机器视觉第十三章
机器视觉检测系统研发合同
机器视觉检测系统研发合同合同编号：__________甲方基本信息：名称：__________地址：__________联系方式：__________乙方基本信息：名称：__________地址：__________联系方式：__________第一章：定义与术语1.1 本合同中，以下术语具有以下含义：（1）“机器视觉检测系统”：指甲方所需乙方研发的一套用于工业自动化检测的计算机视觉系统。
（2）“研发”：指乙方根据甲方需求，进行系统设计、软件开发、系统集成等工作。
（3）“知识产权”：包括但不限于专利权、著作权、商标权、商业秘密等。
1.2 本合同条款中，除非另有明确说明，否则“甲方”、“乙方”分别指上述甲方、乙方基本信息中填写的名称。
第二章：合同范围与内容2.1 乙方根据甲方需求，提供机器视觉检测系统研发服务。
2.2 研发内容主要包括：（1）系统设计：乙方根据甲方提供的技术要求，完成机器视觉检测系统的整体设计。
（2）软件开发：乙方负责编写、调试机器视觉检测系统所需的软件程序。
（3）系统集成：乙方负责将系统各个组成部分进行整合，保证系统正常运行。
第三章：合同履行期限3.1 本合同自双方签字（或盖章）之日起生效。
3.2 乙方应在合同生效后____个月内完成研发工作。
3.3 如因不可抗力等原因导致乙方无法按期完成研发工作，双方协商一致后可适当延长合同履行期限。
第四章：费用与支付4.1 甲方应支付乙方的研发费用为人民币____元（大写：__________元整）。
4.2 甲方支付费用的方式如下：（1）合同签订后____日内，甲方支付乙方合同总金额的____%。
（2）乙方完成研发工作并通过甲方验收后，甲方支付乙方合同总金额的____%。
（3）剩余合同总金额的____%作为质量保证金，自验收合格之日起____个月后支付。
4.3 乙方开具等额的增值税专用发票给甲方。
第五章：知识产权5.1 乙方在履行本合同过程中产生的知识产权归乙方所有。
《人工智能》课程教学大纲.doc
《人工智能》课程教学大纲课程代码：H0404X课程名称：人工智能适用专业：计算机科学与技术专业及有关专业课程性质：本科生专业基础课﹙学位课﹚主讲教师：中南大学信息科学与工程学院智能系统与智能软件研究所蔡自兴教授总学时：40学时﹙课堂讲授36学时，实验教学4学时﹚课程学分：2学分预修课程：离散数学，数据结构一.教学目的和要求：通过本课程学习，使学生对人工智能的发展概况、基本原理和应用领域有初步了解，对主要技术及应用有一定掌握，启发学生对人工智能的兴趣，培养知识创新和技术创新能力。
人工智能涉及自主智能系统的设计和分析，与软件系统、物理机器、传感器和驱动器有关，常以机器人或自主飞行器作为例子加以介绍。
一个智能系统必须感知它的环境，与其它Agent和人类交互作用，并作用于环境，以完成指定的任务。
人工智能的研究论题包括计算机视觉、规划与行动、多Agent系统、语音识别、自动语言理解、专家系统和机器学习等。
这些研究论题的基础是通用和专用的知识表示和推理机制、问题求解和搜索算法，以及计算智能技术等。
此外，人工智能还提供一套工具以解决那些用其它方法难以解决甚至无法解决的问题。
这些工具包括启发式搜索和规划算法，知识表示和推理形式，机器学习技术，语音和语言理解方法，计算机视觉和机器人学等。
通过学习，学生能够知道什么时候需要某种合适的人工智能方法用于给定的问题，并能够选择适当的实现方法。
二.课程内容简介人工智能的主要讲授内容如下：1.叙述人工智能和智能系统的概况，列举出人工智能的研究与应用领域。
