Thị giác máy tính

ĐẠI HỌC QUỐC GL^ HÀ NỘI TRL ƠNG ĐAI HỌC KHOA HOC T Ị NHIÉN N G U Y Ễ N N A M HẢI THÌ GIÁC AẤV TÍNH H N ộ i - 1999 LỜI NÓI ĐẦU Thị giác ináv lĩnh vực non trẻ phát triển nhanh chóng Viếl lĩnh vực điều hấp dẫn không phần khó khăn phải xác định nêii đừng đâu thời gian gần có nhiều kết nghiên cứu xuất sách Iiày phát triển từ giảng ghi chép dàiih cho sinh vica dại học khoá 6.801 "Thị giác máy” mà tơi dạy MIT' vòng 10 năm Bảii thảo sách dùng nãm ầii đâv Các tập phần lớn lấy từ tập giao nhà từ thi vấn đáp Khoá học khoá học "lựa chọn có giới hạn" Iiahĩa sinh viên học hay chọn khố học ihaỵ cho học khố học khác có ỉiêii quan tơi trí tuệ nhân tạo Phần lớn siuh viên chọn khoá học làm tương tự vây họ học Iiăm Một số chương sách sử dụng khoá học ngắn hạn tuần vào mùa hè rõ bốt học cho nhữiig người ngành nghề trườna; đại học khác Cách 10 năm, giáo viên giói thiệu thao tác ngưọỊ máy thị giác máy học kỳ Nhưng làm kiến thức lĩnh vực ngày phát triển nhanh chóng (Một lurạ chương trình học ban đầu thao tác irgười m áyđă Tomasdozano - Perez mở rộng phát triển thành 6.802 "Thao tác người máy"), thực tế học kỳ thừi gian ngắii để đề cập hết tói khía cạnh thú vị cùa ihị giác máv Những tiến nhanh chóng lĩnh vực giúp giảm bót việc xem xét vấn đề khôiig quan trọng chừiig mực lìào đó, có vàn đồ khơng quan trọng chun mang tính chất ý kiến cá nhân sách nàv thể quan điểm tơi Nếu snu vào moi vín đề có liên quan tói thị giác máy có lẽ phải viết sách lớn 'MIT - Trường (lụi liọc bách klioa Masachuscl sách khônơ theo đươc chủ dề chật chẽ,- Những tài liêu thiêu sở lý thuyết vững đả bị loại bỏ khỏi sách iiày Tương tụ Vậv, cách tiếp cận không dẫn đến phương piiáp khôi phục thông tin từ ảnh hũ'u dụng bị loại bỏ phưcmg tất thống Nếu ta dùng đến tốn học cao cấp Thay vào đó, sách bao gồm thông tin hữu dụng cho kỹ sư áp dụng phương phương thị siác máy "rhế giớithực" Ví dụ nhu iihững chương xử lý ánh nhị phâa góp phần giải thích dự đốn cách tiến thiết bị thương mại dùng Các tài ỉiệu ảnh quang học ảiih Gau soi aii mở có thê râ hưốiig đẩy mạnh q trình thương mại hố kết auả nghiên cứu trons lĩnh vực t « Việc thực phép lựa chọii số phép toán cụ khỏiig phải lúc viết chi tiết đầy đủ Thực hay khơng phụ ỉhuộc vào đặc điểm cụ thể hệ thống ináy điện tốn dùng trình bày có ihể Ihác với chủ đề Tôi tin bạn nên giải vấa dể Ihị giác máy trước lo đến viẽc thực hiên Trong pháa lớn trườna hợp, vịẻc thực đưa đến áp dụng thẳng kỹ thuất kinh điểii phần tính số Tuy nhiên chi tiết để thực có hiệu trons phần cứng lẫn phẩn mềm viết chương xử Iv thông tin uhị phần Gần từ đầu, khoá học thu hút ý sinh viên tốt nghiệp, người cảm thấy cần nghiên cứu thêm lĩnh vực này, số tài liệu đưa vào nhằm khai thác hiểu biết cao họ ĩoán iiọc Những tài Uệu Iiên khơng nên dùng cho đối iượng khó vừa đặt sờ tốn học vừa Iighièn cưu xem xét tài liệu sách trona môt học kỳ Điều nàv khơng GĨ khó số đề ỏ' có ihể dạy độc lập với cúc chủ đề iại Cũng cần phải ý thèm rãna phãn lớn phương tiện tốn học cầii íhiết phát biểu ỏ' phần phụ lục cúa sdch Ngồi mộl số chươnc di thàiih cónc vái (như chương 4, chương vá 7, chươnc 10 1 chươns 12 ỉ” chưcTiE 16 18) chươnc CÌ ìại w c w ■■ w • rát phụ ihuộc vào Nhữnẹ sinh viên thiếu sỡ vể lý thuyết hệ thống luvến học tối hon bò qua chươnc vể xử lý ảnh (chương 6.7 \'à có lẽ chươns 9) Tương tự vạy bỏ qua nhữiis chươns ảnh biến đòi ihco thời gian (chương 12 17) mà klióiic làm inãì lính licn lục c ỏ inỏi bố lì chương Irons tài liệu đưa chưa phát triển lốt iroiig chươnc lại Nếu bỏ qua chiíơne đó, ta chươns irình bail ổm chương đó, ta chương trình 1,2,3,4,10,11, 16 18 Và học chương học kỳ khơng phải vấn đề ạì khó khăn Cuốn sách nham nói sâu số chủ đề mà lói cảm thấv clưọc hiểu tốt Điều có nơhĩa số chủ đề ÍI chi liết Iihũìiạ chủ đề mà coi đặc biệt không viết đến phương điệii nàv sách coi sách bổ sung cho "Thị giác máv điểm loáii dara Ballard Chrisiopher Broun viếl Cuốn sách nói irêỉi đẻ cộp tới nhiẻu chù đề khòii£ sáu bằnẹ sách Iiàv Mộ! sỏ' khác muốn sò' dáy đươiìE giải quvèì chi liếl hi so vói CLióVi "xử lý ảiih số Aziel Rosenfeid Avinash kak viết in ỉần fhứ hai Những vấn đé dược IIỐU đâv có mối liéii quaiT chặt chẽ lới việc nsỊhièn cứu hệ thốiiỉỊ thị lực siiih học Tõi đến mối liên hệ Iiày sử dụs sách xuáì sắc íiẹài Daiidmar cố "Thị giác": Điều ira ước lính thể xứ lý ihóiis Ún thấv đươc mắt của.coii nguời Tương tự mức tối trọng, lới vấii để tìm rìa ảnh dựa irén nét mộl số khía cạnh để giải Ihích ảnh biến thiên theo thòi sian VI sách"Từ ảnh bề mật - nghiên cứu ước lính hệ thống ihị giác ban đầu ngưcíi cùa Eric Grunson," Do sư vận động thị Ìác cảu Ellen Hildreth "Giải thích vận động thị giác" tác gỉa Shiiioii ưlhnan viết chi ũết vấn đề Iiày tơi viết Tối làm tươii2 tự vấn đề phan loại có sách kinh điển ahư pháii ioại mỏ hìiih vù phân lích ánh Richrdlh Peter Hart Tu> nhic-i lối kỉiòng cỉ;ira viốt sờ lược hai chương quan trọng xử lý ảnh !