立体视觉（精选十篇）
立体视觉 篇1
深度测量在立体视觉技术中有着重要作用,是三维重建、目标定位不可缺少的部分。近年来,随着技术进步,深度测量在无损检测、虚拟现实、军事探测、医学分析等重大领域均有应用。研究者对深度测量技术进行了广泛深入的研究,其测量方法包括基于飞秒光、结构光、干涉、激光扫描、雷达、摄影图像[1,2]等。本文主要讨论的深度测量技术基于摄影图像,为中长距离深度测量,百米至千米量级。摄影深度测量以机器视觉为基础,包括双目视觉[3]与单目视觉[4]两种,在大地测量等方面运用广泛。共轴立体视觉深度测量由单目视觉中的双焦成像测距[5]演化而来,与双目深度测距方法相结合,具有单一观测点、测量系统体积小、实时性强等优点。本文对共轴立体视觉深度测量的方法和系统进行了详尽阐述,主要研究了共轴立体视觉系统结构和参数、传感器设计、特征点提取、图像匹配和中心点估计等关键技术,并通过实景实验和模拟实验实现了深度计算。
1 系统原理及方案设计
1.1 共轴立体视觉深度测量理论
共轴成像模型如图1所示,符号含义见表1。
图1中,传感器阵列CCD1和CCD2位于前后不同成像平面,分别与2个定焦镜头对应。从物点A在两个CCD上的成像点距离CCD中心的距离r1,r2中,可明显看出具有一定视差,由视差便可恢复A点深度,其分辨精度与CCD像元大小有关。
根据双焦成像模型,可推导出如下公式。
(1) 像点位置方程:
像点位置方程根据光的直线传播特性而来,联立式(1)消去R可得:
(2) 深度计算方程:
由式2可知,镜头焦距f1,f2及透镜中心距L均为已知系统参数,只要求得像点中心距r1,r2便可恢复深度信息Z。
设图像传感器单位像元尺寸为s,共轴图像对中心点为(xc,yc),点(x1,y1)和点(x2,y2)分别为被测物点A在2幅图像中的匹配点,则有:
由式(2)和式(3)可知,共轴立体视觉深度测量将被测物点深度信息的求解问题转化为了图像对中被测物点对应匹配点坐标和图像中心点坐标的求解问题。
(3) 过中心点原理。
如图2所示,前后相机图像相对中心点呈中心缩放,对应像点连线通过中心点。则两图像中的同名点(x1,y1)和(x2,y2)与图像中心点(xc,yc)的连线必定在同一方向上,故有:
过中心点原理是共轴立体视觉中一个重要原理,在特征点提取、特征点匹配和中心点恢复算法中都运用。
1.2 共轴立体视觉深度测量精度分析
为了分析简便,将物点的深度计算公式归结为矢量函数关系式:
根据误差分析理论,用Ψi表示各参数误差的传递函数:
式中:i代表L,f1,f2,r1,r2各参数;δi是参数i的误差Δi对整体误差贡献的分量。
相应的,令ΔL,Δf1,Δf2为成像系统硬件参数L,f1,f2的标定误差,即系统误差;Δr1,Δr2为被测点A所对应像点中心距r1,r2的提取误差,受软件算法及传感器元件尺寸影响,即随机误差。
根据误差理论得到测量的总误差是系统误差和随机误差的合成误差,可推导综合误差为:
用Δ表示软件算法提取像点中心距的误差(假设Δr1=Δr2=Δ),包括像点匹配误差和图像中心点计算误差,根据式(2)、式(6)及式(7),径向位移提取误差引起系统测量总体误差函数为:
由式(8)分析可知,提高共轴立体视觉深度测量精度主要有3条途径:
(1) 减小像点径向位移的提取误差Δ,可通过选择合理软件算法,采用高精度图像采集装置,提高像点匹配精度和中心点估计精度;
(2) 增大L,f1,f2,可选择L,f1,f2较大的图像采集装置,确定合理的硬件参数;
(3) 减小Z/R的比值,可合理选择摄像机拍摄视角,让观测角尽可能大。
1.3 共轴立体视觉传感器设计
根据以上提高精度的3条途径,本文设计了一种高精度广角数码相机作为图像采集单元,原理如图3所示,被关注区域的光线以较大视场角进入长焦广角镜头,汇聚于大尺寸高分辨率CCD上,将光信号转换为高清数字图像。
该相机由光学镜头部分、光电传感器部分和机械调节部分构成。光学镜头为施奈德大焦距广角镜头,焦距210 mm,视场角为±36°;光电传感器采用大尺寸CCD,分辨率为1 420万像素,像元尺寸为5.1 μm。镜头和CCD之间用遮光皮腔连接,屏蔽杂光,确保图像质量。相机CCD部分由机械调节部分托起,可调节焦距F和CCD光轴距离R以便接收所关注区域的清晰图像。采用2个图像采集单元共轴排列,充分满足前文提高精度的途径2和3,可获取高质量共轴摄影图像对,设图像算法匹配误差为1/10像素,根据式8可算出100 m测距理论误差小于0.05 m。
2 算法分析
利用共轴图像传感器采集共轴图像对之后,首先进行图像校正,需要用到图像平滑,图像旋转,极线校正[6]等算法,然后进行深度恢复。深度恢复首先要获得被测点在图像对中的匹配点的准确位置,这需要用到特征点提取,亚像素匹配等算法;其次利用中心点估计算法得到特征点中心距r1,r2。
2.1 特征点提取算法
本文采用SIFT算法[7]进行特征点提取。SIFT算法是一种多尺度特征提取算法,也是一种基于特征的配准方法,能够适应缩放,平移,旋转图像中特征点对的匹配。对于共轴图像对有很强的特征点提取及匹配能力。利用SIFT算子对图像特征点做提取的步骤为:
(1) 构造图像尺度空间;
(2) 在尺度空间检测极值点,确定极值点的位置和尺度;
(3) 精确确定关键点的位置和尺度,同时去除低对比度的关键点,以增强匹配稳定性、提高抗噪声能力;
(4) 为每个关键点指定方向参数,使算子具备旋转不变性;
(5) 关键点描述子的生成,即生成SIFT特征向量。
利用SIFT进行特征点提取的特征点,可作为像点匹配的初始匹配点,从而减小搜索区域,简化计算量。由共轴立体视觉深度测量拍摄原理可知,共轴图像对满足过中心点原理,设点(x1,y1)和点(x2,y2)为通过SIFT计算后获得的共轴图像对中的匹配点,则其满足式(4)。考虑图像质量的不确定性,我们可以加入同名点匹配限定条件,精度eps为0.1,故有:
2.2 匹配算法
特征点提取后需要进行图像匹配,找出同一特征点在2幅共轴图像中的同名点,图像匹配算法包括像素级匹配和亚像素匹配的算法。匹配所采用的方法很多,本文所采用的是基于灰度相似度的方法,即选取模板在一定区域范围内对匹配对象进行搜索,找到相关度最大点作为图像匹配点。基于灰度相关的像素级匹配速度取决于搜索窗口大小,本文采取最大相关点搜索法加快匹配速度。
(1) 像素级匹配。选取特征点,确定前置相机图像中的搜索区域,将后置相机图像插值为前置相机图像相同尺寸,选定后置相机图像中的标准区域作为匹配模板,然后计算相关性,并得到像素级匹配点(x,y)。理想的情况下,匹配点(x*,y*)范围应限制在:
(2) 亚像素级匹配。调整搜索区域为点(x,y)附近,利用牛顿-拉普森算法,最小二乘法或梯度算法[8]获取亚像素级匹配点,考虑图像质量的不确定性,亚像素级匹配点(x*,y*)的有效区域由式(10)扩展为式(11)所示:
若计算结果超出式(10)范围,则转到下一步:
(3) 双线性插值搜索算法。如图4所示。P0为像素级匹配点,P1和P2分别为第1步和第2步的亚像素级匹配点。点阵列表示每一步的搜索区域,箭头则指向最大相关性的像素。
(1) 假设网格代表像素块,实心点为对应像素位置。初始点P0为搜索区域中像素级匹配点,计算其周围8点与模板对应像素点的灰度相关系数。
(2) 求得最大相关系数点P1及其相关系数Rmax后,按最大相关系数方向移动,步长减半,在搜索区域所对应位置进行双线性插值以更新搜索区域。
(3) 比较当前中心像素点灰度相关系数与前一次值,若灰度相关性降低,则方向改变,退回上一步,步长减半。
(4) 重复步骤(1)～(3),直到达到所规定精度。
2.3 中心点估计算法
中心点坐标(xc,yc)的计算可由过中心点原理得到,由式(4)得:
利用最小二乘法求解中心点估计值:
则像点中心距可根据式(3)求得。
3 实验
3.1 中距实景拍摄实验
图5给出了运用前文设计的传感器进行实景拍摄获得的图像,拍摄角度为水平拍摄,拍摄方式为被测区域局部拍摄,参数按式(14)设置,相机单位像素尺寸s=5.5 μm。原图像大小为4 592×3 056像素。深度恢复结果见表2。首先对图像进行特征点提取和图像匹配,获取被测点在共轴图像对的同名点及其坐标值;然后按照同名点坐标进行中心点估计,得到中心点坐标x= -12 101.53,y=1 274.941,单位为像素;再根据同名点坐标和中心点坐标,按照关系式(2)和式(3)计算出对应点的深度。
L=2 m,f1=210 mm,f2=210 mm,θ=30° (14)
100 m深度恢复误差约-0.041%,88 m深度恢复误差为-0.037 5%,受特征点位置影响小,具有较高的准度和精度。
3.2 长距3DS Max仿真实验
图6为3DsMax环境下所获得的别墅图像,拍摄角度为垂直拍摄,拍摄方式为局部放大渲染,参数按式(15)设置,草地距相机高度H=1 000 m,单位像素尺寸s=8 μm。原图像大小为7 469×5 300像素。
另一相机所获图像由于在理想成像质量下只存在缩放和位移偏差,不再列出,有:
表3为图6中部分特征点深度计算结果。
由表3可知,深度恢复误差在0.1%以下,且受特征点位置影响小,具有较高的准度和精度。
4 结 语
与传统双目立体视觉深度测量系统一样,共轴立体视觉深度测量系统的深度恢复精度与光学系统的成像质量、系统参数误差、CCD器件像素尺寸、图像匹配精度等有很大关系。可通过增大镜头焦距和相机间距,对光学系统进行修正和校正,提高测量精度。本文设计了
