《计算机视觉》知识要点总结终极
计算机视觉的基础知识
计算机视觉的基础知识计算机视觉是一门研究计算机系统如何“理解”和解释视觉信息的学科领域。
它是人工智能和计算机图形学的交叉学科，涉及图像处理、模式识别、机器学习和计算机图形学等多个领域，可以应用于医学影像、自动驾驶、安防监控、智能手机相机等各种领域。
本文将介绍计算机视觉的基础知识，包括图像处理、特征提取、目标检测、深度学习和计算机视觉应用等方面的内容。
一、图像处理图像处理是计算机视觉的基础技术之一，它涉及对图像进行预处理、增强、噪声去除、边缘检测、图像分割等操作。
常见的图像处理技术包括模糊滤波、锐化滤波、直方图均衡化、腐蚀膨胀、边缘检测算子等。
图像处理技术可以帮助计算机系统更好地理解图像信息，为后续的特征提取和目标检测提供更好的输入数据。
二、特征提取特征提取是计算机视觉中的重要环节，它涉及将图像中的信息转化为计算机能够理解的特征向量。
常见的特征提取方法包括颜色直方图、梯度直方图、局部二值模式、哈尔小波变换等。
特征提取的目标是提取出能够表征图像内在信息的特征向量，为后续的目标检测和分类任务提供有效的输入。
三、目标检测目标检测是计算机视觉中的核心任务之一，它涉及在图像中识别和定位特定的目标物体。
目标检测技术可以分为两个阶段：特征提取和目标分类。
在特征提取阶段，计算机系统会对图像中的信息进行提取，然后通过各种分类算法进行目标分类。
常见的目标检测算法包括Haar特征级联检测器、HOG+SVM、YOLO、Faster R-CNN等。
四、深度学习深度学习是近年来计算机视觉领域取得突破性进展的重要驱动力。
深度学习借鉴了人脑神经元网络的结构，通过多层神经网络进行特征提取和分类，在图像识别、目标检测、语义分割等任务中取得了显著的成果。
常见的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、生成对抗网络（GAN）等。
五、计算机视觉应用计算机视觉在各个领域都有着广泛的应用，以下是其中的一些典型应用：1.医学影像：计算机视觉可以帮助医生对CT、MRI等医学影像进行自动分析和诊断，辅助医生制定治疗方案。
《计算机视觉》知识要点总结终极
1、、。
；视觉是人类观察世界、认知世界的重要功能手段。
人类从外界获得信息约有80%来自视觉系统。
2、计算机视觉是指用计算机实现人类的视觉功能，即对客观世界中三维场景的感知、加工和理解。
计算机视觉的研究方法只有有两种：一种是仿生学的方法，参照人类视觉系统的结构原理，建立相应的处理模块完成类似的功能和工作；另一种是工程的方法，即从分析人类视觉过程的功能着手，并不刻意模拟人，视觉系统内部结构，而仅考虑系统的输入和输出，并采用任何现有的手段来实现系统的功能。
计算机视觉主要研究目标有两个：一是建立计算机视觉系统来完成各种视觉任务；二是把该研究作为探索人脑视觉工作机理的手段，即生物学机理。
3、计算机视觉系统的功能模块主要有以下几个模块：图像采集、预处理、基元检测、目标分割、表达描述、形状分析等，参考下图1.4.14、整个视觉过程是由光学过程，化学过程和神经处理过程这3个顺序的子过程所构成。
光学过程：我们需要掌握的是人眼水平截面的示意图，见图2.1.1。
光学过程基本确定了成像的尺寸。
类似照相机。
化学过程：视网膜表面的光接收细胞可分为：锥细胞（亮视觉）和柱细胞（暗视觉）。
化学过程，基本确定了成像的亮度或颜色。
神经处理过程：将对光的感觉转换为对景物的知觉。
视觉处理过程流图2.1,2如下：5、形状知觉是对景物各部分相对关系的知觉，也与视野中各种空间关系的知觉有关。
6、轮廓（封闭的边界）是形状知觉中最基本的概念，人在知觉一个形状以前一定先看到轮廓。
轮廓的构成如果用数学语言来说就是轮廓对应亮度的二阶导数。
轮廓与形状又有区别，轮廓不等于形状。
轮廓在帮助构成形状时还有“方向性”。
轮廓通常倾向于对它所包围的空间发生影响，即轮廓一般是向内部而不是向外部发挥构成形状的作用。
7、主观轮廓：在没有直接刺激作用下产生的轮廓知觉。
主观轮廓的形成是在一定感觉信息的基础上进行知觉假设的结果8、空间知觉的问题本质是一个深度感知的问题。
人对空间场景的深度感知主要依靠双目视觉实现。
计算机基础知识什么是计算机视觉
计算机基础知识什么是计算机视觉计算机基础知识：什么是计算机视觉计算机科学领域中的一个重要分支是计算机视觉（Computer Vision），它研究如何让计算机通过图像或视频来理解和解释视觉信息。