2.研究传统人工智能的知识表示方法和搜索推理技术，包括状态空间法、问题归约法谓词逻辑法、语义网络法、盲目搜索、启发式搜索、规则演绎算法和产生式系统等。
3.讨论高级知识推理，涉及非单调推理、时序推理、和各种不确定推理方法。
4.探讨人工智能的新研究领域，初步阐述计算智能的基本知识，包含神经计算、模糊计算、进化计算和人工生命诸内容。
《机器视觉基础》课件
安全监控
要点一
总结词
机器视觉在安全监控领域的应用，能够提高安全防范能力 和监控效率。
机器视觉的优势与挑战
优势
非接触式、高精度、高效率、高可靠 性、可实现自动化和智能化等。
挑战
数据量大、计算复杂度高、对光照和 角度敏感、对遮挡和噪声的鲁棒性差 等。
02
机器视觉系统组成
图像获取
图像获取是机器视觉系统的第一步， 负责将目标物体转化为数字图像，以 便后续处理。
图像获取的关键在于获取高质量的图 像，以便后续处理能够准确地进行特 征提取和目标识别。
基于概率统计的算法
总结词
利用概率统计理论，对图像中的目标进行识别和分类的方法。
详细描述
基于概率统计的算法通过建立目标模型，利用概率分布和统计规律对图像中的目标进行识别和分类。 该算法具有较强的鲁棒性和适应性，能够处理一些复杂的视觉任务，如目标跟踪、场景识别等。
基于深度学习的算法
总结词
利用深度神经网络对图像进行层次化特征提取和分类的方法。
VS
详细描述
机器视觉技术被广泛应用于工业生产线上 ，对产品进行外观、尺寸、缺陷等方面的 检测。通过高精度的图像采集和处理，机 器视觉系统能够快速准确地识别出不合格 品，并自动剔除或进行分类，从而提高生 产效率和产品质量。
农业检测
总结词
机器视觉在农业领域的应用，有助于提高农 产品的产量和质量。
详细描述
03
02
角点检测
人工智能机器视觉技术合作协议
人工智能机器视觉技术合作协议合同编号：__________甲方基本信息：名称：__________地址：__________联系方式：__________乙方基本信息：名称：__________地址：__________联系方式：__________第一章：定义与术语1.1 定义除非本合同另有规定，以下术语具有以下含义：（1）“人工智能机器视觉技术”：指甲方拥有的一项利用计算机技术对图像、视频等视觉信息进行处理、分析和理解的技术。
（2）“合作协议”：指甲方与乙方就人工智能机器视觉技术的研发、应用及推广等方面所达成的合作协议。
（3）“合作期限”：指甲方与乙方签署合作协议的起始日至终止日。
1.2 术语解释如本合同中的术语与国家法律法规、行业标准等有冲突，以国家法律法规、行业标准等为准。
第二章：合作目标与范围2.1 合作目标甲方与乙方通过本次合作，共同推进人工智能机器视觉技术在各领域的应用，提高相关行业的技术水平，实现产业升级。
2.2 合作范围（1）技术研发：甲方负责提供人工智能机器视觉技术，乙方负责提供实际应用场景及需求，双方共同开展技术攻关，提升技术功能。
（2）产品推广：甲方与乙方共同开展市场推广活动，扩大人工智能机器视觉技术的影响力，提高市场份额。
（3）产业应用：甲方与乙方共同摸索人工智能机器视觉技术在各产业领域的应用，为产业发展提供技术支持。
第三章：合作期限与终止3.1 合作期限本合作协议的有效期为____年，自合同签署之日起计算。
3.2 合作终止（1）合作期限届满，双方未续签合同的，本合作协议自动终止。
（2）双方在合作过程中出现严重分歧，经协商一致，可以提前终止本合作协议。
（3）因不可抗力导致合作协议无法继续履行的，双方可以终止合作协议。
第四章：知识产权与保密4.1 知识产权（1）双方在合作期间所取得的与人工智能机器视觉技术相关的知识产权，归双方共有。
