计算机视觉的优点篇1
【关键词】计算机视觉图像处理技术
一、引言
随着计算机技术的不断发展，在20世纪60年底产生了计算机视觉学这一学科。计算机视觉是借助计算机以及各种设备，进行生物视觉模拟的一种技术。计算机视觉学的主要任务，是借助已掌握的图片、视频等资料，进行计算与处理，和人类及其他生物的视觉过程一样，
得到相应形式的三维数据信息。计算机视觉学的发展，在工业、农业的生产中，地质勘探、天文、医学观察等领域也有着重要的应用价值。因此，视觉学的研究和应用转化受到了越来越多的重视。
二、计算机视觉学的图像分割研究
（一）数据驱动的分割研究
在计算机视觉学应用过程中，经常进行的数据驱动分割有下面几项内容：第一种是边缘检测的分割、第二种是区域分割、第三种是边缘和区域相互结合的分割。第一种基于边缘检测的分割，这种分割的基本方法：首先对检测图像的边缘点进行检测，然后根据一定的法则进行轮廓的连接，获得分割的区域。基于边缘检测的分割其难点是边缘检测时如何处理好抗噪声性能、检测的精度之间的矛盾。所以，在研究的过程中，提出了多种多尺度边缘检测的方法，按照实际问题进行多尺度边缘信息设计等方案，以获得更为合适的抗噪性能和检测的精度。第二种基于区域的分割，它的基本思想是按照图像数据的特点，将整个图像的空间划分成为几个不同的区域进行图像处理。
（二）计算机视觉学模型驱动的分割
经常使用的模型驱动分割有下面三种，第一种模型是基于动态轮廓的模型、第二种模型是组合优化模型、第三种模型是目标几何与统计模型。第一种是基于动态轮廓的模型用在进行分割目标的动态轮廓，因为其能量函数使用的是积分运算，有着很好的抗噪性能，对于目标的局部模糊也不敏感，所以其适用性很广。但这种分割方法容易收敛到局部最优，因此要求初始轮廓应尽可能靠近真实轮廓。通过组合优化的方法进行分割问题的处理，是使用一目标函数综合表示分割的相关要求以及约束，把分割变为目标函数的优化求解。因为目标函数多数情况下作为多变量函数存在的，因此可以通过使用随机优化的方法来实现。
（三）计算机视觉学图像分割的半自动方法
通过对人工参与程度的分，我们可以得出图像分割，主要有三种类型即：人工图像分割、半自动图像分割、自动图像分割等。人工图像分割指的是操作者使用鼠标，将分割区域的轮廓进行勾画的方法，人工图像分割的缺点是费时费力，而且很容易就会受到一些主观因素的影响，并且人工图像分割的可重复性较差。自动图像分割不需要借助人机交互就能完成，但是也很难实现同一批图像处理的满意分割效果。半自动分割这种形式指的是将人机交互同自动分割结合在一起，半自动分割可以实现对不同图像与处理需求的适应，并且可以大大降低计算过程的复杂性。在计算机技术不断发展的背景下，计算速度和容量有了大幅度的提升，计算机图像处理及视觉应用取得了丰硕的成果。
三、计算机视觉技术的分析
（一）以模型为研究对象的处理方法
在以模型世界作为研究对象的视觉学研究过程中，以Roberts的开创性工作作为一种标志，在他的工作过程中，引进了三维物体与二维物体成像的关系，使用较为简单的边缘特征提取、组合线段等手段和方法。他对三维关系的分析只是按照简单的边缘线段的约束关系，缺乏对人类或其他动物视觉系统感知三维空间关系的充分考虑。但是早期的这些研究工作，对计算机视觉学的研究和发展发挥了良好的促进意义，但是对于较为复杂的景物就不能够奏效。
（二）以计算理论为主体的视觉模型
随着计算机视觉研究的不断深入，在二十世纪七十年代，计算机视觉技术的研究，开始向着更为理性的阶段发展，主要表现在：不同本征特性的恢复，恢复的内容有三维形状恢复、运动恢复、光源恢复等等。研究的出发点是光学、生理学以及射影几何的视角出发，对成像及其逆等问题进行研究。在这个过程中，一些学者提出了以表示作为核心、通过算法作为中间转换过程的视觉处理模型，例如：著名的计算机视觉学研究者marr就提出了这些观点，在他的理论里面，对表示的重要意义进行强调，并且从不同层面上对信息处理问题进行了研究。
（三）计算机视觉的应用研究
在现实生活和生产的过程中，计算机视觉主要应用在照片资料、视频资料处理上，例如：航空照片的处理、卫星照片的编译、医学领域的辅诊断、移动机器人视觉导航等等。其中，工业机器人手眼系统的研发，成为计算机视觉应用最具代表性的成果之一。因为工业生产、施工等现场等因素具有一定的复杂性，这种环境下的光照、成像特点等等可以控制，这就使得计算机视觉的应用更为简单，对于系统的实际构成有着很好的作用。移动机器人与工业机器人不同之处就是移动机器人具有一定的行为能力，这就需要研究者解决机器人的行为规划问题。在移动机器人种类、智能化水平不断提升的背景下，对视觉能力的要求也越来越高，这也使得计算机视觉有了更为广阔的应用前景。
四、结语
综上所述，计算机视觉学作为人类科技发展和社会进步的一种学科体现，在前进和发展的过程中，通过研究者和应用者的不断总结和探究，取得了丰硕的成果。在未来视觉技术发展的道路上，仍然有大量的工作需要进行研究。
参考文献：
[1]韩祥波，刘战丽.计算机图像处理技术在农产品检测分级中的应用[J].安徽农业科学，2013，（34）
[2]赵萍，李永奎，林静，白雪卫.数字图像处理技术在农产品方面的应用[J].农机化研究，2012，（11）
计算机视觉的优点篇2
关键词：图像处理计算机视觉立体视觉
在实际工程实践中，由于受现场条件和测试技术本身的限制，结构动位移的测试往往存在一定的困难和挑战，这也使动位移并未成为结构动力性能评估中一个常见的评估指标。结构动位移响应是直接反映结构在动力荷载作用下安全性和整体性的重要参考指标。随着工程结构或构件建造得越来越柔和复杂结构模型试验研究的发展，如大跨度桥梁、高层建筑、索结构等的现场测试以及结构振动台试验、风洞试验等，结构动位移的测试显得尤为重要。
计算机视觉是研究计算机模拟生物外显或宏观视觉功能的科学与技术，是一个发展十分迅速的研究领域，其研究手段涉及甚广，如图像处理、机器视觉、医学图像分析、模式识别、计算机图形学、人工智能等。当计算机通过视觉传感器（比如相机或摄像机等）试图分析三维空间的物体时通常只能给出二维图像，通过计算机分析和处理图像信息，可以重构实物的三维几何信息，包括其形状、位置、姿态、运动等。因此，通过计算机视觉技术实现结构动位移的测量是可行的。上世纪八十年代中期以来，随着计算机软、硬件技术的不断发展，在土木工程领域，国内外很多学者尝试将计算机视觉技术用于结构的几何测试，包括结构的位移（静、动位移）、裂缝、表观外形等。aw和Koo采用数码照相机来进行预设目标的坐标测量，经过基于计算机视觉理论的光束法优化后，其测试精度为2.24mm。nieder？st和maas利用数码摄像机来测试混凝土梁在脱水收缩过程中的变形情况，其在相机视场为80cm时测试精度可达0.03mm。相类似地将计算机视觉技术用于结构特性的测量例子还有很多，比如混凝土管片变形检测，梁破坏试验中的变形测量，远距离桥梁变形测量，轨道梁破损状况的检测等。相比于结构静态几何特性的测试，结构动态特性的测试应用相对不多。olaszek利用摄像机来摄录桥梁的振动情况，并以计算机视觉技术进行结构动位移重构分析，得出的动位移测试精度为1mm左右。Yoshida等采用立体视觉技术来测试一块薄板的三维振动特性。
