計算機視覺基本原理精選(九篇)

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第1篇：計算機視覺基本原理范文

分布式計算是一種計算方法，和集中式計算是相對的。隨著計算技術的發展，有些計算應用需要非常巨大的計算能力才能完成，如果采用集中式計算，需要耗費相當長的時間來完成。簡單來說，分布式計算將該應用分解成許多小的部分，分配給多臺計算機進行處理。這樣可以節約整體計算時間，大大提高計算效率。本書使用開源工具及相應技術的開發并實現了大規模分布式處理系統，提出了構建高性能分布式計算系統的先進材料，提供實際的指導、相關練習以及軟件框架的理論描述。

全書分為2部分，共8章。第1部分 高性能分布式計算的編程基礎，包括1-4章：1.引言：包括分布式系統的介紹、分類，分布式計算體系結構與分布式文件系統，最后指出分布式系統面對的挑戰與發展趨勢；2.開始使用Hadoop：包括Hadoop的發展歷史、生態系統、HDFS的特性、單個節點的集群安裝與多個節點的集群安裝，最后介紹Hadoop編程與流；3.從Spark開始：包括Spark裝置、應用實例、Python編程及應用等內容；4.Spark和Scalding的內部編程：包括其安裝步驟與編程指南。第2部分 使用Hadoop、Scalding和Spark的實例，包括5-8章：5. 案例研究1：使用Scalding和Spark進行數據聚類：包括聚類技術、聚類過程、K均值算法和相應的例子，最后進行實現；6.案例研究2：使用Scalding和Spark進行數據分類：包括分類及概率論的相關概念，樸素貝葉斯及其分類器的實現，最后對Scalding的實現進行實驗并說明結果；7.案例研究3：使用Scalding和Spark進行回歸分析：包括線性回歸的代數方法和梯度下降法，并分別使用Scalding和Spark進行了實現；8.案例研究4：使用Scalding和Spark的推薦系統：包括推薦系統的介紹、技術應用、實現規則并使用Scalding和Spark進行了實現。

作者K.G. Srinivasa是卡內基梅隆大學計算機科學學院機器人研究所的副教授；是電腦專業資格認定協會（ICCP，International Conformity Certification Programm）、國際計算機視覺期刊（IJCV，International Journal Computer Vision）、國際計算機視覺與模式識別會議（CVPR，Computer Vision and Pattern Recognition）等多個國際會議的委員會委員，發表超過20篇期刊及會議論文。他的研究領域包括計算機視覺、圖像處理、動態場景的計算機視覺監控、基于人的行為和生物特征的人物識別與身份鑒定以及數字多媒體數據的水印處理等。

本書描述了構建高性能分布式計算大規模數據處理的軟件系統新模式的基本原理；介紹了Hadoop生態系統并一步步地指導安裝、編程和執行；對Spark的基礎知識，包括彈性分布式數據集進行了介紹，并對使用Spark和Scalding進行數據聚類、分類和回歸進行了分析，提供了詳細的案例研究方法；最后使用Scalding和Spark實現了一個實用推薦系統。本書適合計算機體系結構、計算智能、數據挖掘等專業的科研人員及研究生閱讀參考。

第2篇：計算機視覺基本原理范文

關鍵詞： 計算機 視覺注意機制 計算機視覺注意模型

1.引言

隨著信息技術的不斷發展，數據處理量劇增，以及用戶不斷擴大的個性化需求，對計算機信息處理能力提出了越來越高的要求。如何在場景中快速準確地找到與任務相關的局部信息，即物體選擇與識別，已經成為計算機信息處理領域的一個研究熱點。隨著在心理學領域注意機制研究的不斷發展，將注意機制引入信息處理領域來解決物體識別問題，已經不再是紙上談兵。

人類視覺系統進行視覺信息處理時，總是迅速選擇少數幾個顯著對象進行優先處理，忽略或舍棄其他的非顯著對象。進入人類視野的海量信息，通過注意選擇機制進行篩選，就能使我們有選擇地分配有限的視覺處理資源，保證視覺信息處理的效率，這就是視覺選擇注意機制的原理。依據人類視覺選擇注意的基本原理，開發能夠進行智能圖像信息處理的計算機系統，就成為一大任務。我們研究的主要方向是使計算機處理對象時，能夠具備與人類相似的視覺選擇注意能力。

2.視覺注意機制

研究視覺注意機制是個多學科交叉的問題，目前多個領域的研究人員都取得了研究成果，并且對視覺注意的理論都形成了一些共識。目前普遍認為注意既可以是按自底向上（自下而上）的圖像數據驅動的，也可以是安自頂向下（自上而下）的任務驅動的。其中，自下而上的研究主要來自圖像中物體數據本身的顯著性。例如，在視覺搜索實驗中，顯著的物體會自動跳出，如圖1中的圓點通過特征對比，以形狀跳出的形式獲得注意。自上而下的引導主要來自當前的視覺任務，以及場景的快速認證結果，即我們可以“故意”去注意任何一個“不起眼”的物體，如我們可以在圖書館浩如煙海的藏書中，找到自己感興趣的那本書。

研究視覺注意機制的重要方法是研究眼睛在搜索目標時的表現。顯著圖中的各目標在競爭中吸引注意點，注意點在各個注意目標間轉移。根據注意點轉移時是否伴隨眼動，視覺注意也分為隱式注意和顯式注意。隱式注意的中央凹不會隨著注意點的轉移而移動，而顯式注意的中央凹隨每次注意點的轉移而運動。

對視覺注意機制的研究為計算機視覺的發展提供了可能。計算機視覺借鑒人類視覺的注意機制，建立視覺注意的計算模型。通過“注意點”的選擇與轉移，實現對復雜場景中任務的搜索與定位，最終來實現實時信息的響應處理。在計算機視覺的研究中，顯式注意應用較多。

3.計算機視覺注意模型

從人的角度來看，人類視覺系統通過視覺，選擇注意在復雜的場景中迅速將注意力集中在少數幾個顯著的視覺對象上。從場景的角度來看，場景中的某些內容比其他內容更能引起觀察者的注意，我們稱之為視覺顯著性，兩者其實是從不同的角度對視覺選擇注意過程的描述。

我們把引起注意的場景內容定義為注意焦點FOA（Focus of Attention）。Treisman的特征整合理論中將視覺信息處理過程劃分為前注意和注意兩個階段，各種視覺特征在前注意階段被以并行的方式提取出來，并在注意階段以串行方式整合為視覺客體，即注意的特征和客體是通過不同方式進行的。在注意焦點的選擇和轉移上，Koch［2］進行了深入的研究，他提出注意焦點FOA的變化具有四個特征，即單焦點性：同一時刻只能存在一個FOA；縮放性：FOA的空間范圍可以擴大或者縮??；焦點轉移性：FOA能夠由一個位置向另一個位置轉移；鄰近優先性：FOA轉移時傾向于選擇與當前注視內容接近的位置。同時注意焦點具有抑制返回的特點，即FOA轉移時抑制返回最近被選擇過的注視區域。在此基礎上，視覺注意的研究人員提出了多種視覺注意模型。

