边缘检测算子及其在结构光三维重构技术中的应用

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结构光调制图像的边缘提取方法研究

１图像滤波）从图１示来看，待处理图像处在的噪声所
还是相当明显的，需要用图像滤波的方法来平滑图像，常用方法即采用均值滤波或中值滤波［３１实验通过对两种方法的比较，采用较大滑在动窗口时，均值滤波的方法容易使图像边缘变得模糊，而中值滤波其滤除噪声的能力下降。实验通过对不同滑动窗口的滤波效果比较发现，采用３３滑动窗口的均值滤波器和中值ｘ滤波器都可以获得比较好的滤波效果。具体采用哪种滤波器还要参考图像增强后的效果。２图像增强）图像增强的目的是为了使图像的边缘、轮廓线以及图像的细节变得清晰。验发现拉普乓拉斯高通滤波器能使图中各区域的边界得到较明显增强的同时虑除低频分量，使图中原来比较平滑区域内部的灰度动态范围被压缩。
摘要：本文通过比较不同边缘检测算的实际效果，来选择一种运算速度快、边缘定位准确、噪声抑制能力强的边缘检测算法，实现结构
光调制图像标定数据的提取。
关键词：结构光；边缘检测；边界搜索的噪声，所以对本图像采用均值滤波的方法可按照系统结构光三维重建系统设计，用边以取得比较好的效果。３边缘检测）缘提取方法实现光条边缘位置信息精确提取是在ＭＴＡＡＬＢ环境下，ｄｅ函数利用前面介ｅｇ获取标定用样本数据的一个重要环节。图１所ｄｅ函数示的就是待处理的经过灰度化的结构光调制图绍的边缘检测算子来检测图像边缘。ｅｇ像的图像。本文通过对实际实验图像处理效果可以指定一个灰度阈值，只有满足这个阈值条的比较，择合适的图像处理【选１来实现结构件的点才视为边界点。ｄｅ方法ｅｇ函数对灰度图像Ｉ进行边缘检测，返回与Ｉ大小相同的二值图像，其光光条边缘位置信息的提取。中１表示Ｉ中的边缘，代表非边缘。０

基于Canny算子和Harris角点提取的三维重建方法

２１ｏ１年２月篦２期
电子
灞试
ＥＬＥｃＴＲ０ＮｌｃＴＥＳＴ
Ｆｂ．ｅ２ｏ＂Ｎｏ．２
基于ｃｎｙａｎ算子和Ｈａｓｍ角点提取的三维重建方法★
高一宁，燮韩
（中北大学电子与计算机科学技术学院山西太原００５）３０１
ｔｅｈｒｅ—ｄｍｅｉａｏｄｉｔｓ．ｎｌｈｅｃａｓｃｌＤｅａｎａｒａｇｕａｉｎｏｒｍｅｈｒｃｓｒｔｏｎｆｏｉｅｅｉｎｓｏｎｌｃｏｒｎａｅＦｉａｙ，ｔｌｓｉａｌｕｙｔｉｎｌｔｏｆｓｅｏｎｔｕｃｉｒｍｄｆｒｎｔｌ
ａｄｔｅＨａｓｏｒｅｃｉｎ．ｉｇＢｍｂｅｅ２ｔｅｔｅｌｔｎｇｔｉｆｔｄｅｂｃ．ｈｎｓｏｈｎｎｒｍｅｔｔｈｉｒｃｄｅｏＵｓｕｌｅＯｇｔｈｅｄｆｈｅｏｕｉｏｊｔｅ，ｎｂｆａｉｖｗｓｄｅＴｍｏｔｉｇ
摘要：本文介绍了一种基于Ｃａｎ算子边缘提取￣Ｈａｆ角点提取的三维重建方法。通过双目相机获取所研究ｎｙＨｒｓｉ物体的左右视图，并对图像进行平滑去噪处理，将Ｃａｎ算子边缘检测和Ｈａｒ角点提取结合起来进行特征提ｎｙｒｓｉ取，以提高特征点选取的准确性，然后将左右视图的特征点进行立体匹配，计算匹配点的三维坐标值，最后使用经典Ｄｅｕａ￣角剖分算法进行网格重建，实现了将从不同位置获取的二维图像经过计算处理得到其三ｌｎｙａ维信息并进行建模的过程。关键词：双目视觉；边缘检测；特征提取；三维重建