（2）双方应根据国家知识产权法律法规，共同维护双方的知识产权。
机器视觉技术简介
机器视觉技术简介机器视觉是一种模仿人类视觉系统的技术，借助相机、计算机和图像处理算法等工具，使机器能够感知、理解和识别图像中的信息。
利用机器视觉技术，计算机能够像人一样识别物体、检测运动、测量尺寸、解释场景，甚至可以通过学习来提高识别准确性。
一、机器视觉的原理和组成1.1 图像采集机器视觉的第一步是图像采集。
通过摄像机或其他图像传感器，可以将现实世界中的光信号转化为数字图像。
图像的质量和分辨率对后续的图像处理和分析具有重要影响。
1.2 图像预处理由于图像通常存在噪声、模糊、亮度不均等问题，需要进行预处理来提高图像质量。
常见的预处理操作包括去噪、锐化、增强对比度等。
1.3 特征提取与描述图像中的目标物体通常具有特定的特征，如边缘、纹理、颜色等。
通过特征提取算法，可以将图像中的目标物体从背景中分离出来，并将其特征以数值化的方式描述。
1.4 物体识别与分类机器视觉技术可以通过比对目标物体的特征与事先训练好的模型或数据库中的信息，实现物体的识别与分类。
常见的算法包括模板匹配、深度学习等。
1.5 三维重建与位姿估计通过多张图像或激光扫描等手段，机器视觉可以还原物体或场景的三维结构，并确定其在三维空间中的位置和姿态，为后续的机器操作提供准确的参照。
二、机器视觉的应用领域2.1 工业制造机器视觉在工业制造中起到了关键作用。
例如，在产品装配线上使用机器视觉系统可以检测产品的质量，识别产品的型号，实现自动化的检测与分类。
2.2 机器人导航与感知机器视觉技术对于机器人导航和感知也具有重要意义。
机器人可以通过视觉传感器获取周围环境的信息，并根据图像信息实现自主移动、避障和定位等功能。
2.3 医疗诊断与手术辅助机器视觉技术在医疗领域有广泛的应用。
例如，在医学影像中，机器视觉可以帮助医生识别病变、定位病灶，并提供辅助诊断信息。
在手术中，机器视觉可以实现精确的操作辅助，提高手术的准确性和安全性。
2.4 交通监控与智能驾驶机器视觉技术在交通监控和智能驾驶中发挥着重要作用。
机器视觉项目可行性研究报告
机器视觉项⽬可⾏性研究报告机器视觉项⽬可⾏性研究报告xxx实业发展公司机器视觉项⽬可⾏性研究报告⽬录第⼀章基本情况第⼆章建设背景及必要性第三章市场研究第四章产品规划分析第五章选址⽅案评估第六章项⽬⼟建⼯程第七章⼯艺技术分析第⼋章环境保护、清洁⽣产第九章企业安全保护第⼗章项⽬风险评价第⼗⼀章节能评估第⼗⼆章项⽬进度说明第⼗三章项⽬投资分析第⼗四章经济效益评估第⼗五章招标⽅案第⼗六章评价结论第⼀章基本情况⼀、项⽬承办单位基本情况（⼀）公司名称xxx实业发展公司（⼆）公司简介公司致⼒于⼀个符合现代企业制度要求，具有全球化、市场化竞争⼒的新型⼀流企业。
公司是跨⽂化的组织，尊重不同⽂化和信仰，将诚信、平等、公平、和谐理念普及于企业并延伸⾄价值链；公司致⼒于制造和采购在技术、质量和按时交货上均能满⾜客户⾼标准要求的产品，并使⽤现代仓储和物流技术为客户提供配送及售后服务。
公司及时跟踪客户需求，与国内供应商进⾏了深⼊、⼴泛、紧密的合作，为客户提供全⽅位的信息化解决⽅案。
和新科技在全球信息化的浪潮中持续发展，致⼒成为业界领先且具鲜明特⾊的信息化解决⽅案专业提供商。
随着公司近年来的快速发展，业务规模及⼈员规模迅速扩张，企业规模将得到进⼀步提升，产线的⾃动化，信息化⽔平将进⼀步提升，这需要公司管理流程不断调整改进，公司管理团队管理⽔平不断提升。
（三）公司经济效益分析上⼀年度，xxx科技公司实现营业收⼊20521.54万元，同⽐增长11.52%（2120.48万元）。