一、单相机标定
二、基于立体视觉的两相机立体标定
三、图像点跟踪
图像点跟踪是基于立体视觉的结构位移测试手段中的重要环节。在图像（或视频）分析过程中，点跟踪的精度会直接影响位移测试的最终结果。在实际测试中，本文采用两个黑方格组成的目标模板粘贴在所测结构的表面，方格尺寸均为30×30mm，两方格的交叉角点作为图像分析的跟踪点。
四、三维点重构
计算机视觉的优点篇3
关键词双目视觉；图像处理；图像匹配
中图分类号tp3文献标识码a文章编号1674-6708（2017）182-0084-02
视觉模型及算法的基础是利用两张存在视差的二维图形，构造一个具有更深度信息的立体图形。双目视觉系统则是利用两个摄像机来模拟人的双眼，对场景进行识别和测量，然后通过一定的计算方法将场景结果（图像）进一步处理，就可以获得一个三维的图像。因此双目视觉系统在各行各业都得到了广泛的应用，例如医学检查、制造业和军工制造等领域，也成为目前研究的热点。
1双目视觉系统图像处理原理与现状
1.1图像处理原理与流程介绍
双目视觉具有使用成本低、利用方便、效率较高的有点，因此被广泛应用于诸多领域。计算机视觉系统主要有图像获取、图像处理和分析、输出和显示3个步骤组成的，细化之后，可以将之分为以下几个步骤。
双目摄像机标定是根据有效的摄像机成像模型，通过实验和计算来确定摄像机的内外参数，进而能够正确建立物体表面点的集合位置，以及对应投影点坐标之间的关系。这是计算机双目视觉系统不可缺少的关键步骤。
图像获取是双目视觉系统的信息来源，摄像机在拍摄到场景后，转化为数字信号然后生成二维图形。进而在此基础上形成三维图形。但是光线条件、摄像机的性能等对所获取图像的品质影响较大。
图像处理技术将输入的图像经过处理算法，对原始数据进行预处理操作，降低无用信息和其他信息的干扰，从而达到提高图像质量，使图像能够进行进一步的分析。
图像匹配的目的在于寻找同一场景在左右像平面上的投影点，获取位置关系并得到视差，这是双目视觉系统中最为重要的一步。
获取深度信息是在图像匹配并得到视差后，可以根据三角测量方法计算目标物体的深度信息，从而获得物体表面点的三维坐标。
在整个流程中，图像的匹配工作是双目视觉领域最为基础的问题，也是为后续的图像分析和理解奠定基础的工作。但是由于双目摄像机在不同的场景、不同的角度和位置拍摄，以及受到光线条件的影响，每一幅图像存在较大的差异。例如灰度水平、场景位置、分辨率等等。而图像匹配就是寻找这些因素具有不变性的特征，进而根据这些特征来对两幅图像进行匹配。
1.2影响图像匹配的因素分析
在双目摄像机在获取图像时，由于摄像器材、光线充足、拍摄角度的不同，都会让图像产生一定的畸变，这些畸变导致的误差会在进行图像匹配时被放大，进而导致匹配结果错误的发生。首先是平移、旋转等几何变化时，会导致两幅图像的所有像素都产生位移，对图像的匹配产生较大的影响。而旋转则是由于摄像设备的视角差异，两幅图的相对关系发生旋转。其次是光线条件，在对同一场景进行拍摄时，由于光线条件的差异也会导致图像存在差异。例如在光线较强时，图像的平均灰度高，会产生阴影。而在光线不足的情况下，所获取的图片分辨率就会降低，带来部分遮挡现象，这些差异给图像匹配带来很大的难度。第三种是传感器的噪声产生的影响。传感器是将获取的信息转换成电信号，因此在获取图像时、电磁辐射、传感器件、开关器件等都产生一定的成像噪声。系统就会对信号进行离散化并编码，以便进行计算机处理，但是在这个过程中就会出现量化误差，给图像匹配造成影响。
1.3图像匹配算法的研究现状
在国内外专家学者的研究中，是针对不同的应用目的为出发点，提出了许多具有针对性的匹配算法，具体来说可以分为基于图像灰度和基于图像特征两个类别。两种算法对比来看，基于灰度的匹配算法，是对图像的平均灰度水平、灰度直方图、平均绝对值以及平方差、协方差等进行统计，根据这些特点进行匹配具有精度高的优势。但是也存在计算量大、时间效率不高的问题，因此并不能满足现实生活的需求。而基于特征的图像匹配方法，在是针对图像中包含各种特征的信息进行提取，数据量相对较小，因此匹配效率更高，能够满足时时图像处理的需要。具体来说，基于灰度的图像匹配算法，是通过对图像的灰度信息进行分析，计算图像之间的相似度，进而寻找图像的最佳匹配。也就是说该方法所选取的特征即是图像的灰度。可见该方法思路十分简单，有利于在双目视觉中实现。但由于计算量较大，因此许多研究者提出了快速算法。例如FFt、SSDa等计算方法。而基于特征的图像匹配算法，则是通过对两幅图像的特征和内容进行对比，对特征进行参数描述，然后根据计算得出的相似度进行匹配，完成图像匹配。优势在于该方法的计算过程不会因为几何位置、光线强度等因素的差异而影响匹配结果，数据量较小，极大地提高了计算效率。
2双目视觉图像处理算法的优化
图像的特征，主要包括轮廓特征和区域特征，轮廓特征是指场景或物体的外部边界，而区域特征则是图像某一区域中所独有的属性。从内容上看，图像的特征包括形状、空间、颜色和纹理等；从结构看，图像特征又可以分为点、线、面。因此优化特征图像匹配算法，就要用以下几个方面衡量，一是图像特点的检测和提取是否快捷；二是图像特征描述向量维树是否适合；三是特征点数是否适合。
在本文的研究中，主要采用了SURF特征图像匹配算法。提取图像特征的具体步骤如下。
第一步是特征点检验。利用Hessian矩阵的行列式的值的正负来判断该点是否为极值点，此过程中采用方框滤波替代二阶高斯滤波来减少构建尺度空间的计算量，并引入积分图像来加速图像卷积的计算；
第二步是特征点的精确定位。根据检测所得到的极点值与周围的26个像素点进行比较，进而确定特征点，比周围26个像素的值都大或者都小的即是特征点。
第三步是生成特征描述向量，通过计算得出特征点处圆形领域内的Haar小波响应，然后划出扇形模板，并计算扇形范围的内的Haar小波响应，根据这些特征点来构建特征描述向量。
最后采用SURF特征算法提取，其函数原型如下。
cvextractSURF（image，0，&Keypoints，&Descriptors，storage，params）；？
其中image为图像，Keypoints和Descriptors是两个队列，用来保存图像的关键点位置信息和特征点的描述向量，storage？为图像进行特征提取时开辟的暂存区域，params为SURF参数。
3结论
在本文的研究中，对图像匹配算法的两类常用方法进行了分析，可见目前特征点提取算法更加适合现代社会的需要，计算量小而且效率高。同时在图像进行平移、选择等因素的影响后，具有不变性的特点，这也提高了图像匹配的鲁棒性。在基于SURF特征算法下，提高了图像计算和匹配效率，更加适合双目视觉系统的需要。
参考文献
[1]郝捧华，龚国庆，陈勇.双目视觉图像处理算法的优化[J].北京信息科技大学学报，2012（5）：64-67.
[2]戴玉艳.一种基于图像处理的双目视觉校准方法[J].电子设计工程，2015（16）：178-181.
