机器视觉入门：人类视觉与图像测量技术解析

"人类视觉简介-Linux内核设计与实现 原书第3版 完整版带书签目录" 本文主要围绕人类视觉系统及其在机器视觉中的应用展开，介绍了人眼的结构、感知机制以及视觉信息处理的过程，并关联到机器视觉测量技术的相关知识。 首先，人类视觉系统能够感知的光谱范围是380nm至780nm，这个范围被称为可见光谱。人眼由多个组成部分构成，包括角膜、晶状体和玻璃体，它们共同起到屈光作用，使光线聚焦在视网膜上。视网膜上有两种主要类型的感光细胞：杆状细胞负责在暗环境下感知光线，而锥状细胞则在明亮环境下负责色彩感知。人眼有三种类型的锥状细胞，对应对蓝、绿和红光的敏感，这构成了三基色原理的基础，也是现代彩色显示技术的基础。 视觉信息处理涉及多个方面，包括亮度、形状、运动、颜色、深度感和通道的并行处理。人眼对运动物体尤其敏感，而深度感主要通过视差产生，这是立体视觉的基础。此外，章节还简要提及了红外和紫外光谱，它们位于人眼可见光谱之外。 在机器视觉领域，这些人类视觉的原理被应用于各种测量技术。例如，第一章介绍了机器视觉的基本概念，包括研究内容、应用以及颜色和知觉。图像的采集和量化是机器视觉的重要环节，涵盖相机性能、CCD技术、图像文件格式以及照明系统设计。光学图样的测量涉及全息、散斑、莫尔条纹和微图像测量技术，这些都是获取和解析物体信息的关键手段。 标定方法在机器视觉中至关重要，它涉及到图像预处理、条纹倍增法和旋滤波算法，用于提高测量精度。立体视觉部分讲述了如何通过双目或多目成像恢复三维信息，包括边缘匹配、区域相关性和形状恢复。标定技术包括传统的摄像机标定法和特定方法如Tsais和Weng’s方法，它们用于建立实际世界与图像坐标系之间的精确映射。 综合来看，人类视觉的原理不仅帮助我们理解感知世界的方式，也为机器视觉提供了理论基础，使计算机能够模拟和扩展人类视觉功能，应用于测量、识别和分析等多种场景。机器视觉技术的发展极大地提升了自动化和智能化系统的性能，广泛应用于工业检测、自动驾驶、医学影像分析等领域。