计算机视觉实验5形态学滤波实验报告
视觉相关实验报告
一、实验背景随着科技的飞速发展，计算机视觉技术逐渐成为人工智能领域的一个重要分支。
它通过模拟人类视觉系统，实现对图像和视频的自动处理和分析，具有广泛的应用前景。
本实验旨在通过一系列视觉相关实验，深入探讨计算机视觉的基本原理、关键技术及其在实际应用中的表现。
二、实验目的1. 理解计算机视觉的基本概念和原理；2. 掌握图像处理、特征提取、目标识别等关键技术；3. 熟悉常用视觉库和工具，如OpenCV、TensorFlow等；4. 通过实际实验，验证计算机视觉技术在图像处理、目标识别等领域的应用效果。
三、实验内容1. 图像预处理- 实验目的：学习图像预处理的基本方法，如滤波、灰度化、二值化等。
- 实验内容：对输入图像进行滤波、灰度化、二值化等处理，并分析不同处理方法对图像质量的影响。
2. 边缘检测- 实验目的：掌握边缘检测的基本原理和方法，如Sobel算子、Canny算子等。
- 实验内容：对预处理后的图像进行边缘检测，比较不同算子的检测效果，并分析边缘检测结果与原图像的关系。
3. 特征提取- 实验目的：学习特征提取的基本方法，如HOG（Histogram of Oriented Gradients）、SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）等。
- 实验内容：对边缘检测结果进行特征提取，比较不同特征的提取效果，并分析特征对目标识别的影响。
4. 目标识别- 实验目的：掌握目标识别的基本原理和方法，如KNN（K-Nearest Neighbor）、SVM（Support Vector Machine）等。
- 实验内容：对提取的特征进行分类，比较不同分类器的识别效果，并分析模型对目标识别的准确性和鲁棒性。
5. 人脸检测与识别- 实验目的：学习人脸检测与识别的基本方法，如Haar特征、深度学习等。
- 实验内容：对人脸图像进行检测和识别，比较不同方法的识别效果，并分析模型在人脸识别中的准确性和鲁棒性。
形态滤波器原理及应用
形态滤波器原理及应用形态滤波器是一种基于形态学的图像处理技术，它通过改变图像的形状和结构来实现对图像的处理和分析。
形态滤波器的原理主要基于图像的几何形态学特征，如形状、结构和拓扑关系，利用这些特征对图像进行处理和分析，从而达到去噪、特征提取、边缘检测和形状识别等目的。
形态滤波器的基本原理是基于图像中的形态学操作，主要包括腐蚀和膨胀两种操作。
腐蚀操作是指通过滑动一个结构元素在图像上，将该结构元素与图像的重叠部分取最小值，从而实现对图像的缩小和去除噪声的目的；膨胀操作是指通过滑动一个结构元素在图像上，将该结构元素与图像的重叠部分取最大值，从而实现对图像的扩大和连接目的。
形态滤波器通过这两种基本的形态学操作，可以实现对图像的各种处理和分析。
形态滤波器的应用非常广泛，其中包括但不限于以下几个方面：1. 图像去噪形态滤波器可以通过腐蚀操作来去除图像中的噪声，腐蚀操作会使图像中的噪声区域变得更小或者消失，从而达到去噪的目的。
这在图像处理中非常常见，并且经常用于图像前期处理中。
2. 边缘检测形态滤波器可以通过膨胀和腐蚀操作来实现对图像的边缘检测。
通过对图像进行膨胀和腐蚀操作，可以使图像中的边缘特征更加明显，从而实现对图像边缘的检测和提取。
3. 特征提取形态滤波器可以通过对图像进行腐蚀和膨胀操作，实现对图像特征的提取。
通过这种方式，可以发现图像中的各种特殊结构和形态学特征，从而实现对图像特征的提取和分析。
4. 形状识别形态滤波器还可以通过对图像的形态学特征的提取和分析，来实现对图像中的各种形状和结构的识别。
通过对图像进行腐蚀和膨胀操作，可以发现图像中的各种形状特征，并且实现对这些形状特征的识别和分析。
5. 模式匹配形态滤波器可以通过对图像的形态学特征的提取和分析，来实现对图像中的各种模式的匹配。
通过对图像进行腐蚀和膨胀操作，可以发现图像中的各种模式特征，并且实现对这些模式特征的匹配和识别。
总之，形态滤波器是一种基于形态学的图像处理技术，它通过改变图像的形态学特征来实现对图像的处理和分析。
计算机视觉实验报告
计算机视觉实验报告SC09023008 胡幸福概述计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。
它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样。