其中，主营业业务机器视觉⽣产及销售收⼊为17182.41万元，占营业总收⼊的83.73%。
根据初步统计测算，公司实现利润总额6000.51万元，较去年同期相⽐增长759.81万元，增长率14.50%；实现净利润4500.38万元，较去年同期相⽐增长730.38万元，增长率19.37%。
上年度主要经济指标⼆、项⽬概况（⼀）项⽬名称机器视觉项⽬（⼆）项⽬选址某⾼新技术产业开发区（三）项⽬⽤地规模项⽬总⽤地⾯积30315.15平⽅⽶（折合约45.45亩）。
机器视觉的基本原理和应用
机器视觉的基本原理和应用1. 什么是机器视觉？机器视觉（Machine Vision）是一种使用摄像机和计算机技术来模拟和实现人类视觉的技术。
它通过捕捉、处理和分析图像来获取和理解信息。
机器视觉系统可以在不同的环境下进行图像识别、目标检测和测量等任务。
2. 机器视觉的基本原理机器视觉的基本原理包括图像获取、图像处理和图像分析。
2.1 图像获取图像获取是机器视觉的第一步，它使用摄像机或其他图像采集设备来获取物体的图像。
图像采集的质量和分辨率对后续的图像处理和分析非常重要。
2.2 图像处理图像处理是对获取到的图像进行预处理和增强，以提取特征并改善图像质量。
它包括图像去噪、图像平滑、图像增强和图像压缩等操作。
2.3 图像分析图像分析是机器视觉的核心部分，它使用图像处理技术和模式识别算法来理解和解释图像信息。
图像分析可以包括目标检测、目标识别、图像分类和测量等任务。
3. 机器视觉的应用机器视觉在各个领域都有广泛的应用。
以下是机器视觉的一些主要应用领域：3.1 工业自动化机器视觉在工业自动化中起着重要的作用。
它可以用于产品质量控制、生产线监测和机器人导航等任务。
通过机器视觉技术，可以实现对产品的外观、尺寸和位置的快速检测和测量，提高生产效率和质量。
3.2 医学影像诊断机器视觉在医学影像诊断中有广泛的应用，如X射线图像分析、病理图像处理和医学图像分类等任务。
通过机器视觉技术，可以帮助医生快速准确地诊断疾病，提高医疗效率和准确性。
3.3 交通安全机器视觉在交通安全领域有重要的应用，如车牌识别、交通流量监测和智能交通系统等任务。
通过机器视觉技术，可以实现对车辆和行人的识别和跟踪，提高交通安全和管理效率。
3.4 农业领域机器视觉在农业领域中有广泛应用，如农作物的识别和分类、果实的检测和采摘等任务。
通过机器视觉技术，可以实现农作物的自动化种植和采摘，提高农业生产效率和质量。
3.5 安防监控机器视觉在安防监控中有重要的应用，如视频监控和人脸识别等任务。
机器视觉培训教程
机器视觉培训教程第一点：机器视觉基础理论机器视觉是人工智能的一个重要分支，它涉及到计算机科学、图像处理、模式识别、机器学习等多个领域。
在本部分，我们将介绍机器视觉的基础理论，包括图像处理、特征提取、目标检测、图像分类等核心概念。
1.1 图像处理：图像处理是机器视觉的基本环节，主要包括图像增强、图像滤波、图像边缘检测等操作。
这些操作可以帮助机器更好地理解图像中的信息，提取出有用的特征。
1.2 特征提取：特征提取是机器视觉中的关键步骤，它的目的是从图像中提取出具有区分性的特征信息。
常用的特征提取方法有关联矩阵、主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
1.3 目标检测：目标检测是机器视觉中的一个重要任务，它的目的是在图像中找到并识别出特定目标。
常用的目标检测方法有基于滑动窗口的方法、基于区域的方法、基于深度学习的方法等。
1.4 图像分类：图像分类是机器视觉中的应用之一，它的目的是将给定的图像划分到预定义的类别中。