边缘检测原理

边缘检测原理边缘检测是计算机视觉领域中的基础技术，用于检测图像中的边缘信息。

边缘在图像中表示了不同区域之间的边界，对于图像分割、物体识别和目标跟踪等任务具有重要意义。

在本文中，将介绍常见的边缘检测原理及其应用。

一、Sobel算子Sobel算子是一种基于局部像素差值的边缘检测方法，通过计算像素点周围邻域像素的灰度值差异来识别边缘。

Sobel算子分为水平和垂直两个方向的算子，分别用于检测图像中的水平和垂直边缘。

对于一幅图像中的像素点，水平方向的Sobel算子表示为：-1 0 1Gx = [-2 0 2]-1 0 1垂直方向的Sobel算子表示为：-1 -2 -1Gy = [ 0 0 0]1 2 1通过将Sobel算子与图像的每一个像素点进行卷积操作，我们可以得到该像素点的边缘强度和边缘方向。

边缘强度可以通过计算卷积结果的梯度幅值来表示。

二、Canny边缘检测Canny边缘检测算法是一种常用的边缘检测方法，它结合了图像灰度梯度、非极大值抑制和双阈值处理等步骤，能够有效地提取图像中的边缘信息。

首先，Canny算法利用Sobel算子计算图像的梯度幅值和方向，得到图像的梯度图。

其次，Canny算法对梯度图进行非极大值抑制，即在梯度方向上对像素进行极大值筛选。

只有梯度幅值在其所在方向上是局部最大值的像素才被保留下来，其他像素被抑制掉。

然后，Canny算法利用双阈值处理来检测强边缘和弱边缘。

首先选择两个阈值：高阈值和低阈值。

边缘强度大于高阈值的像素点被认为是强边缘，并被保留下来。

边缘强度介于高阈值和低阈值之间的像素点被认为是弱边缘，需要进一步判断其是否是真正的边缘。

最后，Canny算法使用边缘连接算法将弱边缘连接到强边缘，形成完整的边缘线条。

三、边缘检测的应用边缘检测在计算机视觉中有广泛的应用。

以下是几个常见的应用领域：1. 图像分割：边缘信息可以帮助将图像分割成不同的区域，用于图像的后续处理和分析。

2. 物体识别：通过检测图像中的边缘，可以提取物体的外观轮廓，从而实现物体的识别和分类。

零件轮廓表面检测与三维重构技术的研究

ｂｕｈｕｆｃｐｇａｈｆｂｅｔｈｅｏｍｅｒｔｇｐｔｒｓｉｐｔｎｏａｃｍｐｔｒｂＤａｒｎｒ— ｏｔｔｅｓｒａｅｔｏｒｐｙｏＤｏｊｃ．ＴｅｄｆｒｄｇａｉａｔｎｉｎｕｔｏｕｅｙＣＣｃｍｅａａｄｐｏｏ３ｎｅｉ
［摘要】基于零件实物样件的几何模型反求技术已成为ＣＤＣＭ领域的研究热点之一，Ａ／Ａ现提出一种基于面结构光投影法
的复杂零件轮廓表面检测与三维重构技术．此技术通过向被测物体表面投射条纹光栅，得到包含物体表面形状的畸变条纹，畸变条纹图像由ＣＤ拍摄并传送至计算机，过对畸变条纹图像的分析处理，到被测物体表面的三维外形数据信息．Ｃ通得根据检测得到的三维点云数据的特点，用基于曲率抽样的拓扑矩形阵列进行了ＮＲＳ曲面拟合．ＵＢ实验结果表明基于面结构光投影法的重构系统具有检测准确、快捷、非接触等特点，能对复杂零件外形进行有效检测与三维重构．且
Ａｂｓｒｔｔａｃ：ＴｈｅｅｓｎｇｎｅｉｇｏｅｍｅｒｃｍｏｅｓｄｏｔｅｅｌｒｈａｅｏｎｅｏｈｅｅｒｈｆｃｓｓｉｅｒｖｒｅｅｉｅｒｎｆｇｏｔｄｌｂａｅｎｐａｘｍｐａｓｂｃｍｅｏｆｔｅｒｓａｃｏｕｅｎｉＣＡＤ／ＣＡＭｅｄ．Ｔｈｓｐｐｅｅｅｔｈｅｈｄｆ３ＤｈｐｅｍｅｓｒｍｅｔａｄｒｃｎｓｒｃｉｎｂａｅｎｓＹａ．ＴｈｉｆｌｉａｒｐｒｓｎｓｔｅｍｔｏｓｏｓａａｕｅｎｎｅｏｔｕｔｏｓｄｏＨｆｃｅｅ