ììộc dù bách khoa toàii thư "Xử lý ảnh" ciia Willi an Praot nói kỹ ••e vấn đề ray LÝ ià Iihững tài liệu quan trọng để hiểu đươc cai bước tiên xử lý dùíiạ chương sau Ban đầu có Iihiều sinh vièn Iigạc nhiên thấy cẩn phải có kỹ thuật ĩoán đặc biệt ỉĩnh vưc cliừne mực Iiào ta giải thích ÌỈSC.IC nhiên !ìàv Các sinh viên xcm Iihẹ phương pháp tự tìm lòi đế cỏ nliững kết bất ngừ Rất Iihicu phươnỵ pháp lỉhư đirơc ;ìm trontĩ ỉihững lìgàv Ù.ỈU nliát triển Ịigành thị giacs máv dăn đến !ac uan sai lầm vé tóc Jò phát iriển ngành Sau cđc hạn chế [ihữr.a cách tiếp cồn đặc biệt :ià'' Iisàv càno bốc [ỏ rõ rẽt Rõ ràng ià muốn Iishieii vứu thi siác rnáy cá:ì phai hiếu vè tạo quv cách ãnh 2:iotia niLiốa hoc Iibột ngơn ngữ tự Iihiẽíĩ cẲn phai, có kiến thức VC ngơn iìgiì học Cách đâv chiKỉ iãu qua.n điểm nàv đươc nsưòi tình N^:ĩhiẽiìi iroi ia iii ỉhị HÌác ni;í' ihưtíiig c h ì i l uơ c coi phirưiiíỊ liộn pÌKuỉ '.fvil ihỏiiạ ân phầti tứ niiạv j h o hẻ thònụ cú iri Uiẹ nhân ỉạo Troim ỉĩriị; '.ực (rí :uc :ìh;ui lụơ cho ió'i íia\' ihao tác toán học phức uii) rấc il dược sư aụui> Mếu ta cui :hị '4 Ìác ;n;'iV vù điều khiển thao lác cua iigười máy hoàn toàii chi !à Uâu vào / đầu cửa Ai diéu sai lẩm Các vàn đề vổ thị giác, thao íác va sư di độiig ban ihùn ỈIÓ Jã ihú vị Các vàn đề nàv phức tạp va DÌiương tiủn để lấn cơng chúng cQiìs khác ihườiio Có ihc hiổu mót hệ ihoiis ỉác iơng qua lại ĩãi vơi ir.ỏi ĩrưòìig ỉhơiỉơ qua phân tích lý học trình tác độiis qua iại Iiàv Troii.ơ irướnẹ họ'p thị Ìác điểu nùv có nghĩa I1CU ĩa mn khơi phục cdc ihỏiia tin ;ỉiế giói từ ảnh ta phải hiểu hìiiỉi íhàiih quy cạiih ảnh V iệj lãp hình mẫu tác độiig qua lại tự ahiêíi Jẫn ‘O'! ;:)hưo’!iiỉ trìiih tà tác động qua !ại dó Đến lượt minh nhương ỉrình lại đưa ‘huật tối> để khơi phục lại thơng tin giới ba chiều từ ảnh Đây chu đề cân Một điều đáii ngạc nhiên lầ -ó nhiéu sinh vịèn ĩhich thú án dụng phương pháp toán học học :ronỉT phạm vi trừu tượng ' '.'âìi đề ihực tế Tài liệu rroiig sách thúc đẩy họ thực hành phương pháp họ học thực hành phương pháp có tlìể họ học khái niệm mà chưa họ có làm cách khác Trọng tâm phần đầu CUỐII sách nhằm vào thị giác ban đầu làm Iiào để phát triển miêu tả tượng trưng đơn giản từ ảnh Kỹ thuật để dùng hình ảnh miêu tả lập luận không gian hoạt dộng quy hoạch chưa phát triển cao ỉắm có xu hướng phụ thuộc vào khí phương giác ban đầu Năm chương cuối đề cập tới vấn đề biện pháp khai ihác hlnh ảnh miêu tả tượng trưng đơn giản thu trực tiếp từ cắc ảnh chương c u o o í nói chi tiết cách hợp hệ thống thị giác vào mội thống robot đầy đủ Chương CLiôi xây dựng hệ thống để ỉấy phàn khỏi thùngKhi viết sách cố gắng đưa phẩn tạp tập nhằm inột số mục đích sau tập giúp người đọc thực hành ý kiến, đòi hỏi phải có cách giải phức tạp hơn, số nhầm giới thiệu chủ đề nghiên cứu Bài tập xếp theo thứ tự nêu vầ chổ đạc biệt khó đă có phần gợi ý Hiện đaiig có xu hướng sử dụng nhiều giác ngắn gọn Thí dụ troiig số trường hợp, thành phần véc tơ pháp luyến bề mật vận tốc đòng chảy quang học sử dụng từ đẩu Xu hướng sử dụng véc tơ trực tiếp, ví đụ hình cầu Gaussian dùng thay cho građien không gian xác định hướng bề mặt Trong sách sử dụng ghi phấn để dễ nắm bất từ đầu Tuy nhiên số tập, cố gắng cho thấy vấn để giải có hiệu aếu sử dụng giải ngấn gọn Phần lớn tài liệu sách sử dụng chúng xếp theo trất tự chột chẽ, dể hiểu dùng giải vững Có số trường hợp phương pháp viết sách chưâ lừng xuất Do lĩnh vực nàv phát triển nhanh chóng, số vấn đề viết đâv trờ nên lỗi thời íchơng đáiig quan tâm ban đầu, vài năm tói Ngược ỉại, số vấn đề mà tơi chưa đề cập có lliổ lại trò thành sở cho kết thú vỊ Tuy Iihiên kiíơn^ phải ià mứt tbiếa sóí lìgliiêm trọng quan ỉâm nhiều lới việc phát triển cách tiếp cận vững để nghiên cứu thị giác máy tới kỹ thuật cụ thể nhằm giải quvết vấn đề cụ thể Khi có thống thị giác "mục đích chung’"^ Càư trá lời tơi khơng phải sớm chiều Nhưng khơng có aahĩa íai giác máy toán trí luẻ chảng có V nshĩa thực tế Ngược lại, i.c