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文档简介
机器人技术
四、图像处理清华大学张文增博士4.1数字图像技术的开展4.2图像的表示4.3图像处理过程4.4图像处理技术举例4.5图像边缘提取1960年代1970年代1990年代1980年代4.2图像的表示图像分类：黑白图像、灰度图像、彩色图像(RGB)把图像看成一个函数灰度〔亮度〕图像的灰度特征较黑色背景的较白色直线——灰度特征呈现山峰形貌较白色背景的较黑色直线——灰度特征呈现裂缝形貌图像灰度特征图像的数字化采样：指图象空间连续坐标(x，y)的离散化。量化：指幅值f(x,y)的离散化。两种离散化合在一起，我们称为图象的数字化，离散化的结果图象便称为数字图象。采样过程：将图象平面划分成网格，每个网格中心点的位置由一对笛卡尔坐标〔x,y〕所决定。x,y是实整数。量化：将像素点上的灰度值离散为整数。4.3图像处理过程视觉图象中包涵了丰富的信息，在获取尽可能少失真图象的前提下，如何充分正确利用这些信息涉及如下一些根本问题：1、去除其中的多余无用的干扰〔滤除噪声〕2、分层次抽取局部信号加以分析〔图象分割〕3、将各种信息综合理解〔信息融合〕4.4举例：图像增强图像复原图像匹配图像变形图像分割4.5图象的边缘提取空间导数法提取边缘点在空间物体的边界上，由于光线的反射和阴影等造成灰度的剧烈变化；可用图象空间的灰度梯度〔导数〕来具体反映。灰度分布G(u,v)的平面梯度向量为：其中gr代表了灰度在(u,v)点的变化率大小；θ代表灰度变化方向〔与u轴的夹角〕。边缘检测是图像处理中非常重要的根本问题Sobel边缘提取在离散的图象中，需用差分来近似微分；一个著名的Sobel差分方法为：－101－202－101
121000－1－2－1用右边的线性算子表能直观表示差分公式，表的各窗口与图象位置对应，中心是(i,j),窗口中分别为差分加权系数。Δi
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