机器视觉研究：从图像获取到模式分类的关键问题

"周昌印的复旦大学硕士学位论文，主要探讨了机器视觉中的四个核心问题，包括图像获取、图像预处理、特征选择和模式分类。通过改造相机结构设计Slit光圈，实现全景深清晰成像与图像深度图的获取。在预处理阶段，提出了一种自动检测和消除传感器灰尘导致的图像污点的方法。特征选择方面，CDFS方法能自适应地为不同类别选择最佳特征，提升分类准确率。最后，提出了CamNN分类器，优化了距离测度，其性能在某些情况下超过k-近邻分类器。关键词涉及机器视觉、数码成像、图像恢复、失焦测距、特征选择、模式分类和光场。" 在机器视觉领域，研究通常围绕如何使计算机系统模仿人类视觉系统，从二维图像中理解三维环境。这篇论文首先关注图像获取，这是机器视觉的第一步。通过创新性的Slit光圈设计，作者旨在改善传统相机的局限，获取更丰富的视觉信息，如同时得到深度信息和清晰图像，这有助于提高后续处理的精度和效率。 图像预处理是另一个关键环节，目的是去除噪声，增强图像质量。论文中提到的自动检测和消除传感器灰尘的方法，对于确保图像质量至关重要，因为图像的任何瑕疵都可能影响后续的分析和识别步骤。良好的预处理技术能增强视觉算法的鲁棒性和准确性。 特征选择是机器视觉中的重要步骤，它涉及到从原始图像中挑选出最有用的信息以供分类或识别。CDFS方法的提出，意味着可以根据不同类别的特性动态调整特征，这极大地提高了分类的正确率，减少了错误分类的可能性。 模式分类是机器视觉任务的最终目标，文中提出的CamNN分类器通过改进距离计算方式，能够在保持计算效率的同时，提供与k-近邻分类器相当或更好的分类性能。这一改进对于实时或大数据量的应用场景特别有价值。 这篇论文深入探讨了机器视觉的基石，提出了一系列创新方法来解决图像获取、预处理、特征选择和模式分类中的问题，为机器视觉技术的发展提供了新的思路和实用工具。