có tiến vượt bộc theo hai hưóng a Nhờ tập trung vào việc ứng dung cụ íhể xếp thẳiig các chi ciết cho chuyền tự động hố Một hệ thống thị giác "mục đích chung” thực tham gia vào khỉa cạnh vi Iion áp dụng cho vấn đề cần đùng thòng tin thấy để giải lúc ta suy luận giới vật lý BKPH Tôi xin chân thành cảm ơn sinh viên khoá "thị Ìác máv, cúa rrường đại học Bách khoa Masachuset giúp tòi irình bày xem xét ỉại tài liệu tri giác tơi đóng gój) nhiéu việc chí vấn đề khó khăn Robert stobere chuẩn bị kỹ ghi chép số tối chưa kịp hợp thiếu thời gian Robert Sjobers, Andy Moultoiu Eric Bier Micheál Geniiert Jazek Myez kowskt có nhân xét bổ ích cho thảo ban đẩu Một số nhà khoa học khác Tơi xia cảm ơn ơng Michếl Brooks đóng góp vào tranh luận vấn đề khơi phục hình dáng tự biến đổi màu (chương 11) ông Brian Schurre giúp đõ’ phát triển phương pháp phân tích dòng chảy quang học (chương 12) bà AnnaBrus, đóng góp vào việc phản tích vấn đề định hướng bị động (chương 17) Katuchi Ikeuchi có mòt loat nghiên cứu thực hệ Ihống Iihấc gicf (chương 18) Các ông bà Christopher Brenr Herbert Prèmaii, Fricsrisin Ramesh ja, Alan Mack werth lothar Rossl có nhận xét thàn đầu tiẻn Michếl Bradỵ, Micheál Breoks, Micheál Gennet Elen Hiỉdreth xem xét sách đưa gợi ý dáiig q Michếl Gennet đóũg góp vào vấn đề phân loại mơ hình (chương 14) Borirkatz Larư Cohen sau đọc kỹ sách giúp giảm bót lỗi ngơn ngữ Tuy nhiên nhiều chỗ tơi iTiuốn viết lại thời gian trơi rơ ràng ỉà có nhữgn lỗi kỹ thuật ill ấn phát hiệu Khoa Cơ điện tin cho nghỉ õ tháng để viết bảnJhảo đẩu tièn Carol Roberts dã đánh máy thảo Blythc hcepy vẽ phẩn iớn biếu đổ Phyllis Rogers giúp chuẩn bị bảii cuối để in chụp Minh hoạ sách đươc dùng với đồng ý hoạ sĩ Hajime Boravar Marvin Mensky giúp rroiig lĩnh vực nàv cách sợi ý tơi khơi phuc hìah dáng từ mức độ đậm nhạt ảnh như,là mồt luận điểm quan trọns (Patrick Winston Úii2 hộ cách tiếp cậii thị giác máy tồi từ đâu Khi mà thị giác mv chưa phổ biến Marvin chịu trách nhiệm chế tạo Patrick chịu trách nhiệm tri mờ rộng phòng thí nghiêm trí tuệ nhân tạo trường đại học bách khoa Masachuset, nơi cơng trình thị giác máy phát triển mạnh mẽ gần 20 năm qua Nhiều ý tưởng nêu kết nghiên cứu tổ chức sau giúp đỡ Cơ quan cơng trình nghiên cứu cao cấp quốc phòng (DARPA) văn phòng nghiên cứu hải quan (ONR) I Giới thiệu Trong chương nói vấn đề hệ thống thị giác máy nhiệm vụ Chúng ta tìm hiểu mối quan hệ thi giác máy với lĩnh vực cụ thể đưa kỹ thuật xử iý ánh hay miêu ta lượng trưng ảnh Cuỗi cùiig, giói thiệu quan điểm cụ thể vẽ thị giác máy dùng tài liệu nói sơ ỉược nội dung chương 1.1 Thị giác Thị giác giác quan quan trọng người Thị giác đêm lại cho lượng thôiig till đáng kc thế.giới quanh ta giúp co hoạt động tương tác với mơi trường mà khơng có tiếp xúc vật ciiâi thực Nhờ thị giác biết vị trí đặc điểm vật mối liên hệ chúng Nếu giác quan vỏ thiệt thồi Cũng chẳng có ià lạ người cố gắiig tạo cho máy móc thị giác gần ngaỵ từ nhữiig máy điện tốn sơ' đẩu tiên sử dụna Thị giác đồng thời giác quan phức tạp ngưòi Hiểu biết mà thu vể hoạt động hệ thống thị giác sinh học tản mạn gìơí hạn chủ yếu phạm vi giai đoạn xử lý liên quail trực tiếp đến dấu hiệụ nhận từ phận cảm nhận Nhữns biết hệ thống thị giác sinh vật học phức tạp Cũng chẳng có Ì lạ nhiều cố gắng tạo cho máy móc thị giác kết thúc thất bại hoàn toàn Tuy vậv chúag ta cũiig đẵ đạt nhiẻu tiến quan trọng ngày ta gặp hệ thống thị lực xử lý thàiih công môi trường biến thiên chi tiết máy Tiến đạt chủ yếu ỉĩnh vực áp dụng vào cơng nghiệp, m trường nhìn thấy thể kiểm sốt nhiệm vụ đặt cho hệ thống thị giác máy rõ ràng Một thí dụ điển hình hệ thống khơng góin có phép lịnh liến, phép quay lý xích: Gợi ý: Hãv chứỉic, minl' tiểu mạnơ x khóns: cần nhai irực phán luvếiì e) Hãy tạo quy trình hiệu chỉnh để ước tính tham số cúa phép biéì đổi affener Cần phải đo bao nhièu điểm thử nghiệm tạo hai điều kiện ràn£ buộc độc lập f) Hãy đảo ngược lại phép biến đổi affine để xác định điểm Irôn mặt phảni iương ứng với điểm cụ thể trẽn ảnh Gợi ý: phép biến đổi nghịch đảo cDii£ affine g) Hãy giải thích cách dùng hai phép biến đổi affine xác định bở h a i m ặ t p h ả n g h n ? n g o i s o n g s o n g , = Z ] v z = Z9 c h ẳ n g h ạn đ ể tìm lia hệ toạ độ hướng nsỉoại mà mộl vật thể cẩn Piàm đề xuất lại mộ; w > • điểm (x', v')^ cụ thể trén ảnh 13.13 Giả sử ta muốn xác định xác vị trí tư vật lớn mà vật bị hạn chế phâi ỏ' aần vị trí tư liêu chuẩn Ta cc số hệ thống