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文檔簡介
機(jī)器人技術(shù)
四、圖像處理清華大學(xué)張文增博士4.1數(shù)字圖像技術(shù)的開展4.2圖像的表示4.3圖像處理過程4.4圖像處理技術(shù)舉例4.5圖像邊緣提取1960年代1970年代1990年代1980年代4.2圖像的表示圖像分類：黑白圖像、灰度圖像、彩色圖像(RGB)把圖像看成一個(gè)函數(shù)灰度〔亮度〕圖像的灰度特征較黑色背景的較白色直線——灰度特征呈現(xiàn)山峰形貌較白色背景的較黑色直線——灰度特征呈現(xiàn)裂縫形貌圖像灰度特征圖像的數(shù)字化采樣：指圖象空間連續(xù)坐標(biāo)(x，y)的離散化。量化：指幅值f(x,y)的離散化。兩種離散化合在一起，我們稱為圖象的數(shù)字化，離散化的結(jié)果圖象便稱為數(shù)字圖象。采樣過程：將圖象平面劃分成網(wǎng)格，每個(gè)網(wǎng)格中心點(diǎn)的位置由一對(duì)笛卡爾坐標(biāo)〔x,y〕所決定。x,y是實(shí)整數(shù)。量化：將像素點(diǎn)上的灰度值離散為整數(shù)。4.3圖像處理過程視覺圖象中包涵了豐富的信息，在獲取盡可能少失真圖象的前提下，如何充分正確利用這些信息涉及如下一些根本問題：1、去除其中的多余無用的干擾〔濾除噪聲〕2、分層次抽取局部信號(hào)加以分析〔圖象分割〕3、將各種信息綜合理解〔信息融合〕4.4舉例：圖像增強(qiáng)圖像復(fù)原圖像匹配圖像變形圖像分割4.5圖象的邊緣提取空間導(dǎo)數(shù)法提取邊緣點(diǎn)在空間物體的邊界上，由于光線的反射和陰影等造成灰度的劇烈變化；可用圖象空間的灰度梯度〔導(dǎo)數(shù)〕來具體反映?；叶确植糋(u,v)的平面梯度向量為：其中g(shù)r代表了灰度在(u,v)點(diǎn)的變化率大??；θ代表灰度變化方向〔與u軸的夾角〕。邊緣檢測(cè)是圖像處理中非常重要的根本問題Sobel邊緣提取在離散的圖象中，需用差分來近似微分；一個(gè)著名的Sobel差分方法為：－101－202－101
121000－1－2－1用右邊的線性算子表能直觀表示差分公式，表的各窗口與圖象位置對(duì)應(yīng)，中心是(i,j),窗口中分別為差分加權(quán)系數(shù)。Δi
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