4.視覺注意模型的研究現狀

人類的視覺注意過程包括兩個方面：一方面是對自下而上的初級視覺特征的加工，另一方面是由自上而下的任務的指導，兩方面結合，共同完成了視覺的選擇性注意。與此對應，當前的計算機視覺注意研究也分為這兩個方面。

4.1自下向上的數據驅動注意模型研究及分析

在沒有先驗任務指導的情況下，視覺注意的目標選擇主要是由場景中自下而上的數據驅動的，目標是否被關注，由它的顯著性決定?，F在，自下而上的注意研究主要基于Treisman的特征整合理論和Koch&Ullman的顯著性模型，Itti、satoh等人均在此基礎上提出了自己的研究模型，并做了一些模型的改進研究。自下而上的研究方法通過對輸入圖像提取顏色、朝向、亮度等方面的基本視覺特征的研究，形成各個特征對應的顯著圖。另外，一些研究者采用基于局部或全局對比度的方法，來得到圖中每個像素的顯著性，進而得到顯著圖。

現有的自下而上的視覺注意計算模型中，Itti的顯著圖模型（簡稱Itti模型）最具代表性。該模型主要包含3個模塊：特征提取、顯著圖生成和注意焦點轉移。模型通過初級特征的提取，將多種特征、多種尺度的視覺空間通過中央―周邊算子得到的各個特征的顯著性圖合成一幅顯著圖。顯著圖中的各個目標通過勝者為王的競爭機制，選出唯一的注意目標，其中注意焦點的轉移用的是禁止返回機制。但該模型也有一些缺點，如顯著區與目標區域有偏差、計算量較大、運行時間較長、動態場景中實時處理不平等。

在動態場景之中，由于Itti模型很難滿足實時性的要求，科研工作者們正在努力研究動態場景的特性，并建立相應的動態模型。如Wolfe［1］指出，影響前注意的特征包括顏色、方向、曲率、尺寸、運動、深度特征、微調支距、光澤、形狀，等等，其中又以運動特征最為敏感。而You等采用了一種空間域特征和時間域特征相結合的視覺注意模型，該模型假設當場景中存在全局運動時，視覺注意對象將極少做運動。然而，許多真實的場景并不能滿足這個假設，限制了模型的適用范圍。Hang等人提出了一種運動圖的計算方法，并把運動圖作為特征之一，與顏色、亮度、方向等特征結合。這些研究關注了運動特征對視覺的影響，但是均存在一定的局限性，對于復雜的運動場景的注意焦點計算很難取得良好的效果。

我國研究者也在Itti注意模型的基礎上研究了適合動態場景中的注意模型，形成了一些理論成果。如曾志宏［2］等人提出注意焦點計算模型，鄭雅羽［3］等提出基于時空特征融合的視覺注意計算模型。這些模型都能較好地提取動態場景下的視覺目標。

4.2自上而下的任務驅動的注意模型研究及分析

自上而下的注意即任務驅動的注意，通過目標和任務的抽象知識，在一定程度上指導注意焦點的選擇。在自上而下注意模型的研究方面，Laar（1997）提出了一個用于隱式視覺注意的模型，該模型通過任務學習，將注意集中于重要的特征。Rabak［4］提出了基于注意機制的視覺感知識別模型，該模型在定義目標顯著性時，通過語義分析對其他三個自下向上的視覺控制參數項進行線性組合。Salah將可觀測馬爾科夫模型引入到模擬任務驅動的注意模型研究中，并在數字識別和人臉識別的實驗中取得了很好的效果。Itti提出以調節心理閾值函數的形式來控制視覺感知。

目前對自下而上的數據驅動方面的研究較多，而對自下而上的任務驅動方面研究較少。因為任務驅動的注意與人的主觀意識有關，同時受到場景的全局特征影響。自上而下的注意涉及記憶、控制等多個模塊的分工協作，其過程非常復雜。

5.計算機視覺注意模型研究的趨勢

自底向上和自頂向下的加工是兩種方向不同的信息處理機制，兩者的結合形成了統一的視知覺系統。人類的視覺信息處理系統只有遵循這樣的方法，才能有效地實現視覺選擇注意的目的。

實踐證明，把自底向上和自頂向下的研究相分離的研究方法并不能很好地解決計算機的視覺注意過程。要想使計算機能夠準確模擬人類的視覺注意過程，實現主動的視覺選擇注意的目的，采用兩種研究方法相結合的形式勢在必行。自底向上的視覺注意計算往往離不開與自頂向下的有機結合，實現二者的優勢互補是以后計算機視覺注意研究的一個趨勢。

參考文獻：

［1］Wolf J M，Cave K R.Deploying visual attention：the guided search model.In：Troscianko T，Blake A，eds.AI and the Eye.Chichester，UK：Wiley press，1990.

［2］曾志宏，周昌樂，林坤輝，曲延云，陳嘉威.目標跟蹤的視覺注意計算模型［J］.計算機工程，2008，（23）.

［3］鄭雅羽，田翔，陳耀武.基于時空特征融合的視覺注意模型［J］.吉林大學學報，2009，（11）.

［4］Rabak I A，Gusakova V I，Golovan A V，et al.A model of attention-guided vision perception and recognition.Vision Research，1998，38.

第3篇：計算機視覺基本原理范文

【關鍵詞】三維重構 SIFT算法 對極幾何約束 RANSAC算法

如何求解兩幅圖像中的對應點，是計算機視覺研究中的基本問題，也是計算機視覺高層次處理的基礎。通常，圖像中對應點的求解分為兩步：第一步，在圖像中尋找一些與其鄰域有較大區別的特征點；第二步，利用這些點在結構上或其它特征上的相似性進行點的匹配。特征點通常位于圖像中物體的邊緣和象素灰度值變化較大的地方，如T型連接點和最大曲率點等。

1 SIFT特征匹配算法

SIFT特征匹配算法包括兩個階段，第一階段是SIFT特征向量的生成，即從多幅待匹配圖像中提取出對尺度縮放、旋轉、亮度變化無關的特征向量；第二階段是 SIFT特征向量的匹配。 一幅圖像 SIFT特征向量的生成算法總共包括3步：