《边缘检测》课件

缺点
• 对噪声敏感 • 可能存在漏检和误检的情况 • 结果受参数设置影响较大
边缘检测的未来发展趋势
1
深度学习方法
利用卷积神经网络等深度学习模型提高边缘检测的准确性和稳定性。
2
实时边缘检测
优化算法和硬件，实现在实时场景下的高效边缘检测。
3
多维边缘检测
拓展边缘检测的应用范围，包括颜色边缘、纹理边l算子
基于图像梯度的算法，用于检测水平和垂直方向的边缘。
Canny算子
综合考虑梯度和噪声特性，能够精确地检测边缘。
Laplacian算子
通过计算像素的二阶导数来检测边缘。
边缘检测的优缺点
优点
• 能够提取图像中的重要特征 • 可以应用于不同类型的图像 • 计算速度相对较快
《边缘检测》PPT课件
边缘检测是一种图像处理技术，用于检测图像中的边缘信息。本课件将介绍边缘检测的定义、应用领域以及常用的算法。
边缘检测的定义
1 背景知识
边缘是图像中灰度或颜色快速变化的区域。边缘检测是识别和标记这些区域的过程。
2 核心原理
通过计算图像像素的梯度和方向来确定边缘的位置和特征。
3 重要技术
常用的边缘检测技术包括阈值化、梯度算子和边缘链接。
边缘检测的应用领域
计算机视觉
在目标检测、图像分割和物体识别中起关键作用。
机器人导航
用于识别环境中的障碍物和目标，帮助机器人进行安全导航。
医学影像
用于检测肿瘤、血管和其他重要结构，帮助医生做出准确诊断。
图像增强
通过突出边缘信息，可以使图像更清晰、更具有结构感。

线结构光三维自动扫描系统关键技术的研究

线结构光三维自动扫描系统关键技术的研究1. 本文概述随着现代工业的快速发展，三维测量技术在制造业、文化遗产保护、生物医学等领域扮演着越来越重要的角色。

线结构光作为一种高精度、高效率的三维测量方法，受到了广泛关注。

本文旨在深入研究线结构光三维自动扫描系统的关键技术，以推动该技术的进步和应用。

本文将介绍线结构光三维扫描系统的基本原理和工作流程，阐述其在三维测量领域的优势和应用前景。

接着，重点分析系统的关键技术，包括线光源的设计、图像采集、三维重建算法、系统标定以及误差补偿等方面。

在此基础上，本文还将探讨当前技术存在的问题和挑战，提出相应的解决方案和改进措施。

为了验证所提出技术的有效性，本文将设计一系列实验，通过对比实验结果，展示改进后系统的性能提升。

本文将对线结构光三维自动扫描系统的未来发展趋势进行展望，指出潜在的研究方向和应用领域。

通过本文的研究，期望为线结构光三维扫描技术的发展提供理论依据和实践指导，促进相关领域的技术进步和产业升级。

2. 线结构光三维扫描原理线结构光三维自动扫描系统的基本原理是利用具有周期性亮度调制的光源和具有精密定位和运动控制系统的线阵CCD相机。

在扫描物体时，系统会发射一系列的结构光纹。

随着扫描仪相对于物体的位置移动，线阵CCD相机接收到由扫描物体表面反射回来的结构光信息。

通过特殊的算法将这些信息处理和分析，从而将三维空间内的信息还原到计算机中。

线结构光三维自动扫描系统可以实现大范围、高精度的三维扫描，特别适用于曲面复杂的物体。

在工业设计、医学、文物保护等领域，这种技术都扮演着重要的角色。

例如，在模具设计、雕塑制作和文物保护中，线结构光三维自动扫描系统可以用于获取物体的精确三维模型，以便进行进一步的分析、修复或复制工作。

3. 线结构光三维扫描系统设计线结构光三维扫描系统的设计基于光学测量原理，通过投射线结构光到被测物体表面，并利用相机捕捉因物体表面不规则而产生的光变形，进而计算出物体表面的三维信息。

线结构光3d相机算法

线结构光3d相机算法1.引言1.1 概述概述:随着科技的不断进步和人们对于三维视觉信息获取的需求日益增长，线结构光3D相机成为了一种流行的三维测量设备。

这种相机利用投射的结构光和相机接收的图像来获取目标物体的三维形状和纹理信息。

相比于传统的测量方法，线结构光3D相机具有高精度、高速度和非接触等优点，被广泛应用于工业制造、机器人导航、虚拟现实等领域。

本文将重点介绍线结构光3D相机的算法。

在原理介绍部分，将详细阐述线结构光原理的基本概念和工作原理，包括光源的选择、结构光投影模式和相机的成像原理。

在算法描述部分，将重点讨论相机标定、三维重建和纹理映射等关键算法。

通过对这些算法的深入解析，读者将能够更好地理解线结构光3D相机的原理和工作流程。

本文的目的在于帮助读者全面了解线结构光3D相机算法的基本原理和应用。

无论是学术研究还是工程实践，对于这些算法的掌握都至关重要。

通过本文的学习，读者将能够掌握线结构光3D相机的关键算法，进而应用于实际问题中。

接下来的正文部分将详细介绍线结构光3D相机的原理和算法描述，读者将逐步了解到线结构光3D相机是如何利用结构光和相机图像进行三维测量的，从而获得目标物体的三维形状和纹理信息。

