机器视觉基础理论与关键技术探索

"本书深入探讨了机器视觉领域的核心概念和技术，包括空间几何变换、摄像机模型、特征信息提取、摄像机标定、双目立体视觉、结构光三维视觉和其他三维视觉技术。书中提供了详细的理论基础、实用算法以及具体的应用实例，适合于信息处理、计算机科学、机器人学、自动化和仪器仪表等专业的学生以及相关领域的研究人员参考。作者张广军通过本书，将机器视觉的基础理论与实际应用相结合，涵盖了从基本的图像处理到高级的立体视觉算法，以及多传感器融合和运动视觉分析等内容。此外，书中还特别讨论了在双目立体视觉系统中如何确定比例因子α的符号，这对于精确的深度计算至关重要。" 机器视觉是一种重要的技术，它利用摄像头和图像处理算法来模拟人类视觉，实现对环境的感知和理解。在双目立体视觉中，通过分析两个不同视角的图像，可以计算出场景中物体的深度信息，从而构建三维模型。这部分内容涉及到的主要知识点有： 1. **空间几何变换与摄像机模型**：摄像机模型是机器视觉的基础，描述了图像像素与现实世界坐标之间的关系。理解这个模型对于进行图像校正和三维重建至关重要。 2. **视觉图像特征信息提取**：包括边缘检测、角点检测、纹理分析等，这些特征用于图像匹配，是计算对应点的关键步骤。 3. **摄像机标定**：通过特定的标定图案和算法，确定摄像机的内在参数（如焦距、畸变系数）和外在参数（如位置、姿态），是准确进行三维重建的前提。 4. **双目立体视觉**：基于两幅图像的对应点，利用外极线方程和点对应法可以求解摄像机的相对姿态和物体的深度信息。在这个过程中，确定比例因子α的符号是确保深度计算正确性的关键。 5. **结构光三维视觉**：通过投射特定的光栅或结构光，结合摄像机捕获的图像，可以实现高精度的三维重建。 6. **其他三维视觉技术**：除了双目和结构光，还有时间飞行法（TOF）、激光雷达等技术，它们各有优缺点，适用于不同的应用场景。 7. **多传感器三维视觉**：结合多种传感器的数据，如RGB-D相机、红外传感器等，可以提高视觉系统的鲁棒性和精度。 8. **运动视觉分析**：研究摄像机运动时的图像序列，用于跟踪、定位和场景理解。 9. **应用实例**：如小型构件内表面三维形貌视觉检测，展示了机器视觉在工业检测中的实际应用。 10. **最新技术和科研成果**：书中融入了最新的研究成果，反映了机器视觉领域的前沿动态。 这本书不仅提供了一个全面的机器视觉理论框架，还强调了算法的实际实现，是学习和研究机器视觉的宝贵资源。通过阅读和实践，读者可以掌握机器视觉的基本原理，并具备解决实际问题的能力。