高精度共轴立体视觉光学成像系统,采用了合适的图像匹配算法,通过模拟和实景实验,验证了共轴立体视觉深度测量在大物距深度测量下精度可优于0.1%。
参考文献
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双目立体视觉动力学如何分析论文 篇2
摘要：本文参考赫尔姆霍茨模型，利用UG设计了具有三自由度的双目立体视觉运动平台，并采用ADAMS软件对该平台进行了动力学仿真分析。
关键词：立体视觉;运动平台;ADAMS
一、引言
本文采用了目前国内外进行机电一体化系统设计时最常用的虚拟样机技术，基于3D数字化设计平台UG，采用赫尔姆霍茨模型作为参考设计了一种新型的具有三自由度的双目立体视觉运动平台，如图1所示。
二、运动学仿真验证立体视觉运动平台的运动空间范围
运动学仿真的目的是为了验证立体视觉运动平台动力模型建模的合理性，检查运动自由度范围是否达到设计指标中要求的“眼睛”左右偏航运动空间范围(±60o)、“头部”俯仰运动空间范围(±45o)。同时通过运动学仿真，还可以检查视觉运动平台动力模型各个部件的之间有没有产生运动碰撞干涉。本文采用机械系统动力学自动分析软件ADAMS对运动平台进行运动仿真分析[5]。
经过运行运动学仿真，可以得知各个自由度的运动空间范围如下：
(一)左偏航极限±60度、右偏航极限±60度、俯仰极限±45度位置，如图2所示
(三)没有发生偏航运动，仰视极限负45度位置，如图4所示
偏航和俯仰运动各个自由度运动范围曲线图如图5，图6，图7所示。从上面各个极限位置、偏航和俯仰运动各个自由度运动空间范围曲线图可以观察到部件之间没有产生运动碰撞干涉现象，各个自由度的运动空间范围达到了设计的要求，从仿真结果也可以看出本运动平台运动空间范围广，验证了本视觉运动平台达到了运动功能的要求，说明本立体视觉运动平台的机械系统结构设计是合理的，这为一般机器人立体视觉运动平台的机械结构设计提供实用的改进和参考依据。
三、驱动电机的输入扭矩分析
要验证选择的驱动电机的输入扭矩是否够，那么要测量俯仰电机和偏航电机的扭矩。在立体视觉运动平台中，电机主要是要克服转动过程中转动头和摄像机等运动部件的.负载转矩。运动部件的负载扭矩在ADAMS中通过测量扭矩的方式测量出来，如下图8，图9分别是偏航电机和俯仰电机的负载扭矩。
通过图8和图9，可以知道偏航和俯仰电机的负载是时间连续曲线。当偏航或俯仰运动到极限点时，驱动电机要进行变向运行，负载扭矩的方向也发生变化而出现突变拐点，拐点的值便是负载扭矩最大值，可以得知选择的电机的扭矩是足够的。仿真结果对双目立体视觉运动平台的控制系统的性能定性分析提供了一种评价手段。
四、结论
仿真的结果验证了视觉运动平台的俯仰和左右偏航自由度的运动空间范围符合设计要求。根据仿真结果可以看出本运动平台运动空间范围广，验证了本视觉运动平台达到了运动功能的要求，说明本立体视觉运动平台的机械机构设计是合理的，这为一般机器人立体视觉运动平台的机械系统结构设计提供实用的改进和参考依据。
并通过仿真求解出俯仰电机和左右偏航电机的负载扭矩曲线，仿真结果对双目立体视觉运动平台的控制系统的性能定性分析提供了一种评价手段。
参考文献：
[1]唐新星.具有立体视觉的工程机器人自主作业控制技术研究[J].吉林大学博士论文,2007,(12):10-11.
[2]贾云得.机器视觉[M].北京:科学出版社,,(4):1-10.
龙眼看世界——立体视觉 篇3
主题：奇妙的立体视觉
要求：人们为什么会有立体的视觉呢?
看过3D影片后，思考其中的奥秘，完成一项小制作和小论文。
材料不限，字数不限。
电影散场了，王晓帅仍然呆呆地坐在那里，显然还沉浸在刚才那场效果震撼的3D影片中，而身边的李方卓却已健步如飞地跑出了影院……王晓帅这才想起来，看完电影后还有作业呢。糟糕，差点忘记啦!
恐龙眼里的世界
姓名：李方卓
人们能看出物体是立体的，那是因为我们的眼睛能感觉出物体的远近。把手指放在眼前，左右两眼交换闭上看手指，会发现两眼观察手指的视觉角度是不一样的。由于这种角度差异的存在，人们才能体会到距离感和立体感。3D电影正是利用了这一点，模拟人眼的立体视觉。
为了更真切地感受到两眼视觉的差异，我设计了“恐龙眼镜”。它可以将两眼的间距扩大，视野展开，就好像是眼睛长到了脸颊的两侧，就像恐龙那样(现今大自然中许多动物也是这样，比如斑马)。带上我的“恐龙眼镜”，会看到怎样的景象呢?
李方卓的发现：带上恐龙眼镜，发现镜片通过互相反射将视野展开了，有一种很独特的延伸感，看到远近的间距变化比较极端，而且还能看到很远的地方。不妨亲自做一个试试看吧!
3D电影解密
姓名：王晓帅
云霄飞车上下俯冲、太空漫步、风沙狂舞，我甚至想要赶快躲避扔来的水杯……这些部是3D电影给我带来的身临其境的感受。3D电影又叫立体电影，观看的时候必须佩戴3D眼镜。如果卸下眼镜再观看电影，立体的效果即刻消失，电影就会变成红蓝重影的平面图像。这是为什么呢?
秘密全在那副3D眼镜里!
王小帅的发现：戴上3D眼镜观察带有红蓝重影的图片，发现原本模糊的图片变得立体了!但如果只用一只眼睛观察，只能看到全红或全蓝的一张平面图片。这是为什么呢?
原来人以左右眼看同样的物体，两眼所见角度不同，在视网膜上形成的图像并不完全相同，这两个图像经过大脑综合以后就能区分物体的前后、远近，从而产生立体视觉。3D电影的秘密即为以两台摄影机仿照人眼睛的视角同时拍摄，把左右两个视角拍摄的两个影像，分别以红色和蓝(或绿)色重叠录制到同一画面上，制成一条电影胶片。两只眼睛通过3D眼镜看到的不同图像在大脑中重叠，产生了立体视觉。
阿亮点评
李方卓和王晓帅同学从不同的角度解释了同样的问题。他们提到的两眼在看物体的时候，由于观察方向不同所产生的角度叫做“视差”。但当我们抬头看月亮，不管怎么奔走，风景在不断地变化，都能在同一角度看到月亮，就是俗话说的“月亮走，我也走”。这是因为月亮离我们太远了，两眼视觉角度的差异几乎可以忽略。
成人单纯屈光参差与立体视觉 篇4
关键词：成人单纯屈光参差,立体视觉,治疗
屈光参差是指双眼的屈光状态不同,其程度或性质有一定的差别,而单纯屈光参差是指一眼正视,另一眼为远视或近视者。屈光参差因影响双眼单视,为儿童弱视的常见原因之一,关于此类报道的文章颇多。而本文仅讨论成人单纯屈光参差与立体视觉的关系。现将本科在眼科体检过程中发现的157例单纯屈光参差的立体视觉调查分析如下。
1 资料与方法
1.1 资料
157例患者中男性97例,女性60例,年龄为15～42岁,平均年龄34岁。屈光参差在2.5D以内的128例,大于2.5D的29例。屈光参差眼裸眼视力在0.04～0.6之间,视力好眼在0.8及以上,矫正视力在1.0及以上134例,23例在0.04～0.6之间。
1.2 方法
采用《双眼立体视觉检查图》检查,立体视觉在60″以内者为正常,大于60″者为立体视觉异常。157例患者中149例患者的立体视觉均大于200″,其中200″～600〃者92例,600″～1 200″者57例,无立体视觉者8例。
1.3 治疗
对于屈光参差者采用完全矫正,对于屈光参差小于2.5D者采用框架眼镜治疗,对于屈光参差大于2.5D或不愿配戴框架眼镜者采用角膜接触镜矫正,对成人屈光不正且已稳定者可行屈光矫正手术治疗,对有斜视程度大影响立体功能恢复的患者可考虑行斜视矫正手术,同时要求患者进行立体视觉恢复训练,治疗1年后复查。
2 结果
1年后157例中有130例复查,其中经治疗后立体视觉恢复正常者102例,在60″～400″者19例,400"～600″者5例,600″～800″者3例,1例因患者斜视无立体视觉,治疗痊愈率达64.9%,有效率82.8%,无效率2%。
3 讨论
双眼立体视觉是由于双眼视觉产生的深度感知,是人类视觉的基本功能之一,它是视觉器官对外界客观景物三度空间的视知觉,也是对周围物体的远近、凹凸和深浅的判断能力[1]。立体视觉是人特有的一项高级视功能,由立体视锐度、交叉视差和非交叉视差三部分组成。立体视觉是以单眼视力为基础,通过不断地实践和锻炼由双眼单视和生理性复视发展而来[1]。形成双眼立体视觉的必要条件包括单眼视力、双眼视、健康的视觉感觉通路、健康的运动通路。双眼单视在立体视觉的形成中起到了重要的作用,双眼单视是指双眼视轴平行,注视的物体同时在双眼黄斑上聚焦成像,被大脑皮层视中枢重叠成为一个完整并具有立体感觉的单一物象。形成双眼立体视觉的生理基础包括集合和调节[1]。屈光参差是指双眼的屈光状态不同,其程度或性质有一定的差别[2],而单纯屈光参差是指一眼正视,另一眼为远视或近视者[3]。近年发现造成双眼屈光度不等的主要原因是双眼眼轴长度发育不平衡,与角膜屈光力无明显关系,近视眼的眼轴较长,屈光参差会引起对比敏感度和视觉诱发电位以及视乳头旁视网膜神经纤维厚度、视盘面积的改变[4]。屈光参差引起的视网膜像模糊和不等像视是影响立体视觉的主要原因[5]。轻度的屈光参差因常可保持双眼单视对双眼立体视功能影响不大,但屈光参差超过一定程度(约2.5D)后就会影响双眼单视,从而使立体视觉受到影响。成人屈光不正中的单纯屈光参差因一眼视力正常而不影响患者的日常工作和生活,加之配戴眼镜的不方便和女性为了追求美观等因素而不愿配戴眼镜,于是为了缓解屈光参差而引起的视疲劳(包括双眼干涩、酸痛、胀痛、视物模糊等症状),逐渐形成交替视力,即在某一时间用一眼,在另一时间用另外一只眼。当看远时用正视眼,而看近就用近视眼,这样就不会产生不适,日久就影响双眼单视功能及集合、调节功能造成立体视觉的障碍。同时因双眼单视功能失调,集合调节功能下降,除非产生周边融合,否则将会产生眼位偏斜,从而进一步影响双眼立体视觉功能。而有的患者因双眼屈光参差太大就可能形成单眼视力,即只使用视力好的那只眼,而视力差的眼就不用,这样就会形成弱视和斜视,最终导致患者的立体视觉丧失。随着科学技术的高度发展,立体视觉在人类生活中的重要性逐渐引起人们的重视,要求具有敏锐的立体视功能的职业越来越多,如特殊兵种、各种司机、运动员以及现代化机械操作精密仪器制造、显微外科手术人员等。当立体功能逐渐下降或丧失时就会使我们在从事一些精细工作时因立体功能差而感到不能适应而丧失一些机会或工作,因此对于成人单纯屈光参差引起的立体功能障碍应当引起医务工作者和广大屈光参差患者的重视。而对于本病的治疗,重要的是矫正屈光参差或立体功能恢复训练,一方面可以配戴框架眼镜或角膜接触镜矫正屈光不正,也可以采用屈光手术治疗矫正屈光不正,同时对于有眼位斜视者可考虑行斜视手术治疗。另一方面通过立体视觉训练来恢复我们的立体视觉。对于成人单纯屈光不正,由于不是在儿童时期就丧失了立体功能,而是在青壮年时期因屈光参差未能矫正而丧失治愈机会,因此通过上述治疗患者的立体功能多数能够得到恢复。