计算机视觉的优点篇4
关键词分布式虚拟环境；对等覆盖网络；预下载
中图分类号tp39文献标识码a文章编号1674-6708（2014）108-0213-02
0引言
传统虚拟现实系统都局限在本地使用，随着互联网发展分布式虚拟环境（DistributedVirtualenvironments，DVe）[1]应运而生并得到广泛使用，而随着场景数据量不断增大，C/S模式中服务器成为了系统的“瓶颈”，因此p2p在DVe中的优势逐渐受到研究人员的重视[3]。
此外受限于视野范围，化身在DVe中只能观察到局部场景，这就是用户的当前潜在可视场景集（CpVS，CurrentpotentialVisibleScenes）；而用户未来可能需要的场景就是未来潜在可视场景集（FpVS，FuturepotentialVisibleScenes）[2]。因此当用户已经下载完CpVS时，可通过预先判断并预下载FpVS使用户的浏览体验变得更为顺畅[2]。
本文提出了适合p2p-DVe的预下载方法，将化身和邻居的FpVS都考虑在内并进行预下载。
1相关工作
DVe中节点在CpVS已下载后可提前下载FpVS，这样当视点移动到下一位置时CpVS就有可能已被下载了。传统预下载策略分为基于历史运动轨迹和基于领域扩张的预下载[2]。
基于历史运动轨迹的预下载主要有算术平均法、窗口法以及指数加权平移平均法、mLm法。文献[5]介绍了算术平均法和窗口法，它们都只是简单计算历史向量的算术平均值，同时该文还提出了指数加权平移平均法ewma，考虑了不同时刻的平移向量对预测的影响。文献[9]提到mLm预下载方法，假设只通过鼠标来控制并通过预测鼠标位置来间接预测化身位置。
基于领域扩张的预下载主要有Snp和pBnp算法。文献[6]提出了Snp法，通过预下载节点周围的单元格来实现预下载，其简单易实现但当节点在几个单元格间快速来回平移则会降低性能，因此[7]提出了改进算法pBnp，在更小范围内预下载，虽然效率更高但原理与Snp一样，仍会一定程度地影响性能。
综上所述，现有DVe预下载机制均基于集中式DVe，只考虑自身的运动轨迹或趋势。但p2p-DVe在预下载时还应考虑邻居的FpVS，因此要设计一种将自身和邻居需求都考虑在内的方法，综合计算自身和邻居的FpVS。
2基于p2p-DVe的预下载机制
2.1p2p-DVe预下载的基本思想
正因为上述传统预下载机制缺陷的存在，同时认识到p2p-DVe中的预下载机制应该利用p2p网络的特性，本文提出了一种全新的预下载方法。
现有预下载机制都是基于集中式DVe系统设计的。在集中式DVe系统中每个节点都只与服务器建立联系，不会与其它节点进行通信。因此在这种系统中，所有节点都只需向服务器请求下载自己当前需要的数据，在网络空闲时再下载未来可能需要的数据即可，因此也仅需要“自私”地计算自身未来的运动趋势就能达到预下载的要求。
但在p2p-DVe中的情况完全不同。成熟的p2p-DVe系统需要尽可能弱化服务器在场景部署中的作用，DVe系统中的任意两个节点都能建立联系，每一个节点都能从任一节点处下载场景数据或者向任一节点提供场景数据。在p2p-DVe系统中体现的是“分享”的思想。
正是基于以上考虑，本文认为在p2p-DVe中预下载也应该体现p2p“分享”的概念。p2p-DVe系统中的节点进行预下载时，除考虑化身自身未来可能的运动趋势外，也需要考虑周围邻居化身需要的FpVS。如此，基于p2p-DVe系统的预下载机制的设计应运而生。
2.2p2p-DVe预下载算法的设计
2.2.1预下载区域（aop）
预下载时aoi内数据（即CpVS）已获取完毕，需要关注的是比aoi更大范围的场景，因此本文在aoi定义了另一个圆，叫预下载区域（aop，areaofprefetching），是以化身位置为圆心，R为半径的圆，其中r
2.2.2视觉关注度及热度的计算方法
视觉关注度代表了物体对于节点的视觉重要度。设物体为oi，oi到化身视点距离为Di，oi偏离视线角度设为ai，化身aop的半径为Raop，这样就可得到计算视觉关注度V（oi）的公式[4]：
表示在视觉关注度中物体距离视点距离因素占的比例，表示在视觉关注度中物体偏离视线角度的因素所占比例，总结来说决定了视觉关注度中距离和角度各占的比例。从公式3?1可以看出，一个物体离视点越近、偏离视线的角度越小，那么该物体对节点化身的视觉感官更重要，相对该视点来说视觉关注度也就越高。
如前所述，在p2p-DVe中，需要时刻体现“分享”的概念，所以在进行预下载时，也要将其他节点需要的FpVS场景集考虑在预下载列表内。但当需要请求的物体过多时，若请求顺序失当，就会产生化身本身的浏览体验不流畅以及无法顾及其他节点的需求等等问题。因此，本文引入热度的概念：在一定空间范围内的所有资源请求者，对于某一资源实体需求的总数。
假设在一定空间范围S内有m个化身，分别为a1，a2，…，am（m≥1），对于某一物体oi，假设需要物体oi的节点有j个，分别为op1，op2，…，opj（j≤m），则物体oi在S内的热度为：
在当前的预下载问题中，某个物体的热度就是指在一定空间范围内需要该物体的用户个数。
2.2.3确定预下载优先级
若某一场景只有自身需要，那对该场景只需要计算“视觉关注度”即可；若某一场景只有周围邻居节点需要，那对该场景只需要计算“热度”即可；若某一场景自身及邻居都需要，那进行优先级计算时既需要考虑“视觉关注度”，也需要考虑“热度”。
由于在整个场景预下载列表中，较重要的应该被优先下载，而较次要的则应该被适当延后下载，所以当计算出各个场景的“视觉关注度”和“热度”后，需要根据重要程度进行优先级排名。简单来说，在整个预下载列表中“视觉关注度”越高，“热度”越高的场景重要性也越高，反之亦然。所以每一个场景的“视觉关注度”或者“热度”都需要分别除以列表中“视觉关注度”或“热度”的最大值进行归一化，再依次进行排名。
假设“视觉关注度”列表中最大的值为Vmax，“热度”列表中最大的值为Hmax。则某一物体oi的“视觉关注度”和“热度”系数分别为：
所以将公式3?3和公式3?4代入，就可以得到对于物体oi的优先级排名的计算公式为：
其中，为“视觉关注度”在优先级计算公式中占的比例，为“热度”在优先级计算公式中占的比例。若某物体oi只被预下载的节点自身所关注则，若只被周围邻居节点所关注则，否则为0.5。
从公式3?5可知，物体oi的“视觉关注度”和“热度”越高，那优先级也越高。
3实验及结果
本文设计的p2p-DVe预下载机制是在开源仿真平台FLoD[8][11]中实现运行。原始FLoD未实现预下载，因此本文的预下载是针对FLoD进行对比测试的。
图4.1为下载场景的节点命中率，可看出p2p-DVe的预下载机制有效帮助系统提高了数据请求命中率，提升了系统的整体性能。
图4.1场景下载节点命中率折线图
4结论
本文提出了基于p2p-DVe的预下载机制，将自身和邻居需求都考虑在内，实验结果也表明该机制提高了命中率，提升了系统性能。
限于时间与能力，本文设计的算法还未将p2p优势完全发掘，还应将物体的模型复用度[10]考虑在内进一步提高传输效率。
参考文献
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关键词：美术教学计算机辅助教学优越性
