计算机视觉基本原理精选(九篇)

前言：一篇好文章的诞生，需要你不断地搜集资料、整理思路，本站小编为你收集了丰富的计算机视觉基本原理主题范文，仅供参考，欢迎阅读并收藏。

第1篇：计算机视觉基本原理范文

分布式计算是一种计算方法，和集中式计算是相对的。随着计算技术的发展，有些计算应用需要非常巨大的计算能力才能完成，如果采用集中式计算，需要耗费相当长的时间来完成。简单来说，分布式计算将该应用分解成许多小的部分，分配给多台计算机进行处理。这样可以节约整体计算时间，大大提高计算效率。本书使用开源工具及相应技术的开发并实现了大规模分布式处理系统，提出了构建高性能分布式计算系统的先进材料，提供实际的指导、相关练习以及软件框架的理论描述。

全书分为2部分，共8章。第1部分 高性能分布式计算的编程基础，包括1-4章：1.引言：包括分布式系统的介绍、分类，分布式计算体系结构与分布式文件系统，最后指出分布式系统面对的挑战与发展趋势；2.开始使用Hadoop：包括Hadoop的发展历史、生态系统、HDFS的特性、单个节点的集群安装与多个节点的集群安装，最后介绍Hadoop编程与流；3.从Spark开始：包括Spark装置、应用实例、Python编程及应用等内容；4.Spark和Scalding的内部编程：包括其安装步骤与编程指南。第2部分 使用Hadoop、Scalding和Spark的实例，包括5-8章：5. 案例研究1：使用Scalding和Spark进行数据聚类：包括聚类技术、聚类过程、K均值算法和相应的例子，最后进行实现；6.案例研究2：使用Scalding和Spark进行数据分类：包括分类及概率论的相关概念，朴素贝叶斯及其分类器的实现，最后对Scalding的实现进行实验并说明结果；7.案例研究3：使用Scalding和Spark进行回归分析：包括线性回归的代数方法和梯度下降法，并分别使用Scalding和Spark进行了实现；8.案例研究4：使用Scalding和Spark的推荐系统：包括推荐系统的介绍、技术应用、实现规则并使用Scalding和Spark进行了实现。

作者K.G. Srinivasa是卡内基梅隆大学计算机科学学院机器人研究所的副教授；是电脑专业资格认定协会（ICCP，International Conformity Certification Programm）、国际计算机视觉期刊（IJCV，International Journal Computer Vision）、国际计算机视觉与模式识别会议（CVPR，Computer Vision and Pattern Recognition）等多个国际会议的委员会委员，发表超过20篇期刊及会议论文。他的研究领域包括计算机视觉、图像处理、动态场景的计算机视觉监控、基于人的行为和生物特征的人物识别与身份鉴定以及数字多媒体数据的水印处理等。

本书描述了构建高性能分布式计算大规模数据处理的软件系统新模式的基本原理；介绍了Hadoop生态系统并一步步地指导安装、编程和执行；对Spark的基础知识，包括弹性分布式数据集进行了介绍，并对使用Spark和Scalding进行数据聚类、分类和回归进行了分析，提供了详细的案例研究方法；最后使用Scalding和Spark实现了一个实用推荐系统。本书适合计算机体系结构、计算智能、数据挖掘等专业的科研人员及研究生阅读参考。

第2篇：计算机视觉基本原理范文

关键词： 计算机 视觉注意机制 计算机视觉注意模型

1.引言

随着信息技术的不断发展，数据处理量剧增，以及用户不断扩大的个性化需求，对计算机信息处理能力提出了越来越高的要求。如何在场景中快速准确地找到与任务相关的局部信息，即物体选择与识别，已经成为计算机信息处理领域的一个研究热点。随着在心理学领域注意机制研究的不断发展，将注意机制引入信息处理领域来解决物体识别问题，已经不再是纸上谈兵。

人类视觉系统进行视觉信息处理时，总是迅速选择少数几个显著对象进行优先处理，忽略或舍弃其他的非显著对象。进入人类视野的海量信息，通过注意选择机制进行筛选，就能使我们有选择地分配有限的视觉处理资源，保证视觉信息处理的效率，这就是视觉选择注意机制的原理。依据人类视觉选择注意的基本原理，开发能够进行智能图像信息处理的计算机系统，就成为一大任务。我们研究的主要方向是使计算机处理对象时，能够具备与人类相似的视觉选择注意能力。

2.视觉注意机制

研究视觉注意机制是个多学科交叉的问题，目前多个领域的研究人员都取得了研究成果，并且对视觉注意的理论都形成了一些共识。目前普遍认为注意既可以是按自底向上（自下而上）的图像数据驱动的，也可以是安自顶向下（自上而下）的任务驱动的。其中，自下而上的研究主要来自图像中物体数据本身的显著性。例如，在视觉搜索实验中，显著的物体会自动跳出，如图1中的圆点通过特征对比，以形状跳出的形式获得注意。自上而下的引导主要来自当前的视觉任务，以及场景的快速认证结果，即我们可以“故意”去注意任何一个“不起眼”的物体，如我们可以在图书馆浩如烟海的藏书中，找到自己感兴趣的那本书。

研究视觉注意机制的重要方法是研究眼睛在搜索目标时的表现。显著图中的各目标在竞争中吸引注意点，注意点在各个注意目标间转移。根据注意点转移时是否伴随眼动，视觉注意也分为隐式注意和显式注意。隐式注意的中央凹不会随着注意点的转移而移动，而显式注意的中央凹随每次注意点的转移而运动。

对视觉注意机制的研究为计算机视觉的发展提供了可能。计算机视觉借鉴人类视觉的注意机制，建立视觉注意的计算模型。通过“注意点”的选择与转移，实现对复杂场景中任务的搜索与定位，最终来实现实时信息的响应处理。在计算机视觉的研究中，显式注意应用较多。

3.计算机视觉注意模型

从人的角度来看，人类视觉系统通过视觉，选择注意在复杂的场景中迅速将注意力集中在少数几个显著的视觉对象上。从场景的角度来看，场景中的某些内容比其他内容更能引起观察者的注意，我们称之为视觉显著性，两者其实是从不同的角度对视觉选择注意过程的描述。