camera, hệ thốn? có ihể đặt xác ảnh mội nét dạc trưng đ n g c h ú V irén mộT p hẩn b ể m ặ t vật ihể H ã y c h ứ n g m ii ì h rằivq la cần ba camera để xác định dược \'ĩ trí tư vậi Làm Ihế để hiểu hv‘ ihống? Tức làm ihế đê xác địiih íhàm s ố cẩn có irouĩi phép ỉố; k h i p h ụ c vị Irí iư th ế vật íhể? 13.14 Ta ý lới váa đề phối hợp lập ihể Hãv chứna minh rầim co bề mặt đơn liên rục lạo ảnh điểm liếp họp phải có cùnẹ mội thứ tự hai ảnh Tức A lạo sana bên trái B ảnh A, khơng thể lạo ảnh bên phải B ảnh Vói điều kiện có trật tự naược lại 13.15 Trong phương pháp lập thể dựa rìa rìa ảnh, trái phối hợp với rìa ảnh phải để đo độ chênh lệch, đủy la tự giói hạn việc phối hợp dọc theo đường tuyến đơn, làm Ìảm vấn đề xuống thành vấn đề phối hợp ngun a) Giả sử có rìa a ảnh dọc theo đường cực tuyến Nếu rìa có điểm phối hợp ảnh có cách lập đổ i85 khác nhau? khơng lính điều kiện ràiỉs buộc rìa phải thứ tự trẽn củ hai ảnh b) Hãy bố sung thêm điều kiện ràng buộc rìa phải có thứ lự irên hai anhr Nếu mối rìa có cách phối-hợp duv có bao nhièu cách lập đồ khác c) Cho àiih phải có m cạnh rìa (m < n) Khi n - m rìa ảnh irái phối hợp vói "rìa khơng hợp lệ" Có kiểu lập đồ khác trật lự rìa khơng thiết phải có? d) Lộp lại phần (c) với trường hợp có n cạnh ưên ảnh ưái m cạnh ảnh phải cạnh có cách phối hợp ảnh hoạch khơng Có cách lập bảii đổ ữưòng hợp có khơng có điều kiện ràng buộc thứ tự Báo trước; Chúng chưa biết càu trả lời Ta n ê n b iế i rằ n g v iệ c b ổ s u n ẹ đ iề u k iệ n rà n g b u ộ c v ề trậtlự đ ã n g iả n h o vấn đ ề rấi n h ié u T u y Jihiẻfi c ũ n g c ó n h ữ n g trư n g h ọ p m đ i ề u k i ệ n rằ n g b u ộ c khơng làm Iihư vậy, ví dụ lập vừa Nhữns trường hợp khó, ihậm chí người ta khơng ihể phân biệt 13.16 Xét r hình kèì hợp mức xám sau đối vối vẩn đề stereo Các camera vỊ irí cho Ta muốn lìm hàm z(x,ỵ) cho Ec( Xe',Vr' ) Có Ihể thực việc nhờ giảm thiểu hàm có dạng Cg + Ag ị, trona cần phải bao nhiêu? kết khác vói kết thu trường hợp số hạng độ nhẩn áp dụng cho chênh lệch thay cho khoảng cách sao? Nếu kết biết phần cuối tập 13.1 phương pháp ưong hai phương pháp nói ưa thích hơn? Hình 1.1 Một hệ thống thị giác máy làm cho máy thao tác robot linh hoạt nhờ làm cho robot xử ]ý hướng vị trí khác Trong số trường hợp, hệ thống xử lý ảnh nhị phân đáp ứns mục đích Hình 1.2 Mục đích hệ thống Ihị giác máy tạo mơ rả hình ảnh biểu tượng vật tạo ảnh Mơ tả Iiày sau dùns để ỉ 86 điều khiển iác động qua lại hệ thống robot môi trường ó' mức độ coi nhiệm vụ hệ thống thị giác ngược lại cùa trình tạo ánh Hình 1.4 Khi phàn tích cảnh, hình ảnh mơ tà biểu tượng mức thấp, ví dụ bàn vẽ gổm đưòng, dùng để phát triển hình ảnh mơ tả biểu trưng mức cao Kết thu bao gồm thông tin quaa hệ kiiởng gian vật thể, hình dáng đặc điểm chúng Hình 1.5 Các ảnh nhị phân có hai mức độ chói màu đen trắng Tuy ứng dụng có bị hạn chế chúng quan tủm nhiều chúiig dể xử lýHình 1.6 Để xử dụng ảnh để khôi phục thông tin giói, ta cần phải hiểu tạo quv cách ảnh Trong số trưcmg hợp, trình tạo quy cách ảnh đảo ngược thành ước lính rút gọn vồ tính chất cố định bề mặi' cúa vật đaiis tạo ảnh Hình 1.7 Hình dáíiR dnh cùa vạt thể chịu diih hướng rấl lóìi tính c h í t p hản x c ủ a b ề m ặt vật th ể C c b ề m ặ i p h ủ SƠII k h ô n g đ n h b ó n g v pháii chiếu gươnạ hoàn hảo thành hai trường hợp ihuộc hai thái cực Hình 18 Bề ngồi ành cảnh phụ thuộc nhiéu vào diéu kiện chiếu sáng Để khôi phục thơng tin giói từ ánh, ta cẩn hiếu mò hình độ chói trêu ảnh xác định bời hình dáng bể mặt, tính chất phán xạ chung phủii bố nguồn sáng Hình 1.9 Sự phản xạ phần bề mật vật thể đối vói ánh sáng từ nguổn sáng điểu khiển bời ba góc, góc đến i, góc phản xạ eị góc pha g đày N hướng vng góc, hay pháp tuyến, với bề mặt, s hướng tới nguồii s n g v V hướng íới Iigười nhìn Hình l io Trong nhiều trường hợp, việc phát triển hình ảnh miêu tả biểu tượng cảnh từ hay nhiều ảnh chia thành hai giai đoạn Giai đoạn thứ chì đạo chủ yếu nhờ hiểu biết trình tạo quy cách ảnh giai đoạn hai phụ thuộc nhiều vào nhu cầu ứng dụng mà ta dự định 187 Hình 2.1 Một camera lỗ sáng tạo ảnh hình chiếu phối cảnh giới Việc sử dụng hệ toạ độ mặt pịiẳng xy song song với mặt phẳng ảtih gốc toạ độ lỗ sáng tiện lợi Khi trục z nằm dọc theo trục quang học Hình 2.4 Để có độ chiếu xạ hữu hạn mặt phẩng ảnh, thấu kính dùng thay cho lỗ sáng lý tường Một thấu kính hồn hảo tạo ảnh tuân theo phương trình chiếu ảnh giống ảnh tạo boi lỗ sáng tập hợp ánh sáng từ diện tích hữu han Một tháu kính tạo ảnh tiêu cự tốt vật thể khoảng cách cụ thể Hìnỉa 2.5 Một thấu kính dãy lý tưởng tạo mơ hình hợp lý cho thấu kính thực Nó tạo hình chiếu phối cảnh chấu kính mỏng tạo ra, trừ dịch chuyển bổ sung, độ dày thấu kính t dọc theo trục quang học Điều hiểu theo phẳng điểm nút giao điểm' mặt phẳng với trục quang học HQnh 2.6 Hoạ tiết làm giảm sức hội tụ ánh sáng vổi độ nghiêng tia sáng ngày tăng so với trục quang học Điều đo độ mở hệ thống thấu kính che mờ phần chùm tia ánh sáng ánh sáng qua hệ thống thấu kính Hoạ tiết tạo giâm sút nhỏ dôi Mii lớn độ nhạy rìa miển ảnh Hình Các photon đập vào bề mặt phù hợp tạo phẩn tử diện tích phầa tử tải điện lích tập hợp đo để xác định độ chiếu xạ Trong trường hợp thiết bị chân không điện tử giải phống từ quang catốt và, bị hút anốt đương, (b) Trong trường hợp thiết bị bán dẫn cao cấp lổ điện từ bị phân chia trường lắp vào bị tập họp mạng bên ngồL Hình 2.8 Các đường cong tristi inulus cho phép ta đoán phân bố phổ cho trước vói từiig hàm x(Ằ), y{X), z{X) đến lượt tích lấy tích phân cách ta íhu giá trị tristi mulus X, Y, z , giá trị dùng để biểu thị phân bố phổ Các phân bố phổ mang lại giá trị tristi mu ỉus có^vẻ giống ta đặt chúng cạnh Iihau 188 Hình 2.9 (a) Một sơ đồ phân bố độ sáng cho thấy có phần mẫu rơi vào seri khoảng phép đo Nếu có nhiều mẫu tập hợp lại làm cho khoảng ngày nhỏ mà giữ độ xác phép đo riêng b) T ro n g giới h irm ộ t sơ đồ phân b ố độ sán g SC thành m ộ t hàm liôa tục gọi ỉà phân bố xác suất Hình 2.10 Sự phân bố xác suất tổng hai biến ngẫu độc lạp tích chộp phân bố xác suất hai biến ngẫu Có thể chứng minh điều cách lấy tích phân tích phân bố xác suất nêng qua mộtdải hẹo X ] + x o = X XI + x o = X -T ô x " Hình 2.11 Một mặt phẳng phủ bời ba ioại đa giác đầu: tam d ác, hình vng lục giác Việc phân chia phủ kín ảnh dựa cách phủ Mức xám tế bào ảnh ià giá tậ lượng tử hoá cùa lượng đo rơi vào phần tương ứng ảnh Hình 2.12 Để xác định độ dài tiêu cự vị Irí mặt phẳng chính, cần phải làm số phép đo, đây, vật thể nằm mặt phắng cách điểm , để đối chiếu tuỳ ý phía thấu kính khoảng cách X hội tụ mặt phẳng ở.phía bên thấu kính cách điểm đối chiếu một^khoảng y Hai mặt phảng nầm cách điểm đối chiếu khoảng a b hai mật phẳng nằm phía tiêu cự Hình 3.1 Một ảnh nhị phân xác định hàm đặc trưng b(x,y) lấv giá trị i Một ảnh nhị phân thường thu nhờ giới hạn ảnh bình thường, ảnh nhị phân kết thu dược nhờ giới hạn khoảng cách "ảnh" thu kỹ thuật đo - khoảng cách Hình 3.2 Có thể xác định vị trí miền trẽn ảnh nhị phân tâm diện tích iniểii Đây ià tâm khối có dạng mỏng chất liệu cồ hình dáng Hình 3.3 Hướng miền trèn ảnh xác định hướng cúa trục có qn tính.nhỏ Đây tà trục mà quanh mô meii thứ hai vật liệu mỏng có hình dạng nhỏ 189 Hình 3.4 Hai tham số hữu dụng xác định đường cụ thể ảnh đ ộ nghiêng so với trục X khoảng cách vng góc p kể từ gõc Hình 3.5 Khoảng cách vng góc từ điểm (x, y) tới đường dể dàng tìm điểm gần đường (xq, Y o) xác định Hình 3.6 Có thể tìm hình chiếu miền ảnh lên đường tao vói trục X góc nhờ lấy tích phân dọc theo đường L' Hình 3.7 Các phép chiếu ngang, thẳng đứng, chéo chứa thông tin cần thiết để tính tốn momen thứ zero, thứ thứ hai miền ảnn Đến lượt mình, momen lại cung cấp thơng tin cần thiết để thu vị trí hướng miền Hình 3.8 Một ảnh nhị phân rời rạc bào gồm tế bào ảnh riêng, tế bào , Hình 3.9 Phép chiếu ngang cho hàng số tế bào ảnh lìàng mà có giá trị Phép chiếu Iiày dễ dàng thu từ ảnh rẫ hố độ d i Ta cần đơn giản lấy tổng mã dài chẵn Màng Hình 3.10 Hiệu thứ phép chiếu thẳng đứng tính từ phép chiếu hiệu thứ hàng ảnh Bản thân phép chiếu thẳng đứng sau tìm nhờ cách lấy tổng kết từ trái sang phải Hình 4.1 Klii vài miền xuất ảnh, cần phải tính tốn vị trí hướng riêng biệt cho miền cần phải đánh dấu tế bào ảnh cho tế bào thuộc miền cụ thể phân biệt so với tế bào lại Muốn ta cần phải xác định điểm thuộc miền, A coi nối với B ta tìm dường cong liên tục nối hai điểm nằm hoàn toàn trẽn miên áen Rõ ràng A khơng nối với c khơng tìm thấy đường cong liên tục Hình 4.2 Một đường cong khép kín đơn giản chia mặt phẳng ảnh thành miền nối cách đơn giản 190 Hình 4.3 Các địỉih đánh dấu dựa dấu ấn định cho tế bào ảnh theo mỏ hlnh cưa sổ inà dịch chuyển ngang qua ảnh írẽh mụ; quy ữình quét bình thường Hình 4.4 Trons trình đánh dấu theo thứ tự, la tìm hai miềr mà ưưóc ta coi riéns biệt hố lại nối với Ta cần ý tíiỉh tương đương hai loại doal c In lại vói cho phép lừ Lisp cúa