在科学技术发展的今天，集声、光、电等为一体的多媒体技术，以其高效、快捷、全面传授知识，保存、收集资料相互交流等优势，极大促进了整个教学的改革和发展。其中以形象直观的美术教学最为受益。计算机辅助教学，因其能激发学生的学习兴趣、促使学生主动学习、提高课堂教学效率等诸多优点，而成为现代课堂教学中最常用的教学手段之一，广泛应用在中小学各学科的教学中，美术教学也不例外。使用计算机辅助教学，能更好地突出教学重点，突破教学难点。特别是在突破传统教学的诸多难点上，计算机可以发挥无可比拟的优越性。中小学美术教学中的难点，是在教材的教授过程中，学生对知识的难以理解之点，技法的难以掌握之处。以下举例介绍计算机辅助教学解决中小学美术教学难点的一些应用。
1获得独特的视觉效果
使用计算机辅助教学可以充分利用计算机的特点，根据教学需要，获得独特的数码虚拟视觉效果，协助教师突破教学中的难点。美术欣赏课有很强的直观性，使用计算机辅助教学，通过数码投影仪，就可以将作品清楚地放大展示，让学生在欣赏课上能够真正地“欣赏”。以七年级第十四册《现代生活的视觉语言》一课为例，通过欣赏不同年代、不同形式的标志，使学生开阔眼界，丰富知识。标志很小，教师拿在手中展示，学生想要看清楚都很费劲，更别说欣赏了，对教师而言，同样也不便于知识的讲解。而若通过计算机和数码投影仪，将各种标志投影成2米见方的影像，就可以让课堂上的每个学生都能看得清楚，达到最佳的审美感受。同时还可以放大局部进行有针对性地观察，教师结合知识重点、难点进行分析讲解。由此，视觉的传达与知识的传授相得益彰，让学生在审美体验中学习和提高。
欣赏三维造型艺术时，计算机辅助教学不仅可以用通常的视觉方式，让学生欣赏到物体在某一视觉角度的造型或其内部构造，而且可以做出“动感显示”效果，让三维物体旋转起来，欣赏到它的各个侧面，让学生体会到物体的立体感、空间感。比如九年级第十八册《现代建筑》一课中，计算机辅助教学可以按预先设置路线，带领学生虚拟浏览一座建筑物的内部装饰、陈设，使学生有现场感、真实感，真切地感受到不同时代、不同地域、不同空间的建筑风格，同时，也会真正理解它的三维结构。利用计算机辅助教学，产生真实新奇的视觉效果，独特的感染力，将使学生对这一课留下难忘的印象。[论文网LunwenData.Com]
2动态展示变化的过程
计算机具有强大的多媒体功能，集文字、图像、图形、声音、动画和视频为一体。教师可以根据教学需求，通过计算机表现许多传统教学技术不能表现的事物和现象，如演示形象生动的动画，声情并茂的有声画面，色彩丰富的教学图片等。Cai可以使抽象问题形象化，静态问题动态化，在解决那些教师难以表述而学生又难以理解的问题上，动态展示变化的过程，突破教学难点。
在工艺与设计课的教学中，有关工艺制作的程序、步骤和方法复杂、严谨，技法的要点、难点较多，教师要做大量的示范。教师要想利用课堂时间演示一个完整制作过程，不是一件容易的事，如绘制“简单图案”教学，仅其中的上色环节，就不是一遍两遍能完成的，非常耽误时间，而且没有办法让全班学生都能看清楚。在传统教学中，很多教师往往只好口头教授，稍作演示，这样的教学，学生往往不能掌握技法上的难点。利用计算机辅助教学，我们可以将图案制作的完整程序制作成图文并茂的幻灯片进行放映，从绘制草图、拷贝、涂色，到最后调整、修改，色彩转换，都非常方便、快捷，整个过程展示清晰明了又独特，学生边看放映边学习，印象深刻，教学难点轻松解决。
3通过整合培养美术欣赏能力
美术欣赏能力的培养历来是美术教育教学的难点。把艺术作品不同元素间的相互关系在大脑中形成反射，调动学生的多种感觉器官，利用知识经验进行综合加工，是形成审美情感和审美理解的过程。使用计算机，可以容易地将多种媒体融合在一起，并方便地展示给学生，突破美术欣赏能力的培养教学中的难点问题。
在计算机辅助的美术欣赏课中，把音乐和美术、电影与美术有机地结合起来，可以图文并茂、声色俱全的表现深刻主题，能充分有效的培养学生的审美理解力、创造力。如欣赏《格尔尼卡》时，如果只看课本中的小幅图片，学生会因为对作品内容及产生背景缺乏一定的认识，而印象不深，难以产生共鸣，影响了学生对美术作品的审美欣赏。计算机辅助教学可以将画子投影到大屏幕上，用声情并茂的语言稍加提示作品背景、内容，通过鼠标指针，指点画中细节，引导学生观察，同时播放合适的背景音乐……这时学生就开始自觉地“设身处地”，进入某种情景，产生审美同情。
关键词：计算机视觉；定标方法；应用特点
中图分类号：tp319文献标识码：a文章编号：16727800（2012）007014902
作者简介：许志雄(1968-),男,浙江绍兴人,江汉石油钻头股份有限公司工程师，研究方向为计算机多媒体。
0引言
计算机技术的应用在诸多领域占据了主要位置，并得到了人们的极大重视。在此形势下，摄像机的高清晰度亦成为了人们追逐的目标，而在计算机视觉中的定标方法有各种不同的处理方式，从而为摄像机的发展提供了一个绝好的机会。由此，计算机视觉中的摄像机定标方法成为当今世界摄像机研究领域里至关重要的一个方面，以摄像机得到的图像信息作为出发点来计算三维空间中自然场景的几何信息成为计算机视觉的基本任务之一，并且它的应用特点也得到了人们的密切关注。
1摄像机视觉投影原理
透镜成像的原理利用了光的折射现象，而摄像机的视觉投影原理和透镜的成像原理相差无几，只不过在一些细节上进行了相应的改变，使成像更加清晰，以更好地满足人们的需求。摄像机视觉投影原理就是利用镜头的光学原理进行视觉成像，而其中又有许多理论支持，包含镜头与焦距和视角。焦距是指镜头的焦点之间的距离,对于摄像机而言，就是指从镜头的中心位置到摄像管，也可以说是成像的位置之间的距离就是摄像机镜头的焦距，只有调整好了这两者之间的距离，才能保证摄像机的摄像效果，这也是保证摄像机正常工作的首要任务。视角要受到镜头焦距的限制，由镜头焦距对摄像的大小情况而决定，摄影师们就是通过对焦距的不断变换来改变对任务的造型，从而改变人们的视觉效果。对于拍摄相同距离的目标而言，镜头焦距越大，摄像的水平视角就会变得越窄，这样带来的后果就是拍摄到的目标的范围就越小，使得拍摄效果大打折扣，从而给摄像机带来不利的使用效益。因此，必须在两者达到一个较好的组合效果之时，才能够充分发挥摄像机的作用，并将摄像艺术发挥到极致。由此可见，计算机视觉中的摄像机定标方法将会给摄像机的拍摄效果带来巨大的转变。
2计算机视觉中的摄像机定标方法
2.1三维定标法
在人们的平常思维中，凡是物体的影像必定是三维的，本文的理论研究也同样基于这样的想法。在讨论单幅图像的设计标定之时，我们所追求的理论基础就是需要摄像机的定标物是人们所追求的那种三维的效果，在此基础上再进行相关的理论研究，以达到相得益彰的效果。在此过程中，首先要准确定位定标物上一些比较重要的点的三维坐标，这样才能够为后来的工作提供方便；然后在与定标物相对应的成像上找到相应的点的位置，这是至关重要的一步，这也决定了后面成像的具体设计方法；最后在那些比较重要的点的图像上标出其具体的三维坐标，达到定标物的实际成像效果图，这样就可以完全解决摄像机的成像问题了。这种定标方法的基本原理就是充分分析定标物的三维信息，同时与它的具体成像位置相关联，在这两者之间形成一种具体的相对应关系。由此我们可以充分利用计算机的快速运算，实现摄像的功能，并适时进行程序功能改进，优化定标物参数的获取方法，从而达到增加摄像机清晰度的目标。
2.2平面定标法
与上面的定标方法相对立的一种方法就是多幅图像的设计标定。在这样的时代背景下，人们的要求应尽可能得到满足，因而理论研究者会在这个方面下足功夫，弄懂这里面的个中玄机，利用多幅图像对平面的定标物来进行物体的标定工作，以达到摄像机定标的目的。这样的平面定标方法就是充分利用平面物体的运动特性，在它和摄像机之间找到一个平衡点，观察两者的相对运动，这样的定标方法也给拍摄运动中的物体带来了生机。此方法在实施之余也会带给人们不一样的感受，让人们充分体会到摄像的魅力。当然这种考虑运动的平面定标法会受到特征点的增多的影响，随着点的不断增加，定标情况就会越来越好，定标物的精度也会不断提高，于是在定标物相同的前提下，平面定标法自然就可以从定标物上获得更多的数据信息，为准确对定标物进行定位测量提供了更多的依据。因此，这种方法的效果要比前面的方法好很多，得到推广的力度也会大大增加，所得到的经济效益也会增加，设备的成本在原来的基础上还有降低的趋势。所以，理论研究者的研究领域就会逐渐向这一方面进行转变。