最后的结论部分将对本文的内容进行总结，并展望线结构光3D相机在未来的发展方向。

总之，本文将通过对线结构光3D相机的算法进行深入介绍，帮助读者全面了解线结构光3D相机的原理和应用。

无论是对于科研人员还是工程师来说，对于这种三维测量设备的掌握将会对他们的工作产生重要的帮助。

希望本文能够为读者在相关领域的研究和实践提供有价值的参考。

1.2文章结构文章结构是指文章的组织框架和部分标题的选择，它在一定程度上决定了读者对文章内容的理解和把握。

本文将围绕线结构光3D相机算法展开，主要分为引言、正文和结论三个部分。

在引言部分，我们将对整篇文章进行概述，介绍线结构光3D相机的基本原理和算法在三维重建领域的应用。

通过引言，读者可以初步了解文章的主题以及本文的研究目的和意义。

工业自动化中的机器人视觉考核试卷

2. C
3. C
4. D
5. C
6. D
7. A
8. C
9. D
10. C
11. C
12. D
13. C
14. C
15. C
16. B
17. D
18. C
19. C
20. A
二、多选题
1. ABD
2. ABCD
3. ABC
4. ABC
5. ABC
6. ABC
7. ABCD
8. ABC
9. ABC
10. ABCD
A.可以用于物体分类
B.可以用于行为识别
C.需要大量的训练数据
D.可以完全替代人工决策
6.在视觉引导的机器人应用中，以下哪些技术可以用于定位和识别物体？（）
A.条码识别
B.二维码识别
C.深度学习
D.遥感技术
7.以下哪些因素会影响工业相机的成像质量？（）
A.曝光时间
B.帧率
C.动态范围
D.焦距
8.以下哪些技术可以用于机器视觉中的立体匹配？（）
9.在机器视觉中，用于提高系统稳定性的技术是？（）
A.光源控制
B.焦点自动调节
C.图像处理算法优化
D.以上都对
10.以下哪种情况最适合使用结构光进行三维扫描？（）
A.对表面反光性强的物体
B.对颜色变化敏感的物体
C.对形状复杂，轮廓清晰的物体
D.对高温环境下的物体
11.在视觉检测系统中，以下哪种方法不用于提高检测速度？（）
A.并行处理技术
B.硬件加速
C.提高图像分辨率
D.优化算法
12.下列哪种不是深度相机的类型？（）
A.飞行时间（ToF）相机

结构光三维视觉检测关键技术研究

4、智能化的检测技术：随着人工智能技术的不断发展，未来的结构光三维视觉检测技术可能需要更加智能化。例如，可以通过深度学习和强化学习等技术手段实现对检测过程的自我优化和自我适应，提高检测的精度和效率。
结论总的来说，结构光三维视觉检测技术是一种具有重要应用价值和发展前景的技术。本次演示通过对该技术的关键技术、应用场景、研究现状和创新点进行深入探讨和分析，指出未来该技术的发展方向和挑战。
结构光三维视觉检测关键技术研究
01 引言
目录
02 关键技术综述
03 应用场景分析04 研究现状05 Nhomakorabea新点和展望
引言
随着科学技术的发展，三维视觉检测技术在许多领域的应用越来越广泛。结构光三维视觉检测技术作为一种重要的三维检测方法，能够通过对物体表面光线的投射和接收，实现对物体表面的三维形状和纹理等信息的高精度测量。这种技术在工业生产、医学诊断、安全监控、虚拟现实等领域具有广泛的应用前景。本次演示将探讨结构光三维视觉检测关键技术的应用和发展。
应用场景分析
结构光三维视觉检测技术在许多领域都有广泛的应用，下面我们将分别进行分析：
1、工业生产：在工业生产中，结构光三维视觉检测技术可以用于实现高精度的三维测量和检测，包括对产品尺寸、形状、纹理等信息的测量和检测，从而提高生产效率和产品质量。
2、医学诊断：在医学诊断中，结构光三维视觉检测技术可以用于进行高精度的医学影像分析和处理，例如通过对医学影像进行三维重建和分析，帮助医生更准确地诊断病情和治疗方案。
3、安全监控：在安全监控领域，结构光三维视觉检测技术可以用于进行高精度的目标跟踪和识别，例如对人脸、肢体动作等进行三维识别和处理，从而提高安全监控的准确性和效率。