参考文献
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基于双目立体视觉的低频振动测量 篇5
为了满足物体振动的测量要求，基于双目立体视觉测量的原理，设计了一套可以在线采集、离线处理的非接触式低频振动测量的视觉系统。通过滤波去除噪声，采用Canny算子和最小二乘法椭圆拟合提取到标志点的轮廓和中心坐标，在已知特征点的空间分布规律的条件下，通过相应的坐标排序方式，对左右视图对应特征点进行准确的匹配，获得了特征点的三维坐标数据。最后对比每一帧图像中对应特征点三维坐标数据，得到待测物的振动信息。通过直线导轨作为振动源带动待测物运动的方式进行了测量实验，实验结果显示，该系统的检测精度达到±0.15 mm/m以上，基本满足低频振动测量的稳定可靠、精度高等要求。
关键词：
双目立体视觉； 振动； 非接触式； 离线处理
中图分类号： TP 39文献标志码： Adoi： 10.3969/j.issn.10055630.2016.02.001
Abstract：
In order to meet the requirement of vibration measurement，an online collection，offline processing of noncontact visual system of low frequency vibration measuring was designed based on the principle of binocular stereo vision.The filter was used for removing the noise and the Canny operator and the ellipse fitting based on the least squares were used for extracting the both of the contour and center coordinates of the feature points.Furthermore，according to the matching algorithm based on the epipolar constraint and the spatial distribution law of feature points，the 3D coordinate data of the feature points were obtained.Finally，the vibration information of the object was obtained by comparing the 3D coordinate data of the feature points in the each frame image.As a linear guide of the vibration source，an experiment to measure the low frequency vibration shows that the measurement accuracy can reach ±0.15 mm/m.And it can satisfy the precision and efficiency demands of the low frequency vibration measuring.
Keywords：
stereo vision； vibration； noncontact； offline processing
引言
振动测量技术是现代制造业的关键技术之一，随着现代工业制造水平的发展，大型结构件和复杂装备的动态测试在重大装备的科学试验和设计中具有广泛的应用。在能源领域，风力发电机大型叶片的振动测试是叶片结构设计验证的重要环节，发电机的整体振动测试能够有效反映整机的运转状态。在汽车领域，发动机和车身主要结构件的振动测试能够有效改进车辆的整体舒适性。在航空领域，发动机叶片设计必须经过振动测试。
传统的振动测量一般为接触式测量，或者为非接触式的多普勒式激光测量。接触式测量安装过程较复杂，且易对测量结果造成影响，多普勒式激光测量适用于单点，或者待测区域较小的情况。对于较大面积、多点的待测对象，上诉两种方法都不适用。非接触式测量是指不接触被测物体的前提下进行精准测量，这种方式具有以下优点：（1） 排除接触测量对柔性物体测量的人为受力干扰；（2）可以测量一些不可接触的物体，如辐射体等；（3）采集速度较快。
目前常用的非接触式测量方法有激光测量和双目立体测量等。激光测量的方法利用干涉原理，精度可达到μm级，但是视场较小，不适合于大型被测物。
双目立体视觉三维测量技术是在计算机视觉的基础上发展起来的一项新型非接触测量技术，它具有测量速度快、测量精度高的显著优点，目前已经成为测量方面的研究热点。全燕鸣等基于双目视觉对工件尺寸进行了在机三维测量[1]，郭俊锋等通过内窥镜设计了双目测量系统[2]，其系统测量误差在±0.2 mm。本文在此基础上提出了一种基于标志点识别振动测量方法，该方法以双目视觉原理为基础，在待测物表面贴适当的特征标志点，借用OpenCV开源函数库，同时结合实际应用需求，实现了对振动目标的振动数据进行高精度测量的目的。
1.2双目视觉系统搭建
本文提出的双目视觉振动测量系统硬件结构主要由工业相机组、图像采集端、光源、相机支架、数据处理终端组成。双目视觉测量系统的结构示意图如图2所示。由于待测物大小不同，需要相应地调节摄像机视场大小，因此两相机的间距固定为0.8 m，角度为4级可调，4个角度分别为50.3°、62.8°、78.7 °、82.4°，共有3组镜头，焦距分别为25 mm、75 mm、105 mm，根据不同的视场范围选择合适焦距的镜头，待测物距离相机支架中心0.5 m。
测量的流程如图3所示，根据待测物的大小，确定对应的相机镜头和相机角度后，对双目视觉系统进行内外参数的标定，获取相机组的内外参数，同步采集图像，采集完成后循环读取采集到的图像，提取特征点的图像坐标，并做匹配，计算出该特征点的三维坐标，保存坐标。
2核心算法
要测量物体的振动，首先在待测物表面粘贴众多的反光标志点，标志点的空间分布为网格状，测量每帧图像各个标志点的三维坐标，对比所有图像中相应点的三维坐标变化，得到待测物的振动信息。
2.1测量系统标定
理想的相机标定是以针孔模型和透视投影为基础，但实际中的镜头都存在一定的畸变。本文采用考虑畸变的非线性模型作为摄像机标定的几何模型[5]，基于张正友[6]、李洪海等[7]提出的标定算法，使用棋盘格标定板，见图4。在标定单个相机的基础上，借用OpenCV的stereoCalibrate[8]函数对双目视觉测量系统进行标定。
2.2标志点识别与定位
标志点作为待测物表面上的参考点，测量前先行粘贴于待测物的表面[9] 。本文采用的是圆形的反光标志点如图5（a）所示，该标志点的反光特性为按照入射光的方向反射光线，相机采集到的图像中，标志点具有较高的对比度，如图5（b）所示。但实际采集到的图像会有噪声，在处理前先进行滤波处理，滤波算子会影响到轮廓提取的精度，不合适的算子会导致错误的结果，经过试验，本文采用3*3的高斯滤波。接着采用Canny算子在图像中提取标志点的轮廓，通常根据摄像机成像的原理，圆心标志点的成像会变成椭圆，因此需要对图像进行椭圆拟合[10]，本文采用最小二乘法对边缘轮廓进行椭圆拟合[11]，如图5（c）所示。由于实际环境中会有噪声存在，拟合的椭圆中会有部分为非标志点，而对于特定视场下采集到的标志点的图像，标志点所占的像素面积，轮廓像素量，圆形度等条件都是在固定范围内的，通过对上诉条件的约束，可达到准确识别标志点的目的，如图5（d）所示，以每个拟合的椭圆的中心作为该标志点在图像上的坐标。
在实际标定中，相机夹角以及相机间距由于装配的原因，实际值与理想值会有一定的偏差。由反投影计算得标定误差为0.8个像素，标定结果较为准确。
通过软件控制电动导轨，以0.1 mm的步距运动，做20次重复试验，测量系统同步采集图像，实验装置如图7所示。通过Canny算子检测边缘，使用最小二乘法对边缘轮廓进行椭圆拟合，并去除噪声点。使用位置排序的方法，对椭圆的中心进行配对，并计算各匹配中心的三维坐标值。计算相邻两幅图中对应点的空间距离，图8和表2为第1、10、20、30、40点测试结果与误差分析。
