機(jī)器視覺與圖像處理

1、?機(jī)器視覺與圖像處理?課程大作業(yè)專業(yè)：自動化班級：1402學(xué)號：202123020230姓名：楊坤翔2021.06.05大作業(yè)說明1 .要求每位同學(xué)獨(dú)立完成課程大作業(yè)；2 .鼓勵組成課程小組,集體討論研究,課程總結(jié)內(nèi)說明小組成員；3 .允許借鑒網(wǎng)絡(luò)、書籍上相關(guān)代碼資源,但一定要切合題目內(nèi)容；4 .根據(jù)題目要求,原理解釋局部假設(shè)需要公式,使用公式編輯器編輯;代碼局部保證完整、可運(yùn)行；結(jié)果局部黏貼原圖；5 .作業(yè)鼓勵將個人調(diào)試經(jīng)驗(yàn)、學(xué)習(xí)心得等個性化內(nèi)容總結(jié).題目1:高斯濾波器與拉普拉斯濾波器1.1給出高斯濾波器與拉普拉斯濾波器數(shù)學(xué)表達(dá)式;(1)給出高斯濾波器數(shù)學(xué)表達(dá)式x2G(x)=e.21G(x,

2、y):2；ex2_y2一2二2(2)給出拉普拉斯濾波器數(shù)學(xué)表達(dá)式：江卅冬3+冬必(1)rV2/=f(x+1,>)4/*_1J)+/(1J+1)+/(-l)-4/(x,j)(2)g(x7y)=fx.y)+<f(x.y)(3)1.2使用Matlab繪制出高斯濾波器與拉普拉斯濾波器圖形表達(dá);圖形表達(dá):alf=3;n=7;%定義模板大小n1=floor(n+1)/2);%確定中央fori=1:na(i)=exp(-(i-n1).A2)/(2*alfA2);forj=1:nb(i,j)=exp(-(i-n1)A2+(j-n1)A2)/(4*alf)/(4*pi*alf);endendsubp

3、lot(121),plot(a),title('一維高斯函數(shù))subplot(122),surf(b),title('二維高斯函數(shù),)25260-106.jpg');1.3分別使用高斯濾波器和拉普拉斯濾波器對以下圖片進(jìn)行卷積運(yùn)算操作,是否有快速方法進(jìn)行拉普拉斯濾波器卷積運(yùn)算?高斯濾波:I=imread('C:Usersdell-5000PictureslovewallpaperH=rgb2gray(I);Img=double(H);alf=3;n=10;n1=floor(n+1)/2);fori=1:nforj=1:nb(i,j)=exp(-(i-n1)A2+(

4、j-n1)A2)/(4*alf)/(4*pi*alf);DMendendImg_n=uint8(conv2(Img,b,'same');K=uint8(imfilter(Img,b);Img_n2=uint8(imfilter(Img,b,'conv');J=(Img_n2)-Img_n;原圖')卷積運(yùn)算圖')相關(guān)運(yùn)算圖)flag=mean(J(:)subplot(131),imshow(I);title('subplot(132),imshow(Img_n);title('subplot(133),imshow(K);title

5、('國便卷利為舞用機(jī)美堆舞阻(2)拉普拉斯濾波：h1=fspecial('laplacian');25260-106.jpg');A=imread('C:Usersdell-5000PictureslovewallpaperK=rgb2gray(A);B=imfilter(K,h1);subplot(131),imshow(A);title('原圖')subplot(132),imshow(K);title("灰度圖')subplot(133),imshow(B);title('相關(guān)運(yùn)算圖')憶餐:曲海題

6、目2：使用Canny算子邊緣檢測2.1列寫出Canny算子檢測邊緣算法原理；(1)圖象邊緣檢測必須滿足兩個條件：一能有效地抑制噪聲；二必須盡量精確確定邊緣的位置.(2)根據(jù)對信噪比與定位乘積進(jìn)行測度,得到最優(yōu)化逼近算子.這就是Canny邊緣檢測算子.(3)類似與Marr(LoG)邊緣檢測方法,也屬于先平滑后求導(dǎo)數(shù)的方法.(4)Canny邊緣檢測算法：stepl:用高斯濾波器平滑圖象；step2:用一階偏導(dǎo)的有限差分來計(jì)算梯度的幅值和方向；step3:對梯度幅值進(jìn)行非極大值抑制；step4:用雙閾值算法檢測和連接邊緣.2.2使用Canny算法對以下圖進(jìn)行邊緣檢測,并比照其他邊緣檢測算法,如Sob