计算机视觉技术已经在许多领域得到了广泛的应用，包括人脸识别、自动驾驶、医学影像分析等。
本文将介绍计算机视觉的定义、应用、基本原理以及未来发展方向。
一、定义计算机视觉是指利用计算机和相关算法来模拟人类视觉系统的过程。
它使用摄像头、图像处理技术以及机器学习算法等，通过对图像或视频进行数字化处理和分析，让计算机能够识别、理解和处理视觉信息。
计算机视觉旨在实现机器对视觉信息的智能感知和认知。
二、应用1. 人脸识别：计算机视觉技术被广泛用于人脸识别领域。
通过采集和分析人脸图像，计算机可以判断出人脸的身份信息，用于身份认证、门禁系统等。
2. 自动驾驶：计算机视觉在自动驾驶领域起着关键作用。
车辆通过激光雷达和摄像头等装置采集周围环境信息，并通过计算机视觉算法进行图像处理，实现环境感知和道路识别等功能。
3. 医学影像分析：计算机视觉技术可以对医学影像进行分析和识别。
例如，在疾病检测中，计算机可以通过分析X光片、MRI等医学影像，帮助医生诊断和判断疾病。
4. 工业检测：计算机视觉在工业领域中被广泛用于质量控制和缺陷检测。
通过对产品图像进行分析，可以自动检测出产品缺陷，并及时进行拦截和修复。
三、基本原理计算机视觉的基本原理包括图像获取、特征提取和目标识别等过程。
1. 图像获取：利用摄像头等设备，将现实世界中的物体转换为数字化的图像。
2. 特征提取：对图像进行处理，提取出图像中的关键特征，如边缘、纹理、颜色等。
3. 目标识别：通过机器学习算法，将提取的特征与已知的模式进行比对和匹配，从而识别出图像中的目标对象。
四、未来发展方向计算机视觉领域仍然面临着一些挑战和机遇。
1. 深度学习：深度学习是计算机视觉发展的重要方向。
通过构建深层神经网络，可以提高图像分类、目标检测等任务的准确性和效率。
计算机视觉基础知识
计算机视觉基础知识计算机视觉是一门研究如何使计算机“看”和“理解”图像或视频的学科。
它是人工智能领域的重要分支之一，涉及图像处理、模式识别、机器学习等多个领域。
计算机视觉的目标是使计算机能够从图像或视频中提取有用的信息，并进行理解和推理。
1. 图像的表示与处理在计算机视觉中，图像通常被表示为一个数字矩阵，每个元素表示图像的一个像素点。
常用的图像处理操作包括图像平滑、边缘检测、图像增强等，这些操作可以帮助我们提取图像的特征，方便后续的分析和识别。
2. 特征提取与描述特征提取是计算机视觉中的关键步骤，它能够从图像中提取出一些有用的特征，用于图像分类、目标检测等任务。
常用的特征提取方法包括SIFT、HOG等，这些方法可以提取出图像中的纹理、边缘等特征。
3. 目标检测与识别目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，它能够在图像或视频中找到特定的目标，并给出其位置和类别信息。
目标识别则是在已知目标类别的情况下，将其在图像中进行识别。
常用的目标检测与识别算法包括Haar特征、卷积神经网络等。
4. 图像分割与语义分析图像分割是将图像划分成若干个不同的区域，每个区域具有一定的语义信息。
图像分割可以用于目标定位、图像编辑等任务。
语义分析则是对图像进行语义理解，即理解图像中物体的种类、关系等。
图像分割与语义分析是计算机视觉中的热门研究方向。
5. 三维重建与立体视觉三维重建是根据多个图像或视频帧恢复出三维场景的几何结构和纹理信息。
立体视觉则是通过计算机模拟人眼的双眼视觉，实现从多个视角获取的图像中恢复出三维场景的深度信息。
三维重建与立体视觉在虚拟现实、增强现实等领域有广泛的应用。
6. 人脸识别与表情分析人脸识别是计算机视觉中的一个重要应用，它可以通过分析人脸的特征，实现对人脸的自动识别。
表情分析则是对人脸表情进行分析与理解，可以用于情感识别、人机交互等领域。
7. 视频分析与动作识别视频分析是对视频序列进行分析与理解，常见的任务包括视频目标跟踪、行为识别等。
计算机视觉基础复习