（1）尺度空間極值檢測，以初步確定關鍵點位置和所在尺度；

在檢測尺度空間極值時，圖中標記為叉號的像素需要跟包括同一尺度的周圍鄰域8個像素和相鄰尺度對應位置的周圍鄰域9×2個像素總共26個像素進行比較，以確保在尺度空間和二維圖像空間都檢測到局部極值。

（2）通過擬和三維二次函數以精確確定關鍵點的位置和尺度，同時去除低對比度的關鍵點和不穩定的邊緣響應點（因為DoG算子會產生較強的邊緣響應），以增強匹配穩定性、提高抗噪聲能力。

（3）利用關鍵點鄰域像素的梯度方向分布特性為每個關鍵點指定方向參數，使算子具備旋轉不變性。

在實際計算時，我們在以關鍵點為中心的鄰域窗口內采樣，并用直方圖統計鄰域像素的梯度方向。梯度直方圖的范圍是0-360度，其中每10度一個柱，總共36個柱。直方圖的峰值則代表了該關鍵點處鄰域梯度的主方向，即作為該關鍵點的方向。圖像的關鍵點已檢測完畢，每個關鍵點有三個信息：位置、所處尺度、方向。由此可以確定一個SIFT特征區域。

2 基于對極幾何約束的SIFT匹配點檢測

4 仿真算例

選取兩幅圖像作為原始圖像并采用SIFT算法進行特征點的提取和匹配，（如圖1、2所示），利用RANSAC方法對SIFT匹配結果進行篩選。通常，SIFT算法求得的匹配點很多，而且包含許多錯誤匹配點（如圖1所示），如何選擇合適的匹配點對于基礎矩陣的求解精度影響很大。下文利用RANSAC擬合對極線幾何約束的方法，迭代求解最佳的基礎矩陣的同時也剔除了錯誤匹配點。

由于噪聲、計算誤差等原因，所得匹配結果存在一定誤差，若將誤差小于1個像素的匹配點視為正確匹配點，那么匹配的正確率可由下式求得：

（6）

由于每次實驗得到的基礎矩陣不同，導致匹配正確率的幅度變化很大。

5 結論

本文首先介紹了基于SIFT算法的特征點提取及匹配，由于SIFT算法是以局部特征作為匹配條件，因而容易出現錯誤匹配點。本文采用對極幾何約束的方法，結合RANSAC算法對SIFT算法的結果進行篩選，得到了精確的匹配點。最后，采用Quasi稠密匹配的方法，以RANSAC所求結果作為種子點進行傳播，得到能夠充分反映物體表面信息的致密匹配點。

參考文獻

[1]張喜濤，司斌，王暉.利用對極幾何約束的方法提高SIFT算法的正確率[J].航空兵器，2012，3（5）：377-40.

[2]梁志敏，高洪明，王志江.攝像機標定中亞像素級角點檢測算法.焊接學報，2006，27（02）：102-104.

[3]胡海峰，侯曉微.一種自動檢測棋盤角點的新算法.計算機工程，2004，30（14）：19-25.

作者簡介

高曉明（1986-），女，F供職于深圳供電局有限公司。

第4篇：計算機視覺基本原理范文

關鍵詞:遺傳算法;GA;進化;最優化

中圖分類號:TP18 文獻標識碼:A文章編號:1007-9599 (2010) 04-0000-01

Summary on Genetic Algorithm

Gao Ying

(Shandong Industry Vocational College,Zibo256414,China)

Abstract:This article has summarized the genetic algorithm basic principle and the characteristic, as well as in each domain application situation.

Keyword:Genetic algorithm;Evolution;Optimization

一、引言

在人工智能領域中,有不少問題需要在復雜而龐大的搜索空間中尋找最優解或準最優解。在計算此類問題時,若不能利用問題的固有知識來縮小搜索空間則會產生搜索的組合爆炸。因此,研究能在搜索過程中自動獲取和積累有關搜索空間的知識并自適應地控制搜索過程從而得到最優解的通用搜索算法一直是令人矚目的課題[1]。遺傳算法簡稱就是這類特別有效的算法之一。

二、遺傳算法基本原理

遺傳算法是建立在自然選擇和群眾遺傳學機理基礎上的,具有廣泛適應性的搜索方法。遺傳算法搜索結合了達爾文適者生存和隨機信息交換的思想,適者生存消除了解中不適應因素,隨機信息交換利用了原有解中已知的知識,從而有力地加快了搜索過程。

遺傳算法的基本思想[2]:遺傳算法是從代表問題可能潛在解集的一個種群開始的,一個種群由經過基因編碼的一定數目的個體組成,初始種群產生之后,按照適者生存和優勝劣汰的原理,逐步演化產生出越來越好的近似解。在每一代,根據問題域中個體的適應度大小挑選個體,并借助自然遺傳學的遺傳算子進行交叉和變異,產生出代表新的解集的種群。這個過程將導致種群向自然進化一樣的后代種群比前代更加適應環境,末代種群中的最優個體經過解碼,可以作為問題近似最優解。

三、遺傳算法的主要特點及改進

隨著問題種類的不同以及問題規模的擴大,要尋求一種能以有限的代價來解決搜索和優化的通用方法,遺傳算法正是為我們提供的一個有效的途徑,它不同于傳統的搜索和優化方法。主要區別在于:

(1)自組織、自適應和自學習性。

(2)遺傳算法的本質并行性。

(3)遺傳算法不要求導或其他輔助知識,而只需要影響搜索方向的目標函數和相應的適應度函數。

(4)遺傳算法強調概率轉換規則,而不是確定的轉換規則。

(5)遺傳算法可以更加直接地應用。

(6)遺傳算法對給定問題,可以產生許多的潛在解,最終選擇可以由使用者確定。

其中對全局信息有效利用和隱含并行性是遺傳算法的兩大特點,同時遺傳算法對問題本身的限制較少,因而具有很強的通用優化能力。但遺傳算法容易過早收斂,這樣就會使其他個體中的有效基因不能得到有效復制,最終丟失;而且在進化后期染色體之間的差別極小,整個種群進化停滯不前,搜索效率較低,這樣就會導致搜索到的結果不是全局最優解。

自從1975年J.H.Holland系統地提出遺傳算法的完整結構和理論以來,眾多學者一直致力于推動遺傳算法的發展,對編碼方式、控制參數的確定、選擇方式和交叉機理等進行了深入的探究,其基本途徑概括起來有以下幾個方面[3]:

(1)改變遺傳算法的組成部分或使用技術;

(2)采用混合遺傳算法;

(3)采用動態自適應技術,在進化過程中調整算法控制參數和編碼粒度;

(4)采用非標準的遺傳操作算子;