原理计算机视觉就是用各种成象系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释。
计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能象人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。
要经过长期的努力才能达到的目标。
因此，在实现最终目标以前，人们努力的中期目标是建立一种视觉系统，这个系统能依据视觉敏感和反馈的某种程度的智能完成一定的任务。
有不少学科的研究目标与计算机视觉相近或与此有关。
这些学科中包括图象处理、模式识别或图象识别、景物分析、图象理解等。
由于历史发展或领域本身的特点这些学科互有差别，但又有某种程度的相互重迭。
应用1. 图象处理图象处理技术把输入图象转换成具有所希望特性的另一幅图象。
例如，可通过处理使输出图象有较高的信-噪比，或通过增强处理突出图象的细节，以便于操作员的检验。
在计算机视觉研究中经常利用图象处理技术进行预处理和特征抽取。
2. 模式识别（图象识别）模式识别技术根据从图象抽取的统计特性或结构信息，把图象分成予定的类别。
例如，文字识别或指纹识别。
在计算机视觉中模式识别技术经常用于对图象中的某些部分，例如分割区域的识别和分类。
3. 图象理解（景物分析）给定一幅图象，图象理解程序不仅描述图象本身，而且描述和解释图象所代表的景物，以便对图象代表的内容作出决定。
在人工智能视觉研究的初期经常使用景物分析这个术语，以强调二维图象与三维景物之间的区别。
图象理解除了需要复杂的图象处理以外还需要具有关于景物成象的物理规律的知识以及与景物内容有关的知识。
在建立计算机视觉系统时需要用到上述学科中的有关技术，但计算机视觉研究的内容要比这些学科更为广泛。
计算机视觉的研究与人类视觉的研究密切相关。
计算机视觉实习报告
一、实习背景随着科技的不断发展，计算机视觉技术在各行各业中的应用越来越广泛。
为了深入了解计算机视觉领域，提升自己的专业技能，我于2021年7月至9月参加了为期两个月的计算机视觉实习。
实习期间，我参与了图像处理、目标检测、图像分割等项目的研发，对计算机视觉技术有了更深入的了解。
二、实习内容1. 图像处理在实习期间，我首先学习了图像处理的基本知识，包括图像的像素、分辨率、颜色模型等。
通过学习OpenCV库，掌握了图像的读取、显示、变换、滤波、边缘检测等操作。
具体实习内容包括：（1）图像读取与显示：使用OpenCV读取图像文件，并显示图像。
（2）图像变换：对图像进行平移、旋转、缩放等变换。
（3）图像滤波：使用均值滤波、高斯滤波等算法对图像进行平滑处理。
（4）边缘检测：使用Canny算子、Sobel算子等算法对图像进行边缘检测。
2. 目标检测目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向。
在实习期间，我学习了目标检测的基本原理，并使用OpenCV和TensorFlow等工具进行目标检测实验。
具体实习内容包括：（1）目标检测算法：学习SSD、YOLO、Faster R-CNN等目标检测算法。
（2）数据集准备：对目标检测数据集进行预处理，包括图像缩放、旋转、裁剪等。
（3）模型训练与优化：使用TensorFlow框架训练目标检测模型，并对模型进行优化。
3. 图像分割图像分割是将图像分割成若干个互不重叠的区域，每个区域对应图像中的某个对象。
在实习期间，我学习了图像分割的基本原理，并使用OpenCV和深度学习技术进行图像分割实验。
具体实习内容包括：（1）图像分割算法：学习基于区域生长、基于边缘、基于深度学习的图像分割算法。
（2）数据集准备：对图像分割数据集进行预处理，包括图像缩放、旋转、裁剪等。
（3）模型训练与优化：使用深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）训练图像分割模型，并对模型进行优化。
三、实习成果1. 完成了图像处理、目标检测、图像分割等项目的研发，积累了丰富的实践经验。
计算机视觉日常实训报告
一、实训背景随着人工智能技术的飞速发展，计算机视觉作为人工智能的重要分支，在众多领域展现出巨大的应用潜力。
为了更好地掌握计算机视觉技术，提升自身实践能力，我们开展了为期一个月的计算机视觉日常实训。
本次实训旨在通过实际操作，加深对计算机视觉理论知识的理解，提高在实际项目中运用计算机视觉技术的能力。
二、实训内容1. 实训目标（1）掌握计算机视觉的基本原理和常用算法；（2）了解计算机视觉在实际应用中的技术实现；（3）提高动手实践能力，培养团队协作精神。
2. 实训内容（1）计算机视觉基础知识本次实训首先对计算机视觉的基本概念、发展历程、应用领域进行了介绍，使学员对计算机视觉有全面的认识。
（2）图像处理技术实训过程中，我们学习了图像处理的基本操作，如滤波、边缘检测、形态学变换等，为后续的计算机视觉应用打下基础。
（3）特征提取与匹配重点学习了特征提取和匹配的方法，如SIFT、SURF、ORB等，为图像识别、目标跟踪等应用提供技术支持。
（4）目标检测与跟踪实训中，我们学习了目标检测和跟踪的常用算法，如YOLO、SSD、Faster R-CNN等，并通过实际案例进行操作练习。
（5）图像分类与识别学习了图像分类和识别的常用算法，如支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等，并通过实际项目进行应用。
（6）实际项目实践在实训的最后阶段，我们分组进行实际项目实践，如人脸识别、物体检测、场景识别等，提高团队协作能力和项目实践能力。
三、实训过程1. 理论学习实训初期，我们通过课堂讲解、文献阅读等方式，对计算机视觉的基本原理和常用算法进行学习。
2. 案例分析结合实际案例，分析计算机视觉技术在各个领域的应用，加深对理论知识的理解。
3. 动手实践通过实验操作，熟练掌握计算机视觉算法的实现过程，提高编程能力。
4. 项目实践分组进行实际项目实践，将所学知识应用于实际问题，提高团队协作能力和项目实践能力。
四、实训成果1. 理论知识掌握通过本次实训，学员对计算机视觉的基本原理和常用算法有了全面的认识，为后续的学习和研究奠定了基础。
点云形态学滤波
点云形态学滤波
摘要：
1.点云形态学滤波的概述
2.点云形态学滤波的基本原理
3.点云形态学滤波的应用领域
4.点云形态学滤波的前景与挑战
正文：
点云形态学滤波是一种在计算机视觉和图形学中广泛应用的技术，主要用于处理点云数据，通过去除噪声、提取特征等操作，从而改善点云数据的质量，提高后续处理和分析的效率。
点云形态学滤波的基本原理是利用形态学的基本操作，如膨胀、腐蚀、开运算和闭运算等，对点云数据进行处理。
通过这些操作，可以有效地去除噪声、消除孤立点、提取边缘和凸包等特征。
形态学滤波的关键是选择合适的形态学操作和参数，以达到最佳的滤波效果。
点云形态学滤波在许多领域都有广泛的应用，如三维重建、场景理解、机器人导航等。
在三维重建中，点云形态学滤波可以用于去除噪声，提高点云数据的可用性；在场景理解中，形态学滤波可以帮助提取物体的边缘和凸包，提高语义分割的准确性；在机器人导航中，滤波后的点云数据可以提供更清晰的环境信息，提高导航精度。
尽管点云形态学滤波在许多领域都取得了显著的成果，但仍然面临着一些挑战。
首先，如何选择合适的形态学操作和参数是一个关键问题，需要根据具
体的应用场景和数据特点进行优化。
其次，点云数据的规模通常很大，形态学滤波的计算量也相应较大，如何提高滤波速度也是一个重要的研究方向。
最后，随着深度学习等新技术的发展，点云形态学滤波如何与这些技术相结合，进一步提高处理和分析效率，也是一个值得关注的问题。
总之，点云形态学滤波作为一种有效的点云处理技术，在许多领域都取得了显著的成果。
数字图像处理实验报告.doc
数字图像处理试验报告实验二：数字图像的空间滤波和频域滤波姓名： XX学号： 2XXXXXXX实验日期：2017年4月26日1. 实验目的1. 掌握图像滤波的基本定义及目的。
2. 理解空间域滤波的基本原理及方法。
3. 掌握进行图像的空域滤波的方法。
4. 掌握傅立叶变换及逆变换的基本原理方法。
5. 理解频域滤波的基本原理及方法。
6. 掌握进行图像的频域滤波的方法。
2. 实验内容与要求1. 平滑空间滤波：1) 读出一幅图像，给这幅图像分别加入椒盐噪声和高斯噪声后并与前一张图显示在同一图像窗口中。
2)对加入噪声图像选用不同的平滑（低通）模板做运算，对比不同模板所形成的效果，要求在同一窗口中显示。
3)使用函数 imfilter时，分别采用不同的填充方法（或边界选项，如零填充、’ replicate ’、’ symmetric ’、’ circular ’）进行低通滤波，显示处理后的图像。
4) 运用 for 循环，将加有椒盐噪声的图像进行10 次， 20 次均值滤波，查看其特点, 显示均值处理后的图像（提示 : 利用 fspecial 函数的’ average ’类型生成均值滤波器）。