第一章P11什么就是讣算机视觉- -■让计算机理解图像与视频P12讣算机视觉与图像处理得区别»数字图像处理图像/视频-〉图像/视频（图像变换、图像滤波、图像复原、图像压缩、…）＞计算机视觉图像/视频-〉模型（二维基素图-〉2、5维要素图-〉三维模型表征）P14-20计算机视觉中存在哪些难点与挑战挑战:外观、卜小与形状;■姿态/运动;复杂与理预测得行为;噪声与遮挡汐卜观变化;上下文间依赖性;视点变化P23-28图像中存在哪些计算机视觉线索深度线索:直线透视;空间透视远近顺序线索:遮挡形状线索:纹理梯度形状与光照线索：阴影位置与光照线索:投影P30-46讣算机视觉有哪些典型应用OCR （光学字符识別）、智能交通、人脸检测、表情识别、多视点三维重建、基于视觉得生物识另U、辅助驾驶、无人驾驶汽车、基于视觉得人机交互、智能机器人、匸业机器人P48 CCD/CMOS传感器得成像原理:尤绘转换P49-54采样与量化影响图像得哪些属性采样影响图像空间分辨率；量化影响图像幅度分辨率（灰度）P61图像坐标系左上角为坐标原点P75-78像素距离与邻域关系习題1、2 P19汁算机视觉要达到得目得有哪些?答:计算机通过图像与视頻对客观世界得感烁识別与理解;对场景进荷耨与描述;根据对场景得解释与描述制定行为规划.第三章PM薄透镜成像模型薄透镜模型/:焦距瓦F:焦点xwhere and12P17-21射影几何中哪些物理信息丢失•与保留了？丢失信息:长度、角度 保留信息疽线特性、交比 不变性 P22-24灭点打火线得概念场景中得平行线投影到图像平而后，会聚于“灭点”灭线:火点得集合P46-49像机成像过程中包含了哪些内参与外参？像机内参和外参： 一般化形式£■//(血 & • d»像机内参和外参：般化形式像机内部参数（内参）像机外部参数（外參）Z 叭0] 0 A Vo i 0 00 1 loj示〃轴和诸由的不垂直因子。
计算机视觉基础知识图像处理和目标检测
计算机视觉基础知识图像处理和目标检测计算机视觉是指让计算机具备“看”的能力，通过对图像或视频进行识别、分析和理解，实现智能化的图像处理。
图像处理是计算机视觉的重要组成部分，它涉及到对图像的预处理、增强、分割、特征提取等操作。
而目标检测则是在图像或视频中，对特定目标进行自动化的识别和定位，是计算机视觉中的一个关键任务。
一、图像处理图像处理是指对图像进行一系列运算、滤波、变换等操作，以实现图像的增强、修复、分割等效果。
图像处理的基础是数字图像的表示和存储方式，常用的图像表示方法有灰度图像、彩色图像等。
1. 图像预处理图像预处理通常是指在图像分析前对图像进行一系列操作，以减少噪声、增强图像特征，提高图像质量。
常用的图像预处理方法包括图像去噪、图像平滑、边缘检测等。
2. 图像增强图像增强是指通过一系列操作使图像在视觉上更加清晰、鲜艳，以增强图像的可视化效果。
图像增强常用的方法有点运算、直方图均衡化、滤波器的设计等。
3. 图像分割图像分割是指将图像划分为不同的区域，以实现对图像的目标提取。
图像分割常用的方法有阈值分割、边缘分割、区域分割等。
4. 特征提取在图像处理中，特征提取是指从图像中提取出具有代表性的特征，以实现对图像的理解和识别。
常用的特征提取方法有边缘检测、角点检测、纹理特征提取等。
二、目标检测目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，它通过对图像或视频的分析，自动地识别和定位其中的目标物体。
目标检测是计算机视觉应用广泛的领域之一，常用于自动驾驶、安防监控、人脸识别等方面。
1. 目标定位目标定位是目标检测的第一步，它主要是确定目标物体在图像或视频中的位置和大小。
常用的目标定位方法有滑动窗口检测、边界回归、锚框方法等。
2. 特征提取在目标检测中，特征提取是非常关键的一步，它通过对图像或目标的特征进行提取，以实现对目标的识别和分类。
常用的特征提取方法有卷积神经网络（CNN）、HOG特征等。
3. 目标识别目标识别是指在目标检测中，根据提取到的特征，对目标进行分类和识别。
计算机视觉基础知识详解
计算机视觉基础知识详解计算机视觉（Computer Vision）是一门涉及如何使计算机“看到”和理解图像的学科。
它结合了计算机科学、人工智能和机器学习等多个领域的知识，旨在开发算法和技术，使计算机能够模拟人类的视觉能力。
本文将详细介绍计算机视觉的基础知识，包括图像获取、图像处理、特征提取、目标检测和图像分类等方面。
一、图像获取图像获取是计算机视觉的起点。
图像可以通过相机、摄像机、扫描仪等设备获取。
数字图像是由离散的像素点组成，每个像素点包含了图像的亮度和颜色信息。
在计算机视觉中，我们需要了解图像的分辨率、色彩空间和图像格式等概念。
1. 分辨率：指图像中像素的密度，通常用像素数表示。
分辨率越高，图像越清晰，但同时也增加了计算机处理的负担。