(5)采用并行遺傳算法等。

四、遺傳算法的應用領域

遺傳算法經過幾十年的發展,逐漸被人們接受和運用,遺傳算法的應用研究比理論研究更為豐富,下面是遺傳算法的一些主要應用領域[4]:

(1)優化問題:優化問題包括函數優化和組合優化兩種。函數優化是遺傳算法的經典領域,也是對遺傳算法進行性能評價的常用算例。對于組合優化,隨著問題規模的擴大,搜索空間急劇擴大,這類復雜問題,人們已經意識到把精力放在尋找其滿意解上。實踐證明,遺傳算法對于組合優化中的NP完全問題非常有效。

(2)生產調度問題:生產調度問題在許多情況下所建立起來的數學模型難以精確求解,即使經過一些簡化之后可以進行求解,也會因簡化太多而使得求解結果與實際相差甚遠。遺傳算法已成為解決復雜調度問題的有效工具,在單件生產車間調度、流水線生產車間、生產規劃、任務分配等方面遺傳算法都得到了有效的應用。

(3)自動控制:在自動控制領域中許多與優化相關的問題需要求解,遺傳算法的應用日益增加,并顯示了良好的效果。例如用遺傳算法進行航空控制系統的優化、基于遺傳算法的參數辨識、利用遺傳算法進行人工神經網絡的結構優化設計和權值學習,都顯示了遺傳算法在這些領域中應用的可能性。

(4)機器人智能控制:機器人是一類復雜的難以精確建模的人工系統,而遺傳算法的起源就來自于對人工自適應系統的研究。例如遺傳算法已經在移動機器人路徑規劃、關節機器人運動軌跡規劃、機器人逆運動學求解、細胞機器人的結構優化和行動協調等方面得到研究和應用。

(5)圖像處理和模式識別:圖像處理和模式識別是計算機視覺中的一個重要研究領域。在圖像處理過程中,如掃描、特征提取、圖像分割等不可避免地產生一些誤差,這些誤差會影響到圖像處理和識別的效果。如何使這些誤差最小是使計算機視覺達到實用化的重要要求。遺傳算法在圖像處理中的優化計算方面是完全勝任的。目前已在圖像恢復、圖像邊緣特征提取、幾何形狀識別等方面得到了應用。

五、總結

遺傳算法作為一種非確定性的模擬自然演化的學習過程的求解問題方法,在很多領域具有廣泛的應用價值,但其在很多方面有待于進一步研究、探討和完善?？梢灶A期,隨著計算機技術的進步和生物學研究的深入,遺傳算法在操作技術和方法上將更通用、更有效。

參考文獻:

[1]王煦法.遺傳算法及其應用.小型微型計算機系統,1995,2

第5篇：計算機視覺基本原理范文

自適應系統是一類智能的時變系統，這類系統能夠通過與外界環境的接觸來動態地改善自身的信號處理。自適應信號處理就是在信號處理中引入了某種最優準則，這種最優準則在任何時刻、任何環境下都是被滿足的，因而可增強期望信號、消除干擾信號。自適應信號處理技術目前在雷達、通信、聲納、圖像處理、計算機視覺、地震勘探、生物醫學和振動工程等領域有著極其重要的應用。

全書共9章。1.引言：離散時間信號及電路基礎：包括離散時間信號的確定性和隨機序列、酉變換、離散傅里葉變換、正余弦變換，DT電路的性能、脈沖響應、DFT和Z變換等內容；2.自適應信號和陣列處理介紹：包括線性及非線性數字濾波、自適應濾波器的分類、自適應逆模型的估計、干擾消除、生物啟發的智能電路等；3.最佳線性濾波理論：包括自適應濾波器的基本概念、隨機優化方法、應用實例；4.最小二乘法：包括最小二乘法的基本原理、用最小二乘法的線性系統的解決方案、采用矩陣分解的LS方法、欠定稀疏系統（underdeterminedsparsesystems）；5.一階自適應算法：包括算法的性能、收斂性、穩定性、階梯度算法、LMS算法的統計分析和性能、LMS變異化算法等；6.二階自適應算法：包括牛頓算法、仿射投影算法、遞推最小二乘法、卡爾曼濾波器、自適應跟蹤算法的性能、多輸入多輸出誤差序列的回歸算法等內容；7.塊和變換域算法：包括頻域分塊自適應濾波、疊加FDAF算法、FDAF算法性能分析、TDAF算法及性能、子帶自適應濾波等內容；8.線性預測和遞歸算法：線性估計：前向和后向預測、遞歸模型算法、LevinsonDurbin算法及FKA、FAEST、和FTF算法等；9.離散時空濾波：AP算法及其傳播模型、信號模型、噪聲場特性和質量指標、常規的波束成形技術、依賴于數據的波束成形技術等內容。

作者AurelioUncini教授是羅馬薩皮恩扎大學（RomMarthaSapienzaUniversity）教授，講授電路理論、自適應算法和并行計算、數字音頻處理等課程。他是智能信號處理和多媒體實驗室主任，也是薩皮恩扎大學網絡情報與信息安全研究中心創始人之一。

本書基于自適應信號處理為讀者提供相關電路及算法設計開發的有效指導，每章末均附有大量帶啟發性的習題和部分習題答案，以及大量的參考文獻。書中的實例包括多模態多媒體生物、生物醫學、經濟、環境科學、遙感等領域。讀者不僅能學會如何設計和實現相關算法，還可以進行算法性能的評估。本書可作為高等院校通信、雷達、聲納以及信號處理等相關專業的高年級學生和研究生的教材，也可作為工程技術人員的參考資料，對科研院所研發人員和工程技術人員解決實際的工程技術問題，也很有參考價值。

李亞寧，碩士研究生（中國科學院自動化研究所）本文來自《信號處理》雜志

第6篇：計算機視覺基本原理范文

關鍵詞：數字圖像處理；教學改革；試驗教學

0 引言

《數字圖像處理》是一門匯聚光電探測、電子學、數學和計算機等眾多領域技術的綜合叉學科，通過對原始圖像的加工，可以使圖像具備更好的視覺效果，同時滿足某些應用的特定需要?！稊底謭D像處理》是一門偏重于應用的工程學科，經過半個多世紀的發展，目前已廣泛應用于工業檢測、醫療保健、航空航天、軍事等各個領域，其巨大成就表現在航空航天遙感和醫學圖像的處理方面。在航天領域，為太空探測成功處理了數萬張照片在生物醫學領域，為開辟了無損診斷的先河，體現出其遠大的發展前景。數字圖像處理是模式識別、計算機視覺、圖像通信、多媒體技術等學科的基礎，已經成為高等院校電子信息工程、通信工程、信號與信息處理、計算機應用與軟件等學科的一門重要專業課程。