5) 对加入椒盐噪声的图像分别采用均值滤波法，和中值滤波法对有噪声的图像做处理，要求在同一窗口中显示结果。
6)自己设计平滑空间滤波器，并将其对噪声图像进行处理，显示处理后的图像。
2.锐化空间滤波1) 读出一幅图像，采用3×3 的拉普拉斯算子 w = [ 1, 1, 1; 1 – 81;1,1, 1]对其进行滤波。
2) 编写函数 w = genlaplacian(n) ，自动产生任一奇数尺寸n 的拉普拉斯算子，如 5×5的拉普拉斯算子w = [ 1 1 1 1 11 1 1 1 11 1 -24 1 11 1 1 1 11 1 1 1 1]3) 分别采用5×5，9×9，15×15 和 25×25 大小的拉普拉斯算子对blurry_moon.tif进行锐化滤波，并利用式 g(x, y)2 f (x, y) 完成图像的锐化增强，观察其有何f (x, y)不同，要求在同一窗口中显示。
数字图像处理实验报告
数字图像处理试验报告实验二:数字图像的空间滤波与频域滤波姓名:XX学号:2XXXXXXX 实验日期:2017 年4 月26 日1、实验目的1、掌握图像滤波的基本定义及目的。
2、理解空间域滤波的基本原理及方法。
3、掌握进行图像的空域滤波的方法。
4、掌握傅立叶变换及逆变换的基本原理方法。
5、理解频域滤波的基本原理及方法。
6、掌握进行图像的频域滤波的方法。
2、实验内容与要求1、平滑空间滤波:1) 读出一幅图像,给这幅图像分别加入椒盐噪声与高斯噪声后并与前一张图显示在同一图像窗口中。
2) 对加入噪声图像选用不同的平滑(低通)模板做运算,对比不同模板所形成的效果, 要求在同一窗口中显示。
3) 使用函数 imfilter 时, 分别采用不同的填充方法( 或边界选项, 如零填充、’replicate’、’symmetric’、’circular’)进行低通滤波,显示处理后的图像。
4) 运用for 循环,将加有椒盐噪声的图像进行10 次,20 次均值滤波,查瞧其特点, 显示均值处理后的图像(提示:利用fspecial 函数的’average’类型生成均值滤波器)。
5) 对加入椒盐噪声的图像分别采用均值滤波法,与中值滤波法对有噪声的图像做处理,要求在同一窗口中显示结果。
6) 自己设计平滑空间滤波器,并将其对噪声图像进行处理,显示处理后的图像。
2、锐化空间滤波1) 读出一幅图像,采用3×3 的拉普拉斯算子 w = [ 1, 1, 1; 1 – 8 1; 1, 1, 1]对其进行滤波。
2) 编写函数w = genlaplacian(n),自动产生任一奇数尺寸n 的拉普拉斯算子,如5×5的拉普拉斯算子w = [ 1 1 1 1 11 1 1 1 11 1 -24 1 11 1 1 1 11 1 1 1 1]3) 分别采用5×5,9×9,15×15与25×25大小的拉普拉斯算子对blurry_moon、tiff (x, y) -∇2 f (x, y) 完成图像的锐化增强,观察其有何进行锐化滤波,并利用式g(x, y) =不同,要求在同一窗口中显示。
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Experiment 4：Thresholding & mathematical morphology
王影电子1203班学号：1210910322
Ⅰ. Aim
The aim of this laboratory session is to learn to deal with image data by Matlab. By the end of this session, you should be able to perform image preprocessing of thresholding and mathematical morphology.
Ⅱ. Knowledge required in the Experiment
ⅰ.You are supposed to have learned the basic skills of using Matlab;
ⅱ.You need to review Matlab programming language and M-file format.
ⅲ. You should have studied image segmentation and mathematical morphology methods.