结构光三维重构中拼接技术的应用

ＡｐｐｉａｉｎｏｅｉｔａｉｎｔｃｎｑｌｃｔｏｆｒｇｓｒｔｏｅｈｉｕｅｉＤｅｏｓｒｔｏｎ３．ｒｃｎｔｕｃｉｎ
ＷＡｕ，ＨＥｈｎ —ａ，ＡＧｎｋｎ，ＮＲｉＣＮＣｏｇｙｈＹＮＡ－ａｇＭＡＱｉ
Ｘ
ｏｅｏｅｔｅｅ３Ｄｐｉｌｕｓｗｈｃｒｋｎｆｍｉｅｅｔｎｔｂ￣，ｈｓ一ｏｎｃｄｉｈａｅｔｅｒｄｒｎｈｊｔｏａｏｆ
ｓｉｈｗｈｔｔｅｔｍｔｂｌ－ｒｇｉｔｔｅｈｑｕｕｔｌｏｒｕｔｓｏｔａｈｕａｅ３ＤｅｓｒｉｔｃｎｉｅｉｓｉｅｆｓａｏｎＳａｂ
成像素坐标系（，）中的图像，转换过程可以通过建立两个中间坐标系来实现。先用旋转矩阵Ｒ和平移向量ｔ来表示物体从世界坐标系转换到摄像机坐标系（，，）然后建立图像坐。标系（Ｙ）根据光学成像原理得到物体从摄像机坐标系转 ‰，ｏ，换到图像坐标系的转换矩阵。求出ＣＤ在和Ｙ向上的像素Ｃ方点间距，ｙ单位为ｍ／像素）设图像坐标系原点在像ａ（ｍ，素坐标系中为（。）最后将物体转换至像素坐标系。立以，。，建上的摄像机成像模型后，得到：
机外部参数矩阵Ｍ，标定过程中选择６个特征点（共：在不％ ● Ｖ ●面）， ● ● 几且已知其世界坐标（Ｙ，，ｘ，ｚ）经过图像处理得到各，，ＯＯ点对应的图像坐标（，）通过解式（）ｔｖ，ｌ１即可得到相机外部参

基于条纹边缘解码的结构光三维测量技术

第31卷　第2期2008年4月电子器件Chinese J ournal Of Elect ron DevicesVol.31　No.2Ap r.20083D Measurement T echnology by Structured Light B ased on F ringe Edge Decoding 3YU X i ao 2y ang3,W U H ai 2bi n(College of Measurement 2Control T ech &Communications Engineering ,Harbin University of Science and T echnology ,Harbin 150080,China )Abstract :The key p roblem in 3D visio n measurement based o n st ruct ured light is to acquiring projecting angle of p rojecting light accurately.Based on t riangle equation ,met hod for acquiring projecting angle by encoding and decoding wit h f ringe edge of Gray code is p resented.The met hod encoded wit h even Gray code f ringe and decoded wit h pixel point located by a sub 2pixel location met hod named edge 2directed ,so in 2herent one 2bit decoding error was removed.Accuracy of image sampling point location and correspondence between image sampling point and object sampling point achieved sub 2pixel degree.In addition ,measure 2ment error caused by dividing projecting angle irregularly by even 2widt h encoding fringe was analysed and corrected.Finally ,3dsmax and Matlab software were used to simulate measurement system and recon 2struct measured Indicated by experimental result s ,measurement error is about 0.05%.K ey w ords :3D measurement ;st ruct ured light ;Gray code ;f ringe edge EEACC :6140C基于条纹边缘解码的结构光三维测量技术3于晓洋3,吴海滨(哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院,哈尔滨150040)收稿日期:2007201224基金项目:国家自然科学基金资助(60572030);教育部博士学科点专项科研基金资助(20050214006);黑龙江省教育厅海外学人资助项目(1055HZ027);哈尔滨市科技攻关计划项目资助(2005AA1CG152);黑龙江省研究生创新科研资金项目资助(Y J SCX20052238HLJ )作者简介:于晓洋(19622),男,教授,博士生导师;吴海滨(19772),男,讲师,在读博士生,主要从事机械量检测、光电检测、三维视觉检测方向的研究.摘　要:基于结构光的三维视觉测量关键问题之一就是如何准确地获取投射光的投射角。

光切三维重建技术的应用与前景

光切三维重建技术的应用与前景0 引言随着计算机图形学的发展和认知维度的提升，三维重建技术在工业、建筑业、医学以及农牧林业中有着广阔的应用前景。

该技术所获取的数字化点云能够提供丰富的高质量、高细节性、高精度的三维信息。

三维空间内的尺度信息可作为传感系统中的输入数据，从而感知周边环境信息，为对象识别、感测、地图构建与导航等功能提供新的辅助。

同时，在以三维重建技术为主导发展而来的逆向工程领域中，点云数据可实现复杂的自由曲面的数字化，从而快速创建、复现目标的精确模型，在零件加工与检测、服装设计、文物遗产保护中起到关键作用。