常用的图像分类方法有支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。
第二点：机器视觉应用案例机器视觉在现实生活中的应用非常广泛，涵盖了工业检测、自动驾驶、安防监控、医疗诊断等多个领域。
在本部分，我们将介绍几个典型的机器视觉应用案例，以帮助大家更好地理解机器视觉的实际应用。
2.1 工业检测：机器视觉在工业检测领域的应用非常广泛，它可以用于检测产品的质量、尺寸、形状等参数，提高生产效率，降低人工成本。
2.2 自动驾驶：机器视觉在自动驾驶领域的应用主要包括环境感知、车辆定位、目标识别等。
通过识别道路标志、行人、车辆等障碍物，自动驾驶系统可以做出相应的决策，保证行驶的安全性。
2.3 安防监控：机器视觉在安防监控领域的应用主要包括人脸识别、行为识别、车辆识别等。
通过实时监控和分析监控画面，机器视觉系统可以有效地发现异常情况，提高安防效果。
2.4 医疗诊断：机器视觉在医疗诊断领域的应用主要包括病变识别、组织分割、影像分析等。
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图13.3 不同参数值s对应的超椭圆图形(rx
ry )
（2）超椭圆球 超椭圆球面的笛卡儿表达式是由椭圆球面方程增加二个指数参数而 得：
2 2 x 2 y s2 z s1 s2 ( ) ( ) ( ) 1 rx ry rz s2 s1
(12.17)
图 13.4 不同参数 s1 和 s2 值生成的超圆球形状 (s1 s2 )
第十三章 三维场景表示
13．1 三维空间曲线 13．2 三维空间曲面的表示 13．3 曲面插值 13．4 曲面逼近 13．5曲面分割 13．6 曲面配准
三维场景表示是机器视觉的又一个关键技术．为了理解场 景并与场景中的物体交互作用，必须将场景的三维数据进 行有效的表示．三维场景表示包含有两个基本问题：场景 重建和场景分割．场景重建(reconstruction)是指使用插值 或拟合方法从采样点(稠密深度测量值或稀疏深度测量值) 计算曲面的连续函数，实际中通常使用许多三角片或小平 面片构成的网面来近似表示场景深度测量值；场景分割是 将表示场景的网面分割成若干部分，每一部分表示一个物 体或一个特定的区域，这样有利于物体识别、曲面精确估 计等后处理算法的实现． 本章从曲面的几何特征开始，讨论场景曲面重建和分割 的一些基本方法．这些方法可以将双目立体测距、主动三 角测距、激光雷达测距等成像系统的输出值转换成简单的 曲面表示．这些基本方法包括把测量点转变成三角片网面、 把距离测量值分割成简单的曲面片、把测量点拟合成一个 光滑曲面以及用测量点匹配一个曲面模型等．
13．1 三维空间曲线
讨论三维空间曲线的原因主要有两个，一是一些物体或物 体特征可以直接用三维空间曲线表示，二是三维空间曲线 表示可以推广到三维空间曲面表示。曲线表示有三种形式： 隐式、显式和参数式。在机器视觉领域中，曲线的参数表 示比隐式和显式表示更为常用。三维曲线的参数形式为：
13．1．1 三次样条曲线
图13.6位于整数位置的基函数线性组合构成一维样条曲线 示意图
图13.7 四个三次多项式构成的样条基函数
13.4.2加权样条逼近
13．5曲面分割
13．5．1初始分割
通过计算曲面的平均曲率H和高斯曲率K，并使用H和K的 正负号，可以估计用于分割的初始核区域，以形成初始区 域分割。对应于平均曲率和高斯曲率正负号的曲面有8种 类型，表13．1所示，这些曲面类型可以用于构造核区 域．
13．2．2 曲面片
13．2．3张量积曲面
13．1．1节介绍了如何用参数形式将一个复杂曲线表示成 一个三次多项式，此方法可以推广到复杂曲面的参数表 示．