Ⅲ.Experiment Contents
ⅰ.Read “bac.bmp” file (to do this by imread function), convert the color image into grayscale image, and then perform thresholding by auto threshoding method using “while loop” and display the results in a Matlab window.
程序：
%Iterative thresholdi
clear all;
im=imread('bac.bmp');
subplot(1,2,1);
imshow(im);
title('Gray image');
[Y X]=size(im);
S=sum(sum(im));
S=S/(X*Y);
D=0.1;
T=0;
im_bi=im>S;
while(abs(S-T)>D)
im1=double(im_bi).*double(im);
im2=double(abs(1-im_bi)).*double(im);
S1=sum(sum(im1))/sum(sum(im_bi));
S2=sum(sum(im2))/sum(sum(abs(1-im_bi)));
T=S;
S=(S1+S2)/2;
im_bi=im>S;
end
subplot(1,2,2);
imshow( im_bi);
title('image after Auto_thresholding');
ⅱ.Read “bw_bac.bmp” file and “bw_bac2.bmp”(to do this by imread function), perform mathematical morphology to fill the small holes in objects and display the results in a Matlab window.
腐蚀：
mask=[1 1 1;1 1 1;1 1 1];
im=imread('bw_bac.bmp');
figure(1)
subplot(1,2,1);
imagesc(im);
colormap(gray);
[Y,X]=size(im);
im_new=zeros(Y,X);
T=sum(sum(mask));
for kk=2:Y-1
for k=2:X-1
%Calculating sigma
imblock=im(k-1:k+1,kk-1:kk+1);
sigma=sum(sum(imblock&mask));
if sigma <T;
im_new(k,kk)=0;
else
im_new(k,kk)=im(k,kk);
end
end
end
subplot(1,2,2)
imagesc(im_new);
colormap(gray);
膨胀：
clear;
im=imread('bw_bac2.bmp');
figure(1)
subplot(1,2,1);
imagesc(im);
colormap(gray);
[Y,X]=size(im);
im_new=zeros(Y,X);
N=5;
mask=ones(N,N);
for i=(N+1)/2:Y-(N-1)/2
for j=(N+1)/2:X-(N-1)/2
%Calculating sigma
imblock=im(i-(N-1)/2:i+(N-1)/2,j-(N-1)/2:j+(N-1)/2);
sigma=sum(sum(imblock&mask));
if sigma >0
im_new(i,j)=1;
else
im_new(i,j)=im(i,j);
end
end
end
subplot(1,2,2)
imagesc(im_new);
colormap(gray);
iii.Read “Plate.jpg” file, convert the color image into gray scale image, then perform thresholding & mathematical morphology operation, display the results in Matlab window.
程序：
clear;
I=imread('Plate.JPG');
im=rgb2gray(I);
subplot(3,2,1);imshow(im);
title('Gray image');
[Y X]=size(im);
S=sum(sum(im));
S=S/(X*Y);
D=0.1;
T=0;
im_bi=im>S;
while(abs(S-T)>D)
im1=double(im_bi).*double(im);
im2=double(abs(1-im_bi)).*double(im);
S1=sum(sum(im1))/sum(sum(im_bi));
S2=sum(sum(im2))/sum(sum(abs(1-im_bi)));
T=S;
S=(S1+S2)/2;
im_bi=im>S;
end
subplot(3,2,2);
imshow( im_bi);
title('image after Auto_thresholding');
mask=[1 1 1;1 1 1;1 1 1];
im_new=zeros(Y,X);
T=sum(sum(mask));
for kk=2:X-1
for k=2:Y-1
imblock=im_bi(k-1:k+1,kk-1:kk+1);
sigma=sum(sum(imblock&mask));
if sigma <T;
new(k,kk)=0;
else
new(k,kk)=im_bi(k,kk);
end
end
end
subplot(3,2,3);
imshow( new);
title('image after Erosion ');
[A,B]=size(new);
N=3;
mask=ones(N,N);
for i=(N+1)/2:A-(N-1)/2
for j=(N+1)/2:B-(N-1)/2
block=new(i-(N-1)/2:i+(N-1)/2,j-(N-1)/2:j+(N-1)/2);
gma=sum(sum(block&mask));
if gma >0
im_new(i,j)=1;
else
im_new(i,j)=new(i,j);
end
end
end
subplot(3,2,4) imagesc(im_new); colormap(gray);
title('image after open');。