2. 色彩空间：指用来描述图像色彩的模型。
常见的色彩空间有RGB、CMYK和HSV等。
3. 图像格式：常见的图像格式有JPEG、PNG、GIF等，不同的格式具有不同的压缩算法和特点。
二、图像处理图像处理是对获取到的图像进行预处理，以提高图像质量或者准备用于后续的处理任务。
常见的图像处理任务包括图像滤波、图像修复和图像增强等。
1. 图像滤波：使用一定的算法对图像进行模糊、锐化、降噪等操作，以改变图像的外观或者去除噪声干扰。
2. 图像修复：通过填充、插值等方法修复图像中的缺失或损坏部分。
3. 图像增强：增加图像的对比度、锐度或者色彩饱和度，以改善图像的视觉效果。
三、特征提取特征提取是计算机视觉中非常重要的一步，它将图像中的关键信息提取出来，用于后续的分析和处理。
常见的特征包括边缘、角点、纹理和颜色等。
1. 边缘检测：通过寻找图像中灰度级变化剧烈的地方，找出图像的边界信息。
2. 角点检测：角点是图像中具有明显角度变化的地方，可以用于图像匹配和目标跟踪。
3. 纹理分析：通过提取图像中的纹理信息，可以用于图像分类和目标检测等任务。
4. 颜色特征：颜色是图像中常用的一个特征，在图像分割和图像检索中有广泛的应用。
知识点归纳 计算机视觉中的特征提取与目标跟踪
知识点归纳计算机视觉中的特征提取与目标跟踪计算机视觉（Computer Vision）是人工智能领域的重要分支，旨在让计算机具备类似人类视觉的能力，从图像或者视频中提取并理解有用的信息。
在计算机视觉中，特征提取和目标跟踪是两个核心的知识点，本文将对它们进行归纳和总结。
一、特征提取特征提取是计算机视觉中的基础工作，它是从原始图像数据中提取出具有代表性和可区分性的特征的过程。
这些特征能够反映图像的结构、纹理、形状等信息，为后续的图像处理和分析提供基础。
1. 图像特征的种类在计算机视觉中，常见的图像特征包括颜色特征、纹理特征、形状特征和边缘特征等。
颜色特征可以通过提取图像中的颜色直方图或者颜色矩来表示；纹理特征可通过灰度共生矩阵、小波变换等方法来获取；形状特征则主要通过边缘检测和边缘提取得到；边缘特征通常可以通过Canny算子等方法获得。
2. 特征提取的方法为了获取图像的特征，计算机视觉领域提出了多种特征提取的方法。
其中，常用的方法有滤波器方法、兴趣点检测和描述子方法等。
滤波器方法基于图像上的像素点进行滤波操作，常用的滤波器包括高斯滤波器和边缘检测滤波器；兴趣点检测和描述子方法则通过检测图像上的关键点，并提取这些关键点的描述子来表示图像的特征。
二、目标跟踪目标跟踪是计算机视觉中的一个重要任务，其目标是在视频序列中追踪一个或多个感兴趣的目标。
目标跟踪在实际应用中有着广泛的应用，如视频监控、人脸识别等领域。
1. 目标跟踪的挑战目标跟踪面临着许多挑战，如目标的外观变化、遮挡、相似目标的干扰等。
为了应对这些挑战，计算机视觉领域提出了多种目标跟踪算法。
常用的算法有基于模板匹配的方法、基于关联滤波器的方法、基于学习的方法等。
2. 目标跟踪的算法模板匹配是一种简单却常用的目标跟踪算法，它通过将目标物体的模板与图像序列逐帧进行匹配，从而实现跟踪的目的。
关联滤波器是另一种常见的目标跟踪算法，它通过训练一个滤波器来表示目标物体的外观模型，然后在后续的帧中实时地进行目标跟踪。
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；视觉是人类观察世界、认知世界的重要功能手段。
人类从外界获得信息约有80%来自视觉系统。
2、计算机视觉是指用计算机实现人类的视觉功能，即对客观世界中三维场景的感知、加工和理解。
计算机视觉的研究方法只有有两种：一种是仿生学的方法，参照人类视觉系统的结构原理，建立相应的处理模块完成类似的功能和工作；另一种是工程的方法，即从分析人类视觉过程的功能着手，并不刻意模拟人，视觉系统内部结构，而仅考虑系统的输入和输出，并采用任何现有的手段来实现系统的功能。
计算机视觉主要研究目标有两个：一是建立计算机视觉系统来完成各种视觉任务；二是把该研究作为探索人脑视觉工作机理的手段，即生物学机理。
3、计算机视觉系统的功能模块主要有以下几个模块：图像采集、预处理、基元检测、目标分割、表达描述、形状分析等，参考下图1.4.14、整个视觉过程是由光学过程，化学过程和神经处理过程这3个顺序的子过程所构成。
光学过程：我们需要掌握的是人眼水平截面的示意图，见图2.1.1。
