机器视觉和图像处理试卷

移动机器人使用双目视觉系统对物体进行

3D坐标检测

（Guo-Shing Huang, Ci-En Cheng）

摘要：这篇论文主要讨论了智能机器人双目视觉系统，它利用了图像处理原理和边缘检测算法，这样可以

更加清晰的得到物体的边缘轮廓。利用随机测圆法和Hough变换的随机线条可以找到指定的对象。我们探讨了图像识别应用技术。通过机器人定位算法，在双目视觉坐标系下，可以快速而精确的定位目标。通过两个网路摄像机的校订，我们可以得到内部和外部参数，目标物体固定位置的3D空间坐标可以由双目视觉三角法精确计算得到。物体和机器人之间的距离可以有坐标变换系统得到。经由三角几何理论检测，系统误差在允许的范围内。同时可以得到期望的精度和可靠性。

一、引文

我们提出了机器人双目视觉系统应用坐标，对人眼进行仿真，做到智能检测应用。因此，这样的系统可以在机械臂的作用下精确的捕捉目标的位置，而不需要大数量的传感器。

双目视觉系统可以通过左右相机捕捉的图像找到共同的特征点。通过形态学的处理，物体和相机之间的距离可以精确的计算到。物体的三维坐标可以使用相机参数表示。因此，物体可以由机械臂抓取。

部分2详细的介绍了餐饮服务机器人的外观和双目视觉硬件结构。 部分3描述了寻找特征点

数字图像处理算法

图像的点运算

1. 灰度直方图

从图像的灰度直方图上可以很直观的看出图像的亮度和对比度特征。直方图的峰值位置说明了图像总体上的亮暗：如果图像较亮，则直方图的峰值出现在直方图的较右部分；如果图像较暗，则直方图的峰值出现在直方图的较左部分，从而曹成暗部细节难以分辨。如果直方图中只有中间某一小段非零值，则这张图像的对比度较低；反之，如果直方图的非零值分布很宽而且比较均匀，则图像的对比度较高。

2. 灰度的线性变换

线性灰度变换函数f(x)是一个一维线性函数：

DB f(DA) fADA fB

3. 灰度对数变换

对数变换的一般表达式为：

t clog(1 s)

其中c为尺度比例常数，s为源灰度值，t为变换后的目标灰度值。

由对数函数曲线克制，这种变化可以增强一幅图像中较暗部分的细节，从而可用来扩展被压缩的高值图像中的较暗像素，因此对数变换被广泛应用于频谱图像的现实中。

4. 伽马变换

伽马变换的一般表达式为：

y (x esp)

其中，x与y的取值范围均为[0,1]。esp为补偿系数， 为伽马系数。

伽马变换可以通过 的不同取值选择性的增强低灰度区域的对比度或者高灰度区域的对比度。

5. 灰度阈值变换

6. 分段线性变化

7. 直方图均衡化

直方图均衡化又称灰度均衡化

实验一：Matlab软件的使用

一、实验题目：Matlab软件的使用

二、实验内容：1.打开MATLAB软件，了解菜单栏、工具栏、状态栏、命令窗口等；

2.了解帮助文档help中演示内容demo有哪些；

3.找到工具箱类里面的Image Processing工具箱，并进行初步学习

三、实验步骤：打开Matlab软件，点击帮助，如图

实验二：图像的增强技术

一、实验题目：图像的增强技术

二、实验内容：1.了解图像增强技术/方法的原理；

2.利用matlab软件，以某一用途为例，实现图像的增强； 3.通过程序的调试，初步了解图像处理命令的使用方法。 三、实验步骤

truecolor = multibandread('paris.lan', [512, 512, 7], 'uint8=>uint8', ...

128, 'bil', 'ieee-le', {'Band','Direct',[3 2 1]});The trueco

实验一：Matlab软件的使用

一、实验题目：Matlab软件的使用

二、实验内容：1.打开MATLAB软件，了解菜单栏、工具栏、状态栏、命令窗口等；

2.了解帮助文档help中演示内容demo有哪些；

3.找到工具箱类里面的Image Processing工具箱，并进行初步学习

三、实验步骤：打开Matlab软件，点击帮助，如图

实验二：图像的增强技术

一、实验题目：图像的增强技术

二、实验内容：1.了解图像增强技术/方法的原理；

2.利用matlab软件，以某一用途为例，实现图像的增强； 3.通过程序的调试，初步了解图像处理命令的使用方法。 三、实验步骤

truecolor = multibandread('paris.lan', [512, 512, 7], 'uint8=>uint8', ...

128, 'bil', 'ieee-le', {'Band','Direct',[3 2 1]});The trueco

视觉检测技术实验指导书 ——图像处理与分析部分

实验一：图像预处理实验（验证性实验）

一、实验目的与要求：

目的：通过本次实验，学生可以掌握图像读取、显示和保存的方法，掌握空间域增强方法和频率域增强方法。

要求：上机运行，调试通过。

二、实验方案：

1） 对附录中的练习1~11、练习13，进行上机运行和调试。 2） 对上述练习，改变一些函数的参数，观察运行结果的变化。

三、实验结果与数据处理

对每个练习，要求学生获得相应的实验结果。 四、结论

可以是对某些MATLAB函数如何使用的认识，也可以是学生的实验后的心得体会。

五、问题与讨论

1）在显示傅里叶频谱前，为什么常常进行对数变换？ 2）对实验中遇到的问题，进行讨论。

实验二：形态学处理、图像分割、表达与描述实验（验证性实验）

一、实验目的与要求：

目的：要求学生掌握形态学处理、图像分割和图像表达与描述的基本方法，掌握相关的MATLAB函数。

要求：上机运行，调试通过。

二、实验内容:

1） 对附录中的练习15~24、练习26、练习28~32，进行上机运行和调试。 2）对上述练习，改变一些函数的参数，观察运行结果的变化。

三、实验结果与数据处理

视觉检测技术实验指导书 ——图像处理与分析部分

实验一：图像预处理实验（验证性实验）

一、实验目的与要求：

目的：通过本次实验，学生可以掌握图像读取、显示和保存的方法，掌握空间域增强方法和频率域增强方法。

要求：上机运行，调试通过。

二、实验方案：

1） 对附录中的练习1~11、练习13，进行上机运行和调试。 2） 对上述练习，改变一些函数的参数，观察运行结果的变化。

三、实验结果与数据处理

对每个练习，要求学生获得相应的实验结果。 四、结论

可以是对某些MATLAB函数如何使用的认识，也可以是学生的实验后的心得体会。

五、问题与讨论

1）在显示傅里叶频谱前，为什么常常进行对数变换？ 2）对实验中遇到的问题，进行讨论。

实验二：形态学处理、图像分割、表达与描述实验（验证性实验）

一、实验目的与要求：

目的：要求学生掌握形态学处理、图像分割和图像表达与描述的基本方法，掌握相关的MATLAB函数。

要求：上机运行，调试通过。

二、实验内容:

1） 对附录中的练习15~24、练习26、练习28~32，进行上机运行和调试。 2）对上述练习，改变一些函数的参数，观察运行结果的变化。

三、实验结果与数据处理

1．根据所学过的图像处理和分析方法，设计一套算法流程来实现汽车牌照的定位和数字的识别（给出设计思想即可）。 答：要点:

Step 1：定位汽车牌照。

通过高通滤波，得到所有的边缘，对边缘细化（但要保持连通关系），找出所有封闭的边缘，对封闭边缘求多边形逼近。在逼近后的所有4边形中，找出尺寸与牌照大小相同的四边形。牌照被定位。 Step 2：识别数字。

对牌照区域中的细化后的图像对象进行识别（如前面所介绍的矩阵模糊识别法等）。

2、试设计一套算法来实现染色体（图像见下图）的统计与识别（给出算法思想即可）。

1.applylut 功能:

在二进制图像中利用lookup表进行边沿操作. 语法:

A = applylut(BW,lut) 举例

lut = makelut('sum(x(:)) == 4',2); BW1 = imread('text.tif'); BW2 = applylut(BW1,lut); imshow(BW1) figure, imshow(BW2) 相关命令: makelut 2.bestblk 功能:

确定进行块操作的块大小. 语法:

siz = bestblk([m n],k) [mb,

1．根据所学过的图像处理和分析方法，设计一套算法流程来实现汽车牌照的定位和数字的识别（给出设计思想即可）。 答：要点:

Step 1：定位汽车牌照。

通过高通滤波，得到所有的边缘，对边缘细化（但要保持连通关系），找出所有封闭的边缘，对封闭边缘求多边形逼近。在逼近后的所有4边形中，找出尺寸与牌照大小相同的四边形。牌照被定位。 Step 2：识别数字。

对牌照区域中的细化后的图像对象进行识别（如前面所介绍的矩阵模糊识别法等）。

2、试设计一套算法来实现染色体（图像见下图）的统计与识别（给出算法思想即可）。

1.applylut 功能:

在二进制图像中利用lookup表进行边沿操作. 语法:

A = applylut(BW,lut) 举例

lut = makelut('sum(x(:)) == 4',2); BW1 = imread('text.tif'); BW2 = applylut(BW1,lut); imshow(BW1) figure, imshow(BW2) 相关命令: makelut 2.bestblk 功能:

确定进行块操作的块大小. 语法:

siz = bestblk([m n],k) [mb,

机器视觉检测 一、概念

视觉检测是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分 CMOS 和CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

机器视觉检测的特点是提高生产的柔性和自动化程度。

2、典型结构

五大块：照明、镜头、相机、图像采集卡、软件

1.照明

照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。目前没有通用的照明设备，具体应用场景选择相应的照明装置。照射方法可分为：

分类 背向照明

具体说明

优点

被测物放在光源和摄像机之能获得高对间 比度的图像 光源和摄像机位于被测物的便于安装 同侧

前向照明

结构光

将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息

频闪光照明

将高频率的光脉冲照射到物

体上，摄像机拍摄要求与光源同步

2.镜头

镜头的选择应注意以下几点：焦距、目标高度、影像高度、放大倍数、影响至目标的距离、中心点/节点、畸变。 3.相机

按照不同标准可分为：标准分辨率数字相机和模拟相机等。

要根据不同的实际应用场合选不同的相机和

机器视觉检测 一、概念

视觉检测是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分 CMOS 和CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

机器视觉检测的特点是提高生产的柔性和自动化程度。

2、典型结构

五大块：照明、镜头、相机、图像采集卡、软件

1.照明

照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。目前没有通用的照明设备，具体应用场景选择相应的照明装置。照射方法可分为：

分类 背向照明

具体说明

优点

被测物放在光源和摄像机之能获得高对间 比度的图像 光源和摄像机位于被测物的便于安装 同侧

前向照明

结构光

将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息

频闪光照明

将高频率的光脉冲照射到物

体上，摄像机拍摄要求与光源同步

2.镜头

镜头的选择应注意以下几点：焦距、目标高度、影像高度、放大倍数、影响至目标的距离、中心点/节点、畸变。 3.相机

按照不同标准可分为：标准分辨率数字相机和模拟相机等。

要根据不同的实际应用场合选不同的相机和