13.2.4 超二次曲面
超二次曲面（superquadrics）由二次方程添加参数生 成，这样可以通过调整参数很方便地改变物体的形状。增 加的参数数目等同于物体的维数，比如，曲线是一个参数， 曲面是两个参数。
13．6 曲面配准
通过解绝对方位问题(12．2节)，可以确定共轭对集合中 的对应点之间的变换，也有不需要对应点就能实现两个表 面对准，例如，无需事先知道采样点与物体表面点对应关 系，就能将一组距离采样值与物体模型对准。本节将介绍 迭代最近点算法（iterative closest point, ICP），此算法 不用点对应关系，却可以确定一个物体的两种视图之间的 刚体转换． 迭代最近点算法可以应用在许多物体模型上，包括：点集， 二维或三维的以及各种不同的曲面表示．曲线可以表示为： 多直线段线、隐式曲线或参数曲线．曲面可以表示为：多 边形曲面片、隐式或参数曲面、或张量积B样条．一个物 体的两个视图没有必要具有同样的表示．
13.1.2 三维B样条曲线
13．2 三维空间曲面的表示
13．2．1多边形网面
平面多边形，也叫平面片(planar patch)，可以组成复 杂的网面（polygon mesh），以表示各种物体的形状．图 13.1三角形网面和四边形网面示意图。本节将介绍如何用 平面片进行物体多边形网面表示．
图13.1 物体表面的网面表示，(a) 三角形网面表示，(b)四边形网面表示
第七章讨论了如何用若干个直线段端点（顶点）坐标表来 表示一个多直线段，这一方法也可推广到平面多边形，即 平面多边形网面也可以用一系列平面多边形顶点坐标表来 表示．一个顶点常常是三个或三个以上多边形的公共顶点， 因此，一个顶点在表中重复出现多次．
为了使多边形网面的每一个顶点在表中仅出现一次，可以 使用一种间接的顶点坐标表示方法，即对这些顶点从1到 进行编号，并按这一顺序将每一个顶点的坐标存入表 中．每一个多边形可用其顶点编号表表示．不过这种顶点 表不能明显地表示相邻表面的边界，对于一给定顶点，也 不能有效地发现所有包含此顶点的表面．这些问题可以用 翼边缘数据结构(Winged Edge Data Structure)来解决． 翼边缘数据结构可以有效地表示三角面网面及其它具有多 条边的多边形网面，并且不要求各个多边形面的边数相 等．由于各顶点坐标包含在顶点记录中，因此，多边形面 （或边）的位置可以由顶点的坐标计算出来．
图13．2 多边形网面翼边示意图
算法13．1 翼边缘数据结构上增加一个多边形面的算法 输入是一个按顺时针方向排列的多边形面的顶点表，包括顶 点个数和顶点坐标． 1．对于顶点表中的每一个顶点，如果没有出现在数据结构 中，则可增加该顶点记录． 2．对于每一对相邻的顶点(包括起点和终点)，如果其对应的 边没有出现在此数据结构中，则可增加该边记录． 3．对于多边形的每一个边记录，增加翼边，以便顺时针或 逆时针扫描该多边形面． 4．产生一个多边形面记录，并增加指针指向其中一个边 缘． 算法13．2 沿着多边形面顺时针跟踪边缘 输入是一个指向面记录的指针和一个调用待访问边的进程．
min{ med [( z i f ( xi , yi ; a)) ]}
2 a ( xi , yi )N
(13．25)
Байду номын сангаас
最小中值二乘法可以用于含有局外点的曲面采样拟合模型 的参数求解．例如，双目立体视觉的错误匹配，会造成错 误的深度测量值，即局外点，测距雷达也可能在曲面不连 续点处产生局外点．如果在用曲面片拟合深度测量值时使 用最小中值二乘法，则这种曲面拟合对局外点不是十分敏 感．特别需要指出，最小中值二乘法对曲面片拟合含有局 外点的稀疏深度测量值是非常有用的．