7、el,Roberts等；1 .canny算子：I=imread('dazuoye02.jpg');I=rgb2gray(I);imshow(I);title('原圖')BW1=edge(I,'canny');figure,imshow(BW1);title('matlabcanny檢測')rratab旬可氾2 .Roberts算子：I=imread('dazuoye02.jpg');K=rgb2gray(I);BW1=1,0;0,-1;BW2=0,1;-1,0;J1=filter2(BW1,K);J2=filter

8、2(BW2,K);K1=double(J1);K2=double(J2);M=(abs(K1)+abs(K2);figure,imshow(uint8(M)title('matlabRobert檢測')mallabRobert.那么3.Sobel算子:I=imread('dazuoye02.jpg');K=rgb2gray(I);BW1=-1,-2,-1;0,0,0;1,2,1;BW2=-1,0,1;-2,0,2;-1,0,1;J1=filter2(BW1,K);J2=filter2(BW2,K);K1=double(J1);K2=double(J2);檢測&#

9、39;)M=(abs(K1)+abs(K2);figure,imshow(uint8(M)title('matlabsobel結(jié)論：Roberts算子：邊緣定位準(zhǔn),但是對噪聲敏感.適用于邊緣明顯且噪聲較少的圖像分割.Roberts邊緣檢測算子是一種利用局部差分算子尋找邊緣的算子,Robert算子圖像處理后結(jié)果邊緣不是很平滑.經(jīng)分析,由于Robert算子通常會在圖像邊緣附近的區(qū)域內(nèi)產(chǎn)生較寬的響應(yīng),故采用上述算子檢測的邊緣圖像常需做細(xì)化處理,邊緣定位的精度不是很高.Sobel算子：其主要用于邊緣檢測,在技術(shù)上它是以離散型的差分算子,用來運(yùn)算圖像亮度函數(shù)的梯度的近似值,缺點(diǎn)是Sobel算子并

10、沒有將圖像的主題與背景嚴(yán)格地區(qū)分開來,換言之就是Sobel算子并沒有基于圖像灰度進(jìn)行處理,由于Sobel算子并沒有嚴(yán)格地模擬人的視覺生理特征,所以提取的圖像輪廓有時并不能令人滿意Canny算子：該算子功能比前面幾種都要好,但是它實(shí)現(xiàn)起來較為麻煩,Canny算子是一個具有濾波,增強(qiáng),檢測的多階段的優(yōu)化算子,在進(jìn)行處理前,Canny算子先利用高斯平滑濾波器來平滑圖像以除去噪聲,Canny分割算法采用一階偏導(dǎo)的有限差分來計(jì)算梯度幅值和方向,在處理過程中,Canny算子還將經(jīng)過一個非極大值抑制的過程,最后Canny算子還采用兩個閾值來連接邊緣.題目3角點(diǎn)與斑點(diǎn)檢測3.1 使用Harris算法檢測以下圖

11、中角點(diǎn)harris算法實(shí)現(xiàn)Harris算法：filename,pathname,=uigetfile('dazuoye03.jpg');ifischar(filename)returnendstr=pathnamefilename;pic=imread(str);iflength(size(pic)=3img=rgb2gray(pic);endm,n=size(img);tmp=zeros(m+2,n+2);tmp(2:m+1,2:n+1)=img;Ix=zeros(m+2,n+2);Iy=zeros(m+2,n+2);Ix(:,2:n+1)=tmp(:,3:n+2)-tmp(

12、:,1:n);Iy(2:m+1,:)=tmp(3:m+2,:)-tmp(1:m,:);Ix2=Ix(2:m+1,2:n+1).A2;Iy2=Iy(2:m+1,2:n+1).A2;Ixy=Ix(2:m+1,2:n+1).*Iy(2:m+1,2:n+1);h=fspecial('gaussian',77,2);Ix2=filter2(h,Ix2);Iy2=filter2(h,Iy2);Ixy=filter2(h,Ixy);R=zeros(m,n);fori=1:mforj=1:nM=Ix2(i,j)Ixy(i,j);Ixy(i,j)Iy2(i,j);R(i,j)=det(M)-0.