2.3两步定标法
有了前面的研究成果作支撑，摄像机定标方法的进一步研究就会显得异常容易，人们的进一步要求也会得到满足，可谓一举两得。理论研究者们在有了丰富的理论和实践基础之后，利用直接线性的定标方法进行摄像机参数的进一步优化提高，通过透视原理来修改以前的参数，然后将修正的参数进行初始值的确认，把它们作为现在研究阶段的起点，在这样的起点之上综合考虑各种外界因素，利用最优化的计算机算法进行摄像机成像程序的改进，把原来的程序进行升级处理，使得定标物的精确度得到进一步的提高，这就是我们所提到的两步定标法。它的基本原理其实很简单，只不过是充分利用了原有的理论，并进行了一定的创新而已。但就是这样的创新步伐的迈出，给计算机视觉中的摄像机定标方法带来了新的生机，也给摄像机镜头的优化带来了很多指导方法。在图像中心到图像点的距离保持不变的前提下，参数的数量会显著减少，这样不仅节省了材料的用量，而且还进一步提高了摄像机的摄像清晰度，有效弥补了以前清晰度不高的缺点。这样一来，摄像机的成像效果大大改进，于是才有了现代摄像机的高清效果，确实让人们享受到了科技带来的福音。
3计算机视觉中的摄像机定标方法的应用特点
3.1建立于主动视觉上的自我标定
由于计算机视觉中摄像机定标方法的不断推广，一些计算机技术在摄像机的制作过程中得到了较好的应用。但是在这之中必不可少地存在一些制作人员或设计人员的主观因素，这样摄像机的标定方法中就会形成形色各异的特点，而且彼此之间可能会出现较大的不同，特别是在主动视觉上的自我标定。在主动视觉中，我们所用到的摄像机可以在一个被控制的平台上被人们固定，利用计算机的高运算能力，计算机可以把平台上所出现的参数精确地读出来，我们只需要利用控制摄像机的运转顺序，让摄像机作一定的周期运动，就可以在这个过程中得到更多的图像，然后再利用所成的图像和固定的摄像机的运动参数来确定摄像机的运动情况。这种自我标定方法比较简单，但是必须为人们提供精确控制摄像机运动的平台，这种以主观意识为主的标定特点强化了个人的主观能动性，让人们更加易于接受。
3.2进行有层次划分的逐步标定
近年来，人们对摄像技术的理论研究已经日趋成熟，并根据自己的意愿进行相关的研究工作，把自己的想法融入到摄像机的设计中，真正做到有层次的逐步标定，把所要的标定物以逐个击破的方式实现有层次的程序算法，从而让人们在逻辑上能够有所认识，并且易于接受，从而达到有层次划分的逐步标定的目的。分层逐步标定法已为标定研究领域中普遍认同的方法之一，在实际的应用中逐渐取代了直接标定的方法。因为进行有层次划分的逐步标定是符合人们的想法的，而且这种方法的特点是以射影标定作为基础，以某一幅图像作为基准图像，进行其它图像的射影对齐工作，从而将摄相机中成像未知参数的数量减少，更易于为人们所接受。可以说，进行有层次划分的逐步标定是人们在实践中得出的一套符合大势所趋的标定方法，为世人所推崇。
4结语
综上所述，计算机视觉中摄像机定标方法在人们的不断认识中得以应用和推广，在时代的不断进步中逐渐向前发展。同时，摄像机标定方法的应用特点也大相径庭，各有千秋，从而实现百家争鸣的态势，进一步推动计算机视觉中的摄像机研究工作的向前发展。
参考文献：
关键词：计算机视觉技术；食品工业；分级；图像处理
中图分类号：tS207文献标识码：a
随着微型个人计算机应用的越来越广泛，以及计算机在综合学科中应用的深入研究，现如今在工农业、军事国防、医学卫生等众多领域的使用和研究方面计算机视觉技术都起到了至关重要的作用，为了节省人力、降低成本、减少误差，该项技术在食品企业、科研院所、检测机构中的应用更加普遍。如今，在农产品药物残留检测、水果重量分级、等级筛选、质量监管等方面计算机视觉技术有众多应用。
1计算机视觉技术概述
计算机视觉技术是利用计算机、摄像机、图像卡以及相关处理技术来模拟人的视觉，用以识别、感知和认识我们生活的世界[1]。该技术是模拟识别人工智能、心理物理学、图像处理、计算机科学及神经生物学等多领域的综合学科。计算机视觉技术用摄像机模拟人眼，用计算机模拟大脑，用计算机程序和算法来模拟人对事物的认识和思考，替代人类完成程序为其设定的工作。该技术由多个相关的图像处理系统组成，主要包括光源提供系统、图像提取系统、计算机数据运算系统等。原理是：首先通过摄像机获得所需要的图像信息，然后利用信号转换将获得的图像信息转变为数字图像以便计算机正确识别[2]。随着科学技术的发展，计算机技术在各个领域得到广泛应用，计算机视觉技术不仅在代替人类视觉上取得了重大成就，而且在很多具体工作方便超越了人的视觉功能。计算机视觉计算有如此快速的发展，是因为与人类的视觉相比该技术具有以下显著优势[3]。
1.1自动化程度高
计算机视觉可以实现对农产品的多个外形和内在品质指标进行同时检测分析，可以进行整体识别、增强对目标识别的准确性。
1.2实现无损检测
由于计算机视觉技术对农产品的识别是通过扫描、摄像，而不需要直接接触，可以减少对所检测食品的伤害。
1.3稳定的检测精度
设计的运行程序确定后，计算机视觉技术的识别功能就会具有统一的识别标准，具有稳定的检测精度，避免了人工识别和检测时主观因素所造成的差异。
2计算机视觉技术在食品检测中的应用
20世纪70年代初，学者开始研究计算机视觉技术在食品工业中的应用，近几十年电子技术得到快速发展，计算机视觉技术也越来越成熟。国内外学者在研究计算机视觉技术在食品工业中的应用方面主要集中在该技术对果蔬的外部形态（如形状、重量、外观损伤、色泽等）的识别、内部无损检测等方面。国内有关计算机视觉技术在食品业中的应用研究起始于90年代，比国外发达国家晚多达20a，但是发展很快。
2.1计算机视觉技术在果蔬分级中的应用研究
计算机视觉技术在食品检测中的应用研究相当广泛，从外部直径、成熟度的检测到内部腐烂程度的检测都有研究。韩伟等[4]采用分割水果的拍摄图像和新的计算机算法计算水果的半径，进而得出果蔬的最大直径。研究表明，该算法不仅降低了计算量而且提高了计算精度，此方法用于水果分级的误差不超过2mm，高于国际水果分级标准所规定的5mm分类标准差，可在工业生产中很好应用。李庆中[5]也利用图像的缺陷分割算法研究了计算机视觉技术在苹果检测与分级中的应用，结果表明此算法能快速、有效地分割出苹果的表面缺陷。孙洪胜等[6]以苹果色泽特征比率的变化规律为理论基础，结合模糊聚类知识利用计算机视觉技术来检测苹果缺陷域，检测不仅快速而且结果精确。刘禾等[7]通过研究认为苹果的表面缺陷可以利用计算机视觉技术进行检测，计算机视觉技术还可以将苹果按照检测结果进行分级，把检测过的苹果分成裂果、刺伤果、碰伤果和虫伤果等类别。梨的果梗是否存在是梨类分级的重要特征之一，应义斌等[8]通过计算机视觉技术、图像处理技术、傅立叶描述子的方法来描述和识别果形以及有无果柄，其识别率达到90%。杨秀坤等[9]综合运用计算机视觉技术、遗传算法、多层前馈神经网络系统，实现了具有精确度高、灵活性强和速度快等优点的苹果成熟度自动判别。陈育彦等[10]采用半导体激光技术、计算机视觉技术和图像分析技术相结合的方法检测苹果表面的机械损伤和果实内部的腐烂情况，初步验证了计算机视觉技术检测苹果表面的损伤和内部腐烂是可行的。