光学过程基本确定了成像的尺寸。
类似照相机。
化学过程：视网膜表面的光接收细胞可分为：锥细胞（亮视觉）和柱细胞（暗视觉）。
化学过程，基本确定了成像的亮度或颜色。
神经处理过程：将对光的感觉转换为对景物的知觉。
视觉处理过程流图2.1,2如下：5、形状知觉是对景物各部分相对关系的知觉，也与视野中各种空间关系的知觉有关。
6、轮廓（封闭的边界）是形状知觉中最基本的概念，人在知觉一个形状以前一定先看到轮廓。
轮廓的构成如果用数学语言来说就是轮廓对应亮度的二阶导数。
轮廓与形状又有区别，轮廓不等于形状。
轮廓在帮助构成形状时还有“方向性”。
轮廓通常倾向于对它所包围的空间发生影响，即轮廓一般是向内部而不是向外部发挥构成形状的作用。
7、主观轮廓：在没有直接刺激作用下产生的轮廓知觉。
主观轮廓的形成是在一定感觉信息的基础上进行知觉假设的结果8、空间知觉的问题本质是一个深度感知的问题。
人对空间场景的深度感知主要依靠双目视觉实现。
9、图像采集是获取图像的技术和过程。
对应于视觉过程中的光学和化学过程。
需要利用几何学原理解决场景中目标的投影位置在图像中国的什么地方的问题和利用光度学原理（或辐射度学）建立场景中的亮度与图像中对应位置灰度的联系。
10、图像采集中主要的模型：几何成像模型和亮度成像模型11、世界坐标系：也称为真实或现实世界坐标系XYZ，是客观事件的绝对坐标（也称为客观坐标系统）。
一般的3-D场景都是用这个坐标系统来表示的。
摄像机坐标系：是以摄像机为中心指定的坐标系统xyz，一般取摄像机的光学轴为z轴。
图像平面坐标系：在摄像机内形成的图像平面的坐标系统x’y’。
一般取图像平面与摄像机坐标系统xy平面平行，且x轴与x’轴，y与y’轴分别重合，这样图像平面的原点就在摄像机的光学轴上。
12、固态阵列中最常用的主要元件是用电荷耦合器件（change-coupled device，CCD），特点是具有非常快的快门速度。
CMOS（complementary metal oxide semiconductor）摄像机基于互补型金属氧化物半导体工艺，其传感器主要包括传感器核心、模/数转换器、输出寄存器、控制寄存器、增益放大器等。
特点是低功耗、尺寸小，总体成本低。
但是噪声水平比CCD高一个量级。
电荷注射器件（charge-injection device，CID），有一个和图像矩阵对应的电极矩阵，在每一个像素位置有两个隔离绝缘的能产生电位阱的电极。
优点是，随机访问，不会产生图像浮散。
但是相对CCD，CID对光电敏感度要低很多。
13、采集装置基本性能指标：线性响应，灵敏度，信噪比，阴影（不均匀度），快门速度，读取速率。
14、图像采集的方式主要由光源、采集器和景物三者决定。
15、空间分辨率（即数字化的空间采样点数）。
幅度分辨率（即采样点值的量化级数）。
辐射到图像采集矩阵中光电感受单元的信号在空间上被采样，而在强度上被量化。
16、17、摄像机标定的一般程序和步骤：两极标定法：（参考P53---例3.4.1-摄像机外部参数的标定示例）18、坐标的基本变换：19、直方图均衡化：是一种典型的通过对图像的直方图进行修正来获得图像增强效果的自动方法。
基本思想是把原始图的直方图变换为在整个灰度范围内均匀分布的形式，这样就增加了像素灰度值的动态范围，从而达到增强图像整体对比度的效果。
直方图均衡化列表计算参考p65例4.3.1。
20、直方图规定化：用户可指定规定化函数来得到特殊的增强功能。
3个步骤：(1)对原始图的直方图进行灰度均衡化(2)规定需要的直方图，并计算能使规定的直方图均衡化的变换(3)将第1步得到的变换反转过来，即将原始直方图对应映射到规定的直方图。
在上述步骤（3）中的对应映射规则有单映射规则（SML）和组映射规则（GML）。
分别如下所示：SML GML21、边缘检测：一阶导数算子：prewitt；sobel；roberts；kirsch; 二阶导数算子：拉普拉斯；马尔；canny；编程实现上述算法的代码如下：%边缘检测clear;I1 = imread('C:\Users\acer\Desktop\car.jpg');%I=rgb2gray(I1);BW1 = edge(I,'roberts'); %Roberts算子BW2 = edge(I,'sobel'); %Sobel算子BW3 = edge(I,'prewitt'); %Prewitt算子BW4 = edge(I,'log'); %log算子BW5 = edge(I,'canny'); %CANNY算子h = fspecial('gaussian',5);BW6 = edge(I,'zerocross',[],h); %zerocross 算子subplot(2,4,1),imshow(I); title('原图像灰度图');subplot(2,4,2),imshow(BW1); title('Roberts edge check'); subplot(2,4,3),imshow(BW2); title('sobel edge check');subplot(2,4,4),imshow(BW3); title('prewitt edge check'); subplot(2,4,5),imshow(BW4); title('log edge check');subplot(2,4,6),imshow(BW5); title('canny edge check');subplot(2,4,7),imshow(BW6); title('zerocross edge check');以上为《计算机视觉》课本上的要点小结。
《机器视觉》课本大家基本都有，那部分的知识要点各位就自己补充完善一下。
机器视觉偏重于计算机视觉技术工程化，能够自动获取和分析特定的图像，以控制相应的行为。
计算机视觉为机器视觉提供图像和景物分析理论及算法基础，机器视觉为计算机视觉的实现提供传感器模型、系统构造和实现手段。
机器视觉系统：视觉传感器专用图像处理系统计算机 视觉系统三个层次：计算理论、表达和算法、硬件实现 图像恢复形状信息 齐次坐标表示法，由n+1维矢量表示一个n 维矢量边缘是指图像中像素灰度有阶跃变化或屋顶状变化的那些像素的集合图像亮度的一阶导数的幅度在阶跃边缘上非常大而在非边缘上为零边缘有方向和幅度两个特性，通常沿边缘走向的幅度变化比较平缓，而垂直于边缘走向的幅度变化比较剧烈。
摄像机标定建立摄像机图像像素位置和场景位置的关系R和T是旋转矩阵和平移矩阵，外部参数双目立体视觉基于视差原理，由三角法原理进行三维信息获取信息融合：冗余性、互补性、时效性融合方法：信号级融合方法（加权平均法属于信息级融合方法）、像素级融合方法、特征级融合方法、决策级融合方法。
变形轮廓线：主动轮廓线、动态轮廓线。
平移变换不能用矩阵形式来表示。
均衡化程序：Im=imread('region.jpg');J=histeq(Im); %均衡化subplot(2,2,1);imshow(Im);title('原图'); %显示原图subplot(2,2,2);imhist(Im);title('原图直方图'); %显示原图的直方图subplot(2,2,3);imshow(J);title('均衡化结果'); %显示均衡化后的图像subplot(2,2,4);imhist(J);title('均衡化结果的直方图'); %显示均衡化后的直方图规定化程序：I=imread('tire.tif');J=histeq(I,32);[counts,x]=imhist(J);Q=imread('1.jpg');figure;imshow(Q);title('原图像');A=rgb2gray(Q);figure;imhist(A);title('原图像直方图');M=histeq(A,counts); figure;imshow(M);title('直方图规定化后的图像');figure;imhist(M);title('规定直方图');小波变换及融合实验代码[X map]=imread('C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\1.jpg'); X1=X;map1=map;subplot(2,2,1);image(X1); colormap(map1);title('可见光图像');[X map]=imread('C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\2.jpg'); X2=X;map2=map;subplot(2,2,2);image(X2);colormap(map2);title('红外光图像');[c1 L1]=wavedec2(X1,1,'sym4');[c2 L2]=wavedec2(X2,1,'sym4');c=0.5*(1.2*c1+0.8*c2);XX=waverec2(c,L1,'sym4');subplot(2,2,3);image(XX);title('融合结果一');Csize1=size(c1);for i=1:Csize1c1(i)=0.8*c1(i);end;Csize2=size(c2);for j=1:Csize2c2(j)=1.2*c2(j);end;C=0.6*(c1+c2);XXX=waverec2(c,L2,'sym4');subplot(2,2,4);image(XXX);title('融合后结果二');1.