从表2和图8中的数据可以看出，在视场范围约为0.2 m条件下，标志点振动测量结果与实际值基本一致，数据线性度较好，误差小于0.03 mm，标准差小于0.013 mm，测量精度达到了±0.15 mm/m。
误差产生的主要原因：
（1） 相机标定的误差，由于相机标定存在误差，导致三维坐标反算矩阵不十分准确，影响后续的计算；
（2） 圆心提取的误差，本文的圆心提取精度只到亚像素级，对后续计算有一定影响。
4结论
本文提出了一种基于双目视觉的振动测量方法，介绍了双目视觉测量的构成及工作原理，研究了系统所采用的核心算法，包括相机的标定，标志点的识别、匹配，三维坐标反算等。实验表明，测量精度达到了±0.15 mm/m，可满足大多数振动位移测量的要求。相对于传统的方法，本文方法还具有可适用于不
同的视场范围，不同待测物，不会对待测物造成影响的优点。由于使用高速相机组，系统成本较高，同时对数据存储要求和环境要求都高，因此还有待进一步的改进。
参考文献：
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试论海报立体形式的视觉效果 篇6
当今信息化社会在飞速的的发展, 各行各业都展现出各自独特的魅力所在。科技发展的过程中开辟出了各种各样的领域, 有人说科技发展推动了艺术的发展, 我个人而言艺术的出现与发展也是时代和科技的一种映射。科技和时代的发展促使艺术时代革新出现了各种各样的艺术形式, 立体形式也是现今社会中的一种。
随着时代的发展人们对艺术的认知不再单一逐渐从平面到三维或者思维立体转换过来, 拿电影来说从刚开始的无声电影到现在的3D立体电影。在几年前我接触并且喜欢了海报, 在对海报艺术的认知过程中我了解到它的现在和未来将成为社会媒体中重要的一部分, 虽然它不再和过去一样被视为精英艺术了但是我觉得海报是不会消逝的。在社会的各个领域:艺术、喜剧、音乐、博物馆、教育等文化海报找到了它们新的落脚点。海报艺术从产生到现在都是时代和科技的映射, 那么我可以说海报艺术发展向立体形式发展是时代的必然。
一、立体形式的存在感
(一) 立体形式的现代寓意
从字面上可以看出立体形式不同于平面形式, 从宏观上讲是将某些事物或其他立体化, 视觉效果上层次感更加分明, 更加有视觉冲击力, 使人们在观察的时候不单可以从平面的角度还可以看到三维或者四维立体的视觉效果的一种形式, 即可以凸显其外, 也可以深藏期中, 比之平面更加生动活泼。在运用上利用光影、虚实和明暗对比来凸显其视觉效果。立体形式区别于平面形式凸显与三维视觉效果, 栩栩如生让人身临其境。
(二) 立体形式的现实发展与未来畅想
随着社会的发展出现了立体画立体图像立体电影等视觉上区别于平面意义上的视觉效果样本, 各种立体形式的艺术发展让人留恋往返, 耳目一新。使我们不禁思考在各种领域中平面艺术形式向立体形式过渡的可行性。立体形式出现兴起并且逐渐取代以前平面形式在各领域中重要的作用。立体画艺术的出现利用自由体立体影像合成技术使人们不用借助于任何的工具利用肉眼就可以观察细微部分, 并且你会发现一全新的立体虚拟空间世界。立体图像逐渐出现在我们的家庭中生活中工作和学习中。
1. 立体形式海报在现今社会的发展情况以及它的优势。
海报的发展如今已经成为一种超越维度的视觉图形, 从罗宾·佩等艺术家开始影响海报发展逐渐从平面转向与立体形式的海报艺术, 现今的海报设计坚持广告性、功能性、文化性、人性原则, 强调视觉表现、信息传播、个性与美学, 而现今的立体形式的海报就直接体现了以上的基本原则, 如2000年德国马罗·费斯的费欧娜·贝内特帽子广告 (图一, 图二, 图三) , 它是海报从平面到立体形式过渡的一个象征性代表作, 当然还有很多其他的艺术作品。现如今社会的发展需求要求立体化的实现, 海报的发展要求其赋予自己广告性而立体形式完全符合它的限定要求, 也是立体形式海报的优势所在, 立体形式的海报更加具有视觉冲击力更加符合现代文化发展的艺术需求。立体形式的海报它相比于平面形式的海报来说它更加人性化强调功能性和广告性, 更加醒目突出显而易见, 信息传播上更加突出。
2. 对海报立体形式的未来畅想与想法设计。
在海报形式的变换上我觉得立体形式拥有很高的的发展前景, 海报的形式上的视觉效果直接影响整体的应用及发展, 立体形式的海报具有它独特的视觉效果和视觉感官冲击力, 并且更加浅显易懂和操作性。我的想法对于未来的立体海报一定会向着四维或者更高层次的方向发展, 而不是局限于此。立体海报在应用上更加便捷, 不再单一的陈列在某些纸张上面, 当然这只是个人观点。
二、海报形式的发展以及现代人群的视觉感受
(一) 海报的历史发展
海报 (Posters) , 这一词语出现在中国是起源于上海戏剧宣传的张贴物。其实海报最早出现在我国北宋时期作用是用来做商业广告的, 简单来说既是广而告之的宣传物, 之后发展为电影戏剧等的海报, 进而衍生出了促销销售等的海报, 现如今海报大可分为电影海报、文艺晚会杂技体育比赛海报、学术类海报、个性海报等, 海报的发展经历了百年的沧桑变幻, 海报逐渐被一些新生的媒体手段所代替, 但是我们还是会发现海报艺术随着时代的发展不断与各种科技技术或者新兴媒体相结合, 海报仍在我们生活中起着举足轻重的作用。
从海报的历史发展过程中我们不难发现海报是随着时代发展所需而应运而生的, 随着时代的进步海报逐渐在生活中渐渐融合, 海报形式上的变换都没有脱离海报自己应有的特性和原则, 它在我们生活中占有极其重要的作用, 从北宋到20世纪到如今海报艺术经历了百年洗刷任然屹立不倒, 作用在人们的生活学习中, 时代在进步海报形式和内容在进步。个人观点海报的未来和现实发展任然向着三维立体或者更高层次发展, 它的表达方式不仅局限于纸上, 还表现与其他的材质或者物体上。
(二) 海报形式的潮流性映射
1. 海报的立体形式在现代社会中的潮流性映射。
有人说海报与眼下的潮流不是相符就是相悖, 应该“移置”, 那什么是“移置”呢, 就是让事物脱离固有的环境, 获得新颖的观察视角, 让观众有意识的做出反应, 并改变人们的认知与感知。而海报呢存在在大众生活中, 我们必须让它具有这种特性。海报立体形式可以说正好和这一理论相符, 大家不妨深思熟虑下这一问题, 海报的立体形式的视觉效果在现实存在的潮流性。纵观海报历史, 我们不难发现, 每一个历史时期科学技术的进步都对海报艺术发展起到了至关重要的作用。造纸术、印刷术、摄影、石版印刷、丝网印刷、数码技术等等, 都是推动海报进步的重要手段。现代社会发展到如今, 出现了各种技艺, 技术的发展带动海报的推陈出新, 我们如果看到我们还采用以前的老形式的海报我们会产生什么感想, 我看来时代的发展注定我们必须在海报形式上进行创新以迎合社会发展的需求才是王道之选。
(三) 海报立体形式的必要性与发展空间应用方面的阐述
1. 现代人群对海报的认知与它在现实社会中的现实存在感。
海报属于广告的一种表达形式, 它开启了信息传递的纪元, 一直伴随着人类文明和经济的发展。从几百年前发明造纸术开始到活字印刷到400多年前的德国的古登堡发明了铅活字印刷已经把中西传统的告示形式带入印刷媒体传播的时代。从工业革命的产生, 到数字网络的普及, 在很长得一段时间, 以信息为主体的海报占据了信息传播的主流地位。直到喷绘、激光打印技术的发展, 我们仍然可以看到从小城市到中心城市的户外大型海报。可见这种广告形式仍然起着非常重要的传播作用。不论从农村到城市每家每户几乎没人没见过海报, 在生活中海报已成为一种精神寄托的一种形式, 我们可以通过海报表达自己的个性, 通过海报来传播各种文化知识等等。海报是流动的美术展, 它是一种艺术。我们在对海报认知提高的同时我们不难发现好像海报艺术已经退出了它的辉煌期, 人们对他的感知逐渐减弱, 或只是把它当做一种信息传播的媒介, 不伦它如何的绚丽或是诙谐幽默, 不再是门艺术。立体形式的海报只是我的一种想法可是我觉得它将会改变现有社会对海报艺术的认知, 海报形式的发展应该与时俱进, 与时代相结合, 与潮流相结合。
2. 我对海报立体形式的由来发展及应用方面的一些想法。
其实关于海报立体形式的视觉效果这一论点这只是我个人对海报艺术形式发展的一种畅想和认知, 海报发展史艰难苛刻, 经历了各种风雨, 而到今天我们对于海报的应用认知只是片面的。作为一名未来的设计工作者我们应该向大师学习学习他们的不光是表现手法还应该学习他们的创新改革精神, 用继承和发扬的眼光去改变和发现新的东西, 并勇于超越他们, 不然我们永远都只会原地踏步无法推动社会的发展。我在学习他们的东西的过程中深受震撼, 一些大师的想法和认知态度深深的打动了我, 我对于海报的认知也会不断的提高。海报立体形式的出现我觉得不会只是一种虚无缥缈的幻觉, 它将成为未来海报表达形式的主流方向。当然在应用上, 立体海报不会向平面海报一样, 它将会更加生动体贴, 它将不再只局限于网络或者印刷等还会更加注重户外的宣传, 使其产生强有力的广告效应和非同一般的视觉冲击力, 它不单注重创意和表现而成为一种无声的艺术推销者。
三、结语
艺术与设计能否兼具永恒性和时代性?客观的标准有两条:一个是简洁性, 另一个是功能性。花哨的艺术只能是一时的。设计追求的时开拓、创新、追求、张扬等等而海报自身呢?我们在学习的过程中学习传统不是拷贝, 不是在现, 而是在精神上继承并赋予时代的色彩。时代的才是现实应该存在的, 时代发展至今, 各种艺术都开始向三维或者四维发展, 我们的海报为什么不可以呢, 把海报不再单一的看做只是一种宣传媒介而是一种艺术, 立体海报的视觉效果是否会在现实中应运而生呢.