我们把引起注意的场景内容定义为注意焦点FOA（Focus of Attention）。Treisman的特征整合理论中将视觉信息处理过程划分为前注意和注意两个阶段，各种视觉特征在前注意阶段被以并行的方式提取出来，并在注意阶段以串行方式整合为视觉客体，即注意的特征和客体是通过不同方式进行的。在注意焦点的选择和转移上，Koch［2］进行了深入的研究，他提出注意焦点FOA的变化具有四个特征，即单焦点性：同一时刻只能存在一个FOA；缩放性：FOA的空间范围可以扩大或者缩小；焦点转移性：FOA能够由一个位置向另一个位置转移；邻近优先性：FOA转移时倾向于选择与当前注视内容接近的位置。同时注意焦点具有抑制返回的特点，即FOA转移时抑制返回最近被选择过的注视区域。在此基础上，视觉注意的研究人员提出了多种视觉注意模型。

4.视觉注意模型的研究现状

人类的视觉注意过程包括两个方面：一方面是对自下而上的初级视觉特征的加工，另一方面是由自上而下的任务的指导，两方面结合，共同完成了视觉的选择性注意。与此对应，当前的计算机视觉注意研究也分为这两个方面。

4.1自下向上的数据驱动注意模型研究及分析

在没有先验任务指导的情况下，视觉注意的目标选择主要是由场景中自下而上的数据驱动的，目标是否被关注，由它的显著性决定。现在，自下而上的注意研究主要基于Treisman的特征整合理论和Koch&Ullman的显著性模型，Itti、satoh等人均在此基础上提出了自己的研究模型，并做了一些模型的改进研究。自下而上的研究方法通过对输入图像提取颜色、朝向、亮度等方面的基本视觉特征的研究，形成各个特征对应的显著图。另外，一些研究者采用基于局部或全局对比度的方法，来得到图中每个像素的显著性，进而得到显著图。

现有的自下而上的视觉注意计算模型中，Itti的显著图模型（简称Itti模型）最具代表性。该模型主要包含3个模块：特征提取、显著图生成和注意焦点转移。模型通过初级特征的提取，将多种特征、多种尺度的视觉空间通过中央―周边算子得到的各个特征的显著性图合成一幅显著图。显著图中的各个目标通过胜者为王的竞争机制，选出唯一的注意目标，其中注意焦点的转移用的是禁止返回机制。但该模型也有一些缺点，如显著区与目标区域有偏差、计算量较大、运行时间较长、动态场景中实时处理不平等。

在动态场景之中，由于Itti模型很难满足实时性的要求，科研工作者们正在努力研究动态场景的特性，并建立相应的动态模型。如Wolfe［1］指出，影响前注意的特征包括颜色、方向、曲率、尺寸、运动、深度特征、微调支距、光泽、形状，等等，其中又以运动特征最为敏感。而You等采用了一种空间域特征和时间域特征相结合的视觉注意模型，该模型假设当场景中存在全局运动时，视觉注意对象将极少做运动。然而，许多真实的场景并不能满足这个假设，限制了模型的适用范围。Hang等人提出了一种运动图的计算方法，并把运动图作为特征之一，与颜色、亮度、方向等特征结合。这些研究关注了运动特征对视觉的影响，但是均存在一定的局限性，对于复杂的运动场景的注意焦点计算很难取得良好的效果。

我国研究者也在Itti注意模型的基础上研究了适合动态场景中的注意模型，形成了一些理论成果。如曾志宏［2］等人提出注意焦点计算模型，郑雅羽［3］等提出基于时空特征融合的视觉注意计算模型。这些模型都能较好地提取动态场景下的视觉目标。

4.2自上而下的任务驱动的注意模型研究及分析

自上而下的注意即任务驱动的注意，通过目标和任务的抽象知识，在一定程度上指导注意焦点的选择。在自上而下注意模型的研究方面，Laar（1997）提出了一个用于隐式视觉注意的模型，该模型通过任务学习，将注意集中于重要的特征。Rabak［4］提出了基于注意机制的视觉感知识别模型，该模型在定义目标显著性时，通过语义分析对其他三个自下向上的视觉控制参数项进行线性组合。Salah将可观测马尔科夫模型引入到模拟任务驱动的注意模型研究中，并在数字识别和人脸识别的实验中取得了很好的效果。Itti提出以调节心理阈值函数的形式来控制视觉感知。

目前对自下而上的数据驱动方面的研究较多，而对自下而上的任务驱动方面研究较少。因为任务驱动的注意与人的主观意识有关，同时受到场景的全局特征影响。自上而下的注意涉及记忆、控制等多个模块的分工协作，其过程非常复杂。

5.计算机视觉注意模型研究的趋势

自底向上和自顶向下的加工是两种方向不同的信息处理机制，两者的结合形成了统一的视知觉系统。人类的视觉信息处理系统只有遵循这样的方法，才能有效地实现视觉选择注意的目的。

实践证明，把自底向上和自顶向下的研究相分离的研究方法并不能很好地解决计算机的视觉注意过程。要想使计算机能够准确模拟人类的视觉注意过程，实现主动的视觉选择注意的目的，采用两种研究方法相结合的形式势在必行。自底向上的视觉注意计算往往离不开与自顶向下的有机结合，实现二者的优势互补是以后计算机视觉注意研究的一个趋势。

参考文献：

［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，周昌乐，林坤辉，曲延云，陈嘉威.目标跟踪的视觉注意计算模型［J］.计算机工程，2008，（23）.

