机器视觉期末复习总结

20，形状感知是对景物各部分相对关系的知觉，也与视野中各种空间关系有关。 21，人们在没有亮度差别的情况下，由于某种原因也可以看到一定的轮廓或者形状，这种在没有直接刺激作用 下产生的轮廓知觉成为主观轮廓或者错觉轮廓。 22，空间知觉的问题本质上是一个深度感知的问题。人对空间场景的深度感知主要依靠双目视觉实现。 23，图像采集是获取图像的技术和过程。对应于视觉过程中的光学和化学子过程，图像采集需要利用几何学原 理解决场景中目标的投影位置在图像中的什么地方的问题和利用辐射度学或者光度学原理建立场景中目标的亮度与 图像中对应位置的灰度的联系。 24，图像采集中的主要模型包括几何成像模型和亮度成像模型。 25，坐标系：世界坐标系统，摄像机坐标系统和图像平面坐标系统。 26，图像采集方式主要由光源，采集器和景物三者共同决定。 27，在直方图规定化的处理过程中，我们在第三步需要将原始直方图映射到规定直方图，有两个映射规则， 一 种是单映射规则，相对较好的另一种是组映射规则（group mapping law,GML） 。 二，计算题 1，这个说来有点牵强，具体参见黑皮书 Page58 的平移变化，尺度变化和旋转变化的基本计算，这个要会， 在机器人考试的计算题也有用到。 2，要求：会作图，会计算。具体就是黑皮书 Page21 的图要会做，Page37 的习题 2.1 要会做。 3，要求比较多，参见黑皮书 Page53，例题 3.4.1 4，直方图均衡化，参见黑皮书 Page6，例题 4.3.1 三，程序设计 1，边缘检测 以 e 盘根目录下 rice.tif 为例，分别采用 sobel，prewitt，roberts，log，canny，零交接融合和小波变换两种方式。 小波分析在图像中的应用有哪些方面，写出基于小波分析的图像平滑以及图像融合的代码。 小波分析用于边界的处理与滤波、时频分析、信噪分离与提取弱信号、求分形指数、信号的识别与诊断 以及多尺度边缘检测等
[x,map]=imread('field1.gif'); x1=x; map1=map; subplot(2,2,1); image(x1); colormap(map1); title('原始图像 1') [x,map]=imread('field2.gif'); x2=x; map2=map; subplot(2,2,2); image(x2); colormap(map2); title('原始图像 2'); [c1,l1]=wavedec2(x1,1,'sym4'); [c2,l2]=wavedec2(x2,1,'sym4'); c=0.5*(1.2*c1+0.8*c2); xx=waverec2(c,l1,'sym4'); subplot(2,2,3); image(xx); title('融合结果'); csize1=size(c1); for i=1:csize1 c1(i)=0.8*c1(i); end csize2=size(c2); for j=1:csize2 c2(j)=1.2*c2(j); end c=0.6*(c1+c2); xxx=wavedec2(c,l2,'sym4'); subplot(2,2,4); image(xxx); title('融合结果');
Author:lm 学校：西安邮电大学 机器视觉复习
一，题目类型 填空 20 个 20 分；判断 10 个 10 分；选择 6 个 18 分（单选多选） ；计算 3 个 24 分；程序设计 2 个 24 分。 重点关键点：直方图均衡化，直方图规定化，边缘检测，图像融合，坐标计算，摄像机标定。
二，概念(总结的顺序是首先是蓝皮书，再接着是黑皮书) 1，视觉是人类观察世界和认知世界的重要手段。人类从外部世界获得的信息约有 80%是由视觉获取的。 2，计算机视觉是采用图像处理，模式识别，人工智能技术相结合的手段，着重于一幅或者多幅图像的计算机 分析。机器视觉偏重于计算机视觉的技术工程化，能够自动获取和分析特定的图像，以控制响应的行为。 3，机器视觉系统一般以计算机为核心，主要由视觉传感器，高速图像采集系统及专用图像处理系统等组成。 4，进入 20 世纪 90 年代，为了满足对小型化，低功耗和低成本成像系统消费需求的增加，出现了几种新的固 体图像传感技术，比如 CMOS 图像传感器。 5，机器视觉系统的功能包括物体定位，特征检测，缺陷判断，目标识别，计数和运动跟踪。 6，Marr 从信息处理系统的角度出发，认为对视觉系统的研究应分为三个层次：计算理论层次，表达和算法层 次和硬件实现层次。 7，Marr 从视觉计算理论出发，将系统分为自上而下的三个阶段：图像经过早期处理过程变为基元图，基元图 经过中期处理过程变成 2.5 维图，2.5 维图经过后期视觉处理变成三维模型表示的图形。P6，表 1.2 8，所谓齐次坐标表示法，就是由 n + 1 维矢量表示一个 n 维矢量。 （注意：平移变换不能写成 n 维矢量） 9，图像边缘：图像的最基本特征是边缘，所谓边缘是指图像中像素灰度有阶跃变化或者屋顶状变化的那些像 素的集合，存在于目标与背景，目标与目标，区域与区域之间。边缘可以分为阶跃边缘和线条边缘。 10，边缘有方向和幅度两个特性，通常沿边缘走向的幅度变化比较平缓，而垂直于边缘走向的幅度变化比较剧 烈。 11，图像算子： 一阶算子：Roberts 算子，Sobel 算子，Prewitt 算子和 Kirsch 算子。 二阶算子：拉普拉斯算子，LoG 算子(又称为马尔算子，是在拉普拉斯算子的基础上实现的)，Canny 边缘算子。 12，摄像机的内部参数： x ， y （有效焦距） ， u 0 , v0 （光学中心） ， （u 轴和 v 轴不垂直因子） 摄像机的外部参数：R,T（旋转矩阵和平移矩阵） 13，,双目立体视觉基于视差原理，由三角法原理进行三维信息的获取。 14，融合——融合处理有不同的层次，对于机器视觉信息来说，融合方法有：信号级融合方法，像素级融合 方法，特征级融合方法和决策级融合方法上进行处理。信息融合主要有三个优点：冗余性，互补性和时效性。 15，变形轮廓线中有主动轮廓线和动态轮廓线。 16，视觉是人类观察世界，认识世界的重要功能手段。 17，整个视觉过程由光学过程，化学过程和神经处理过程 3 个顺序子过程构成。 18，光学过程基本确定了成像的尺寸。 19，在化学过程中，光接收细胞有两类：锥细胞和柱细胞，锥细胞适合于在白天工作，称为适亮视觉，柱细胞 只有在月光下工作，称为适暗视觉。
图像边缘，并在一幅图像里面显示。 clear all; warning off all; A=imread('E://rice.tif'); %A=imread('lxy.jpg'); %如果是其他类型图像,请先转换为灰度图 %没有噪声时的检测结果 B=rgb2gray(A); BW_sobel = edge(B,'sobel'); BW_prewitt = edge(B,'prewitt'); BW_roberts = edge(B,'roberts'); BW_laplace = edge(B,'log'); BW_canny = edge(B,'canny'); BW_0= edge(B,'zerocross',[],5); % 0 交叉 subplot(2,3,1),imshow(BW_sobel),xlabel('sobel 检测'); subplot(2,3,2),imshow(BW_prewitt),xlabel('prewitt 检测'); subplot(2,3,3),imshow(BW_roberts),xlabel('roberts 检测'); subplot(2,3,4),imshow(BW_laplace),xlabel('laplace 检测'); subplot(2,3,5),imshow(BW_canny),xlabel('canny 检测'); subplot(2,3,6),imshow(BW_0),xlabel('0 交叉');