摘要：海报作为传媒形式的一种, 它有其发展与延伸方向, 而立体形式随着社会的发展和时代的进步也逐渐凸显出它的时代必然性。我们作为这个新时代的设计工作者也应该注意海报立体形式的视觉效果, 海报不单单是一种传媒方式也是时代发展的一种映射, 它的立体形式的存在感也是我们应该注意和关注的问题。
关键词：立体海报,形式,视觉效果
参考文献
[1]何见平.乌韦勒斯和他的学生们.中国青年出版社, 2006.
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[5]弥尔顿格拉瑟.艺术是一种劳动[J].金高出版社.2000
户外广告的视觉立体化 篇7
创意作为立体化户外广告的根本, 可以有效地提高广告的吸引力。全球户外广告大奖——奥比奖的评委, 大卫·勃恩斯坦说:“只要做好户外广告的创意, 你就已经有能力将其他所有媒体的广告做好”。由此可见, 户外媒体想要发挥创意绝非易事。目前, 好的户外广告作品并不多见, 大部分是从平面作品移植过来的, 创意无从谈起。立体化户外广告需要使用好的创意手法来丰富它的层次, 使其得到受众者的关注。
大多数的立体化户外广告受众处于动态中, 由于一般的广告受到空间和地点的制约, 所传递的信息量受到限制, 要以引起受众者的关注相对困难。所以, 立体化户外广告在考虑了创意环境因素的情况下, 更要把受众者的行为和心理作为主要内容。因为广告信息的传播状况直接受到受众者行为的影响, 因此, 立体化户外广告需要考虑到人们在不同时间里和不同心境下的具体情况来进行设计创作, 从而使受众者在观看广告后能产生互动。所以, 只有对广告受众进行全面的剖析, 才能对创造出震撼人心的立体化户外广告。
传统平面化户外广告的表现形式往往局限于平面, 容易禁锢于广告牌的条条框框中, 呈现出一种呆板、凝固的静止状态, 相对比, 立体户外广告则完全不一样, 其表现形式更为丰富, 而且日益呈现出多元化的表现趋势。首先, 立体化户外广告牢牢把握以人为本的理念精髓, 并在其广告创意方面比传统户外广告更是有过之而无不及。立体化户外广告以人为本的理念主要体现在它
对于夜晚灯光, 针对居者使用功能进行灯光设置, 如卧室是休息睡眠的地方, 不需要太亮, 书房则应该有足够的亮度, 客厅避免单调的照明灯光。每个空间尽量有主光源和辅助光源, 空间灯光设置应该做到协调统一而不单调乏味, 避免过亮或过暗。另外, 家居空间灯光颜色尽量选用暖色调或白色灯光, 尽量避免用冷光源。同时, 设置灯光应考虑对人体的健康。灯光的载体--灯具也是家居空间的点缀之一, 如:灯具的造型、布局、灯效等。我们对家居空间灯具的选择应该和整体的环境功能需求设置相适应, 需要灯具及其灯光突出质感、造型、色彩来表达一定的情感。
总之, 家居室内空间是人们休养身心的场所, 家居空间应该给人一种实用、便利、舒适、健康的环境。同时, 室内空间也体现了居者的品味操守、生活习惯和职业特点等等, 我们应该紧紧围绕“以人为本”、尊重居者、为了居者的理念来进行微观的室内空间处理, 在满足了居者人性化的室内空间的同时, 也要着重居者的个性化的室内空间要求, 真正的让“以人为本”的室内空注重受众对广告活动的参与, 重视受众对广告活动的体验过程, 强调受众对广告活动的感受。在立体化户外广告中, 广告受众者不再是单纯的接收信息的被动方, 相反, 他们是立体化户外广告的主角。
例如有一个汽车广告, 就巧妙的体用了镜子的反射原理, 将广告受众者和周围的环境一同成为广告的表现内容。只要路过的人就会看到自己正在驾驶广告中的豪华轿车, 这样就往往会激起人们去拥有这么一辆豪华汽车的欲望。受众在不经意间就已经接收了广告主所传播的信息。
其实, 立体户外广告的创意具有鲜明的互动性, 这是传统户外广告所不具备的。如果基于广告营销的角度, 传统户外广告也存在互动性, 但此互动性仅仅在广告受众对营销活动的反馈中体现, 及广告主根据反馈采取的市场行动。然而, 在互动性上, 立体户外广告与传统户外广告有着本质区别。立体户外广告的互动性旨在体现受众者与广告的主动交流, 使其与广告传播的设计思想发生碰撞。
在广告设计过程中, 通过视觉符号创建一个三维立体的视觉效果和组合, 三维的动态的形式表现出来的形象。设计战略和立体的视觉效果, 有多种方式, 多种形式, 例如打散重构、利用视错觉、光影、动态、借景、造景等手法来达到视觉立体化的视觉效果。
户外媒体外在环境是非常复杂的, 但是也提供了非常多的创意元素, 所以这些创意元素又是非常难以掌握的。利用户外媒体的这种环境, 关键是现有的建筑和环境的空间更好的融合, 打破二维空间, 并创造新的立体三维空间, 因此, 就扩大了广告空间, 从不同的水平线和多视角上去观察, 从而使立体化的户外广告发散到每个空间中去。
立体化视觉语言是一个从时间和空间的角度去探讨和展示商品与人、社会、文化等因素的相互结合, 运用立体化视觉语言, 需要产品、创意、媒介、技术的共同配合, 才能使整个广告完美呈现.总之, 一定要超越平面, 因地制宜。使广告形成无比震撼的威力, 或营造独特的艺术氛围, 立体化视觉语言使传统的户外平面广告更具有时尚性和现代性, 为户外平面广告的发展开启新篇章。
摘要：随着人类社会的不断发展和科技的快速进步, 户外广告也在不断的变化和发展, 人们对于户外广告的要求也早已不是"实用"就能满足的, 设计过程中沿用的早期规律也正被一一打破, 单一的平面符号已经无法满足受众的视觉感受和审美需求。而“立体化”视觉语言的出现使得户外广告的发展呈现出新的态势.以前的方式已不再被使用, 从而更多的是在利用不同空间, 不同形式来表达信息的方式, 而这种方式使得我们的视觉更加丰富, 更加多样化。
关键词：户外广告,立体化,立体化视觉语言
参考文献
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立体视觉 篇8
在日常的生活当中,长度的测量是不可缺少的。比如现实场景中办公桌的长度、人体的身高,智能机器人避障中障碍物的位置等。其中身高的测量更为广泛,当乘车、景点售票、逛公园以及看电影,都需要通过身高确定儿童购票的级别。另外,身高测量也是医院体检的基础检查项目之一。
目前常用的身高测量方式主要是主动式测量,例如使用尺度工具、超声波、激光、红外等方式测量。主动式测量准确度很高,但是过程中必须按顺序逐个测量,非常耗费时间,而且需要现场人员测量。但是在一些公共场所,并不需要很精确的身高,只需要得到估算的身高数据即可,由于人流量较大,无法通过传统的测量方法完成测量。随着计算机视觉的发展,基于视频图像的身高测量方法应运而生。利用计算机视觉可以实现随时随地的测量,具有无接触性,而且不需要专门人员现场测量。目前已有许多研究成果,A. Criminisi等人通过寻找垂直消失点和水平消失线,结合几何不变量的特性实现了人体身高测量[1],由于单目无法获取深度信息,必须利用场景中已知物体的长度作为参考。在行人的身高测量方面,C. Madden等人提出了一种利用多个摄像头建立三维场景模型测量身高的方法[2],然而他们仅仅利用身高的偏差进行跟踪,当同时出现两人身高相同时,无法跟踪。张彩霞、古迎冬提出了一种视频下动态人体身高测量的方法[3],该方法能够准确测量人体身高,但是未对行人进行跟踪,无法同时测量多人的身高数据,与传统的接触式测量同样存在耗时的缺陷。周长劭等人利用Kinect传感器提出了一种基于计算机视觉景深图像的人体身高测量方法[4],能够适用于多人的同时测量,但是由于Kinect的限制,测量的距离范围受到影响,而且同时最多测量6 人,另外Kinect易受外界光线的干扰,无法稳定地探测出深度值。
基于双目立体视觉的行人身高测量,采用架设两个平行摄像头的方式,通过非接触式的视频处理,背景差分与视差图相结合的方式得到三维空间点,然后利用空间点聚类方式分离出多个动目标,以行人头顶点进行跟踪,分析目标的运动轨迹,最后采用统计分析方法对整个轨迹身高数据进行处理,得出有效身高。本方案实现了同时多人、无接触式动态人体身高测量,能够达到实际应用的需求。
1 身高测量方案
本文提出的双目立体视觉行人身高测量方案中,将摄像头采用平行方式固定于道路,摄像头平行向下倾斜一定角度,如图1 所示。首先使用双目摄像头采集离线图像( 含标定板) 进行双目标定,得到标定参数。整个流程主要分成四大部分: 动目标检测,三维坐标计算,空间点聚类和目标跟踪轨迹分析,具体流程图如图2 所示。动目标检测部分,对输入的矫正左图像进行基于混合高斯模型的背景差分操作,提取轮廓,获取轮廓及内部上二维图像像素点坐标。三维坐标计算部分,对左右矫正图像进行特征提取、立体匹配得到视差图,结合标定参数和二维像素点坐标,计算出三维坐标。空间点聚类部分,对得到的三维空间点进行自适应算法聚类,得到多组点集合。目标跟踪轨迹分析部分,此部分以人头顶点为目标进行跟踪,采用卡尔曼滤波器进行滤波和预测处理,记录运动轨迹和身高数据,然后对轨迹中的身高数据进行统计分析处理,去掉错误数据,计算出正确身高。