對于工科類應用型高校，主要是培養具有創新意識和競爭力、符合市場需求的實用型人才，強調學生的應用動手能力。在《數字圖像處理》課程的教學過程中，我們主要從授課內容、授課方式、試驗課設計以及考核方式進行了改革，培養學生學習興趣，掌握圖像處理最基本的流程和基礎知識，通過主動查閱文獻資料與團隊協作培養學生分析問題與解決問題的能力。近幾年，我們對課程教學內容體系、教學方法與手段以及教師隊伍等方面的進一步建設，不斷進行科技創新，將工程與項目的開發與設計理念引入課堂與試驗，取得了較明顯的效果，最為顯著的是學生在大四畢業設計中，具備扎實的圖像處理相關基礎知識，能很好地完成與圖像處理相關的畢業設計課題。

1 授課內容改革

隨著科學技術的發展以及信息時代的到來，圖像處理的新理論和新方法層出不窮，并逐步應用于實踐?！稊底謭D像處理》課程教學的側重點和教學內容也必須發生相應變化以適應時代對應用型人才培養的需求。

1.1優化整合教學內容

在眾多的《數字圖像處理》類教材中，選擇了西安電子科技大學許錄平編寫的《數字圖像處理》教材為主。主要考慮到該教材內容全面、知識新穎，在內容闡述上重點突出，實踐性強，有較多的實例來幫助學生理解圖像處理的理論和算法。同時以清華大學章毓晉編寫的《圖像工程（上冊）圖像處理和分析》與岡薩雷斯的《數字圖像處理》作為我們的輔助教材。

該教材共分八章三大部分，第一部分是數字圖像處理基礎，包括緒論、圖像處理基礎和圖象變換共三章。第二部分介紹圖像處理基本方法和技術，包括圖象增強、圖像恢復和重建、圖像壓縮編碼共三章。第三部分講述數字圖像分析的基本原理和技術，包括圖象分割和圖像描述共二章。對于應用型本科教學，我們對教材內容進行適當增刪、重組。并劃分成如下內容模塊：圖像基礎知識（圖像采集、量化與人眼視覺系統）、圖像變換、圖像增強、圖像恢復、壓縮編碼、圖像分割、圖像描述與圖像分類識別。課程教學的主要任務是系統地講授各個模塊的基本概念、基本原理與典型方法。目的是讓學生掌握圖像處理的基本理論和技術，建立一個比較完整的圖像處理和分析的理論體系，并了解和掌握常用的圖像處理和分析技術。

根據幾年的教學實踐經驗，圖像描述與圖像分類識別應該屬于圖像理解的范疇，作為圖像工程的高一級別的內容，可以在本科階段略講：而圖像基本概念、各種圖像變換、灰度圖像增強、圖像平滑、圖像銳化和彩色圖像處理的應用性比較強，且在生活中經常會遇到此類的應用需求，應盡量詳講；頻域增強、圖像復原、圖像編碼和圖像分割的地位比較特殊，這些部分的數學知識比較多，現實中具有很大應用價值，應該予以講授。

1.2補充學課前沿知識

在每個模塊的內容講授安排上，在注重基礎知識與經典算法講授的前提下，按照由淺入深、由易到難的順序逐漸展開，并適當補充本領域中的一些新技術、新方法、新成果。例如：在講授圖像變換模塊時，其中的Fourier變換與離散余弦變換（DCT），學生在其他前期課程中有所接觸，相對來說學生容易接受與理解。在這個模塊我們要補充的前沿知識就是“小波變換”。小波分析是當前應用數學與工程學科中一個迅速發展的新領域，經過近十年的探索研究，重要的數學形式化體系已經建立。理論基礎更加扎實。與Fourier變換、DCT變換相比，小波變換是時間（空間）頻率的局部細化分析，它通過伸縮平移運算對信號（函數）逐步進行多尺度細化，最終達到高頻處時間細化，低頻處頻率細化，能自動適應時頻信號分析的要求，從而可聚焦到信號的任意細節，解決了Fourier變通的困難問題，成為繼Fouri-er變換以來在科學方法上的重大突破，有人把小波變換稱為“數學顯微鏡”。小波變換聯系了應用數學、物理學、計算機科學、信號與信息處理、圖像處理、地震勘探等多個學科。它在信號分析、語音合成、圖像識別、計算機視覺、數據壓縮等方面的研究都取得了許多具有重大科學意義和應用價值的成果。再例如：在講授圖像平滑去噪模塊時，除了講解教材的均值濾波、中值濾波算法之外，還補充基于偏微分方程（PDE）的圖像去噪方法。在圖像處理與計算機視覺中采用PDE方法，是近些年以來圖像處理領域中的一個重要分支，因為它在圖像處理中具有更強的局部適應性（Local Adaptability）與高度的靈活性（Flexibility），并且日益成為相關領域研究者關注的一個熱點，在圖像去噪、邊緣檢測與圖像分割方面積累了豐富成果。

通過在課堂上適當地補充學科前沿知識，不但可以開闊學生的視野，豐富學生的知識面，讓學生明白更多、更新的方法在教材之外，要學會查閱相關文獻，而不要局限于書本，從而激發學生的創新意識。同時，在各個模塊內容的設計中要注重知識點之間、模塊之間以及本課程與其他課程之間的內在聯系，既體現知識的內涵，又關注知識產生的過程。既引導學生對當前所學內容舉一反三，又能將新舊知識融會貫通。

2 教學過程的改革

2.1教學方式的選擇

《數字圖像處理》課程是一門既具有較強理論性又具有較強實踐性的學科，其中不但有基本概念與理論。還有許多具體的算法與應用舉例。所以，在教學過程中采用以“多媒體”為主，“粉筆+黑板”為輔的教學方式。多媒體教學手段的采用能使教學內容由平面到立體，由抽象到具體，由文字到聲音圖像，這一教學手段的運用極大地增強了課堂教學的直觀性、互動性，調動了學生學習的主動性。而“粉筆+黑板”的板書可以用來進行公式的推導與演算，加強學生對公式的理解與記憶。

2.2項目式教學

為了有效地培養學生的應用能力，把基于項目式的教學策略引人課堂之中，以促進學生高級認知技能和問題解決策略的形成，將理論聯系實際，培養學生分析問題與解決問題的能力。這一策略的主要方法就是：在講授教材的知識點或具體算法時，先引入一個具體工程項目，通過對此項目的需求進行分析，讓學生知道我們將要學習的知識在項目的哪個環節可以得到應用。這樣既可以激發學生的求知欲，又能增強學生的學習興趣，調動學習的主動性。例如：在講授“圖像增強”這個模塊時，我們就以“視頻監控”項目為背景，因為受光照條件、天氣變化（雨雪、大霧）等因素影響，采集的視頻圖像往往不清晰，視覺效果很差，但是，通過我們將要學習的圖像增強方法，可以大幅度地改善圖像的視覺效果，提高圖像的質量，如圖1所示。