此外，三维重建技术也被应用于医疗领域，可作为术前诊断、假体定制、医美整形的辅助手段，也可结合虚拟现实技术实现术中可视化、模拟训练教学、智能应用等。

三维重建技术可按实现步骤划分为数字点云获取与点云处理两部分。

其中的基础是数字点云获取，即三维信息测量。

相比于接触式测量方法存在的易磨损、耗时长、测试环境严格、成本较高等缺点，非接触式三维测量方法逐渐受到人们的青睐。

其中，以单目、双目、多目等形式为代表的被动式非接触三维测量方法测量精度较低、计算量较大且有效信息量占比较少，常用于三维目标的识别、理解以及位形分析，难以用于高精度地重建复杂目标[1]。

主动式非接触三维测量方法有飞行时间(time of flight,TOF)法、光学干涉测量法、相位测量轮廓术、傅里叶变换轮廓术等。

TOF法依赖时间分辨力，对设备参数的要求较高，价格昂贵且难以适应复杂环境[2]。

光学干涉测量法(如莫尔条纹法等)的工作范围主要依赖于基准光栅的尺寸，无法对较大尺寸的物体进行重建，且测量稳定性较差[3]。

相位测量轮廓术又名光栅投影法，在诸如台阶、深槽、突起等相位突变处会产生较严重的阴影问题，难以进行相位展开，因此不能测量表面有高度剧烈变化或不连续区域的复杂三维物体。

同时，该技术的测量范围较小、测量环境要求严格，难以推广至实际应用[4]。

结构光三维视觉检测关键技术分析

哈尔滨工程大学硕士学位论文声（Ｎｏｉｓｅ）。

噪声可以理解为“妨碍人们感觉器官对所接收的信源信息理解的因素”，理论上定义为“不可预测，只能用概率统计方法来认识的随机误差”。

因此将图像噪声看成是多维随机过程是合适的，因而描述噪声的方法完全可以借用随机过程的描述，通常是用其数字特征，即均值方差、相关函数等。

因为这些数字特征都可以从某些方面反映出噪声的特征。

例如，均方值描述噪声总功率，方差描述噪声的交流功率，而均值的平方表示了噪声的直流功率。

在图像的捕获、传输或者处理过程中都可能出现噪声，常见的噪声有：加性噪声、乘性噪声、高斯噪声、冲击噪声、椒盐噪声和量化噪声等。

图２．１原始图像及其灰度直方图２．２图像增强图像增强技术是用来增强那些对于图像的表示、分析、识别等应用有重要意义的信息，例如边缘、纹理等。

图像增强过程本身并不增加图像包含的信息量，但它能明显地突出某些特征信息以便检测和利用这些信恩。

图像增强技术包括图像灰度变换、去除噪声、边缘锐化、滤波、伪彩色处理等。

在此，我们仅就测量系统用到的灰度修正、去噪滤波（图像平滑）及锐化技术加以阐述。

２．２．１灰度修正灰度修正可使图像动态范围加大，对比度扩展，图像清晰，特征明显，是图像增强的重要手段。

灰度修正可以采用灰度变换法和直方图修正技术。

由于直方图是灰度修正技术的基础，而且实践中不需要对灰度进行变换，我们采用直方图技术对测量中采集到的图像进行了处理，故本小节主要讨论直方图技术。

直方图技术将图像的灰度作为一个随机数集来处理。

通过修改图像的灰度直方图，图像的可视性将得到改善，例如一幅较暗的低对比度图像，可通化了图像质量，使图像模糊，甚至淹没特征，为此需要寻找方法去除图像噪声。

消除图像噪声的工作被称之为图像平滑或滤波，平滑的目的就在于消除混杂在图像中的干扰，改善图像质量，强化图像表现特征，提高后续工作（如图像分割）的精度。

由于噪声源众多（如光栅扫描、底片颗粒、机械元件、通信传输等），噪声种类复杂（如加性噪声、乘性噪声、量化噪声等），所以平滑方法也多种多样。

三阶边缘检测算子

三阶边缘检测算子什么是边缘检测算子？边缘检测算子是一种在数字图像处理中用于检测图像中物体边缘的算法。

它通常被用来确定图像的轮廓和特征，以便进行进一步的分析和处理。

边缘检测算子可以帮助我们提取出图像中的重要信息，如物体形状、大小、方向和位置等。

三阶边缘检测算子是什么？三阶边缘检测算子是一种常见的数字图像处理算法，它可以用于检测图像中物体的轮廓和特征。

与其他边缘检测算子相比，三阶边缘检测算子具有更高的精度和更好的鲁棒性。

三阶边缘检测算子如何工作？三阶边缘检测算子基于拉普拉斯变换原理，通过计算二阶导数来寻找图像中的极值点。

然而，在实际应用中，由于噪声等因素的干扰，直接计算二阶导数可能会导致结果不准确或不稳定。

因此，在实际应用中，通常使用高斯滤波器对图像进行平滑处理，并使用差分运算来计算二阶导数。

三阶边缘检测算子通常使用以下的差分模板：[0, 1, 0][1,-2, 1][0, 1, 0]这个模板可以用于计算图像中每个像素周围的二阶导数。

然后，通过比较每个像素的二阶导数与其周围像素的二阶导数，可以确定图像中的边缘。

三阶边缘检测算子的优点和缺点是什么？三阶边缘检测算子具有以下优点：1.更高的精度：与其他边缘检测算子相比，三阶边缘检测算子具有更高的精度，可以更准确地确定图像中物体的轮廓和特征。