［3］郑雅羽，田翔，陈耀武.基于时空特征融合的视觉注意模型［J］.吉林大学学报，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：计算机视觉基本原理范文

【关键词】三维重构 SIFT算法 对极几何约束 RANSAC算法

如何求解两幅图像中的对应点，是计算机视觉研究中的基本问题，也是计算机视觉高层次处理的基础。通常，图像中对应点的求解分为两步：第一步，在图像中寻找一些与其邻域有较大区别的特征点；第二步，利用这些点在结构上或其它特征上的相似性进行点的匹配。特征点通常位于图像中物体的边缘和象素灰度值变化较大的地方，如T型连接点和最大曲率点等。

1 SIFT特征匹配算法

SIFT特征匹配算法包括两个阶段，第一阶段是SIFT特征向量的生成，即从多幅待匹配图像中提取出对尺度缩放、旋转、亮度变化无关的特征向量；第二阶段是 SIFT特征向量的匹配。 一幅图像 SIFT特征向量的生成算法总共包括3步：

（1）尺度空间极值检测，以初步确定关键点位置和所在尺度；

在检测尺度空间极值时，图中标记为叉号的像素需要跟包括同一尺度的周围邻域8个像素和相邻尺度对应位置的周围邻域9×2个像素总共26个像素进行比较，以确保在尺度空间和二维图像空间都检测到局部极值。

（2）通过拟和三维二次函数以精确确定关键点的位置和尺度，同时去除低对比度的关键点和不稳定的边缘响应点（因为DoG算子会产生较强的边缘响应），以增强匹配稳定性、提高抗噪声能力。

（3）利用关键点邻域像素的梯度方向分布特性为每个关键点指定方向参数，使算子具备旋转不变性。

在实际计算时，我们在以关键点为中心的邻域窗口内采样，并用直方图统计邻域像素的梯度方向。梯度直方图的范围是0-360度，其中每10度一个柱，总共36个柱。直方图的峰值则代表了该关键点处邻域梯度的主方向，即作为该关键点的方向。图像的关键点已检测完毕，每个关键点有三个信息：位置、所处尺度、方向。由此可以确定一个SIFT特征区域。

2 基于对极几何约束的SIFT匹配点检测

4 仿真算例

选取两幅图像作为原始图像并采用SIFT算法进行特征点的提取和匹配，（如图1、2所示），利用RANSAC方法对SIFT匹配结果进行筛选。通常，SIFT算法求得的匹配点很多，而且包含许多错误匹配点（如图1所示），如何选择合适的匹配点对于基础矩阵的求解精度影响很大。下文利用RANSAC拟合对极线几何约束的方法，迭代求解最佳的基础矩阵的同时也剔除了错误匹配点。

由于噪声、计算误差等原因，所得匹配结果存在一定误差，若将误差小于1个像素的匹配点视为正确匹配点，那么匹配的正确率可由下式求得：

（6）

由于每次实验得到的基础矩阵不同，导致匹配正确率的幅度变化很大。

5 结论

本文首先介绍了基于SIFT算法的特征点提取及匹配，由于SIFT算法是以局部特征作为匹配条件，因而容易出现错误匹配点。本文采用对极几何约束的方法，结合RANSAC算法对SIFT算法的结果进行筛选，得到了精确的匹配点。最后，采用Quasi稠密匹配的方法，以RANSAC所求结果作为种子点进行传播，得到能够充分反映物体表面信息的致密匹配点。

参考文献

[1]张喜涛，司斌，王晖.利用对极几何约束的方法提高SIFT算法的正确率[J].航空兵器，2012，3（5）：377-40.

[2]梁志敏，高洪明，王志江.摄像机标定中亚像素级角点检测算法.焊接学报，2006，27（02）：102-104.

[3]胡海峰，侯晓微.一种自动检测棋盘角点的新算法.计算机工程，2004，30（14）：19-25.

作者简介

高晓明（1986-），女，F供职于深圳供电局有限公司。

第4篇：计算机视觉基本原理范文

关键词:遗传算法;GA;进化;最优化

中图分类号:TP18 文献标识码:A文章编号: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

在人工智能领域中,有不少问题需要在复杂而庞大的搜索空间中寻找最优解或准最优解。在计算此类问题时,若不能利用问题的固有知识来缩小搜索空间则会产生搜索的组合爆炸。因此,研究能在搜索过程中自动获取和积累有关搜索空间的知识并自适应地控制搜索过程从而得到最优解的通用搜索算法一直是令人瞩目的课题[1]。遗传算法简称就是这类特别有效的算法之一。

二、遗传算法基本原理

遗传算法是建立在自然选择和群众遗传学机理基础上的,具有广泛适应性的搜索方法。遗传算法搜索结合了达尔文适者生存和随机信息交换的思想,适者生存消除了解中不适应因素,随机信息交换利用了原有解中已知的知识,从而有力地加快了搜索过程。

遗传算法的基本思想[2]:遗传算法是从代表问题可能潜在解集的一个种群开始的,一个种群由经过基因编码的一定数目的个体组成,初始种群产生之后,按照适者生存和优胜劣汰的原理,逐步演化产生出越来越好的近似解。在每一代,根据问题域中个体的适应度大小挑选个体,并借助自然遗传学的遗传算子进行交叉和变异,产生出代表新的解集的种群。这个过程将导致种群向自然进化一样的后代种群比前代更加适应环境,末代种群中的最优个体经过解码,可以作为问题近似最优解。

三、遗传算法的主要特点及改进

随着问题种类的不同以及问题规模的扩大,要寻求一种能以有限的代价来解决搜索和优化的通用方法,遗传算法正是为我们提供的一个有效的途径,它不同于传统的搜索和优化方法。主要区别在于:

(1)自组织、自适应和自学习性。

(2)遗传算法的本质并行性。

(3)遗传算法不要求导或其他辅助知识,而只需要影响搜索方向的目标函数和相应的适应度函数。

(4)遗传算法强调概率转换规则,而不是确定的转换规则。

(5)遗传算法可以更加直接地应用。

(6)遗传算法对给定问题,可以产生许多的潜在解,最终选择可以由使用者确定。

其中对全局信息有效利用和隐含并行性是遗传算法的两大特点,同时遗传算法对问题本身的限制较少,因而具有很强的通用优化能力。但遗传算法容易过早收敛,这样就会使其他个体中的有效基因不能得到有效复制,最终丢失;而且在进化后期染色体之间的差别极小,整个种群进化停滞不前,搜索效率较低,这样就会导致搜索到的结果不是全局最优解。

自从1975年J.H.Holland系统地提出遗传算法的完整结构和理论以来,众多学者一直致力于推动遗传算法的发展,对编码方式、控制参数的确定、选择方式和交叉机理等进行了深入的探究,其基本途径概括起来有以下几个方面[3]:

(1)改变遗传算法的组成部分或使用技术;

(2)采用混合遗传算法;