由于這一真實項目引領整個“圖像增強”模塊的學習過程，能夠有效提高學生的學習積極性，也有利于學生掌握該知識點的具體應用價值，提高學生對理論知識的綜合運用能力，從而提高學生分析與解決實際問題的能力。

3 試驗教學的改革

在以住《數字圖像處理》的試驗課中，通常都是在MatLab環境中，對課本中的一些算法進行重復性驗證，試驗內容簡單枯燥，無法引起學生學習的興趣，更加不能使學生將所學的知識與實際生活中的應用需求相聯系。

針對上述問題，我們進行了如下改革：

（1）設置具有應用性的“學期項目”讓學生開發，激發他們的學習興趣。俗話說“興趣是最好的老師”，只要能夠激發學生的學習興趣，就能調動學生學習的主動性與積極性。為了調動學生的學習興趣，我們選擇兼具應用性與興趣性的試驗題目——例如“基于膚色特征的人臉分割”、“基于視覺相似性的圖像快速檢索”、“監控圖像的增強與銳化”與“運動模糊圖像的恢復”等，學生根據這些“學期項目”，分成多個小組，每個成員在組內具有明確的分工與任務，各負其責，共同完成“學期項目”軟件開發。

（2）在“學期項目”軟件開發時，鼓勵學生多采用教材之外的新理論與新方法，培養開拓創新能力。要求學生在了解試驗目的前提下，自己進行方案設計，選擇適當的算法。近些年以來，各種類型的圖像處理新理論與新方法層出不窮，在不同的應用場合，各自的優點與缺點互不相同。鼓勵學生通過互聯網與學校的圖書館，查閱最新文獻，形成自己的特點，培養學生的科技創新能力。在試驗成功后，不但要進行試驗結果與算法性能分析，還要書寫軟件設計方案等文檔。

（3）組建圖像處理興趣小組。因為受課程學時限制，僅僅只利用課內時間，則非常有限。我們就組建了圖像處理興趣小組，讓他們參加到教師的科研與項目中來，使學生在真實的項目研發中鍛煉自己的綜合能力。

最后，在期末之前安排兩周的時間對學生的“學期項目”進行集中檢查，檢查的內容主要包括：①系統演示；②功能方面是否正確完整；③算法的適應能力是否魯棒；④算法的效率是否高效；⑤程序代碼是否規范；⑥試驗分析報告與PPT匯報。然后，根據這些方面的檢查情況，對學生的學習情況與動手能力進行評分。這是基于項目試驗教學改革的重要環節，不但可以督促“學期項目”完成的質量，還能提高學生分析問題與解決問題的能力。

4 評價機制的改革

對于公選課的《數字圖像處理》課程，我們采用了“筆試+課堂表現+試驗考核”的一種綜合考核方式。其中筆試環節重點考察學生教材上的基本概念、基本算法等知識點記憶與掌握程度：課堂表現主要考察學生的學習態度，主要包括出勤率與讀書心得等內容：試驗考核主要是考察學生綜合應用能力，其中包括所選“學期項目”的完成質量與試驗分析報告與軟件設計文檔。

《數字圖像處理》作為一門實踐性、應用性都很強的課程，在考核時，要加大平時考查在最終成績認定中的比重，要重點突出“學期項目”完成質量在學習中的重要性，從而激發學生實踐學習的主動性，提高學生的實踐能力、創新能力，最終達不到理想的教學效果。

此外，由于選修本門課程學生基礎各異，專業背景相差較大，采取“分層評價”也是一種應該提倡的方法?！胺謱釉u價”也是教學過程中的一個重要環節，它是根據學生的知識水平和學習能力的差異，對不同專業的學生采取不同的評價標準以及對他們的期望值。

5 結語

第7篇：計算機視覺基本原理范文

魚眼鏡頭相機屬于非量測相機，視場角較大（能夠達到180度以上），每張照片包含的信息量大，且廠商一般不提供內方位元素和鏡頭畸變系數。魚眼鏡頭的投影模型不是人們習慣的透視投影，而是球面投影。對于透視投影模型及此類相機的標定，國內外已經進行了大量的研究。但對魚眼鏡頭標定的研究相對較少，因此找出一種高精度標定魚眼鏡頭的方法是十分必要的。

正確標定Ladybug3全景視覺系統后，利用全景三維控制場，可以獲取每個相機的外方位元素，探討了僅有少量控制點情況下的全景物方點坐標解算方法。

【關鍵詞】：相機標定；全景視覺系統；魚眼鏡頭；坐標

中圖分類號： TB852 文獻標識碼： A 文章編號：

Abstract:This paper based Ladybug3 structure, the study of the panoramic camera calibration method and content party point 3 d coordinate measurement. Ladybug3 panoramic vision system is panoramic technology application a example. Because it by six fisheye lens composition, distributed in side and on the top, can with the least amount of camera get more view, can cover the entire sphere panorama 360 more than 75% of the image. Fisheye lens camera belongs to the measurement camera, the view Angle is bigger (can reach 180 degrees above), each picture contains large amount of information, and generally do not provide manufacturers the inside azimuth element and lens distortion coefficient. Fisheye lens of projection model is not the people used to perspective projection, but spherical projection. For perspective projection model and such camera calibration, domestic and foreign has done a great deal of research. But for fisheye lens calibration research opposite less, so find a high precision calibration fisheye lens method is very necessary. Right Ladybug3 panoramic vision calibration system, with its panoramic 3 d control field, can obtain each camera a foreign element, discusses the control points under the circumstance of only a whole scenery party point coordinates the solution method.