P.H - Winstan BKP Horn, Addison - Weslev, Readirg, Masechusetes 1984) Hình 4.5 Phương pháp đếm cục liên kết kết thu từ tế bào tính tốn riêng tế bào nối với số tế bào ảnh vùng lân cậiỉ nhỏ Hinh 4.6 Có thê ùm chỗ rìa miền ảiih nhò láy lính - cỉu\ logic giá irỊ cùa lế bào lán cân Hình 4.7 Số Enler hiêu ạiữa số vật số lỗ Số Enler ãnh nhị phân số vật ihể số lỗ Hình 4.8 Có ihc coi ánh nhì phán tập hợp Ta có the kố! hựp hai ảnh nhị phân bầna cách lã\ lổng hop siao điếm cua lập họp nàv Diện tích phần lổne họp, X L’ Y hai aiìh nhị phản CỘIIS yớỉ phần cát X n Y vói tổiis cúa diệii lích cua ánh X vã Y Hình 4.9 Một ảnh cắi thành lál, lát troiig số đo dể phân tích Với số lượng thoả mãn tính chất tập hợp bổ sung, Ìá irị cho ảnh tính tốn từ giá trị ihu từ lát Việc tính lốn cónhế nối tiếp cách lẩn cộns thêm lát vào Hình 10 Đổi vái việc tính tốn số Enler phần đáng quan lâm Iihất miền ảnh phần lối (Â) phân lõm (v) Iigược hướng dòng chảy Hình 11 Số Enler hiệu số hình iổi naược dòng số hình lõm ngược dòng Điều khổng có nghĩa số phái xác định với số vật thể số lỗ ví dụ minh hoạ Hình 4.12 Với miền hình vng có lỗ vng này, số Enler vl có phán lồi ngược dòng phần lõm ngược dòng 191 Hình 4.13 Một ảnh nhị phâa phát triển nhờ Iihièu tế bào tính tốn, tế bào Iiối với số lượng nhỏ tế bào ảnh lân cận Hình 15 Có thể tìm vi phân Enler loại số loại lân cận cách xét xem số Enler thay đổi khi-tế bào trung tâm thay đổi từ sang Hình 4.16 (a) Hình mật cắt vát khối đa diện bán tự ỉàm kím khơng gian (b) Hìiilì 12 cạnh thoi hình đối ngẫu archime dean tự làm kín khơng gian (Các hình vẽ in cho phép p.pearce s Dearce, Van W strand Recnhold từ Nhập mồn hình đa diện New ỵork, 1978) Hình 10.1 Hình ảnh cúa bể mật phụ ihuộc nhiều vào điều kiện cniếu sáns Ta phái hiêu ảnh hình thành ta muốn khói pìiục thông Ún bề măt từ hav nhiều ành có hình ảnli vổ bề mặt hồ đo Vi lung Landcr I chụp (các hình IPL PICID 77/03/06 // 34059, 77 / ■ j 09/172643 77/02/05/042935 trung ŨIUÌ liộu vũ irụ quốc ỉiia, Grcca bclr, Mary land cuníĩ cấpj Kìiih 10.2 Bể cúa vật thể phụ thuộc nhiểu vào tưthế ỉroiiSí k ih n e g ia n $o vứi Iigưòi n h ìn K h ô n g c h ỉ c c nốt c h í n h b ié a đ ổ i m c ả inO hình •J>ò• chói !roi;g w hình bóng w cũiỉg W biếii đơi Hìni; 10.3 Góc đầy đổi diện vói phần nhỏ tỷ lệ vói điện tích A IIĨ cosin góc nghiêng , IIĨ tỷ lệ nghịch với bình phương khpảiig cách R c ua tính lừ gốc Hình 10.4 Để biết chiếu xạ ảnh quan hệ với phản xạ bề mặt, ta phải xác định đươc cở miền ảnh mà tương ứng với phần bề Iiiật Hình 10.5 Để biết độ chiếu xạ ảnh quan hệ vói độ phát xạ bề nnật, ta phải xác định xem có ánh sáng bị bề irặt phát xạ hội tụ lại ahờ thấu kính Điều nàv phụ ihuộc vào góc đầy nằm đối điện vói thấu kính nhìn từ bẻ mật phát xạ ánh sáng 192 Hình 10.6 Hướng tia sáng đến tia sáng phát xạ xác định hệ toạ độ nhờ dùns sóc cát tuyẽìì 2,óc phương vị ẹ Hình 10.7 Hàm phân b ố phản xạ hai hướng tỷ số độ phát xạ bề mặt nhìn hướng (6 e, ộg) Hình 10.8 Trong trường hợp nguồn sáng mở, ta cần lấy tích phân tích hàm phân bổ xuất phàn xạ hai chiều độ phát xạ nguốn với moị hướng đến Hình 10.9 Một bề mặt phủ sơn khơng đánh bóng phản xạ ánh sáng đến theo hướng nằm mặt phảng với tia đến pháp tuyến bề mặt Góc phát xạ 0e tia phản xạ pháp tuyên với góc đến 0] lia đến pháp tuyến Hình 10.10 Có ihế dễ dàng mó lả mội bể mại thành số hạng khoảng cách vng góc - z(x,y) từ mặi phan? đối chiếu não sonẹ song vói mặí phảng ảnh Hình 10.1 Hưứiig bồ mạt có Ihể Iham số hoá nhờ đao hàni ricng p q cùa độ cao bể mặt z Hình 10.12 Pháp tuvến song soDg với tích vécto' cua hai liếp luyếit riêng biệt Hình 10.13 Bản đổ Iiãna suất phán xạ bị mơ hình độ chói hàm hướng bề mặt vẽ đổ mức không gian nghiêng Trong trường hợp bể mặt Lambertian đưói chiếu sáng Iiguồn điểm, đường đồng mức lại biến thành cắt hình nón xếp lồng Cực đại R(p,q) xuất điểm (p,q) = (Ps, qs) nằm bên mặt cắt hình nón xếp chồng R(p,q) = điểm dọc theo đường nằm bên trái đồ đồng mức Hình 10.14 Trong trường hợp vật liệu marta mặt trăng, đổ suất phản xạ tính tốn nhờ hàm kết hợp tuyến tính thành phần-gradiên Các đưòng đồng mức độ chói đường thảng song song khơng gian nghiêng 193 Hình 10*15 Nhiều bề mặt thực tế bao gồm hợp phần khuyếch íán bóng phản xạ ihành phần bóng, xuất phát từ phản xạ mặt phân cách khơng khí chất liệu bề mặt thành phần ánh sáng lọt qua khoảng cách vào bề mặt, ánh sáng bị khúc xạ phản xạ tập hợp lại từ lớp bề mặt Bản dồ suất phản xạ chất liệu ỉihư chiếu từ nguồn điểm có hai đỉnh cao, tương ứng với hướng bề mặt mà tăng đối đa hai kiểu phản xạ khác Hình 14.16 Bản đồ suất phản xạ có dạng đối xứng quay nguồn sáng nằm hướng vối người nhìn Đối với cầu Lambertian, ta thu suy giảm dẩn độ chói hướng vể rìa ảnh trèn cầu ảnh hưởng độ biến đổi cho phép ta dư đốn hình đáng vật thể, Hình 10.17 Để tạo nhậns sơ đổ đẫ.