机器视觉理论与应用：边缘检测与LoG算子详解

本资源是一本详细介绍机器视觉基础理论、方法和技术的教材，由张广军编著，适合信息处理、计算机、机器人、人工智能、自动化以及仪器仪表专业的高年级本科生和研究生学习，也可供相关领域的研究人员参考。书中涵盖了机器视觉的关键内容，如空间几何变换与摄像机模型、视觉图像特征提取、摄像机标定、双目立体视觉、结构光三维视觉、多传感器三维视觉、运动视觉分析以及小型构件内表面三维形貌视觉检测和天文导航等实际应用实例。 拉普拉斯算子和LoG（ Marr）算子是书中提到的重要概念。拉普拉斯算子用于边缘检测，通过计算像素灰度的二阶微分值来判断边缘，具有良好的边缘检测性能，但由于其对噪声敏感，通常需要预处理以减少噪声影响。LoG算子在此基础上改进，结合了人类视觉系统的特点，对边缘检测更为精确，减少了噪声的影响。 机器视觉的发展受益于信号处理理论和电子、计算机技术的进步，它在国民经济、科学研究和国防建设等领域发挥着重要作用，表现出非接触、实时、可视化、自动化和智能性的优势。书中系统地阐述了机器视觉的理论基础，包括如何处理景物到图像转换过程中的径向分布规律，以及如何利用这些规律进行有效的图像特征提取和处理。 此外，书中还详细讲解了摄像机标定、立体视觉技术以及三维视觉的不同方法，这些都是实现机器视觉系统的关键环节。通过对这些内容的学习，读者不仅能掌握理论知识，还能了解如何将这些理论应用于实际问题中，提升机器视觉系统的性能。 这本教材提供了一个全面而深入的机器视觉学习平台，不仅有助于学生理解基本原理，还能帮助他们在实践中解决实际问题，具有较高的学术价值和工程实用性。