2.更好的鲁棒性：由于使用了高斯滤波器进行平滑处理，并使用差分运算来计算二阶导数，因此三阶边缘检测算子对噪声等因素的干扰具有更好的鲁棒性。

然而，三阶边缘检测算子也存在一些缺点：1.计算量大：由于需要进行高斯滤波器平滑处理和差分运算来计算二阶导数，因此三阶边缘检测算子的计算量较大，需要消耗更多的计算资源。

2.容易受到图像亮度变化的影响：由于三阶边缘检测算子使用了二阶导数，因此它对于图像亮度变化比较敏感。

在实际应用中，可能需要进行灰度值归一化等预处理操作来消除这种影响。

三阶边缘检测算子在实际应用中的应用场景是什么？三阶边缘检测算子可以在许多数字图像处理应用中使用，例如：1.目标检测和跟踪：三阶边缘检测算子可以帮助我们确定图像中物体的轮廓和特征，从而实现目标检测和跟踪等任务。

2024 与机器视觉相关课程

2024 与机器视觉相关课程2024年，机器视觉领域的相关课程将继续引领技术发展。

下面是一些重要的课程内容：1. 图像处理和分析：这门课程将介绍图像处理的基本原理和技术，包括图像增强、去噪、滤波、边缘检测等。

同时，学生还将学习图像分析的方法，如特征提取、图像分割和目标检测等。

2. 深度学习与卷积神经网络：深度学习是机器视觉中的重要技术，而卷积神经网络是深度学习的基础。

这门课程将深入介绍卷积神经网络的原理和应用，包括卷积、池化、全连接层等。

学生将学习如何构建、训练和优化卷积神经网络，以实现图像分类、目标检测等任务。

3. 三维重建与立体视觉：这门课程将介绍三维重建和立体视觉的基本原理与方法。

学生将学习使用多个视角的图像数据进行立体视觉的计算，以及从多个图像中重建三维场景的方法，如结构光、双目视觉等。

4. 目标识别与跟踪：目标识别与跟踪是机器视觉中的重要任务之一。

这门课程将介绍目标识别和跟踪的基本原理与算法，包括特征匹配、运动估计、卡尔曼滤波等。

学生将学习如何在视频序列中实时地识别和跟踪目标。

5. 深度学习在机器视觉中的应用：这门课程将探讨深度学习在机器视觉中的各种应用，如图像分类、目标检测、人脸识别等。

学生将学习如何利用深度学习技术解决机器视觉中的实际问题，并进行相关案例分析和实践项目。

这些课程将使学生掌握机器视觉领域的核心知识和技术，为未来的研究和应用奠定坚实的基础。

6. 视觉传感器与摄像机技术：这门课程将介绍视觉传感器的原理、种类和性能指标。

学生将学习摄像机的工作原理、成像质量评估方法，以及如何选择合适的传感器和摄像机配置来满足不同应用需求。

同时，还将讨论摄像机标定和几何校正等技术，以提高图像的准确性和稳定性。

7. 深度学习模型优化与推理：这门课程将深入探讨深度学习模型的优化和推理技术。

学生将学习如何使用优化算法来调整模型的参数和超参数，以提高模型的性能和泛化能力。

同时，还将学习如何在不同硬件平台上进行模型的高效推理，如GPU加速、模型剪枝和量化等技术。

基于条纹边缘解码的结构光三维测量技术

基于条纹边缘解码的结构光三维测量技术
于晓洋;吴海滨
【期刊名称】《电子器件》
【年(卷),期】2008(031)002
【摘要】基于结构光的三维视觉测量关键问题之一就是如何准确地获取投射光的投射角.本文结合三角法公式提出了基于Gray码边缘编码解码的投射角求取方法.该方法采用等宽Gray码条纹进行编码,采用一种基于边缘导向的亚像素定位技术提取条纹边缘,用其上象素点进行解码,消除了Gray码固有的一位解码误差,同时将图像采样点定位准确度和图像采样点与物面采样点的对应准确度提高到亚像素级.此外,分析了等宽编码条纹对投射角划分不平均导致的测量误差,并加以修正.最后,利用3dsmax、Matlab软件仿真了测量系统,重构出被测表面.实验结果表明,测量误差约为0.05%.
【总页数】4页(P389-392)
【作者】于晓洋;吴海滨
【作者单位】哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院,哈尔滨,150040;哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院,哈尔滨,150040
【正文语种】中文
【中图分类】TH741
【相关文献】
1.线结构光三维视觉测量中光条纹中心提取综述 [J], 杨建华;杨雪荣;成思源;雷志盛;骆少明;张湘伟
2.基于DeBruijn产生的彩色条纹序列的结构光三维重建 [J], 李琛;张艳辉;邵志超;杨志鹏
3.一种基于条纹扫描的结构光三维信息获取方法 [J], 姚婷婷;马利庄;姚莉;郑作勇
4.基于彩色条纹结构光的物体三维重建方法 [J], 吴成东;耿飞;楚好;张云洲
5.基于Gray码和线移条纹的结构光3D测量技术 [J], 于晓洋;吴海滨
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多场景下结构光三维测量激光中心线提取方法