(3)采用动态自适应技术,在进化过程中调整算法控制参数和编码粒度;

(4)采用非标准的遗传操作算子;

(5)采用并行遗传算法等。

四、遗传算法的应用领域

遗传算法经过几十年的发展,逐渐被人们接受和运用,遗传算法的应用研究比理论研究更为丰富,下面是遗传算法的一些主要应用领域[4]:

(1)优化问题:优化问题包括函数优化和组合优化两种。函数优化是遗传算法的经典领域,也是对遗传算法进行性能评价的常用算例。对于组合优化,随着问题规模的扩大,搜索空间急剧扩大,这类复杂问题,人们已经意识到把精力放在寻找其满意解上。实践证明,遗传算法对于组合优化中的NP完全问题非常有效。

(2)生产调度问题:生产调度问题在许多情况下所建立起来的数学模型难以精确求解,即使经过一些简化之后可以进行求解,也会因简化太多而使得求解结果与实际相差甚远。遗传算法已成为解决复杂调度问题的有效工具,在单件生产车间调度、流水线生产车间、生产规划、任务分配等方面遗传算法都得到了有效的应用。

(3)自动控制:在自动控制领域中许多与优化相关的问题需要求解,遗传算法的应用日益增加,并显示了良好的效果。例如用遗传算法进行航空控制系统的优化、基于遗传算法的参数辨识、利用遗传算法进行人工神经网络的结构优化设计和权值学习,都显示了遗传算法在这些领域中应用的可能性。

(4)机器人智能控制:机器人是一类复杂的难以精确建模的人工系统,而遗传算法的起源就来自于对人工自适应系统的研究。例如遗传算法已经在移动机器人路径规划、关节机器人运动轨迹规划、机器人逆运动学求解、细胞机器人的结构优化和行动协调等方面得到研究和应用。

(5)图像处理和模式识别:图像处理和模式识别是计算机视觉中的一个重要研究领域。在图像处理过程中,如扫描、特征提取、图像分割等不可避免地产生一些误差,这些误差会影响到图像处理和识别的效果。如何使这些误差最小是使计算机视觉达到实用化的重要要求。遗传算法在图像处理中的优化计算方面是完全胜任的。目前已在图像恢复、图像边缘特征提取、几何形状识别等方面得到了应用。

五、总结

遗传算法作为一种非确定性的模拟自然演化的学习过程的求解问题方法,在很多领域具有广泛的应用价值,但其在很多方面有待于进一步研究、探讨和完善。可以预期,随着计算机技术的进步和生物学研究的深入,遗传算法在操作技术和方法上将更通用、更有效。

参考文献:

[1]王煦法.遗传算法及其应用.小型微型计算机系统,1995,2

第5篇：计算机视觉基本原理范文

自适应系统是一类智能的时变系统，这类系统能够通过与外界环境的接触来动态地改善自身的信号处理。自适应信号处理就是在信号处理中引入了某种最优准则，这种最优准则在任何时刻、任何环境下都是被满足的，因而可增强期望信号、消除干扰信号。自适应信号处理技术目前在雷达、通信、声纳、图像处理、计算机视觉、地震勘探、生物医学和振动工程等领域有着极其重要的应用。

全书共9章。1.引言：离散时间信号及电路基础：包括离散时间信号的确定性和随机序列、酉变换、离散傅里叶变换、正余弦变换，DT电路的性能、脉冲响应、DFT和Z变换等内容；2.自适应信号和阵列处理介绍：包括线性及非线性数字滤波、自适应滤波器的分类、自适应逆模型的估计、干扰消除、生物启发的智能电路等；3.最佳线性滤波理论：包括自适应滤波器的基本概念、随机优化方法、应用实例；4.最小二乘法：包括最小二乘法的基本原理、用最小二乘法的线性系统的解决方案、采用矩阵分解的LS方法、欠定稀疏系统（underdeterminedsparsesystems）；5.一阶自适应算法：包括算法的性能、收敛性、稳定性、阶梯度算法、LMS算法的统计分析和性能、LMS变异化算法等；6.二阶自适应算法：包括牛顿算法、仿射投影算法、递推最小二乘法、卡尔曼滤波器、自适应跟踪算法的性能、多输入多输出误差序列的回归算法等内容；7.块和变换域算法：包括频域分块自适应滤波、叠加FDAF算法、FDAF算法性能分析、TDAF算法及性能、子带自适应滤波等内容；8.线性预测和递归算法：线性估计：前向和后向预测、递归模型算法、LevinsonDurbin算法及FKA、FAEST、和FTF算法等；9.离散时空滤波：AP算法及其传播模型、信号模型、噪声场特性和质量指标、常规的波束成形技术、依赖于数据的波束成形技术等内容。

作者AurelioUncini教授是罗马萨皮恩扎大学（RomMarthaSapienzaUniversity）教授，讲授电路理论、自适应算法和并行计算、数字音频处理等课程。他是智能信号处理和多媒体实验室主任，也是萨皮恩扎大学网络情报与信息安全研究中心创始人之一。

本书基于自适应信号处理为读者提供相关电路及算法设计开发的有效指导，每章末均附有大量带启发性的习题和部分习题答案，以及大量的参考文献。书中的实例包括多模态多媒体生物、生物医学、经济、环境科学、遥感等领域。读者不仅能学会如何设计和实现相关算法，还可以进行算法性能的评估。本书可作为高等院校通信、雷达、声纳以及信号处理等相关专业的高年级学生和研究生的教材，也可作为工程技术人员的参考资料，对科研院所研发人员和工程技术人员解决实际的工程技术问题，也很有参考价值。

李亚宁，硕士研究生（中国科学院自动化研究所）本文来自《信号处理》杂志

第6篇：计算机视觉基本原理范文

关键词：数字图像处理；教学改革；试验教学

0 引言

《数字图像处理》是一门汇聚光电探测、电子学、数学和计算机等众多领域技术的综合叉学科，通过对原始图像的加工，可以使图像具备更好的视觉效果，同时满足某些应用的特定需要。《数字图像处理》是一门偏重于应用的工程学科，经过半个多世纪的发展，目前已广泛应用于工业检测、医疗保健、航空航天、军事等各个领域，其巨大成就表现在航空航天遥感和医学图像的处理方面。在航天领域，为太空探测成功处理了数万张照片在生物医学领域，为开辟了无损诊断的先河，体现出其远大的发展前景。数字图像处理是模式识别、计算机视觉、图像通信、多媒体技术等学科的基础，已经成为高等院校电子信息工程、通信工程、信号与信息处理、计算机应用与软件等学科的一门重要专业课程。

