computer vision

### 计算机视觉——图像形成与色彩理解 #### 一、引言 计算机视觉是研究如何让机器“看”的一门学科，它涉及到图像采集、处理、分析等多个方面。本文档将详细介绍计算机视觉中的关键概念和技术，特别是图像形成的基础原理以及色彩理论。这将为深入学习更高级别的计算机视觉技术打下坚实的基础。 #### 二、图像形成 ##### 2.1 相机模型 相机是获取图像的关键设备，其工作原理基于光线的折射和反射。在计算机视觉领域，通常会用不同的数学模型来模拟真实世界的相机系统。 ###### 2.1.1 针孔相机 针孔相机是最简单的成像模型之一，通过一个小孔来模拟光线进入相机的过程。在这个模型中，光线从场景中的物体穿过小孔投射到一个平面上形成倒立的图像。这种模型有助于理解透视投影的基本原理。 **透视投影**：针孔相机模型中，光线从物体上的一点出发，经过针孔后会在图像平面上形成一个点。这种投影方式使得远离观察者的物体在图像中显得更小，即产生了透视效果。 **仿射投影**：当针孔距离图像平面非常远时，可以近似认为所有光线都是平行的，此时形成的图像称为仿射投影。这种投影不保留透视关系，但在某些情况下可以简化计算。 **球面投影**：考虑到光线实际上是在三维空间中传播的，针孔相机模型可以扩展为球面投影，其中图像被映射到一个球面上。这种方法适用于需要考虑曲率的应用场景。 ###### 2.1.2 带透镜的相机 实际应用中的相机大多使用透镜来聚焦光线，这比针孔相机更高效且成像质量更高。 **第一阶几何光学**：这是对透镜系统进行建模的基础方法，包括光的直线传播和在透镜表面发生折射的基本规律。 **薄透镜：几何**：薄透镜模型假设透镜厚度可以忽略不计，这大大简化了计算过程。该模型主要关注光线如何通过透镜聚焦到一点上。 **薄透镜：辐射度学**：除了几何关系外，还需要考虑光线强度的变化。薄透镜模型还需要包含辐射度学原理，以便准确地模拟光线在透镜内部的传播。 **真实透镜**：实际的相机透镜系统往往更加复杂，包括多个透镜组合、色散效应等。这些因素都会影响最终的成像质量。 ##### 2.2 感光器与人眼视觉 图像采集过程中，感光器（如CCD）将光信号转换为电信号，而人眼则是自然界的“相机”，具有独特的结构和功能。 **CCD相机**：电荷耦合器件（CCD）是一种常见的感光元件，广泛应用于数码相机中。它能够将接收到的光信号转化为电子信号，并存储起来供后续处理。 **传感器模型**：为了模拟感光器的工作原理，需要建立相应的数学模型。这些模型通常包括噪声模型、量化误差等，以便更准确地预测传感器的行为。 **人眼的结构**：人眼由角膜、晶状体、视网膜等多个部分组成。晶状体负责调节焦距，使不同距离的物体清晰可见；视网膜则含有感光细胞，能够感知光线并将其转换为神经信号传递给大脑。 #### 三、辐射度学——测量光线 辐射度学是研究光线强度及其分布的科学，在计算机视觉中至关重要。本节将介绍基本概念及在不同表面类型上的表现。 **光线在空间中的分布**：包括光线的方向性、空间密度等特性。其中，**短缩现象**是指光线垂直于表面时亮度最大，倾斜角度越大亮度越低的现象；**立体角**用于定义光线在空间中的分布范围；**亮度**是单位面积单位立体角内的辐射通量。 **表面属性**：不同的材料有不同的反射和吸收特性。例如： - **双向反射分布函数(BRDF)** 描述了光源方向和观察方向之间反射光的分布。 - **朗伯表面** 具有漫反射特性，其反射率与入射角无关，仅取决于表面的固有属性（如颜色、材质等）。 - **镜面反射** 表示光线以完全相同的角度反射回去，这种表面在理想情况下只有特定方向才能看到反射光。 #### 四、光源、阴影与着色 光源和阴影是构建逼真图像的关键要素。 **光源特性**：不同类型的光源（如点光源、线光源、面光源）会产生不同的照明效果。例如，点光源会产生明显的阴影边界，而面光源则会使阴影变得柔和。 **局部着色模型**：基于光源位置和表面性质来计算每个像素的颜色。典型的模型包括： - **局部着色模型** 用于模拟单个光源的影响，如Phong模型； - **环境光** 是指来自周围环境的间接光照，通常用来模拟全局光照的一部分； - **光度立体** 利用多个视角下的光照信息来推断物体的表面法向和反照率。 **全局着色模型** 考虑了环境中不同物体之间的相互反射，使得场景看起来更加真实。这种方法通常涉及复杂的光线追踪算法。 #### 五、色彩理论 色彩不仅是美学的一部分，也是计算机视觉中的重要组成部分。了解色彩的物理基础和人眼感知机制对于实现高质量的图像处理至关重要。 **色彩物理学**：包括光谱辐射度学和表面颜色。光谱辐射度学探讨了不同波长的光如何组合形成特定的颜色；表面颜色则关注材料本身对不同波长光的反射特性。 **人眼色彩感知**：人眼通过三种不同类型的锥形细胞来感知色彩，分别对应红色、绿色和蓝色。这些信息被转换成电信号，并在大脑中进一步处理形成色彩感知。 通过以上内容的介绍，我们可以看到计算机视觉涉及到了众多复杂的原理和技术。掌握这些基础知识对于从事相关领域的研究人员和工程师来说是非常重要的。未来随着技术的进步，计算机视觉将在更多领域发挥重要作用。