有效的隔离，进行有效的终端管控与WEB服务器安全防护，有效的解决了贵阳地税面临的门户网站安全问题，保障门户网站可用带宽的同时，解决了内网办公区终端面临的风险问题。 新疆联通大客户高流量互联网出口 中国联合网络通信有限公司新疆维吾尔自治区分公司为给其大客户提供安全、稳定的互联网接入业务，同时确保大客户门户网站访问的安全性。通过在大客户的互联网出口和服务器前端部署2台高性能的NGAF设备，提供应用管控、服务器防护、终端内容过滤等功能，可满足未来5年8G以上流量，10000人以上并发的高性能需求。目前已部署上线、稳定运行。 陕煤集团门户网站安全建设 陕煤集团门户网站是对外发布信息的窗口，是广大用户办理业务的便捷通道。但门户网站却面临越来越严峻的WEB安全形势，诸如注入攻击、跨站攻击、DDOS攻击、脚本攻击、暴力破解等安全事件屡见不鲜。而已经部署的防火墙、IPS等设备在应对WEB攻击时显得力不从心，如何做好网站安全建设成为陕煤集团信息中心今年的首要任务。通过在防火墙后方透明部署深信服下一代应用防火墙，为陕煤集团门户提供基于攻击过程的Web安全防护解决方案。从WEB攻击扫描、入侵、破坏三个过程关注WEB系统安全，同时提供丰富的日志报表帮助陕煤集团信息中心维护网站安全。 重庆百事达实现网站安全防护及流量带宽保障 重庆百事达汽车有限公司是一家以汽车贸易和服务为主营业务的大型民营企业。除了常规的营销，网络订购、网络代理也成为重庆百事达销售额主要来源之一，因此网站的安全以及体验也从一定意义上影响着公司的销售额。而由于门户网站与上网终端同属一个出口，有限的带宽、巨大的访问量以及P2P的泛滥给百事达IT部门带来巨大的压力。深信服NGAF下一代防火墙的部署，将WEB服务器单独划分DMZ区进行强化的WEB安全防护，并制定带宽保障策略，使得网站维护达到安全、高效、稳定的效果，提升了用户访问体验。同时通过应用管控的功能，限制大量非法、存在风险的互联网应用，保证内网的纯净，使IT部门的压力降到了最低。 河北农业大学打造园区网出口安全和审计方案 河北农业大学园区网建设过程中遇到如下几个棘手的问题：如何将宿舍网络、教务系统网络、互联网进行安全隔离的基础上实现资源共享？如何切断来自互联网的安全威胁？如何审计互联网非法言论的发布？针对这几个问题，深信服提供了下一代应用防火墙和上网行为管理的互联网出口解决方案。将河北农业大学园区网的几个重要组成部分合理的划分了安全域，有效保证了各个网络的独立性；针对教务系统服务器提供漏洞防护、服务器防护等功能，保障教务系统的安全；通过上网行为管理有效的解决了互联网安全审计的难题，有效的控制了来自互联网的安全风险。

【必藏篇】手把手教你制作机房三维场景(3D效果图)

前言： 随着信息技术的不断发展，大量数据中心机房的建设、监控软件已经成为机房管理者的重要武器，特别是机房效果图这一块，从简易的CAD到现在的3D效果图，从静态到三维动态的改进，机房监控软件基本上可以说是从无到有的一个过程，下面本文跟大家分享机房高大上的数据中心三维可视化管理软件的三维场景制作过程（俗称：3D效果图的制作过程）。 1 以前的机房效果图 2 现在的机房3D效果图 数据中心可三维可视化管理软件，通过对现实存在数据中心建筑，设备等事物进行数据