对于工科类应用型高校，主要是培养具有创新意识和竞争力、符合市场需求的实用型人才，强调学生的应用动手能力。在《数字图像处理》课程的教学过程中，我们主要从授课内容、授课方式、试验课设计以及考核方式进行了改革，培养学生学习兴趣，掌握图像处理最基本的流程和基础知识，通过主动查阅文献资料与团队协作培养学生分析問题与解决問题的能力。近几年，我们对课程教学内容体系、教学方法与手段以及教师队伍等方面的进一步建设，不断进行科技创新，将工程与项目的开发与设计理念引入课堂与试验，取得了较明显的效果，最为显著的是学生在大四毕业设计中，具备扎实的图像处理相关基础知识，能很好地完成与图像处理相关的毕业设计课题。

1 授课内容改革

随着科学技术的发展以及信息时代的到来，图像处理的新理论和新方法层出不穷，并逐步应用于实践。《数字图像处理》课程教学的侧重点和教学内容也必须发生相应变化以适应时代对应用型人才培养的需求。

1.1优化整合教学内容

在众多的《数字图像处理》类教材中，选择了西安电子科技大学许录平编写的《数字图像处理》教材为主。主要考虑到该教材内容全面、知识新颖，在内容阐述上重点突出，实践性强，有较多的实例来帮助学生理解图像处理的理论和算法。同时以清华大学章毓晋编写的《图像工程（上册）图像处理和分析》与冈萨雷斯的《数字图像处理》作为我们的辅助教材。

该教材共分八章三大部分，第一部分是数字图像处理基础，包括绪论、图像处理基础和图象变换共三章。第二部分介绍图像处理基本方法和技术，包括图象增强、图像恢复和重建、图像压缩编码共三章。第三部分讲述数字图像分析的基本原理和技术，包括图象分割和图像描述共二章。对于应用型本科教学，我们对教材内容进行适当增删、重组。并划分成如下内容模块：图像基础知识（图像采集、量化与人眼视觉系统）、图像变换、图像增强、图像恢复、压缩编码、图像分割、图像描述与图像分类识别。课程教学的主要任务是系统地讲授各个模块的基本概念、基本原理与典型方法。目的是让学生掌握图像处理的基本理论和技术，建立一个比较完整的图像处理和分析的理论体系，并了解和掌握常用的图像处理和分析技术。

根据几年的教学实践经验，图像描述与图像分类识别应该属于图像理解的范畴，作为图像工程的高一级别的内容，可以在本科阶段略讲：而图像基本概念、各种图像变换、灰度图像增强、图像平滑、图像锐化和彩色图像处理的应用性比较强，且在生活中经常会遇到此类的应用需求，应尽量详讲；频域增强、图像复原、图像编码和图像分割的地位比较特殊，这些部分的数学知识比较多，现实中具有很大应用价值，应该予以讲授。

1.2补充学课前沿知识

在每个模块的内容讲授安排上，在注重基础知识与经典算法讲授的前提下，按照由浅入深、由易到难的顺序逐渐展开，并适当补充本领域中的一些新技术、新方法、新成果。例如：在讲授图像变换模块时，其中的Fourier变换与离散余弦变换（DCT），学生在其他前期课程中有所接触，相对来说学生容易接受与理解。在这个模块我们要补充的前沿知识就是“小波变换”。小波分析是当前应用数学与工程学科中一个迅速发展的新领域，经过近十年的探索研究，重要的数学形式化体系已经建立。理论基础更加扎实。与Fourier变换、DCT变换相比，小波变换是时间（空间）频率的局部细化分析，它通过伸缩平移运算对信号（函数）逐步进行多尺度细化，最终达到高频处时间细化，低频处频率细化，能自动适应时频信号分析的要求，从而可聚焦到信号的任意细节，解决了Fourier变通的困难問题，成为继Fouri-er变换以来在科学方法上的重大突破，有人把小波变换称为“数学显微镜”。小波变换联系了应用数学、物理学、计算机科学、信号与信息处理、图像处理、地震勘探等多个学科。它在信号分析、语音合成、图像识别、计算机视觉、数据压缩等方面的研究都取得了许多具有重大科学意义和应用价值的成果。再例如：在讲授图像平滑去噪模块时，除了讲解教材的均值滤波、中值滤波算法之外，还补充基于偏微分方程（PDE）的图像去噪方法。在图像处理与计算机视觉中采用PDE方法，是近些年以来图像处理领域中的一个重要分支，因为它在图像处理中具有更强的局部适应性（Local Adaptability）与高度的灵活性（Flexibility），并且日益成为相关领域研究者关注的一个热点，在图像去噪、边缘检测与图像分割方面积累了丰富成果。

通过在课堂上适当地补充学科前沿知识，不但可以开阔学生的视野，丰富学生的知识面，让学生明白更多、更新的方法在教材之外，要学会查阅相关文献，而不要局限于书本，从而激发学生的创新意识。同时，在各个模块内容的设计中要注重知识点之间、模块之间以及本课程与其他课程之间的内在联系，既体现知识的内涵，又关注知识产生的过程。既引导学生对当前所学内容举一反三，又能将新旧知识融会贯通。

2 教学过程的改革

2.1教学方式的选择

《数字图像处理》课程是一门既具有较强理论性又具有较强实践性的学科，其中不但有基本概念与理论。还有许多具体的算法与应用举例。所以，在教学过程中采用以“多媒体”为主，“粉笔+黑板”为辅的教学方式。多媒体教学手段的采用能使教学内容由平面到立体，由抽象到具体，由文字到声音图像，这一教学手段的运用极大地增强了课堂教学的直观性、互动性，调动了学生学习的主动性。而“粉笔+黑板”的板书可以用来进行公式的推导与演算，加强学生对公式的理解与记忆。