冯斌等[11]通过计算机视觉技术对水果图像的边缘进行检测，然后确定水果的大小用以水果分级。试验表明，该方法比传统的检测方法速度快、准确率高，适用于计算机视觉的实时检测。朱伟[12]在模糊颜色的基础上，分析西红柿损伤部分和完好部分模糊颜色的差别，用分割方法对西红柿的缺陷进行分割，结果显示准确率高达96%。曹乐平等[13]人研究了温州蜜柑的果皮颜色与果实可滴定酸含量以及糖分含量之间的相关性，然而根据相关性，样品检测的正确识别率分别只有约74%和67%。刘刚等[14]从垂直和水平两个方向获取苹果的图像，并通过计算机自动分析图像数据，对苹果的外径、体积、以及圆形度等参数进行处理，与人工检测相比，计算机视觉技术具有检测效率高，检测标准统一性好等优点。Blasco.J[15]通过计算机视觉技术分析柑橘果皮的缺陷，进而对其在线分级，正确率约为95%。赵广华等[16]人综合计算机视觉识别系统、输送转换系统、输送翻转系统、差速匀果系统和分选系统，研制出一款适于实时监测、品质动态的智能分级系统，能够很好地实现苹果分级。王江枫等[17]建立了芒果重量与摄影图像的相互关系，应用计算机视觉技术检测桂香芒果和紫花芒果的重量和果面损伤，按重量分级其准确率均为92%，按果面损伤分级的准确率分别为76%和80%。
2.2计算机视觉技术在禽蛋检测中的应用研究
禽蛋企业在生产过程中，产品的分级、品质检测主要采用人工方法，不仅需要大量的物力人力，而且存在劳动强度大、人为误差大、工作效率低等缺点，计算机视觉技术可以很好的解决这类产品工业生产中存在的困扰。欧阳静怡等[18]利用计算机视觉技术来检测鸡蛋蛋壳裂纹，利用摄像机获取鸡蛋图像后，采用fisher、同态滤波和Bet算法等优化后的图像处理技术，获得裂纹形状并判断，试验结果表明，计算机视觉技术对鸡蛋蛋壳裂纹的检测准确率高达98%。汪俊德等[19]以计算机视觉技术为基础，设计出一套双黄鸡蛋检测系统。该系统获取蛋黄指数、蛋黄特征和蛋形尺寸等特征，和设计的数学模型对比来实现双黄鸡蛋的检测和识别，检测准确率高达95%。郑丽敏等[20]人通过高分辨率的数字摄像头获取鸡蛋图像，根据图像特征建立数学模型来预测鸡蛋的新鲜度和贮藏期，结果表明，计算机视觉技术对鸡蛋的新鲜度、贮藏期进行预测的结果准确率为94%。潘磊庆等[21]通过计算机视觉技术和声学响应信息技术相结合的方法检测裂纹鸡蛋，其检测准确率达到98%。mertensK等[22]人基于计算机视觉技术研发了鸡蛋的分级检测系统，该系统识别带污渍鸡蛋的正确率高达99%。
2.3计算机视觉技术在检测食品中微生物含量中的应用研究
计算机技术和图像处理技术在综合学科中的应用得到快速发展，在微生物快速检测中的应用也越来越多，主要是针对微生物微菌落的处理。食品工业中计算机视觉技术在微生物检测方面的研究和应用以研究单个细胞为主，并在个体细胞的研究上取得了一定的进展。殷涌光等[23]以颜色特征分辨技术为基础，设计了一套应用计算机视觉技术快速定量检测食品中大肠杆菌的系统，该系统检测结果与传统方法的检测结果具有很好的相关性，但与传统方法相比，可以节省5d时间，检测时间在18h以内，并且能够有效提高产品品质。Lawless等[24]人等时间段测定培养基上的细胞密度，然后通过计算机技术建立时间和细胞密度之间的动态关联，利用该关联可以预测和自动检测微生物的生长情况，如通过计算机控制自动定量采集检测对象，然后分析菌落的边缘形态，根据菌落的边缘形态计算机可以显示被检测菌落的具置，并且根据动态关联计算机视觉系统可以同时处理多个不同的样品。郭培源等[25]人对计算机视觉技术用于猪肉的分级进行了研究，结果显示计算机视觉技术在识别猪肉表面微生物数量上与国标方法检测的结果显著相关，该技术可以有效地计算微生物的数量。Bayraktar.B等[26]人采用计算机视觉技术、光散射技术（BaRDot）和模式识别技术相结合的方法来快速检测李斯特菌，在获取该菌菌落中的形态特征有对图像进行分析处理达到对该菌的分类识别。殷涌光等[27]人综合利用计算机视觉、活体染色、人工神经网络、图像处理等技术，用分辨率为520万像素的数字摄像机拍摄细菌内部的染色效果，并结合新的图像处理算法，对细菌形态学的8个特征参数进行检测，检测结果与传统检测结果显著相关（相关系数R=0.9987），和传统检测方法相比该方法具有操作简单、快速、结果准确、适合现场快速检测等特点。鲁静[28]和刘侃[29]利用显微镜和图像采集仪器，获取乳制品的扫描图像，然后微生物的图像特征，识别出微生物数量，并以此作为衡量乳制品质量是否达标的依据，并对产品进行分级。
2.4计算机视觉技术在其他食品产业中的应用研究
里红杰等[30]通过提取贝类和虾类等海产品的形状、尺寸、纹理、颜色等外形特征，对照数学模型，采用数字图像处理技术、计算机识别技术实现了对贝类和虾类等海产品的无损检测和自动化分类、分级和质量评估，并通过实例详细阐述了该技术的实现方法，证实了此项技术的有效性。计算机视觉技术还可以检验玉米粒形和玉米种子质量、识别玉米品种和玉米田间杂草[31]。晁德起等[32]通过x射线照射获取毛叶枣的透视图像后，运用计算机视觉技术对图像进行分析评估，毛叶枣可食率的评估结果与运用物理方法测得的结果平均误差仅为1.47%，因此得出结论：计算机视觉技术可以应用于毛叶枣的自动分级。Gokmen，V等通用对薯片制作过程中图像像素的变化来研究薯片的褐变率，通过分析特色参数来研究薯片中丙烯酰胺的含量和褐变率也关系，结果显示两项参数相关性为0.989，从而可以应用计算机视觉技术来预测加热食品中丙烯酰胺的含量，该方法可以在加热食品行业中得到广泛应用。韩仲志等人拍摄和扫描11类花生籽粒，每类100颗不同等级的花生籽粒的正反面图像，利用计算机视觉技术对花生内部和外部采集图像，并通过图像对其外在品质和内在品质进行分析，并建立相应的数学模型，该技术在对待检样品进行分级检测时的正确率高达92%。另外，郭培源等人以国家标准为依据，通过数字摄像技术获取猪肉的细菌菌斑面积、脂肪细胞数、颜色特征值以及氨气等品质指标来实现猪肉新鲜程度的分级辨认。
3展望
新技术的研究与应用必然伴随着坎坷，从70年代初计算机视觉技术在食品工业中进行应用开始，就遇到了很多问题。计算机视觉技术在食品工业中的研究及应用主要存在以下几方面的问题。
3.1检测指标有限
计算机视觉技术在检测食品单一指标或者以一个指标作为分级标准进行分级时具有理想效果，但以同一食品的多个指标共同作为分级标准进行检测分级，则分级结果误差较大。例如，Davenel等通过计算机视觉对苹果的大小、重量、外观损伤进行分析，但研究结果显示，系统会把花粤和果梗标记为缺陷，还由于苹果表面碰压伤等缺陷情况复杂，造成分级误差很大，分级正确率只有69%。nozer等以计算机视觉为主要技术手段，获取水果的图像，进而通过分析图像来确定水果的形状、大小、颜色和重量，并进行分级，其正确率仅为85.1%。
3.2兼容性差
计算机视觉技术针对单一种类的果蔬分级检测效果显著，但是同一套系统和设备很难用于其他种类的果蔬，甚至同一种类不同品种的农产品也很难公用一套计算机视觉设备。Reyerzwiggelaar等利用计算机视觉检查杏和桃的损伤程度，发现其检测桃子的准确率显著高于杏的。majumdar.S等利用计算机视觉技术区分不同种类的麦粒，小麦、燕麦、大麦的识别正确率有明显差异。
3.3检测性能受环境制约
现阶段的计算机视觉技术和配套的数学模型适用于简单的环境，在复杂环境下工作时会产生较大的误差。plebe等利用计算机视觉技术对果树上的水果进行识别定位，但研究发现由于光照条件以及周边环境的影响，水果的识别和定位精度不高，不能满足实际生产的需要。
