机器视觉：条纹图旋滤波算法在Linux内核设计中的实现

本资源详细介绍了"条纹图的旋滤波算法"在Linux内核设计与实现中的应用，针对机器视觉测量技术中的一个重要环节。在普通滤波方法存在缺陷，即难以区分条纹和噪声信号，可能导致条纹特征被模糊或畸变的情况下，旋滤波算法提出了一种创新思路。该算法的核心在于找到条纹的切线方向，仅在这个方向上进行低通滤波，以保留条纹信息同时消除噪声。具体步骤包括构造一维滤波窗口，沿着像素点旋转并确定切线方向，最后在切线方向进行精细化处理。 章节4.4详细阐述了这一过程，涉及对以当前像素为中心的n×n像素窗口内等角度间隔的方向滤波，这种方法有助于保持条纹的清晰度，避免了传统滤波方法的不足。旋滤波算法在机器视觉测量中，尤其是在干涉条纹图、标定方法以及光学图样测量中扮演了关键角色，因为它能够提升测量精度，适用于诸如标定、立体视觉、目标图像亚像素定位等领域。 此外，资源还提到了机器视觉的广泛研究内容，包括输入设备的选择、图像的采集和量化、光学图样测量技术如全息、散斑和莫尔条纹测量，以及标定方法如条纹倍增法和旋滤波算法的应用。立体视觉部分探讨了如何通过边缘匹配和匹域相关性来获取深度信息，而目标图像亚像素定位则涉及到更高级的图像处理技术。 这本书不仅涵盖了理论层面的条纹图旋滤波算法，还提供了实际应用中的实例和实验，适合于对机器视觉、光学测量和内核编程感兴趣的读者深入学习和实践。