được biến đổi màu ta m5 hố đổ suất phản xạ thành mộl bảng tra cứu đẫ ĩứợng tử hố Hình 10.18 Một mò hình khối tạo từ ,môt đồ độ sâu bề mặt vùng núi trốn trái đất (hình mẫu đia hình số Kurt Brassel cung cáp) Hình 10.19 Các cảnh bị biến đổi màu bề mặt dã đtíợc vẽ hìiih trước, ỏ' ta nhìn xuống bề mật í phía Trên hì nb trái, ánh sáng đơơc giả thiết chiếu từ phía bên phải thấp han giống điểm, treo ưái đậ't ỉiầiia bắc xích đạo vào buổi sáng, hình bên phải, ánh sáng giả thiết đến từ phía txái thấp tương ứng với điểu kiện chiếu sáng vào buổi chiều Hình 10.20 Trong ảnh quang học với điểu kiện chiếu sáng khác ề nhau, người ta thu nhiều ảnh từ qùng điểm nhìn .Độ chói phần bề mặt hai điều kiện chiếu sáng nói ehung khác nhau, Hình 10.21 Trong trường họp bề mặt Lambertian đơợc chiếu sáng liên liếp hai diểm nguổii s5 có Iihiéu Iihấl hai hướng bề mặt tạo m ột cặp giá trị độ chói cụ Các giá trị tìm thấy d a o điểm đường đồng mức tương ứng hai đồ uăttg suất phản xạ bị đè chồng Hình 10.22 ảnh quang học phương pháp nhanh có hiệu đế khơi phục hình dạng bề mặL Việc tính tốn mã hố thành bảng tra cứu dựa giá trị lượng tử hoá phép đo độ chói 194 Hình 10.23 Một pháii bể mặl nshiỗng se với trục hoành lĩhận đuơc dỏ phát xạ lừ mội phẩn báu iròi ỉ’iình báii cầu Hình 10.24 Bản đồ suất phản xạ vẽ cẩu Gaussian (a) Các đưòng đồng mức có độ chói khơng đổi đặc biệt đơn giản m ộĩ bề mặt Lambert chiếu bời nguồn điểm (b) Điều giúp ĨZ đẻ dàiií: I chứng minh có nhiều hai cách giải cho vấn đề ảnh quang học trường hợp Hình 10.25: Nếu ba nguồn sáng theo hướng bên phải so với đùng để chiếu bề m ật Lambertian, phép đo độ cỊiói tỷ lệ vói hướng cosin pháp tuyến bế mặt khơng phụ thuộc vào hưóng nhìn Hình 11 ỉ Một đồ suất phản xạ mà hàm cùa ựip hợp luyến líiih thành phần građiên, đạc biệí đơn giản Đường đổnẹ ỉr.ức có độ chói khơng đổi đường thẳnơ soas song khOng gian nghiêng Hình 1.2 Hàm f hàm liên tục đơn điệu, có thế’ tìm thấy sụ nghịch đảo có Ihể lìm s = ap + bq từ phép đo độ chói £(x,y) Hình 11.3 Các đạc trưng co ìà đường thẳng sens song bán đổ suất phản Xạ hàm kết hợp tuyẽn lính họp phán gradiên Có thẻ khơi phục bẻ mại bàng cách lấy lích phan dọc theo đnii này, aiả sủ độ cao Zo(y) đọc theo đựòìig cong ban đầu đă biếr Hình 11.4 Sự thay đổi độ cao ơz tổng p5x, thay đổi s.i dịch c h u y ể n n h ỏ th eo h n g X v q ô y , th a y đ ổ i đ ộ c a o đ o d ị c h 'c h u y ể n n h o theo hướng y Hình 11.5 Một giải pháp để khơi phục hình dạng lừ biến đổi mầu xác định nhờ giỏi năm phưcnig trình vi phân vói X, y, z, p, q Kết ỉà mội dài đặc trưng, đường cong không gian mà dọc theo IIÓ hưống bề m:)i đẫ biết Hình 11.6 Thật đáng quan lâm iriột đoạn nhỏ lấy troiìíỉ khống gian ])q th) song song với gradiên E(x,y), đoạn nhỏ lấy khơiig gian xy song song với gradiên R(p,q) 195 Hình 11.8 Ranh giới chấn đặt điều kiệii ràng buộc cho cách giải để khơi phục hình dạng từ biến đổi màu Hướng bể- cách giải phải hợp với hướng bề mặt biết dọc theo hình bóng Hình 11.9 Vì điểm cầu Gaussian xác định hưóng khơng gian, đồ nâng suất phản xạ chiêu ỉên cẩu Gaussian (a) Thông thường, ta chiếu phần bán cáu lên mật phẳng vô hạn gọi không gian nghiêng Nếu ta muốn giải vấn đề ranh giới chắn vật thể phép chiếu khác thường hữu dụng (b) toàn cầu, trừ điểm, chiếu lên mật phẳng gọi mặt phẳng anh lập thể (Hình vec rút từ chương hiểu ảnh 1984) Woodham trona sách S.Ull man w Richards biên tập Ablex Publishing Corp, Nor wood, Nea Jersey (1984) Hình 11.10 Mơ tả ảnh giọt nhựa cậy nhỏ hoa cannabis sati va (Rút từ ảnh phóng đại kính hiển vi diện tử quét Đavid Schar, Schooken books, Nea Jork, 1977), Hình i l l l Sơ đồ hình kim ấnh tốn mơ hìnà lặp với giả thiết đồ suất phản xạ see j (các số liệu bề mặt thạc có m ạng chất lượng caọ hợn*.chứng đưạc đem Jàra mẫu thô sơ cho mục đích biểu đây) sơ đồ hình kim đư đốn hình đạng bề mặt giọt sương nhỏ vẽ hình trước (sơ đồ Kat su shi ĩ keuchi cung cấp) Hình 11.12 Nếu biết hưởng bề mặt độ cao bể mạt lêii so với mặt phẳng đối chiếu xác định được-Tihờ lấy tích phân dọc theo đường cong ảnh Để cho khơng đổi tích phân cùa gradiên bề măt