建模、渲染，以三维的方式展示出来，还提供在线浏览、数据交互、设备管理等。它支持B/S和C/S架构，能集成到第三方软件中，实现数据双向交互，通常制作一张完整的3d效果图分为六个步骤，拿到设计部的CAD图纸——了解设计师的设计意图——模型的搭建——打灯光——渲染——后期处理，下面为大家介绍制作流程需要注意的事项，才能把握好这个度。 （1）首先是：模型的搭建 现在从模型的搭建开始：我们不能一味的追求光感与质感，对于一个效果图来说特别是纯商业图。面对的人群大部分不懂这些，因此对于那些所谓的外行我们只有提高模型的精确度来达到最好的视觉冲击效果。有时候一些很不起眼的东西放到整个模型中会对图面有很大的改善。比如一个白色的坐垫上放一本以红色为主的封面的书或是一个黑色台面的茶几上放一个白色陶瓷的茶杯等等，这些细节都能让图面生动起来。 3 （2）其次是：灯光 这个比较灵活，一般的制作思路是明冷暗暖远虚近实，这是对一个白天的表现来说的，所以以这个为出发点，打灯的思路就不会乱了，打起灯来也比较容易控制。然后就是大的气氛的把握，像办公空间以冷色为主，点缀一点暖色让工作人员在严肃的工作环境中心灵有点依靠，或是酒店的包间以暖色为主透出一点冷色增强图面的一点艺术性等等。总之在灯光的运用上要用心去体会、感觉。 （3）最后是：后期处理 效果图的后期制作一般主要是用PHOTOSHOP图完成后期的处理。很多人认为后期是作弊，但我认为PS处理一下对图面会增色不少，有时候渲染的时间出现的问题也可以通过PS 来解决。 以上的基本了解后是不是觉得其实做效果图不难，软件很好操作，主要是个人对生活中的一些事物的细微光影变化与材质的性质等要有独到的理解，下面是详细的教学流程：

图像分割技术的研究背景及意义

图像分割技术的研究背景及意义 1概述 2图像分割技术的研究背景及意义 2.1阈值分割方法 2.2基于边缘的分割方法 2.3基于区域的分割方法 2.4 结合特定理论工具的分割方法 1概述 图像的研究和应用中，人们往往对图像中的某些部分感兴趣，这些感兴趣的部分一般对应图像中特定的、具有特殊性质的区域（可以对应单一区域，也可以对应多个区域），称之为目标或前景；而其他部分称为图像的背景。为了辨识和分析目标，需要把目标从一幅图像中孤立出来，这就是图像分割要研究的问题。 2图像分割技术的研究背景及意义 图像分割是图像处理中的一项关键技术，也是一经典难题，发展至今仍没有找到一个通用的方法，也没有制定出判断分割算法好坏的标准，对近几年来出现的图像分割方法作了较为全面的综述，探讨了图像分割技术的发展方向，对从事图像处理研究的科研人员具有一定的启发作用。 图像分割是图像分析的第一步，图像分割接下来的任务，如特征提取、目标识别等的好坏，都取决于图像分割的质量如何。由于该课题的难度和深度，进展比较缓慢。图像分割技术自20世纪70年代起一直受到人们的高度重视，虽然研究人员针对各种问题提出了许多方法，但迄今为止仍然不存在一个普遍适用的理论和方法。另外，还没有制定出选择适用分割算法的标准，这给图像分割技术的应用带来许多实际问题。最近几年又出现了许多新思路、新方法或改进算法，对一些经典方法和新出现的方法作了概述，并将图像分割方法分为阈值分割方法、边缘检测方法、区域提取方法和结合特定理论工具的分割方法4类。

2.1阈值分割方法 阈值分割方法的历史可追溯到近40前，现已提出了大量算法。阈值分割法就是简单的用一个或几个阈值将图像的直方图分成几类，图象中灰度值在同一个灰度类内的像素属于同一个类。它是一种PR法。其过程是决定一个灰度值，用以区分不同的类，这个灰度值就叫阈值。它可以分为全局阈值分割和局部阈值分割。所谓全局阈值分割是利用整幅图像的信息来得到分割用的阈值，并根据该阈值对整幅图像进行分割；而局部阈值分割是根据图像中的不同区域获得对应的不同区域的阈值，利用这些阈值对各个区域进行分割，即一个阈值对应一个相应的子区域，这种方法也叫称为适应阈值分割。可以看出，确定一个最优阈值是分割的关键。现有的大部分算法都是集中在阈值确定的研究上。阈值分割方法根据分割算法所有的特征或准则，还可以分为直方图与直方图变换法、最大类空间方差法、最小误差法与均匀化误差法、共生矩阵法、最大熵法、简单统计法与局部特性法、概率松驰法、模糊集法、特征空间聚类法、基于过渡区的阈值选取法等。 目前提出了许多新方法，如严学强等人提出了基于量化直方图的最大熵阈值处理算法，将直方图量化后采用最大熵阈值处理算法，使计算量大大减小。薛景浩、章毓晋等人提出基于最大类间后验交叉熵的阈值化分割算法，从目标和背景的类间差异性出发，利用贝叶斯公式估计象素属于目标和背景两类区域的后验概率，再搜索这两类区域后验概率之间的最大交叉熵。这种方法结合了基于最小交叉熵以及基于传统香农熵的阈值化算法的特点和分割性能，取得很好的通用性和有效性，该算法也容易实现二维推广，即采用二维统计量（如散射图或共生矩阵）取代直方图，以提高分割的准确性。俞勇等人提出的基于最小能量的图像分割方法，运用了能量直方图来选取分割阈值。任明武等人提出的一种基于边缘模式的直方图构造新方法，使分割阈值受噪声和边缘的影响减少到最小。程杰提出的一种基于直方图的分割方法，该方法对Ostu准则的内在缺陷进行了改进，并运用对直方图的预处理及轮廓追踪，找出了最佳分割阈值。此方法对红外图像有很强的针对性，付忠良提出的基于图像差距度量的阈值选取方法，多次导出Ostu方法，得到了几种与Ostu类似的简单计算公式，使该方法特别适合需自动产生阈值的实时图像分析系统。陈向东、常文森等人提出了基于小波变换的图像分数维计算方法，利用小波变换计算图像的分数维准确性高的特性。结果表明计算出的图像分数维准确，而且通过应用快速小波变换可以满足实时计算的要求，为实时场景分析提供有效的方法。建立在积分几何和随机集论基础之上的数学形态学以其一整套变换、概念和算法为数学工具，提供了并行的、具有鲁棒性的图像分割技述。它不仅能得到图像中各种几何参数的间接测量，反映图像的体视特性，而