多场景下结构光三维测量激光中心线提取方法在我们日常生活中，三维测量技术已经悄悄地融入了很多领域。

从汽车制造到医疗检测，再到艺术创作，三维测量真是无处不在。

而在这些技术背后，有一种叫做“结构光三维测量”的方法，听上去有点高深莫测，其实它的原理并不复杂。

简单来说，结构光就是通过投射一系列光线到物体表面，再根据光的变形来推算物体的三维形状。

这就像是用手电筒照射一个球，观察光线的变化来判断球的大小和形状。

今天我们聊聊的，就是如何提取这些光线中的“激光中心线”。

光是结构光三维测量的核心。

说到激光中心线，很多人可能第一反应是，这个东西就像电影里那些神秘的激光束，能切开钢铁，能精确定位。

但激光中心线提取是一个非常细致的活儿，要说复杂，简直就是一门艺术。

想象一下，一个激光束投射到物体上，不是直接照在物体表面，而是经过一番折射、反射，甚至是弯曲，最后才会出现在屏幕上。

这个过程中，我们要从“乱糟糟”的激光数据中找到最精确的中心线，确保它准确无误。

问题来了，为什么激光中心线如此重要呢？激光中心线其实是整个三维测量的基础。

如果我们连激光的中心都找不到，其他的测量数据怎么可能精准？就像我们做饭，连盐都没放好，怎么能指望味道好呢？如果测量不准，结果也就没什么意义了。

我们需要通过激光中心线来准确地确定物体的轮廓、形状、尺寸，甚至是它的表面细节。

这一步搞得好，接下来的三维重建才有可能做得像模像样。

但说到提取激光中心线，难度可不小。

毕竟，激光条纹是连续的，亮度不均匀，还常常受外界环境的影响，比如光线的变化，或者是物体表面有反射光等，这些都会影响激光的精准度。

就像我们在阳光下看手机屏幕，明明手机上显示的内容很清晰，但因为反光，怎么看都觉得模糊。

所以提取激光中心线，要求我们不仅要有精确的算法，还得有过硬的技术功底。

就像修理手机的师傅，技术好坏直接影响最终结果，哪怕一个小小的误差，都会导致整个三维重建出问题。

有些时候，激光条纹的形态并不是那么规则，特别是在复杂的物体表面。

边缘检测算子研究及其在医学图像中的应用

边缘检测算子研究及其在医学图像中的应用
刘晨;张东
【期刊名称】《计算机技术与发展》
【年(卷),期】2006(16)8
【摘要】阐述了边缘检测在医学图像处理中的重要作用,分析了几种常用算子(Roberts,Sobel,Prewitt,Laplacian,Canny)基本原理及算法实现,并对比各算子的优缺点,并用VC++.NET工具编程实现出以上各种算子对一幅人体头部的MRI图进行边缘提取.对实验结果进行分析得出结论,各种不同的算子对同一幅图片进行边缘提取,会得到完全不同的结果,Canny算子检测出的边缘比一般微分算子更精确、更细,但也可能平滑掉一些有用的边缘.因此,在不同的条件下,应根据具体情况,选择最适合的边缘检测算子对图像进行处理,才能得到最佳效果.
【总页数】3页(P128-130)
【作者】刘晨;张东
【作者单位】武汉大学,湖北,武汉,430072;武汉大学,湖北,武汉,430072
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.73
【相关文献】
1.Cannvy边缘检测算子研究及其在医学图像中的应用 [J], 燕杨;王云吉
2.边缘检测算子在望远镜控制系统中的应用研究 [J], 邓林华;柳光乾;黄文娟;李雪宝;许骏
3.边缘检测算子在帘子布疵点检测应用中的研究 [J], 肖俊明;张锐;李建建;焦凌云;祝海明
4.边缘检测算子在古陶瓷器型研究中的应用 [J], 熊露;唐敏;江夏;李其江;张茂林;吴军明
5.一种带有方向的边缘检测算子在道路边缘提取中的应用研究 [J], 周芳;马莉因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

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