Key words:The camera calibration; Panoramic vision system; Fisheye lens; coordinates

一、引言

全景技術是以近景攝影測量原理為基本原理發展起來的一種視覺新技術，是目前全球范圍內迅速發展并逐步流行的一門技術。Ladybug3是PointGrey公司最近推出的360度高性能全景視覺系統，系統采用6臺魚眼鏡頭相機組合，5臺分布在側面，1臺在頂部，可以得到整個全景360球面圖像的75%以上。該系統可以得到單臺相機的圖像，也能夠將多臺相機采集的圖像組合成一幅數字全景圖像，實時完成圖像采集、處理、拼接和校正等工作。

相機參數的標定是計算機視覺工業測量系統的關鍵組成技術之一，參數的標定精度將直接影響到測量結果。將像機的內方位元素和鏡頭光學畸變系數統稱為像機的內部參數，外方位元素稱為外部參數。全景相機屬于非量測用攝影機，一般不會提供內方位元素，光學畸變大，并且不具備記載外部定向參數的功能。魚眼鏡頭成像不同于一般的透視投影成像，其投影面是一個近似球狀的曲面，光學畸變較大，進行精確的標定是必不可少的。本文將采用王保豐（2007）提出的“兩步法”標定魚眼鏡頭的內部參數，并且進一步研究，在只知道少量控制點的情況下，利用Ladybug3全景視覺系統量測未知物方點坐標的方法。

二、全景相機標定

2.1 魚眼鏡頭

魚眼鏡頭作為全景視覺系統的重要組成部分，它是一個半球形或魚眼形的鏡頭，可能是覆蓋一個廣泛的視野的最佳圖像采集工具。使用魚眼鏡頭能獲得超過180°視場角圖像。由于寬廣的視場角，它已被用于許多領域，如林業、植被覆蓋的研究、測繪中制作GPS任務的地點障礙圖表。然而，只有少數刊物發表了關于這種鏡頭類型的攝影測量，魚眼鏡頭圖像的主要限制在于不能使用傳統的數字攝影測量理論。

魚眼鏡頭和普通直線鏡頭的根本區別在于，魚眼相機的成像平面是近似于球狀的曲面。根據不同的光線偏移量，式2.1給出了四種不同類型的投影公式：

1）極投影（等距離投影）：

2）正投影：

3）體視投影： （2.1）

4）等立體角投影：

其中：θ是視場角，R是球面半徑，r是光學系統的理想像高。

2.2 魚眼鏡頭的標定過程

所謂“兩步法”標定魚眼鏡頭，即先把魚眼圖像轉化為透視投影圖像，然后再采用試驗場標定法，對相機內參數 ， ，R, ， ， ， ， 進行標定。具體步驟如下：

（1）空間直線經球面投影后，變為 平面上半長軸為R的橢圓弧。我們先標定鏡頭圖像的光學中心坐標（ ， )和R，把魚眼鏡頭轉化為透視投影圖像。在魚眼圖像中確定一條代表實際直線的橢圓弧，在其上找若干點（至少6個），測出坐標( ， )， 為點在圖像矩陣中所在的行數(相當于橫坐標)， 為列數(相當于縱坐標)。用最小二乘法確定這些點所在橢圓方程：

（2.2）

用下式計算像主點坐標（ ， ）和投影球面的R：

,

第8篇：計算機視覺基本原理范文

[關鍵詞]小波變換突變信號檢測傅里葉變換MATLAB

中圖分類號:TP391文獻標識碼:A文章編號:1671-7597(2009)1110028-01

一、引言

突變信號在數字信號處理中具有非常重要的地位和作用。例如,在聲吶探物、無損探傷等技術中發射的限時限頻信號,經一段時間后反射波才能到達接收器,接受信號會發生突變,檢測這些突變點就可以估算被探測對象的距離和大小。在圖像處理中,把象素點的灰度作為象素點位置的函數,那么清晰的物體邊緣在圖像中表現為象素點灰度值的突變,檢測這些突變點就可以掌握圖像中物體的邊緣和形體特征,等等。目前,突變信號檢測技術已經在圖像識別、目標檢測、計算機視覺等方面得到了廣泛的應用[1～4]。

二、突變信號檢測原理

(一)可行性分析

則根據傅里葉變換的性質有:

所以可得到:

若將函數看作是信號, 看作是濾波器,那么信號的導數與濾波器的卷積結果可以看成是濾波器的導數與信號的卷積。例如,如果選

為高斯函數,則利用其導數可以構造Morlet小波和Maar小波,因此,小波變換的突變點和極值點與信號的突變點和極值點具有對應關系,利用小波變換可以檢測突變信號。

(二)小波檢測算法

設是一起平滑作用的低通平滑函數,且滿足條件:

通常取為高斯函數,即:

假設是二次可導的,并且定義:

因此可用做小波母函數。

由此可見,小波變換 分別是函數在尺度下由平滑后再取一階、二階導數。當較小時,用對平滑的結果對的突變部分的位置與形態影響不大;當較大時,則此平滑過程會將的一些細小的突變削去,而只剩下大尺寸的突變。由此可知,當小波函數可看作某一平滑函數的一階導數時,信號小波變換模的局部極值點對應信號的突變點(或邊緣)。當小波函數可看作某一平滑函數的二階導數時,信號小波變換模的過零點,也對應信號的突變點(或邊緣)。由此分析可知,采用檢測小波變換系數模的過零點和局部極值點,可達到檢測信號的突變點(或邊緣)的目的[5～9]。

三、信號突變點檢測的小波應用

圖1原始時域信號是由兩個不同的頻率信號疊加而成,為了確定原始信號的頻率突變點,實驗分別采用傅里葉變換和小波進行處理。圖中可見,小波分解后的三層高頻系數重構圖形可清楚地確定頻率突變點的位置,而傅里葉變換卻沒有這種能力。圖中同樣可以看出,第一層分解的高頻系數重構的圖像比 、高頻系數重構的圖像更清楚地確定了信號突變點的位置。

圖2的原始信號是由一個正常信號和一個故障信號組成。一個正常運行的系統,由于某種原因系統出現故障造成了信號的頻率產生了較大的改變,為了將正常信號和故障信號區分開,以確定系統正常運行的時間和產生故障的時間,為此采用小波進行分析處理。從圖2中小波分解的高頻層系數恢復的圖形可以清楚地看出,在時,系統出現了異常情況,在時,系統又恢復了正常。從實驗可以看出,對信號進行多尺度小波分析時,在信號出現突變點處,其小波變換后的系數,具有摸量極大值,因而可以通過模量的極大值點的檢測來確定故障發生的時間點。圖2再次說明小波分析在檢測信號突變點(奇異點)應用中具有傅里葉變換無法比擬的優越性。

四、結語

本文介紹了小波方法進行突變信號檢測的基本原理,利用MATLAB軟件進行了實驗仿真,對比性實驗表明,小波分析方法在檢測信號突變點信號中具有明顯的優勢。需要說明的是,小波分析用于信號的突變點檢測,無論采用小波變換系數的模極大點還是過零點方法,都應在多尺度上作綜合分析和判斷,才能夠準確地確定突變點的位置。通常,較小尺度下的小波變換能夠減小頻率混疊現象,判斷突變點位置的準確度較高。

參考文獻:

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[3]B.Porat.Digital processing of random signals:Theory and methods.Prentice-hall,Englewood Cliffs,NJ,1994.

[4]S.Mallat and W.L.Hwang.Singularity detection and processing with wavelets.IEEE Transactions on Information Theory,Special Issue on Wavelet Transforms and multiresolution Signal Analysis,March 1992,38(2):617-643.