2.2项目式教学

为了有效地培养学生的应用能力，把基于项目式的教学策略引人课堂之中，以促进学生高级认知技能和問题解决策略的形成，将理论联系实际，培养学生分析問题与解决問题的能力。这一策略的主要方法就是：在讲授教材的知识点或具体算法时，先引入一个具体工程项目，通过对此项目的需求进行分析，让学生知道我们将要学习的知识在项目的哪个环节可以得到应用。这样既可以激发学生的求知欲，又能增强学生的学习兴趣，调动学习的主动性。例如：在讲授“图像增强”这个模块时，我们就以“视频监控”项目为背景，因为受光照条件、天气变化（雨雪、大雾）等因素影响，采集的视频图像往往不清晰，视觉效果很差，但是，通过我们将要学习的图像增强方法，可以大幅度地改善图像的视觉效果，提高图像的质量，如图1所示。

由于这一真实项目引领整个“图像增强”模块的学习过程，能够有效提高学生的学习积极性，也有利于学生掌握该知识点的具体应用价值，提高学生对理论知识的综合运用能力，从而提高学生分析与解决实际問题的能力。

3 试验教学的改革

在以住《数字图像处理》的试验课中，通常都是在MatLab环境中，对课本中的一些算法进行重复性验证，试验内容简单枯燥，无法引起学生学习的兴趣，更加不能使学生将所学的知识与实际生活中的应用需求相联系。

针对上述問题，我们进行了如下改革：

（1）设置具有应用性的“学期项目”让学生开发，激发他们的学习兴趣。俗话说“兴趣是最好的老师”，只要能够激发学生的学习兴趣，就能调动学生学习的主动性与积极性。为了调动学生的学习兴趣，我们选择兼具应用性与兴趣性的试验题目——例如“基于肤色特征的人脸分割”、“基于视觉相似性的图像快速检索”、“监控图像的增强与锐化”与“运动模糊图像的恢复”等，学生根据这些“学期项目”，分成多个小组，每个成员在组内具有明确的分工与任务，各负其责，共同完成“学期项目”软件开发。

（2）在“学期项目”软件开发时，鼓励学生多采用教材之外的新理论与新方法，培养开拓创新能力。要求学生在了解试验目的前提下，自己进行方案设计，选择适当的算法。近些年以来，各种类型的图像处理新理论与新方法层出不穷，在不同的应用场合，各自的优点与缺点互不相同。鼓励学生通过互联网与学校的图书馆，查阅最新文献，形成自己的特点，培养学生的科技创新能力。在试验成功后，不但要进行试验结果与算法性能分析，还要书写软件设计方案等文档。

（3）组建图像处理兴趣小组。因为受课程学时限制，仅仅只利用课内时间，则非常有限。我们就组建了图像处理兴趣小组，让他们参加到教师的科研与项目中来，使学生在真实的项目研发中锻炼自己的综合能力。

最后，在期末之前安排两周的时间对学生的“学期项目”进行集中检查，检查的内容主要包括：①系统演示；②功能方面是否正确完整；③算法的适应能力是否鲁棒；④算法的效率是否高效；⑤程序代码是否规范；⑥试验分析报告与PPT汇报。然后，根据这些方面的检查情况，对学生的学习情况与动手能力进行评分。这是基于项目试验教学改革的重要环节，不但可以督促“学期项目”完成的质量，还能提高学生分析問题与解决問题的能力。

4 评价机制的改革

对于公选课的《数字图像处理》课程，我们采用了“笔试+课堂表现+试验考核”的一种综合考核方式。其中笔试环节重点考察学生教材上的基本概念、基本算法等知识点记忆与掌握程度：课堂表现主要考察学生的学习态度，主要包括出勤率与读书心得等内容：试验考核主要是考察学生综合应用能力，其中包括所选“学期项目”的完成质量与试验分析报告与软件设计文档。

《数字图像处理》作为一门实践性、应用性都很强的课程，在考核时，要加大平时考查在最终成绩认定中的比重，要重点突出“学期项目”完成质量在学习中的重要性，从而激发学生实践学习的主动性，提高学生的实践能力、创新能力，最终达不到理想的教学效果。

此外，由于选修本门课程学生基础各异，专业背景相差较大，采取“分层评价”也是一种应该提倡的方法。“分层评价”也是教学过程中的一个重要环节，它是根据学生的知识水平和学习能力的差异，对不同专业的学生采取不同的评价标准以及对他们的期望值。

5 结语

第7篇：计算机视觉基本原理范文

鱼眼镜头相机属于非量测相机，视场角较大（能够达到180度以上），每张照片包含的信息量大，且厂商一般不提供内方位元素和镜头畸变系数。鱼眼镜头的投影模型不是人们习惯的透视投影，而是球面投影。对于透视投影模型及此类相机的标定，国内外已经进行了大量的研究。但对鱼眼镜头标定的研究相对较少，因此找出一种高精度标定鱼眼镜头的方法是十分必要的。

正确标定Ladybug3全景视觉系统后，利用全景三维控制场，可以获取每个相机的外方位元素，探讨了仅有少量控制点情况下的全景物方点坐标解算方法。

【关键词】：相机标定；全景视觉系统；鱼眼镜头；坐标

中图分类号： TB852 文献标识码： A 文章编号：

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

全景技术是以近景摄影测量原理为基本原理发展起来的一种视觉新技术，是目前全球范围内迅速发展并逐步流行的一门技术。Ladybug3是PointGrey公司最近推出的360度高性能全景视觉系统，系统采用6台鱼眼镜头相机组合，5台分布在侧面，1台在顶部，可以得到整个全景360球面图像的75%以上。该系统可以得到单台相机的图像，也能够将多台相机采集的图像组合成一幅数字全景图像，实时完成图像采集、处理、拼接和校正等工作。

相机参数的标定是计算机视觉工业测量系统的关键组成技术之一，参数的标定精度将直接影响到测量结果。将像机的内方位元素和镜头光学畸变系数统称为像机的内部参数，外方位元素称为外部参数。全景相机属于非量测用摄影机，一般不会提供内方位元素，光学畸变大，并且不具备记载外部定向参数的功能。鱼眼镜头成像不同于一般的透视投影成像，其投影面是一个近似球状的曲面，光学畸变较大，进行精确的标定是必不可少的。本文将采用王保丰（2007）提出的“两步法”标定鱼眼镜头的内部参数，并且进一步研究，在只知道少量控制点的情况下，利用Ladybug3全景视觉系统量测未知物方点坐标的方法。