边缘检测实验代码I = imread('1.jpg');%如果是其他类型图像,请先转换为灰度图BW_sobel = edge(I,'sobel');BW_prewitt = edge(I,'prewitt');BW_roberts = edge(I,'roberts');BW_laplace = edge(I,'log');BW_canny = edge(I,'canny');figure(1);subplot(2,3,1),imshow(I),xlabel('原始图像');subplot(2,3,2),imshow(BW_sobel),xlabel('sobel检测');subplot(2,3,3),imshow(BW_prewitt),xlabel('prewitt检测');subplot(2,3,4),imshow(BW_roberts),xlabel('roberts检测');subplot(2,3,5),imshow(BW_laplace),xlabel('laplace检测');subplot(2,3,6),imshow(BW_canny),xlabel('canny检测');%%加入高斯噪声（μ=0，σ^2=0.01）检测结果I_g1 = imnoise(I,'gaussian',0,0.01);BW_sobel = edge(I_g1,'sobel');BW_prewitt = edge(I_g1,'prewitt');BW_roberts = edge(I_g1,'roberts');BW_laplace = edge(I_g1,'log');BW_canny = edge(I_g1,'canny');figure(2);subplot(2,3,1),imshow(I_g1),xlabel('加入高斯噪声(μ=0，σ^2=0.01)图像'); subplot(2,3,2),imshow(BW_sobel),xlabel('sobel检测');subplot(2,3,3),imshow(BW_prewitt),xlabel('prewitt检测');subplot(2,3,4),imshow(BW_roberts),xlabel('roberts检测');subplot(2,3,5),imshow(BW_laplace),xlabel('laplace检测');subplot(2,3,6),imshow(BW_canny),xlabel('canny检测');%%加入高斯噪声（μ=0，σ^2=0.02）检测结果I_g2 = imnoise(I,'gaussian',0,0.02);BW_sobel = edge(I_g2,'sobel');BW_prewitt = edge(I_g2,'prewitt');BW_roberts = edge(I_g2,'roberts');BW_laplace = edge(I_g2,'log');BW_canny = edge(I_g2,'canny');figure(3);subplot(2,3,1),imshow(I_g2),xlabel('加入高斯噪声(μ=0，σ^2=0.02)图像'); subplot(2,3,2),imshow(BW_sobel),xlabel('sobel检测');subplot(2,3,3),imshow(BW_prewitt),xlabel('prewitt检测');subplot(2,3,4),imshow(BW_roberts),xlabel('roberts检测');subplot(2,3,5),imshow(BW_laplace),xlabel('laplace检测');subplot(2,3,6),imshow(BW_canny),xlabel('canny检测'；2．实验结果。