本方案能够在多人行走,行人较密集,肩靠肩行走时正确计算出行人身高。方案中采用将三维点映射到二维平面点进行聚类的方式,将行人分割出来,同时对轨迹数据进行统计分析,去掉了错误数据,稳定性好,精确度高。
2 动目标检测
要检测行人身高,必须得到人体的轮廓,首先对矫正的左图像进行前景提取。前景提取算法较多,经典的方法是使用混合高斯模型[5]对视频序列中稳定的部分建立模型,将视频中的人和背景分开。其流程如下:
①将每帧图像新像素值Xt同当前K个模型按公式( 1) 进行比较,直到找到匹配新像素值的模型,即将均值偏差控制在2. 5σ 内。
②如果所匹配的模式符合背景的要求,则该像素归为背景,否则为前景。
③各模式通过如下公式更新权值
其中,α 是学习速率。
④未匹配模式的均值 μ 和标准差 σ 保持不变,参数按照以下公式进行更新
⑤如果第一步中没有任何的模式匹配,则权重最小的模式被替换。
⑥每种模式按照 ω /α2降序排列,权重大、标准差小的模式排列在前。
⑦选择前N个模式作为背景,N满足如下公式,参数T表示背景所占比例。
尽管此方法对环境有很好的适应能力,但是还是会将人体阴影误认为是前景。当行人较稀疏,不存在遮挡时,背景差分出的人体轮廓很少出现连通,目标的分离很容易。然而当行人非常密集,如前后部分遮挡,不同目标区域会连接在一起,导致目标无法分离。很多的研究人员在这方面做了相关的研究,都没有很好地方法能够正确分离开目标。本文中采用双目摄像头平行监控的方式,由于双目摄像头能够得到深度信息,进而求取到轮廓上点的三维坐标,即使出现人体阴影,目标区域连通的现象,通过点在空间上的位置及人体肩宽等信息进行聚类,能够很好地分离出多个行人目标。
3 三维坐标计算
3. 1 双目标定
摄像头由于光学透镜的特性使得成像存在着径向畸变,由于装配方面的误差,传感器与光学镜头之间并非完全平行存在切向畸变,因此经过摄像头获取的图像,都会存在畸变。单个摄像头标定就是一个求取摄像机内部参数的过程。双目摄像头标定不仅要得到每个摄像头的内部参数,更重要的还要通过标定得到摄像头之间的相对位置( 即一个摄像头相对于另一个摄像头的三维平移和旋转参数) 。本文采用棋盘法[6]对双目摄像头进行标定,得到摄像头的内部参数和外部参数。
3. 2 视差图获取
视差是三维坐标计算的关键,也是计算速度的重要影响因素。其中立体匹配的结果直接影响到三维计算的精度和速度。其基本原理是从两个视点观察同一景物,获取立体像对,匹配出相应像点,从而计算出视差。立体匹配算法从本质上看,就是以最小的代价在两幅图像上精确地寻找相同的像素点,找到一条最优的线路。本文中采用一种高效的大尺度立体匹配算法[7],如图3 所示,此算法通过提取Sobel边缘特征作为特征点进行稀疏匹配,得到匹配点( S1,S2,…) 和视差( d1,d2,…) 。为了得到稠密的匹配点,将Sobel边缘特征点进行三角化,来模糊计算得到剩余点的视差。此算法能够较快速地得到视差图,满足身高测量的需求。
3. 3 坐标计算
立体匹配得到视差图后,结合标定参数和动目标轮廓区域的二维图像像素坐标点,即可计算出点的三维空间坐标。双目成像原理如图4 所示。
假定空间中一点P在左图像上的图像坐标为Pl( xl,yl) ,在右图像上坐标为Pr( xr,yr) ,根据ΔPOlOr与 ΔPPlPr相似得出:
其中,Z为物体点到摄像头的距离,即深度。f为摄像头的焦距。T为两个摄像头之间的距离。
根据小孔成像的原理,对于单个摄像头成像,假设摄像头坐标系下的坐标为( X,Y,Z) ,得出透视投影方程:
联立式( 7) 、式( 8) ,得出:
其中,( u0,v0) 为光心的像素坐标,( u,v) 为物点P在图像上的像素坐标,d为物点P的视差。用矩阵形式表示如下:
Q矩阵为标定得到的深度视差映射矩阵。由此得出摄像头坐标系下的三维坐标,按摄像机坐标取反:
从式( 11) 可以看出,只要得到二维图像上的图像像素坐标和视差,就可以求出摄像头坐标系下的三维坐标。
得到摄像头坐标系下坐标后,可以通过以下步骤得到世界坐标系下的坐标
式中,W为世界坐标; T为坐标系转换关系; C为摄像机坐标。
求坐标系转换关系T的步骤如下:
①随机选取世界坐标系下的5 个点( 尽量分布在不同的平面空间位置里,如XY,XZ,YZ平面均匀分布) ,转化成矩阵W。
②分别在左右图像中找出这五个点的图像像素坐标,并计算出视差( 以左图为基准) 。
③利用深度视差映射矩阵Q,分别计算得到这五个点的摄像机坐标,生成矩阵C。
④利用最小二乘法降低误差,计算坐标转换T = W / C。
4 空间点聚类
三维坐标计算得出了空间动目标离散点坐标,在三维图形中表示如图5( a) 所示,需要将离散点进行聚类,以便能够分离出多个目标。由于动目标区域存在重叠,无法用二维的方式分离动目标,但是从俯视图( 图5( b) ) 可以看出,动目标很容易分离开来,解决了轮廓重叠无法分离的问题。同时根据人体肩宽,能够分离出肩靠肩行走的人群。本文采用三维坐标点的俯视图进行K均值聚类。K均值聚类算法[8]的具体步骤如下:
①选定K个中心uk的初值。
②将每个数据点归类到离它最近的那个中心点所代表的cluster中。
③用公式计算出每个cluster的新中心点。
④重复第二步,一直到迭代了最大的步数或者前后的J值相差小于一个阈值为止。
论文中将俯视图点进行膨胀操作,效果如图5( c) 所示。检测图中轮廓区域的个数来确定聚类的K值。聚类结果如图5( d) 所示。
5 运动轨迹
5. 1 行人跟踪
通过对空间点聚类,分离出了每个目标轮廓。计算出每个轮廓的头顶点坐标,脚底点坐标以及行人的身高。为了实现对每个行人身高数据进行多帧检测找平稳值的需求,论文中对行人头顶点进行跟踪。在轮廓检测效果很理想的条件下,目标的跟踪很简单,但实际过程中会有漏检、误检的情况。所以,文中使用卡尔曼滤波器[9,10]对头顶点的运动轨迹进行滤波和预测处理。
在相邻的帧之间,头顶点的位移量很小,不会发生位置上的突变。所以可以通过判断当前帧中头顶点到每条轨迹最后一个点的距离,来确定此头顶点属于哪个轨迹,或者是一个新的轨迹。如图6 所示,假设t时刻已有3 条轨迹L1,L2,L3,在t + 1 时刻出现目标点Pt +1。若满足如下条件就认为此点属于该轨迹:
其中,last Pt为轨迹中的最后一个点,Max Dist表示允许的最大偏移量,可根据实际情况设定。
当不满足条件公式( 13) 时,文中将卡尔曼预测的位置点添加进轨迹。当连续出现多帧没有新的轨迹点时,认为此轨迹终止,删除轨迹。如果轨迹点不属于任何轨迹,则需要新建一条轨迹。根据以上条件,图中P1实际点加入轨迹L1,P2实际点加入轨迹L2,P3实际点不满足,将预测点加入轨迹L3,P4不属于任何轨迹,新建一条轨迹。
5. 2 轨迹分析
为了得到正确的行人身高,论文中对每条跟踪轨迹进行分析。首先每条轨迹点超过一定个数才开始统计计算身高,本文中定义为10 个。其次,对整个轨迹中的所有身高数据进行统计分析,其主要思想是先进行升排序,利用离散导数,找出轨迹身高中平稳的身高值,当平稳的身高轨迹点个数大于轨迹点总数的一半时,认为身高有效,求出所有平稳身高的平均值。假设身高序列为H1,H2,…,Hi,… ,则循环遍历,求取count的值:
其中,Min Offset为最小允许的偏差,文中取0. 02。判断count的个数,当count满足条件时,退出循环,计算身高:
如果计算的身高值为0,则保存上一次计算的身高值。提高稳定性。
6 实验结果与分析
本文对不同视频类型进行了测试,包括行人较密集,肩靠肩行走,充分验证了本文提出的行人身高测量方案的可行性。实验在Windows 7 操作系统下,使用VS2010 和Open CV2. 46 实现,处理器为Intel酷睿双核,主频2. 93GHz,内存4GB,测试视频大小为704 × 576,帧率25fps。
如图7 所示,现实场景下,当出现轮廓重叠时,该方案仍可以准确跟踪行人并计算出身高。从图8中可以看出,本文的统计分析方法得到了平稳的身高数据,提高了身高的准确性。表格1 中显示,平稳身高数据的精度达到cm级,可以满足实际应用的需求。由于立体匹配速度的限制,对于704 × 576 大小的视频,平均处理速度为100ms/f,缩小图片的大小可以达到实时处理的需求。
7 结束语