13、06*(trace(M)A2;endendRmax=max(max(R);loc=;tmp(2:m+1,2:n+1)=R;fori=2:m+1forj=2:n+1iftmp(i,j)>0.01*Rmaxsq=tmp(i-1:i+1,j-1:j+1);sq=reshape(sq,1,9);sq=sq(1:4),sq(6:9);iftmp(i,j)>sqloc=loc;j-1,i-1;endendendendX=loc(:,1);Y=loc(:,2);subplot(1,2,1);imshow(pic);subplot(1,2,2);imshow(pic);holdonplot(X,Y

14、,'*');holdoff3.2 使用Log算子檢測以下圖中斑點(diǎn)(Matlab:iog_Biob)(1)構(gòu)造LoG_Blob函數(shù):9-LoG_Blob,rri算+I1EfunctionpointsoGJ101)(1mgjnujL.'blo'bs)2 百砌能；提取LoG時早,3 Sing輸入圖像?4 Mum-需要檢娜斑點(diǎn)蜀目7-Spoinl精那么出的斑點(diǎn)?iung二double(iuig(;j;：j1)>|ifnargin=l%如果輸入卷數(shù)僅有一個<ljie)?8-nmE沈；將將檢測斑立數(shù)設(shè)置為12.及nm=nwii_blobs;年nd*設(shè)定LoG叁數(shù)

15、?sigma_begin=2:si£ina_end=15.sijma_step=：l:(2)構(gòu)造draw函數(shù):fS-E:nnatlabb4ndraw.rrdraw,m筑+1 functiondraw(imgjptjstr.)2 1焉中能;在圖像中繪制特征點(diǎn)管3 Mm輸入圖像?4 5*M一一特征點(diǎn)坐標(biāo)5 Sistr圖上顯示的名都?76 fifur("IFajie''?str.):7 -imshow(ling);8 holdon;9 -axisoff:10 switchsue(ptj2)11 -case212 -s=2;13 -fori=1:size(ptf1)

16、14 -rtctangl?CPosition"ptSJ-sptKLl)-&2尉&2*51,"Curvature.15j0,0,'EdgeColorJbLineTidth,2);16 -end17 -case3IS-fori=1:sizefpt,1)IS-rectangle(JPositiojiajpt(i,2)_pt(i,3),pttijl)-pt(i,3)j.?202*pt(if3),2*pt(i31；JCurvaturet1,11；JEdgeGolorJ,21fvf/LineWidth*,2)：(3)算法實(shí)現(xiàn)：img=imread('da

17、zuoye04.jpg');imshow(img);pt=LoG_Blob(rgb2gray(img);draw(img,pt,'LOG')個人體會：在做題時,通過查找網(wǎng)上的資料才做出來,我覺得難點(diǎn)在于函數(shù)的書寫上,函數(shù)寫出來了,題目就做出來了.題目4特征點(diǎn)匹配4.1完成以下兩圖中的特征點(diǎn)檢測與匹配(1)算法實(shí)現(xiàn)：>>i1=imread('dazuoye05.jpg');i2=imread('dazuoye06.jpg');i11=rgb2gray(i1);i22=rgb2gray(i2);imwrite(i11,'v

18、1.jpg','quality',80);imwrite(i22,'v2.jpg','quality',80);match('v1.jpg','v2.jpg');Findingkeypoints.879keypointsfound.Findingkeypoints.2163keypointsfound.Found337matches.>>il=inueadCjlazuoyeOS.jpg)；i2=iJitreadCdazuoye06.jpg")：ill=rgb?gray(id;i2rcb

19、2tray(i2)：imwrite(ilLJvl.jpgquality"】SO)imwrile(i22j-v2.jpg'Jquality",8Q)matchCvkjpg?jv2,jpEJ)；Fmdingk?ypoin,ts.B79keypointsfound.Fmdmgkeypoints.,.2163ktrptintsfound.Found337jnatches.ft>I(2)算法函數(shù)及結(jié)果:-E:m3V3bbinsiftDenrioV45ift.rri&rft.m+JL16 甯Lred£ts:Thanksf心上initialversiono

20、fthisprogrsjhtD./17 %J.J.Guerrero；,UniversidaddeZaragazatuiodifiedt1319|-functzaninage,des匚rzupt凸匚*,Iocs二sift1imafeFile)2021 >Loadiiwag«22 ijiafe=imread(imafeFile?:232425262723293.-31券33-34話-35%IfyouhavetheImageProcessingloalbox,youcanuncaiiunent*Lmsst電allvinputQfcoLotimag巳whichvillb?%ifisrg

21、h(image)%imae-=r£bZgray(imaea):%endrovs,cols=size(linage);ftConvertiivtaPGMimagefil*?.,readablebykeypointse量吧cutwf=fopenC-tmp.pgm',:iff=-1errorCCouldnolcreg.tefiletmp.pgm-'.);endUFtfC)SREtmotI»t>bir»sit>omoV*trri£»tcK.mmutcMmLO£11213LALS一16LTISim2021222324*1fKincXionn3nmal:obi<xmsie