二、全景相机标定

2.1 鱼眼镜头

鱼眼镜头作为全景视觉系统的重要组成部分，它是一个半球形或鱼眼形的镜头，可能是覆盖一个广泛的视野的最佳图像采集工具。使用鱼眼镜头能获得超过180°视场角图像。由于宽广的视场角，它已被用于许多领域，如林业、植被覆盖的研究、测绘中制作GPS任务的地点障碍图表。然而，只有少数刊物发表了关于这种镜头类型的摄影测量，鱼眼镜头图像的主要限制在于不能使用传统的数字摄影测量理论。

鱼眼镜头和普通直线镜头的根本区别在于，鱼眼相机的成像平面是近似于球状的曲面。根据不同的光线偏移量，式2.1给出了四种不同类型的投影公式：

1）极投影（等距离投影）：

2）正投影：

3）体视投影： （2.1）

4）等立体角投影：

其中：θ是视场角，R是球面半径，r是光学系统的理想像高。

2.2 鱼眼镜头的标定过程

所谓“两步法”标定鱼眼镜头，即先把鱼眼图像转化为透视投影图像，然后再采用试验场标定法，对相机内参数 ， ，R, ， ， ， ， 进行标定。具体步骤如下：

（1）空间直线经球面投影后，变为 平面上半长轴为R的椭圆弧。我们先标定镜头图像的光学中心坐标（ ， )和R，把鱼眼镜头转化为透视投影图像。在鱼眼图像中确定一条代表实际直线的椭圆弧，在其上找若干点（至少6个），测出坐标( ， )， 为点在图像矩阵中所在的行数(相当于横坐标)， 为列数(相当于纵坐标)。用最小二乘法确定这些点所在椭圆方程：

（2.2）

用下式计算像主点坐标（ ， ）和投影球面的R：

,

第8篇：计算机视觉基本原理范文

[关键词]小波变换突变信号检测傅里叶变换MATLAB

中图分类号:TP391文献标识码:A文章编号:1671-7597(2009)1110028-01

一、引言

突变信号在数字信号处理中具有非常重要的地位和作用。例如,在声呐探物、无损探伤等技术中发射的限时限频信号,经一段时间后反射波才能到达接收器,接受信号会发生突变,检测这些突变点就可以估算被探测对象的距离和大小。在图像处理中,把象素点的灰度作为象素点位置的函数,那么清晰的物体边缘在图像中表现为象素点灰度值的突变,检测这些突变点就可以掌握图像中物体的边缘和形体特征,等等。目前,突变信号检测技术已经在图像识别、目标检测、计算机视觉等方面得到了广泛的应用[1～4]。

二、突变信号检测原理

(一)可行性分析

则根据傅里叶变换的性质有:

所以可得到:

若将函数看作是信号, 看作是滤波器,那么信号的导数与滤波器的卷积结果可以看成是滤波器的导数与信号的卷积。例如,如果选

为高斯函数,则利用其导数可以构造Morlet小波和Maar小波,因此,小波变换的突变点和极值点与信号的突变点和极值点具有对应关系,利用小波变换可以检测突变信号。

(二)小波检测算法

设是一起平滑作用的低通平滑函数,且满足条件:

通常取为高斯函数,即:

假设是二次可导的,并且定义:

因此可用做小波母函数。

由此可见,小波变换 分别是函数在尺度下由平滑后再取一阶、二阶导数。当较小时,用对平滑的结果对的突变部分的位置与形态影响不大;当较大时,则此平滑过程会将的一些细小的突变削去,而只剩下大尺寸的突变。由此可知,当小波函数可看作某一平滑函数的一阶导数时,信号小波变换模的局部极值点对应信号的突变点(或边缘)。当小波函数可看作某一平滑函数的二阶导数时,信号小波变换模的过零点,也对应信号的突变点(或边缘)。由此分析可知,采用检测小波变换系数模的过零点和局部极值点,可达到检测信号的突变点(或边缘)的目的[5～9]。

三、信号突变点检测的小波应用

图1原始时域信号是由两个不同的频率信号叠加而成,为了确定原始信号的频率突变点,实验分别采用傅里叶变换和小波进行处理。图中可见,小波分解后的三层高频系数重构图形可清楚地确定频率突变点的位置,而傅里叶变换却没有这种能力。图中同样可以看出,第一层分解的高频系数重构的图像比 、高频系数重构的图像更清楚地确定了信号突变点的位置。

图2的原始信号是由一个正常信号和一个故障信号组成。一个正常运行的系统,由于某种原因系统出现故障造成了信号的频率产生了较大的改变,为了将正常信号和故障信号区分开,以确定系统正常运行的时间和产生故障的时间,为此采用小波进行分析处理。从图2中小波分解的高频层系数恢复的图形可以清楚地看出,在时,系统出现了异常情况,在时,系统又恢复了正常。从实验可以看出,对信号进行多尺度小波分析时,在信号出现突变点处,其小波变换后的系数,具有摸量极大值,因而可以通过模量的极大值点的检测来确定故障发生的时间点。图2再次说明小波分析在检测信号突变点(奇异点)应用中具有傅里叶变换无法比拟的优越性。

四、结语

本文介绍了小波方法进行突变信号检测的基本原理,利用MATLAB软件进行了实验仿真,对比性实验表明,小波分析方法在检测信号突变点信号中具有明显的优势。需要说明的是,小波分析用于信号的突变点检测,无论采用小波变换系数的模极大点还是过零点方法,都应在多尺度上作综合分析和判断,才能够准确地确定突变点的位置。通常,较小尺度下的小波变换能够减小频率混叠现象,判断突变点位置的准确度较高。

参考文献:

[1]陈德志,由小波变换的模极大值快速重构信号[J].电子学报,1998,26(9):20-25.

[2]雷斌、杨宗凯,线性时频变换在弱信号检测中的应用[J].电子科学杂志,1993,1(3):11-14.

[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]彭玉华,小波变换与工程应用[M].北京:科学出版社,2000,6:1-3.