本文提出了一种基于双目立体视觉的行人身高测量方法。通过对空间三维离散点进行聚类的方式,分离出轮廓重叠的行人目标,同时用统计分析的方法对轨迹上的身高数据进行处理,去除无效的身高,实现了准确的身高测量。实验表明,该方案具有很好的稳定性和准确性,能够满足实际场景的测量要求。但是受到立体匹配算法性能的限制,需要缩小图片才能达到实时处理。寻求更好更快的立体匹配算法是今后重点研究的方向。
摘要：为满足测量密集行人身高的需求,文中提出了一种基于双目立体视觉的行人身高测量方法。通过非接触式的视频处理,背景差分与视差图相结合得到三维空间点,利用点聚类分离目标,分析目标的运动轨迹,得出行人身高。实验表明,该方法在多人同时行走,行人较密集,肩靠肩行走时能够正确计算行人身高,适用于人流量大的场合。
关键词：行人身高,背景差分,视差图,点聚类,运动轨迹
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立体视觉 篇9
研究昆虫飞行运动机理可以完善现有空气动力学理论,为微小飞行器(MAV Micro-Air Vehicle)的研制提供新思想、新概念,因此昆虫运动参数测量已成为运动仿生领域的热点。早期对昆虫运动参数的测量都是针对固定飞行昆虫,由于受测试手段的限制,自由飞行昆虫运动参数的测量进展一直很缓慢。研究表明被束缚状态下昆虫的飞行和自由飞行有很大差异,昆虫可以在自由飞行时做出急停、转弯、侧飞等动作,因此测量自由飞行昆虫的运动参数,才是昆虫飞行仿生研究的根本。昆虫运动参数测量通常采用高速摄像机采集运动序列图像并对其进行三维恢复。目前对于昆虫翅膀的三维重构方法都是基于各种假设条件的几何分析方法,只能得到单侧翅膀变形的运动参数[1,2],不能对高扇翅频昆虫自由飞行状态下双翅运动变形给出比较精确的测量结果。本文提出了基于单摄像机的虚拟四目立体视觉测量系统,利用光学三角法进行三维恢复,可以获得双侧翅膀的运动信息,同时避免了多台高速摄像机拍摄的同步驱动问题,降低了测量系统成本。
自由飞行昆虫运动参数的测量方法有两种:一是测量装置固定,采取诱导方式使昆虫飞到测量区域拍摄其自由飞行状态;另一种是采用传感器跟踪的方式拍摄自由飞行的昆虫[3],但在目前运动实时跟踪测量技术还不完善的条件下存在很大的困难,尤其不适用于需要精密测量运动参数的场合。因此对自由飞行昆虫运动参数的测量通常是采用某种引导方法将其引导到拍摄区,然后用高速摄像机拍摄昆虫的身体姿态和翅膀的变形。因此自由飞行昆虫运动参数测量通常包括两部分,一是昆虫运动参数测量系统,二是对昆虫自由飞行的引导和控制。自由飞行的引导是自由飞行运动参数测量的前提条件,由于不同昆虫自身的习性不同,采用的引导方式会有差别,不同的研究目的也对自由飞行的引导提出了不同的要求,因此自由飞行昆虫运动参数测量应针对所测量的具体对象以及测量目的,制定相应有效的引导方法。
2 虚拟四目立体视觉测量系统的建立
2.1 虚拟立体视觉测量系统原理
由于高速采集视觉传感器价格昂贵,为了降低测量系统成本,采用基于单摄像机的虚拟多目结构形式,不仅可以降低系统成本,而且避免了多台高速摄像机拍摄同步驱动的复杂性。虚拟多目立体视觉是利用一台摄像机通过光学成像系统,实现多台摄像机的功能。虚拟双目立体视觉原理如图1示,被测物体首先在左右两个内反射镜中成像,然后再分别镜像到外反射镜对应的两个镜面上,并被紧挨外反射镜的摄像机拍摄到,相当于在左右内反射镜的外侧分别有一个摄像机拍摄被测物,从而实现立体视觉测量。
2.2 虚拟四目立体视觉测量系统及其数学模型
只有当被测物体在两摄像机形成的有效视场范围内立体视觉测量系统才有效。通常高扇翅频昆虫扇翅频率在100∼200Hz之间,最大扇翅幅度可达到120°,每个扇翅周期分为上扇和下扇两个阶段,且在上扇和下扇的交替变化过程中还伴随着翅膀的扭转变形,较大的扇翅幅度和扭转变形会产生遮挡,由于运动遮挡的存在采用虚拟双目立体视觉测量系统不能得到一个扇翅周期双侧翅膀的全部运动信息。为解决运动遮挡设计了虚拟四目立体视觉测量系统,其构成原理如图1(b)示,将图1(a)的两面外反射镜替换为有四个平面的反射镜,同时在对称位置增加两个内反射镜,被测物体通过四条对称的反射光路首先在内反射镜中成像,同时将其所成像镜像到每一个与之对应的外反射镜上,相当于从四个不同角度拍摄被测物体。
针对虚拟四目立体视觉测量系统建立的数学模型如图2示,每个摄像机的中心分别用Ci表示,摄像机坐标系用OiXiYiZi表示,OwXwYwZw表示世界坐标系,摄像机坐标系相对于世界坐标系的旋转和平移矩阵分别用Ri,ti表示,ai表示每个摄像机的内部参数矩阵,i=1,2…4。对于空间任意点P,其在世界坐标系OwXwYwZw下的齐次坐标为(Xw,Yw,Zw,1),相应其在任意两个摄像机坐标系下的齐次坐标分别为(Xci,Yci,Zci,1)和(Xcj,Ycj,Zcj,1),对应的图像坐标分别用(ui,vi,1)和(uj,vj,1)表示,则每个摄像机坐标系和世界坐标系之间的转换关系为
进一步世界坐标系和像素坐标系之间关系可表示为
其中下标i,j表示任意不同的两个虚拟摄像机。每一台摄像机的内部参数和其相对于世界坐标系的旋转和平移矩阵通过系统标定得到,因此已知空间任一点对应两个不同摄像机拍摄的图像中的像素坐标,联立式(1),式(2)即可确定空间点的三维坐标。
2.3 虚拟四目立体视觉测量系统的组成
基于单摄像机的虚拟四目立体视觉测量系统如图3示。测量系统由一架高速摄像机、计算机、光学成像系统以及背景光源组成。Motion Pro 10000 CMOS高速摄像机的最高采集速度为10000帧/秒。光学成像系统由一个组合四面反射镜和四个平面反射镜组成,组合四面镜垂直位于高速摄像机的正下方,四个平面反射镜对称摆放在组合四面镜外侧。每一条反射光路配备一个功率1000W的卤钨灯作为背景光源,其作用是为高速摄像机提供足够的光强,以保证成像效果。
利用移动平面靶标和双电子经纬仪构建空间三维标定点,采用Tsai[4]和Zhang[5]的方法对虚拟四目立体视觉测量系
统进行了标定。以双电子经纬仪测量的空间点作为标准值,以双电子经纬仪测量的空间任意两点之间的距离作为实际距离,选取了81个校验点,计算出测量系统测量的空间任意两点之间的距离标准值和实际距离差的RMS为0.0113mm。
3 昆虫自由飞行引导装置
采用虚拟四目立体视觉测量系统测量固定飞行昆虫运动参数只需将昆虫置于拍摄视场内,而自由飞行昆虫身体在不停的移动,其飞行方向和飞行速度是不受控的,只有采用诱导的方式将昆虫引导到拍摄区使其平稳飞行才能进行测量。和普通立体视觉测量系统相比虚拟四目立体视觉测量系统的有效视场范围更小,高速飞行的昆虫在拍摄区停留的时间很短,因此只能采取瞬间抓拍的方式拍摄自由飞行昆虫运动序列图像。
通过研究昆虫的习性,确定采用光诱导的方式引导昆虫飞往拍摄区。由于虚拟四目立体视觉测量系统的有效拍摄视场较小,决定用点光源作为诱导光源,将其置于拍摄区正下方约10mm处。由于蜜蜂具有趋光性,当昆虫飞经点光源上方时恰好位于有效拍摄区。为减少点光源产生热量对昆虫飞行状态的影响,采用体积小、发热量少、亮度高的发光二极管作为诱导光源。由于高扇翅频昆虫在有效视场内停留时间很短,采用自动触发方式进行拍摄,即一旦检测到昆虫在拍摄区,拍摄能在很短的响应时间内被触发。系统以红色激光作为触发光源,采用光电触发的方式进行自动拍摄。
设计的昆虫自由飞行引导装置如图4示,由自由飞行通道、光电触发装置和诱导光源组成。箭头方向为昆虫飞行方向,诱导光源A为超亮白光二极管,位于目标拍摄区内,B、C为两个红色激光器触发光源分别和位于D、E点的光敏电池接受装置对准,红色激光光源和光敏接收电池皆位于自由飞行通道外侧。昆虫沿箭头方向飞行,首先经过背景光源触发区,从激光器C投向光敏电池E的激光被昆虫身体遮挡光强减弱,该变化立即被光敏电池检测到,使得继电器闭合背景光源启动。当昆虫继续沿箭头方前飞到自动拍摄触发区时,光线被昆虫身体遮挡的光强减弱信号转变成电信号传输到计算机触发自动拍摄。
4 自由飞行昆虫运动参数测量结果
利用虚拟四目立体视觉测量系统和自由飞行引导装置对自由飞行蜜蜂翅膀的运动变形参数进行了测量。首先将蜜蜂置于自由飞行通道中,打开诱导光源、触发光源,蜜蜂受光诱向前飞行,当蜜蜂飞过有效拍摄区时,依次触发背景光电源和自动拍摄开关,抓拍自由飞行蜜蜂运动图像序列。图像采集速度为2000帧/秒,图像分辨率为512×256pixel,蜜蜂的扇翅频率为200~250Hz,每个扇翅周期可以拍摄8~10帧图像。对采集的序列图像依次提取翅膀特征并进行立体匹配最终计算出翅膀的三维坐标。
4.1 随体坐标系的建立
