机器视觉课内实验.docx

【机器视觉】是一种重要的计算机科学技术，它涉及到图像处理、模式识别和人工智能等多个领域。在本实验中，学生将深入理解并实践与机器视觉相关的几个关键概念和技术，包括摄像机标定、图像预处理以及边缘检测。 **摄像机标定**是机器视觉中不可或缺的一环，目的是确定摄像机的内在参数（如焦距、主点坐标）和外在参数（如旋转和平移矩阵），从而建立图像坐标与世界坐标之间的映射关系。在实验一中，学生将使用直接线性变换（DLT）方法编程实现这一过程。直接线性变换通过构建透视投影矩阵来描述图像点与三维空间点的对应关系，然后通过求解线性方程组来估算这些参数。实验步骤包括读取和处理图像、获取特征点坐标，最终编写MATLAB程序来估计参数。 **图像预处理**是提高图像质量和提取有用信息的关键步骤。在实验二中，学生将学习和应用图像直方图均衡化、阈值操作以及灰度化等技术，以改善图像的对比度和亮度。例如，直方图均衡化可以增强图像的整体对比度，使得图像中的细节更加明显；阈值操作则可将图像转换为二值图像，便于后续的边缘检测和目标识别。 **边缘检测**是图像分析中的重要步骤，用于识别图像中的边界。实验三和四分别探讨了一阶微分算子（如Sobel或Prewitt算子）和二阶微分算子（如Laplacian算子）在边缘检测中的应用。一阶算子侧重于检测图像中的连续变化，而二阶算子则更敏感于图像的局部强度变化，因此在某些情况下能捕捉到更精细的边缘信息。 通过这四个实验，学生不仅能够掌握机器视觉的基本理论，还能够熟练运用MATLAB进行实际操作，提升他们在实际项目中的应用能力。这些技能对于未来从事自动化、智能科学与技术等领域的工作至关重要。实验报告的编写也锻炼了学生的文档整理和问题表述能力，有助于培养他们的科研素养。