综上所述，可看出国内外学者对计算机视觉技术在食品工业中的应用进行了大量的研究，有些研究从单一方面入手，有些研究综合了多个学科，在研究和应用的过程中，取得了较大的经济效益，也遇到了很多问题，在新的形势下，计算机视觉技术和数码拍摄、图像处理、人工神经网络，数学模型建设、微生物快速计量等高新技术相融合的综合技术逐渐成为了各个领域学者的研究热点，以计算机视觉为基础的综合技术也将在食品工业中发挥更加重要的作用。
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关键词：计算机技术数学教学应用
一、前言
随着科学技术的发展，现代教学媒体技术不断完善，应用范围不断扩大，给数学教学的传统媒体注入了新的生命，有效地促进了教学改革，因此，加强计算机技术对艺术学校数学教学的辅助作用具有重要的意义。
二、对计算机辅助教学的认识
1.计算机辅助教学利于诱发学生良好的学习动机，学习心理学的理论指出：动机在学习中是很有效能的一个因素，它对人的学习可以发挥明显的促进作用。计算机技术与数学教学整合，使学生的学习方式发生了改变，由听、记，更多地变为观察、实验和主动地思考，更好地发挥了学生在学习中的主体地位;多媒体技术既能看得见，又能听得见，还能用手操作，这样通过多种感官的刺激所获取的信息量，比单一地听讲强得多，而且还非常有利于知识的保持。
2.计算机辅助教学能更好地实现数形结合，因此多数教师都非常重视数形结合的教学，上课时尽量地画好图形，力求使图形展现出变化的趋势。但是无论怎么画，怎么用一个又一个的幻灯片给学生展示，也只能给出一个“死图”，而利用计算机辅助教学，则可以绘制一幅幅有形有色会运动的“活”图，真正实现数形结合，增大课堂容量，达到良好的教学效果。
3.计算机辅助教学利于克服教学难点，提高课堂效率。利用计算机技术能够帮助我们有效地克服教学难点，提高课堂效率，有利于创设调动学生积极参与，发现创新的环境。能不能有效地克服教学难点、提高教学效率对减轻学生过重负担、提高教学质量是十分现实而重要的问题。“向课堂要质量”的口号提了多年，但如果限于传统的教学手段，要解决这个问题有时的确很困难，许多原来传统教学的难点有了计算机现在变得不难了，过去一般人认为数学就是抽象的逻辑加繁复的计算，一幅严肃的面孔而现在借助于计算机，它可以变得有情，有趣，很有感人的魅力。
三、计算机辅助数学教学的优越性
1.增强学生学习兴趣、激发学习动机
计算机辅助教学是人们利用先进的电子技术来开发人及人以外的一切学习资源，去实现最优化教学目标的教学形态。以多媒体为表达手段的Cai，也称为mCai。它是一种把文本、图形、图象、动画和声音等运载媒体结合在一起，并完成一系列随机互式操作的信息技术，人们可以通过多种感官来获取相关的信息，提高信息的传播效率。教师可以用Flash软件设计出多面体展开与折叠方法，从不同的方向看几何体得到的图形不一样，设计图案：枫叶、蝴蝶、窗花、汉字、大写字母、等腰三角形、飞机、人民大会堂等图案一一展示后，用红线显现出对称轴，让学生观察，亲身感受这一类图形的性质。图象显示模拟逼真，渲染后气氛，创造意境，学生怀着浓厚的兴趣去学习、去思维、去理解、去记忆，最大程度地唤起了学生的“内驱力”。Cai充分利用了计算机多媒体技术和网络技术的优势，以一种全新的教育教学形式实现教育信息的传播，是现代教育技术的重要组成部分。现代教育学的实践证明：学生在获取知识时仅依靠听觉，则三小时后可保持70%，三天后仅能保持10%;若仅依靠视觉，则三小时后能保持72%，三天后可保持20%;如果综合依靠视觉和听觉，则三小时可保持85%，三天后可保持信息量的65%。运用多媒体教学系统可以使学习者以交互方式进行学习，有利于学生参与，激发学生的兴趣，帮助学生建立新旧知识之间的联系，调动学生的学习主动性和积极性，使学生自觉地学习。
2.有利于培养学生的创造性思维
现代教育思想的核心是强调学生思维能力的培养。数学课堂上，计算机辅助教学能形象逼真的再现知识的产生、形成过程和学生探求知识的学习过程、思维过程，把过程展现在学生面前，促进他们逻辑思维能力的发展。同时还可以形象的模拟思维世界，再现思维过程促使学生多向思维、发散思维，有利于培养学生的创造精神和实践能力。
3.有利于节省教学时间，提高课堂教学效率
在传统的“黑板+粉笔”的教学模式中，有时需要用较长的时间写出一串长式子，画出图形或图像。而我利用计算机辅助教学，就省去了板书和擦拭等时间，能在较短的时间内向学生提供多样的数学习题，在增加训练密度的同时巩固所学的数学知识。
4.提高学生学习的主动性、积极性，有利于发展学生的智能由于Cai系统具有信息量大、画面生动、内容丰富、问题多样、即时反馈等特点，所以，计算机辅助数学教学，可以激发学生的学习兴趣，提高学习效率。
5.有利于教师教学水平的综合提高
教师在利用计算机辅助教学的教学过程中，可调动教师教育科研的积极性，促使教师尤其是青年教师主动学习有关计算机知识，钻研教材教法，互相交流学习经验，促使教师形成良好的教学研究风气。
四、计算机在数学教学中的应用
1.用计算机充当教学课堂媒介
在计算机辅助教学中，计算机作为新的帮手，是将先前传统教学过程中授业者通过投影片、黑板、教具模型等媒体展示的各种视觉信息，利用计算机加工成形象的、动态的资料，并进行一些必要地加工，编排成一个有机的整体。利用这种模式进行课堂教学，在很少的时间内，电化教学使学生多种感官一并发生作用，提高对信息的敏感度，加深对教学知识的理解，因而可以做到更高效率的知识传授，进一步提高课堂实际效率。
电化教学软件的复杂变化可以将各个部分有机结合起来，把深邃展现在学生面前，使学生一目了然，这对于建立良好的思维习惯将会起到举足轻重的作用。同时，在这里也应切记，计算机的演示只能是媒介，而不能功高盖主，授业者应当扮演好自己的角色，结合计算机的演示帮助引导求知者完成思考过程，逐步形成对概念的理解。
2.利用计算机和传统教学相得益彰
信息技术环境发展的大舞台下，传统的教育思想应与时俱进。形成以求知为原点进行合作学习的思想，形成以问题共同解决为原点的思想，形成以培养能力为原点，形成终身学习的思想。如今，计算机强大的运算能力为当今数学的“发现学习”提供了成功的捷径，强大的工具媒介使学生可以自由地在“问题空间”里进行遨游，来做“数学实验”。因此教师可以将更多的问题探索、问题分析、问题思考的疑难杂症交给求知者去寻觅。
3.利用计算机进行非课堂教学学习
数学软件把计算机变成了传授者。数学软件不仅提供视觉感官，还有音频感官的加入，具有很好的视听效果。课堂教学内容的模块多按章节标注知识点部分，求知者可以随心所欲，根据自身情况安排学习以及复习进度。数学软件能够和课堂教学相得益彰。互相结合发挥自身长处更好地促进学生学习。
五、结束语
随着计算机的发展，数学计算机辅助教育也在全面开展，在以后的数学教学中，应尽可能熟练地使用计算机，与传统教学互补，在教学中，计算机只辅助教学，而不是主宰教学。教师们要清醒地认识数学计算机辅助教育的优势，发挥其巨大优势，更好地为提高课堂效率。
参考文献
1运用多媒体教学手段创设直观的教学情境，有效激发学生的学习兴趣
创设教学情境，是激励、唤醒、鼓舞的一种教学计算机的理论。多媒体手段创设的情境具有直观、形象、生动等特点，正符合儿童的思维形式。学生对一切事物都充满好奇心，利用一切可行的手段创设直观情景，使学生的视觉、听觉、思维等交叉活动，对激发他们的学习兴趣、强化教学效果具有十分重要的意义。