[6]许长发、李国宽,实用小波方法[M].武汉:华中科技大学出版社,2001,7:1-54.

[7]梁虹、梁洁、陈跃斌等,信号与系统分析及MATLAB实现[M].北京:电子工业出版社,2002,2.

[8]胡昌华、张军波等编著,基于MATLAB的系统分析与设计--小波分析[M].西安:西安电子科技大学出版社,2000,6.

[9]陈桂明、张明照、戚红雨编著,应用MATLAB语言处理数字信号与数字图像[M].北京:科学出版社,2000,1:225-315.

作者简介:

第9篇：计算机视觉基本原理范文

【关键词】图像边缘; 边缘检测; 微分算子

1、引言：

边缘检测是图像处理中的重要内容。它如此重要主要有以下几个理由：首先，人眼通过追踪位置物体的轮廓而扫视一个未知的物体。第二，经验告诉我们：如果我们能够成功的得到图像的边缘，那么图像分析就会大大的简化，图像识别就会容易多。第三，很多图像并没有具体的物体，对这些图像的理解取决于他们的纹理性质，而提取这些纹理性质与边缘检测有及其密切的关系[1]。计算机视觉处理实质上就是简化信息的一个过程。这就意味着要扔掉一些不必要的信息而尽可能的利用物体的不变性质，而边缘就是最重要的性质。因此边缘检测是图像处理中最基础和最重要的任务之一[2]。因此，边缘检测在图像分割、模式识别、计算机视觉等众多方面都有着非常重要的地位[3]。

2、图像边缘特征

图像边缘存在于图像灰度剧变处，能够反映出图像边界。通常图像边缘分为阶跃边缘和屋顶边缘（也称为线状边缘）。这些图像边缘是根据图像灰度变化特征来划分的，在图2.1（a）中，灰度值呈现阶跃性变化，在边缘点的左右两侧，灰度信息明显从一个级别跳到另一个级别，灰度信息变化非常明显。图2.1（b）中是线性边缘，从图上显示可知，在边缘附近，灰度信息逐渐增加，直到另一个级别以后又开始逐渐减小，在图中显示出一个尖峰。

（a）阶跃边缘 （b）线状边缘

图2.1 边缘分类

根据以上图像边缘的特性，我们主要分析一下阶跃边缘的提取方法。根据上图2.1（a）阶跃边缘灰度值变化的特征，我们很容易将提取图像边缘问题转化为数学问题，我们对阶跃边缘求一阶导和二阶导数，结果如图2.2所示：

（a）一阶导数 （b）二阶导数

图2.2 阶跃边缘的微分特征

从上图中可以看出，图像边缘点就存在于图像一阶导数的局部最大值，或者是二阶导数的过零点处。边缘具有两个很重要的属性，分别是幅度和方向，幅度反映的是图像灰度变化程度，并且是图像中局部幅值最大的点。而在数学理论中梯度就反应了变化速率，所以可以把求局部幅值最大问题转换为求梯度幅值最大问题。

3、边缘检测基本实现步骤

图像边缘检测可以从图像的灰度曲线着手，根据曲线变化来寻求边缘点，这就是边缘检测的基本原理。在我们实际应用中，在我们进行边缘检测过程中，通常既要求检测到的边缘定位准确，又要尽可能减少假边缘的出现，因此，在我们进行边缘检测的过程中，通常会包含四个过程：

1）滤波：由于我们实际看到的图像往往都携带着很多噪点，然而，噪点经过求导以后，会被大大增强，给边缘检测造成很大影响，所以，我们就希望在进行求导之前先对噪点进行滤波，尽量滤去更多噪点，以减少其对检测效果的影响。

2）增强：图像可能受到各方面的影响，比如照相机像素低，或者是晚上、阴暗处光线弱、环境差，或者照片放的时间过久导致图像褪色等问题，造成图像模糊，这时候直接处理起来可能会丢失很多信息，如果在进行处理之前，对图像进行增强处理，从而可以大大提高检测效果。

3）检测：检测过程主要是从很多梯度幅值相对比较大的点中来检测边缘点，虽然，我们对于边缘点的定义是可以通过梯度的大小来确定的，然而在实际操作中，并不是所有梯度幅值大的点都是边缘点，有可能是噪点，所以，我们还需要再一次进行边缘检测，从而得到更准确的边缘点。

4）定位：我们虽然已经检测出来边缘点，然而这些边缘点有可能和真正的边缘点的位置有落差，这时候我们需要精确定位。边缘检测的基本步骤如图3.1所示。

图3.1 边缘检测的基本步骤

4、常用算子

根据上面图像边缘的分析，衍生出来一阶微分算子和二阶微分算子。一阶微分算子的主要思想就是对边缘求一阶导数，认为局部最大值点是图像边缘点，其中，Roberts算子在水平和垂直方向检测效果较好，但对噪点比较敏感，并且定位精度低;Sobel算子总体上检测效果较好，对噪点有抑制作用，但是运算量大，定位精度不高;Prewitt算子和Sobel算子大致相同，对噪点有抑制作用，但同样存在定位精度不高的问题;Kirsch算子能够减少细节丢失问题，但是计算量比较大。总的来说，在一阶微分算子中，利用某一阈值来确定边缘点，检测出来的边缘通常都比较粗，导致边缘定位精度低。

二阶微分算子的主要思想是，对边缘求二阶导数，认为过零点即是图像边缘点，其中，在无噪情况下，Laplacian算子和Log算子两者的检测效果都差不多，而当对含噪图像进行检测时，拉普拉斯算子受到噪点的影响较大，检测出许多假边缘，而Log算子对噪点有一定的抑制作用，检测效果相对来说比较好，所以在以后的检测中，Laplacian算子就慢慢的被Log算子所代替。

5、总结

图像边缘检测技术是图像处理学科中最基础也是最重要的部分，目前，边缘检测依旧受到人们的关注，本文主要是对传统算子进行了分析总结。目前，边缘检测算子相对较多，而且效果越来越完善，在对边缘没有特殊要求的情况下，传统算子是一个不错的选择。

参考文献：

[1]康牧，王宝树.图像处理中几个关键算法的研究[D].西安：西安电子科技大学，2009.