dọc theo đường cong khép kín phải ỉà thay đổi độ cao nói chung ta trêu vòng phản hồi kín bề mặt đơn giá trị Hình 11.13 Một bề mạt thể phát triển được, Iihư mộc nón chẳng hạn có độ cong tồn phẩn chỗ Hình 11.14 Phần cất chéo cầu Gaussitan vói tiếp tuyến bề mặt cựcj)ắc Phép chiếu tâm cầu thu-được cách nối điểm bề mặt eủa 196 cầu với tâm cầu Phép chiếu ảnh lập thể thu cách nối điểm bề mặt cầu với cực nam cùa Hình 12.1 Sự dịch chuyển điểm môi trường tạo nên dịch chuyển điểm ảnh tương ứng Mỗi quan hệ vận tốc ùm đưọc nhờ lấy vi phân phương trình phép chiếu phối cảnh Hình i2.2 Dòng chảy quang học iúc với trường d ịc h c h u y ể n tro n g h ìn h ( a ) m ộ t m ặ t c u n h ẩ n đ a n g q u a y dư i đ iề u k iệ n c h iế u sáng không đổi, ảnh không ihay đổi trường dịch chuyển khác Trong hình (b) cầu cố định chiếu nguồn sáng dịch chuyển độ biến đổi màu ảnh thay đổi nhịĩng trừờng nhìn Kình 12.3 Chuyển động biểu kiến mơ hình độ chói khái niệm kỳ ỉạ khó định điểm p' trêii đường mức c' có độ chói khơng đổi ảnh thứ hai tương ứng VỚỊ điểm p cụ thể đườn^ tương ứng c ảnh thứ ■ Hình 12.4 Thơng tin cục bơ gradiên độ chói tỷ ỉệ thay đổi độ chói với thời gian đặt điểu kiện ràng buộc đối vói thành phần vécíơ dòng chảy quang học vận tốc dòng chảy phải nằm dọc theo dường Ihẳng vng góc vóã-hướng gradiên độ-ehók Ta-ehỉ xác định đirơc ihành phẩn hướng gradiên độ chói Ta khơng biết vể thành phần dòng chải theo hướng góc phải Hình 12.5 Tổng bình phương đạo hàm riêng thứ u V dự đốn' cách dùng hiệu thành phầrĩ dòng^chảy quang học tai điểm lân cận Hình 12.6 Trong mơ hình lặp thể ưức tính dòng chảy quang học, giá trị (u,v) điểm trung bình giá trị điểm lân cận (u,v) ẩnn sừ điều chỉiih hướng hướng tới đường không đổi Hình 12.7 Có thể dự đốn đạo hàm thứ cán có mơ hình lặp nhờ đùng hiệu khối hộp 2x2x2 giá uỊ độ chói Các ước tính áip dụng cho điểm mà tại-4ó tế bào ảnh gặp thời điểm ành lièni tiếp 197 Hình 12.8 khung ảnh phản lích lién tục chiếu cáu quay chậm ò' trưóc có mơ hình tuv hưór.£ Hình 12.9 Các ước tính dòns chày quang học dạng sơ đồ hình kim sau phép lặp hình hoc 1.4.16 64 lầii Hình 12.10 (a) Dòng chảy quang học ước lính sau số lán lạp thêm (b) trường dịch chuyển tính lốn Hình 13.1 Một camera hinh học đơn giản cho phép chụp ảnh lập thẻ trục quang học song song với vng góc với đường chuẩn nối hai camera íỉình 13.2 Các ảnh bề mặt Hoả thu lừ hai camera đặt tàu vikeng Lander I Độ chênh lệch thay đổi nhanh ta dịch chuyển từ chân tròi tối ảnh đá gần (các hình IPLPI CID 78 / ỈO / 19 / 17 /0/2 78 / ỈO /19/17 5118 truiig lâm liệu vũ trụ quốc gia - greabelt, Mareyland cung cấp) Hình 13.3 Phép dịch chuyển từ trạm camera nàv saiif trạm camera có ihể biếu diễn bẳng phép quay mộí phép tịnh tiếii Quaii hệ lia độ ĩe, ĩf cùa điểm p cố thể tính nhờ mạng quay véc lơ dich chuyển Hình 13.4 Có Ihể dỗ đàng tìm quan hệ hệ toạ độ ta đo loạ độ số điểm hai hệ cán có phép đo để ràng buộc hai hệ toạ độ với theo cách Một phép đo đơn lạo ba mức lự cho chuyển động (b) phép đo thứ hai để lại mức tự (c) phép đo thứ ba gắn hai hệ toạ độ vổi theo kiểu mạng Hình 13.5 Vấn đề bình phương nhò Iihất có Ihể mơ hình hố nhờ hệ thống học, điểm tương ứiig hai hệ toạ độ gắỉi với ỉò xo Giải pháp cho vấn đề bình phương nhỏ tương ứng với vỊ trí cân hệ thống mà giảm thiểu dự trữ lượng lò xo 198 Hình 13.6 Tình hình ịhic tạp) b i ta biết hướng tới điểm Khỉ ng®y phép đocíng klhchhdng đủ Ba mức tự ta nối hai tip hợp tia với bằng^áỉh diimjnpg ba vòng đai chuyển độíig Hình 13.7 Các ảnh p e /à p ','j- 'j-'j- điểm p môi trường cần Iiằm tĩên đíờng cực tuyếiittơng úírứứng Mọi đường cực tuyến ảnh phải qua íhli s’j- tâm camera trd phiéịióép chiếu Sg ngược lại Hình 13.10 Trong mộỉcimeraa la i hình học đơn giản hình 13.1 việc lặp quan l:ộ khoảng cách h vd ạr chêảrỂrịnh lệch J- - e số lượng khác vẽ trêìi iinh khl dễ dàng 199 ... chúng tơi giói thiệu quan điểm cụ thể vẽ thị giác máy dùng tài liệu nói sơ ỉược nội dung chương 1.1 Thị giác Thị giác giác quan quan trọng người Thị giác đêm lại cho lượng thôiig till đáng kc thế.giới... phương tiện máy 1978 in nãm 1979 ứng dụng thị giác m á irong ìĩnh vực người máy phản úh troug "Thị ciác máy điện loán Roboĩ dựa sờ cám biéìì Dodd ;'ỉ Rossol (1979) thị giác naười máy Pugh (1983)... trọng thị giác máy ước tính tính chất bề mật phản ánh Trong chương chúng tơi nói dự đốn hệ số phản xạ bề mật màu sắc Hai vấn đề thực vấn đề phức tạp Cuối chúng tơi tói vấn đề trung tâm thị giác máy