例如在讲解Flash影片制作时，笔者选择一段纪录片《兵马俑》的全景和不同形态的秦俑以多媒体影片的形式展示给学生，并赋以一定的音响效果，如厮杀声、呐喊声、马鸣声等，吸引学生的注意力。而后根据影片的内容问学生：“观看影片后给你的感觉是什么？你都从影片中看到了哪些形态的兵马俑？”激发学生学习Flash影片制作兴趣，形象直观，效果非常好。
2运用多媒体教学手段使课堂教学信息容量由小变大，有效提高课堂教学效率
教学活动是一种复杂的信息交流活动，有限的课堂教学时间内学生接受信息量的多少影响和制约着课堂教学效率的高低。在实际的计算机理论课堂教学工作中，教学内容的增加与课程时数的减少的矛盾日益突出。由于受既定课堂教学时数的限制，充实与扩展计算机理论课堂教学内容成为摆在许多教师面前的难题。而充分发挥多媒体教学手段的优势，是缓解以上矛盾、达到以上目的的一种比较有效的措施。
多媒体计算机具有储存大量教学信息的能力，可储存许多知识信息，在教学设计指导下，教学内容也可以按照知识点进行划分并实现超媒体链接，形成覆盖面广、信息大的计算机理论学习网络；多媒体课件演示具有生动、形象、直观、感染力强等特点，符合这一阶段学生的认知特点，学生接受速度快，记忆深刻。通过多媒体教学手段的辅助，可以扩大补充知识容量，使学生获得的知识信息由少变多，可以优化课堂结构，提高教学效率。
如学习“网关的远程控制理论”，由于知识的层次和接触偏少，学生对网关的远程控制了解比较少，要想单纯地只通过书本知识的讲解达到教学目的是有一定困难的。课前，笔者通过上网查找准备许多与网关的远程控制有关的资料，比如黑客、网页共享、远程开关机等案例，并制成相关课件，这样方便在课堂上向学生进行介绍和补充。上课时，笔者根据课堂教学设计的需要，通过多媒体课件和网络链接，让需要的文字补充材料、图片甚至是影像进入学生的视线，使课堂得到延伸、补充与扩大，为学生学习提供充分的时间与空间，促进教学效果的优化。
3运用多媒体教学手段，充分调动学生的多种观感，创设最佳环境
人获取外界信息的渠道是多方面的，渠道越广，刺激越强，获取的信息量和深刻程度就越大。而多媒体教学手段在此方面具有得天独厚的条件，在视觉、听觉效果方面有其独特的优势。使用多媒体手段进行计算机理论教学，可以凭借色彩鲜明、形象逼真的画面拓展计算机理论教学的信息通道，使学生视觉和听觉具有感知的时效性、共同性和统一性，使学生更快、更准确、更牢固、更大容量地接受信息和知识。通过有声的画面，再现生动的形象，则很容易把学生引入理论内容所描绘的意境，体现理论内容的主旨，获得深刻的印象。由于强化了对实物实景的视听感受，学生对理论内容的理解必然会深刻得多。
如讲解计算机音频制作时，笔者选取名曲《二泉映月》做成多媒体课件开发学生情感，引导学生入境，优美的曲调，清新的旋律，立刻吸引了学生，引起学生探究的兴趣。学生带着探究心理，造成一种“欲知原委，请读理论内容”的心理效应。这样，多媒体课件引发的兴趣，就及时地被诱导到研读理论上来，而由此产生的敬佩阿炳的感情更会一次次引发学习知识的冲动。
总之，现代多媒体教学手段与计算机理论课堂教学有机、有效的整合，不仅提高了课堂教学中学生感知活动的效率，激发、内化学生的学习兴趣，同时也激活教材内容，激活计算机理论课堂，真正发挥了学生的主动性、积极性，让学生成为学习的主人。
参考文献
[1]李亚林.多媒体教学模式浅析[J].计算机理论教育,2006(3):7-10
关键词：双目立体视觉摄像机标定编码标志点姿态计算
中图分类号：tp391.4文献标识码：a文章编号：1007-3973（2013）002-109-03
1引言
在现代生产生活中，经常需要计算物体之间的相对位置关系，例如两个刚体间的欧拉角以及平移量等。因为空间物体是不规则的，所以常规的测量方法都很难做到。随着视觉传感器的发展，人们开始把视觉传感器运用到空间物体姿态的测量，即机器视觉，这种测量方法是非接触的，测量效率高并且精度高。机器视觉是通过视觉传感器获得一张或多张图像，通过对获得的图像进行分析来达到测量和识别的目的。目前，机器视觉已经运用到很多领域，如航空、航天器的运动分析，地面机动目标实验碰撞分析，自动化生产过程中的装配与检测等。本文建立了一种双目立体测量系统，利用工业相机实时获取物体的图像，通过对相机精确的标定以及精准的图像分析来计算出编码标志点的三维坐标值，从而计算出物体之间的相对姿态。
2双目视觉测量架构
双目立体测量系统如图1，使用两个摄像机对同一块区域进行拍摄。（1）利用张氏标定法对两个摄像机标定，计算出两个相机之间的相对位置关系，固定测量坐标系下的坐标原点（本系统的坐标原点在左相机上）。（2）对图像进行分析，计算编码标志在图像坐标系下的坐标值以及编码标志点的编码值，利用编码值将左右图像匹配计算出编码标志点的三维坐标值。（3）通过四元数法计算出每组三维坐标值之间的旋转矩阵以及平移量，从而计算出两个物体之间的相对旋转角以及平移量。
2.1摄像机标定
张氏标定法的算法为：
（1）从不同角度拍摄若干张棋盘格标定板的图像；
（2）检测出图像中的特征点，即角点；
（3）求出摄像机的内外参数；
（4）求出畸变系数；
（5）优化标定结果。
2.2编码标志点的提取与解码
为了提高运算速度以及左右图像的匹配准确，在本文提到的双目视觉系统中对被测物体表面粘贴了扇环形编码标志点（如图4），即将编码点的外环分成16等份，每个单元环对应的圆心角为22.5度，实心和空心分别表示不同的编码信息，实心码段表示1，空心码段表示0，不同实心码段和空心码段序列的组合表示不同的编码点。该种编码标志点能够满足对旋转、缩放、变形的无关性。
2.2.1编码点的定位
2.2.2编码标志点的解码
如图4所示，编码标志点分为中心圆和编码环两段，其中编码环位于中心圆的外侧，共分为16份。
编码段为白色记为1，黑色记为0，将1、0安顺时针排列成一个8位的二进制数，将这个二进制数循环得到一个最小的十进制数即为编码标志点的编码值，解码过程可以分为以下几步：
（1）以中心圆的圆心为中心裁剪一个能覆盖编码标志点的小图像，对小图像进行轮廓提取得到每个白色区域轮廓的质心（编码环的质心），从而得到“1”的个数。
（2）计算所有编码环的质心与中心圆的质心连线间的夹角，并且将这些夹角除以45度取整，从而得到“0”的个数。
（3）将“1”和“0”组成的8位二进制数循环移位得到编码值。
将左右相机采集到的图像中，编码值相同的点对应起来，利用双目视觉中三维重建公式计算出每个编码标志点中心圆对应的三维坐标值。
2.3相对姿态计算
求两个物体的相对姿态，本质上是两个坐标系的转化问题。在三维直角坐标转换中，常采用七参数Bursa-wlof模型、mobdensky模型。当两坐标系统下有3个公共点时，就可唯一解算出7个转换参数；多于3个公共点时，就要进行平差计算。在平差计算过程中，转换参数初值（特别是旋转角）的大小，直接影响平差系统的稳定性、精确性和计算速度，精度差的初值可能使得解算的结果严重偏离真值。目前比较成熟的参数估计方法有：四元数法、奇异值分解法（SVD）、迭代法，它们都是在最小平方距离的目标函数下得到转换参数的最优解。由于四元数法的突出特点是具有很好的实用性和较强的稳定性，计算过程简单快速，利用了旋转矩阵的特征和所有可用的特征点，所以本双目视觉系统采用四元数来计算旋转角度。
3实验结果分析
4结论
针对传统的接触式测量法难以实现的测量，本文依据双目立体视觉原理开发了一套非接触式的测量系统，同时编码标志点的引入大大减少了计算量。所述方法稳定、可靠，经实验验证，得到了较好的结果。
参考文献：
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