1.使用可分离滤波器，计算距离图象的一阶和二阶偏导数， 2.计算图象每一个像素位置的平均曲率和高斯曲率， 3.对每一像素标记曲面类型， 4.收缩区域以消除靠近区域边界的错误标记， 5.使用序贯连通成份算法识别核区域， 6.去掉太小的核区域， 7.用双变量多项式拟合每一个核区域， 8.从某一核区域开始，将满足相似性准则的核区域邻近点标 记为该区域侯选点， 9.重新用双变量多项式同时拟合核区域和区域侯选点，如果 拟合结果满足相似性准则，则核区域和侯选点共同构成新 区域，否则，放弃区域侯选点， 10．选择未进行过增长的核区域，重复步骤8和9，直到没有 核区域能够再增长。
13．3．1三角形面插值
13.3.2二元线性插值
图 13．5 二元线性插值示意图
13.3.3 鲁棒插值
在7．4．3节中，我们介绍了用直线拟合含有局外点的边 缘集的最小中值二乘法(least-median-squares, LMS)．最 小中值二乘法也可用于曲面片拟合具有局外点的深度测量 值集合． 最小中值二乘法是一种鲁棒回归算法，其溃点值为50％， 正好对应于待拟合点集的中值的地方．局部最小中值二乘 估计器使用最小中值二乘法求出拟合一个局部区域来的模 型参数，即通过极小化残差平方求解模型参数：
13．3 曲面插值
本节将讨论如何将上述曲面表示用于实际采样值的曲面插 值计算，比如，用均匀分布网面表示双目立体测距或主动 三角测距系统获得的深度图。但是，如果原始深度图不是 均匀分布的，则无法用均匀分布的网面表示，此时就需要 曲面插值．一般来说，在对原始图像进行处理（如边界检 测和分割）之前，首先需要将深度图通过插值运算将其表 示成一个均匀变化的网面模式．
+
－ 0 + 谷 峰
0
脊 平面 谷
－
鞍脊 最小曲面 鞍谷
13.5.2 曲面片增长
距离图象中的每一个核区域可以用双变量多项式有效 地拟合。拟合多项式一般从一阶（平面）开始，然后逐渐 增加多项式（曲面）的阶数，直到曲面能够很好地拟合核 区域为止。如果多项式阶数已经很高，但仍然无法得到满 意的拟合结果，则该区域不能作为核区域。接下来的工作 是核区域扩展，以便覆盖核区域更多相似的邻近点，即把 那些没有标记的距离像素通过增长过程添加到相应的核区 域中去。决定邻近点是否添加到核区域中的相似性准则是 邻近点与双变量多项式之间的偏差均方根，也称为拟合残 差。如果该残差小于预定的阈值，则该邻近点为区域侯选 点。在找到所有的侯选点以后，再使用双变量多项式对核 区域和侯选点一起重新进行拟合，如果需要的话，可以考 虑增加双变量多项式的阶数，使得所有点都满足相似性准 则。如果拟合残差小于预定的阈值，则所有侯选点与核区 域共同组成一个大区域；否则，放弃所有的侯选点。当没 有区域能够再扩大时，区域增长过程终止。
在早期的迭代中，最近的点对可能和真正的共轭对相去甚 远，但是通过应用这些相似共轭对来解绝对方位问题，实 现刚体转换，使此点列更接近模型．随着迭代的继续，最 近点对变得越来越象有效共轭对了．例如，如果点对起初 离模型较远，那么所有点可以映射到模型的同一点．很显 然，这样多对一的映射不可能是有效的一列共轭对，但是 第一次迭代使此点列置于此模型上，那样这些点就位于匹 配模型点的中心，而且接下来的迭代把点列的中心和模型 的中心对准．最终的迭代使点列旋转，调整位置以对准点 列和模型．迭代最近点重合的过程见算法13．4． 算法13．4迭代最近点重合 把一系列点和以多项式块为模型的曲面重合起来． 1．计算最近点列， 2．计算点列之间的重合， 3．应用转换来重合点列， 4．返回第一步直到重合误差低于某一阈值．