在虚拟四目立体视觉测量系统的测量空间内,建立了基于笛卡儿坐标系的全局坐标系,用全局坐标描述蜜蜂自由飞行运动过程中每一时刻的绝对位置,而昆虫翅膀运动变形参数的计算是基于一个扇翅周期昆虫身体不发生位移的前提[6]。因此针对自由飞行测量,以昆虫身体上一个扇翅周期内相对身体不发生位移的点为基准点,建立随体坐标系,把蜜蜂的自由飞行转化为身体被约束的“固定飞行”,根据随体坐标系下翅膀的运动变形计算自由飞行状态运动变形参数。建立的随体坐标系如图5示,位于蜜蜂头部的左右触角根部以及蜜蜂左右两个前翅根在飞行状态下相对蜜蜂身体是固定的,以此作为基准点建立随体坐标系,用ObXbYbZb来表示,B1,B2分别表示蜜蜂左右翅膀的前翅根,其连线中点B′定义为随体坐标系的坐标原点,同理A′为两触角根的中点,B′A′为ObYb轴,平面ObXbYb为蜜蜂的身体平面,坐标轴ObZb垂直于身体平面。在全局坐标系OXYZ下,左右翅根B1,B2的空间坐标分别为(xb1,yb1,zb1)和(xb2,yb2,zb2),蜜蜂左右触角的根部A1,A2的空间坐标分别为(xa1,ya1,za1)和(xa2,ya2,za2)。用坐标原点和三个坐标轴的矢量来表示随体坐标系。坐标原点Ob在全局坐标系下的坐标为
同理A′坐标为
则ObYb轴的方向矢量VY为
ObZb轴的方向矢量VZ为身体平面的法矢量:
由三个坐标轴的正交性得到ObXb轴的方向矢量VX为
norm表示对矢量归一化。已知昆虫翅膀上任一点在全局坐标系下的坐标为(xw,yw,zw)T,其相对于随体坐标系原点Ob的矢量为:(xn,yn,zn)T,则昆虫随体坐标系和全局坐标系的转换关系可表示为
4.2 自由飞行运动参数测量结果
根据拍摄的序列图像计算出一个扇翅周期蜜蜂双侧翅膀的扇翅角、摆动角和攻角。图6显示了自由飞行蜜蜂一个扇翅周期左右翅膀的扇翅角和摆动角的变化,和固定飞行相似,自由飞行蜜蜂在一个扇翅周期内扇翅角的变化近似于正弦曲线。左右翅膀的摆动角度变化范围很小,在±5°之间,表明翅膀以固定运动轨迹拍动且基本不偏离扇翅平面。通过分析左右侧翅膀的扇翅角度看出,左侧翅膀的扇翅幅度接近90°,右侧翅膀的扇翅幅度为80°,表明自由飞行过程中蜜蜂双侧翅膀的运动不是完全对称的。
图7给出左右侧翅膀纵向弦不同弦长处(25%,50%,75%)自由飞行蜜蜂的攻角。由于扭转变形的存在,不同弦长位置处翅膀的攻角不同,当翅膀从上扇转为下扇时翅膀发生向下翻转对应攻角有很大幅度的变化,说明不同扇翅阶段交替变化时的翻转是昆虫产生高升力的一个重要因素。
5 结论
本文提出了基于单摄像机的虚拟四目立体视觉测量系统,利用多角度观测解决了高扇翅频昆虫双侧翅膀运动测量中的遮挡问题,不仅降低了测量系统成本同时避免了多台高速摄像机同步驱动的复杂性。针对测量系统拍摄视场小飞行停留时间短的难点,设计了自由飞行昆虫引导装置,完成了高扇翅频自由飞行昆虫双侧翅膀运动参数的同步测量,其测量的参数对于研究昆虫飞行运动机理具有很重要的意义。
摘要：本文提出了用于测量自由飞行昆虫运动参数的立体视觉测量系统,实现了高扇翅频昆虫双侧翅膀运动参数的测量。文章在分析虚拟四目立体视觉测量原理的基础上搭建了虚拟四目立体视觉测量系统,并设计了自由飞行昆虫的引导装置,最后利用该测量系统和引导装置实现了自由飞行昆虫双侧翅膀运动参数的测量。实验结果表明该系统不仅降低了系统成本而且减少了多摄像机同步驱动的复杂性,对研究自由飞行状态昆虫运动机理具有重要意义。
关键词：立体视觉,虚拟传感器,自由飞行引导,运动参数
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视觉艺术专业立体化教学体系研究 篇10
［关键词］视觉艺术专业 立体化教学改革
［作者简介］刘国（1956- ），男，吉林松原人，北华大学艺术学院院长、吉林省教育学院艺术系主任、长白山画院院长，教授，硕士生导师，研究方向为长白山水画。（吉林吉林132013）
［中图分类号］G642.0［文献标识码］A［文章编号］1004-3985（2007）21-0109-02
一、社会发展的人才需求与高等教育现状
中国近年来的高速发展引起了世界的瞩目，各行业的高速发展促使其走上立体交叉、协调发展的轨道，同时促进了高等教育与职业教育的蓬勃发展与壮大，尤其是视觉艺术专业在这种背景下更为突出，不但艺术院校大量扩大招生、扩建校舍，各工科、理科、农科和综合院校都增开视觉艺术专业，例如美术、设计、造型雕塑、陶艺、数码传媒、装饰、动漫等专业，使视觉艺术专业空前繁荣与“火爆”。
出现这种现象的原因之一是社会对视觉艺术专业的人才需求不断增加，艺术市场的繁荣需要大量的艺术家与艺术作品，尤其是各市、县都有了电视台、报纸、杂志社，工厂、企业、机关、学校等各行业都需要视觉设计人才。现在人们常说的一句话是“要想富，学美术”。从市场需求和经济效益来讲，这个专业确实是个好专业。原因之二是艺术类文化课成绩相对比较低，有些学校为了追求升学率，家长也愿意让自己孩子接受大学教育，动员鼓励文化课偏低的考生报考该专业，从而形成了现在视觉艺术专业的空前火爆。从目前来看，很多业内人士认为社会并没有这样大的人才需求量，但是从发展的眼光看该专业，视觉艺术专业学生的增加对社会的发展与稳定起到了积极作用，有天赋的学生经过努力可成为未来的设计大师、画家、教育家，一般的学生经努力也可成为美术教师、设计师、美术工作者，较差的毕业生也比一般人增加了艺术修养与审美能力及创新能力，可成为和该专业相关的助理工作人员。就是作为改行的普通工作人员，他们的艺术修养与审美能力及创新能力也比一般员工要好得多，对未来的工作和生活都有积极的作用。
我国高等教育以前一直是包分配，所以现在人们对部分毕业生改行或没有就业感到担忧，但笔者认为这是正常现象。国际上很多学校毕业生改行或毕业几年没有就业，没有就业的学生需再提升和学习，以满足用人单位的需求。但是，就目前各层次视觉艺术专业人才培养来看，大部分毕业生就业后需要两年或更长时间才能进入角色或专业工作状态。原因之一是教育理念落后，教学内容与方法及手段、环节、体系还在沿用多年前的陈旧套路，满足不了社会快速发展的人才需求，必须在教育理念与教学体系方面进行全方位的改革，从理念思维上、能力上、专业素质与修养上全方位地进行训练与培养，才能满足社会的人才需求。
二、立体化教育改革是未来人才培养的必由之路
社会各行各业都在立体交叉快速发展，我们教育行业应该先行。我院近年来进行了视觉艺术专业立体化教学的研究与实践。
我们着重更新教育思想，使学生树立终身择业理念。一个毕业生仅有专业能力是适应不了社会行业发展变化的，还要有创新能力、竞争意识与应变能力，一个人仅靠一个专业在有些行业是吃不了一辈子饭的，要有终身择业的理念。在校教育过程中，要使学生养成终身学习的好习惯，要以用为目的、以学为基础，做到真正培养应用型人才，做到学而用之，边学边用，边用边学，要把教师主动地教变成学生主动地学，使师生角色互动互换，使学生成为学习的主人，在早期就明确自己的学习目的与发展研究方向，从单纯的知识技能教育转入立体化教育，从单纯的课堂教学转向理论与实践相结合的社会开放式立体教学。
今天我们的任务是为未来视觉艺术专业培养人才，不但要有形象思维和创新思维，同时要具备逻辑思维、逆向思维、跳跃思维等多项思维和职业道德。在能力上不但要有专业能力，同时还要有竞争能力、应变能力与创新意识。现在我们培养的人才是要为高速发展的社会服务的，必须从德、体、能、技立体培养、立体成材，才能适应社会发展的需求。
三、改革教学观念，把当代先进的教育理念和传统的优秀教育思想及地域文化贯穿于教学环节的始终
视觉艺术是反映时代政治、思想、经济生活、教育、审美观念的载体，例如唐代的优秀绘画作品以宗教为题材，以庙堂气为上品；到了清代，以地域性文人画“扬州八怪”的书卷气为上品。优秀的建筑也是一样，每个时代都有不同的风格，都能反映各时代的政治、经济、教育、文化、思想与生活，反过来各时代的政治、经济、文化思想影响着视觉艺术。我们不但要继承几千年来形成的优秀传统教育思想与文化，还要以科学发展观念、先进的教学理念，结合地域形成的文化积淀与社会的人才需求，立体化地去培养人才。没有传统教育思想与文化培养的人才是没有根基的，没有科学发展观培养的人才是没有创新精神与应变能力的，没有地域文化培养的人才是没有特色亮点与应用前景的。
四、立体构架、立体环境、立体授课，培养应用型人才
现在高校艺术专业招生量逐年增多，这和社会未来需求量和人才规格未必能成正比。从培养人才的战略上分析，我们把社会人才需求视为一个平面、培养人才的学校视为一个立面，只有平面与立面尺寸相等才能构成立体。计划部门应该提供相对准确的社会未来人才需求数量与人才规格，学校按着计划部门提供的依据，从定量及规格到培养，制订人才培养方案，这样才能使学生学有所用。我们的视觉专业现在培养的人才量很大，有的人才会没有岗位，有的新行业会缺少人才，面对这种局面，我认为应该加强人才需求评估与论证，使毕业生学有所用。
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