[5]彭玉華,小波變換與工程應用[M].北京:科學出版社,2000,6:1-3.

[6]許長發、李國寬,實用小波方法[M].武漢:華中科技大學出版社,2001,7:1-54.

[7]梁虹、梁潔、陳躍斌等,信號與系統分析及MATLAB實現[M].北京:電子工業出版社,2002,2.

[8]胡昌華、張軍波等編著,基于MATLAB的系統分析與設計--小波分析[M].西安:西安電子科技大學出版社,2000,6.

[9]陳桂明、張明照、戚紅雨編著,應用MATLAB語言處理數字信號與數字圖像[M].北京:科學出版社,2000,1:225-315.

作者簡介:

第9篇：計算機視覺基本原理范文

【關鍵詞】圖像邊緣; 邊緣檢測; 微分算子

1、引言：

邊緣檢測是圖像處理中的重要內容。它如此重要主要有以下幾個理由：首先，人眼通過追蹤位置物體的輪廓而掃視一個未知的物體。第二，經驗告訴我們：如果我們能夠成功的得到圖像的邊緣，那么圖像分析就會大大的簡化，圖像識別就會容易多。第三，很多圖像并沒有具體的物體，對這些圖像的理解取決于他們的紋理性質，而提取這些紋理性質與邊緣檢測有及其密切的關系[1]。計算機視覺處理實質上就是簡化信息的一個過程。這就意味著要扔掉一些不必要的信息而盡可能的利用物體的不變性質，而邊緣就是最重要的性質。因此邊緣檢測是圖像處理中最基礎和最重要的任務之一[2]。因此，邊緣檢測在圖像分割、模式識別、計算機視覺等眾多方面都有著非常重要的地位[3]。

2、圖像邊緣特征

圖像邊緣存在于圖像灰度劇變處，能夠反映出圖像邊界。通常圖像邊緣分為階躍邊緣和屋頂邊緣（也稱為線狀邊緣）。這些圖像邊緣是根據圖像灰度變化特征來劃分的，在圖2.1（a）中，灰度值呈現階躍性變化，在邊緣點的左右兩側，灰度信息明顯從一個級別跳到另一個級別，灰度信息變化非常明顯。圖2.1（b）中是線性邊緣，從圖上顯示可知，在邊緣附近，灰度信息逐漸增加，直到另一個級別以后又開始逐漸減小，在圖中顯示出一個尖峰。

（a）階躍邊緣 （b）線狀邊緣

圖2.1 邊緣分類

根據以上圖像邊緣的特性，我們主要分析一下階躍邊緣的提取方法。根據上圖2.1（a）階躍邊緣灰度值變化的特征，我們很容易將提取圖像邊緣問題轉化為數學問題，我們對階躍邊緣求一階導和二階導數，結果如圖2.2所示：

（a）一階導數 （b）二階導數

圖2.2 階躍邊緣的微分特征

從上圖中可以看出，圖像邊緣點就存在于圖像一階導數的局部最大值，或者是二階導數的過零點處。邊緣具有兩個很重要的屬性，分別是幅度和方向，幅度反映的是圖像灰度變化程度，并且是圖像中局部幅值最大的點。而在數學理論中梯度就反應了變化速率，所以可以把求局部幅值最大問題轉換為求梯度幅值最大問題。

3、邊緣檢測基本實現步驟

圖像邊緣檢測可以從圖像的灰度曲線著手，根據曲線變化來尋求邊緣點，這就是邊緣檢測的基本原理。在我們實際應用中，在我們進行邊緣檢測過程中，通常既要求檢測到的邊緣定位準確，又要盡可能減少假邊緣的出現，因此，在我們進行邊緣檢測的過程中，通常會包含四個過程：

1）濾波：由于我們實際看到的圖像往往都攜帶著很多噪點，然而，噪點經過求導以后，會被大大增強，給邊緣檢測造成很大影響，所以，我們就希望在進行求導之前先對噪點進行濾波，盡量濾去更多噪點，以減少其對檢測效果的影響。

2）增強：圖像可能受到各方面的影響，比如照相機像素低，或者是晚上、陰暗處光線弱、環境差，或者照片放的時間過久導致圖像褪色等問題，造成圖像模糊，這時候直接處理起來可能會丟失很多信息，如果在進行處理之前，對圖像進行增強處理，從而可以大大提高檢測效果。

3）檢測：檢測過程主要是從很多梯度幅值相對比較大的點中來檢測邊緣點，雖然，我們對于邊緣點的定義是可以通過梯度的大小來確定的，然而在實際操作中，并不是所有梯度幅值大的點都是邊緣點，有可能是噪點，所以，我們還需要再一次進行邊緣檢測，從而得到更準確的邊緣點。

4）定位：我們雖然已經檢測出來邊緣點，然而這些邊緣點有可能和真正的邊緣點的位置有落差，這時候我們需要精確定位。邊緣檢測的基本步驟如圖3.1所示。

圖3.1 邊緣檢測的基本步驟

4、常用算子

根據上面圖像邊緣的分析，衍生出來一階微分算子和二階微分算子。一階微分算子的主要思想就是對邊緣求一階導數，認為局部最大值點是圖像邊緣點，其中，Roberts算子在水平和垂直方向檢測效果較好，但對噪點比較敏感，并且定位精度低;Sobel算子總體上檢測效果較好，對噪點有抑制作用，但是運算量大，定位精度不高;Prewitt算子和Sobel算子大致相同，對噪點有抑制作用，但同樣存在定位精度不高的問題;Kirsch算子能夠減少細節丟失問題，但是計算量比較大。總的來說，在一階微分算子中，利用某一閾值來確定邊緣點，檢測出來的邊緣通常都比較粗，導致邊緣定位精度低。

二階微分算子的主要思想是，對邊緣求二階導數，認為過零點即是圖像邊緣點，其中，在無噪情況下，Laplacian算子和Log算子兩者的檢測效果都差不多，而當對含噪圖像進行檢測時，拉普拉斯算子受到噪點的影響較大，檢測出許多假邊緣，而Log算子對噪點有一定的抑制作用，檢測效果相對來說比較好，所以在以后的檢測中，Laplacian算子就慢慢的被Log算子所代替。

5、總結

圖像邊緣檢測技術是圖像處理學科中最基礎也是最重要的部分，目前，邊緣檢測依舊受到人們的關注，本文主要是對傳統算子進行了分析總結。目前，邊緣檢測算子相對較多，而且效果越來越完善，在對邊緣沒有特殊要求的情況下，傳統算子是一個不錯的選擇。

參考文獻：

[1]康牧，王寶樹.圖像處理中幾個關鍵算法的研究[D].西安：西安電子科技大學，2009.