计算机视觉在各个方面的应用

计算机视觉在各个方面的应用 摘要 计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，用电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。这里所指的信息指Shannon定义的，可以用来帮助做一个“决定”的信息。因为感知可以看作是从感官信号中提取信息，所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。 关键词：图像处理，模式识别，图像理解。 正文 1.1序言 计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样。 计算机视觉既是工程领域，也是科学领域中的一个富有挑战性重要研究领域。计算机视觉是一门综合性的学科，它已经吸引了来自各个学科的研究者参加到对它的研究之中。其中包括计算计科学和工程、信号处理、物理学、应用数学和统计学，神经生理学和认知科学等。 所需要的知识储备以及相关课程如下， 图1-1 图1-2

1.1.2 现阶段的形式 视觉是各个应用领域，如制造业、检验、文档分析、医疗诊断，和军事等领域中各种智能/自主系统中不可分割的一部分。由于它的重要性，一些先进国家，例如美国把对计算机视觉的 图1-3计算机视觉与其他领域的关系 研究列为对经济和科学有广泛影响的科学和工程中的重大基本问题，即所谓的重大挑战（grand challenge）。计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。机器视觉需要图象信号，纹理和颜色建模，几何处理和推理，以及物体建模。一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起。作为一门学科，计算机视觉开始于60年代初，但在计算机视觉的基本研究中的许多重要进展是在80年代取得的。计算机视觉与人类视觉密切相关，对人类视觉有一个正确的认识将对计算机视觉的研究非常有益。为此我们将先介绍人类视觉。 人类正在进入信息时代，计算机将越来越广泛地进入几乎所有领域。一方面是更多未经计算机专业训练的人也需要应用计算机，而另一方面是计算机的功能越来越强，使用方法越来越复杂。这就使人在进行交谈和通讯时的灵活性与目前在使用计算机时所要求的严格和死板之间产生了尖锐的矛盾。人可通过视觉和听觉，语言与外界交换信息，并且可用不同的方式表示相同的含义，而目前的计算机却要求严格按照各种程序语言来编写程序，只有这样计算机才能运行。为使更多的人能使用复杂的计算机，必须改变过去的那种让人来适应计算机，来死记硬背计算机的使用规则的情况。而是反过来让计算机来适应人的习惯和要求，以人所习惯的方式与人进行信息交换，也就是让计算机具有视觉、听觉和说话等能力。这时计算机必须具有逻辑推理和决策的能力。具有上述能力的计算机就是智能计算机。 智能计算机不但使计算机更便于为人们所使用，同时如果用这样的计算机来控制各种自动化装置特别是智能机器人，就可以使这些自动化系统和智能机器人具有适应环境，和自主作出决策的能力。这就可以在各种场合取代人的繁重工作，或代替人到各种危险和恶劣环境中完成任务。 1.1.3 简单原理 计算机视觉就是用各种成象系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释。计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能象人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。要经过长期的努力才能达到的目标。因此，在实现最终目标以前，人们努力的中期目标是建立一种视觉系统，这个系统能依据视觉敏感和反馈的某种程度的智能完成一定的任务。例如，计算机视觉的一个重