机器视觉：理论、算法与应用实例

"本书是张广军编著的《机器视觉》教材，涵盖了机器视觉的基础理论、方法、关键技术与实用算法，适用于高年级本科生和研究生，同时也适合相关领域的技术人员参考。书中讨论了空间几何变换、摄像机模型、视觉图像特征信息提取、摄像机标定、立体视觉等多个主题，并提供了应用实例。" 在机器视觉领域，像素点的标记和处理是图像分析和分割的重要步骤。在描述中提到的“将当前像素点的标记存入行缓存器”这一过程，是图像处理中常用的技术，主要用于跟踪和标记图像中的特定区域或对象。当处理星体图像时，这个方法可以用来区分和分割星体目标。标记过程通常包括以下步骤： 1. 检查每个像素点，根据其灰度值与预设阈值(T)比较。 2. 如果当前像素点的灰度大于阈值，该点被标记，并将标记信息存入行缓存器。 3. 这个标记不仅存储在当前像素的单元，还会存储在左寄存器中，以便后续处理相邻像素时使用。 4. 这个过程持续到图像的所有像素都被处理，从而完成整帧图像的星体目标分割。 为了实现更精确的星体目标定位，书中提到在FPGA内部设计了硬件加速器，包括乘法器、累加器、除法器以及四个基于SRAM的存储器。这些组件用于存储星体的灰度和坐标乘积的累加值、灰度累加值及像素个数的累加值，地址与星体目标的标记值对应。通过这样的设计，可以进行星体目标的细分定位，提高精度。 此外，书中还提到了机器视觉的多个关键领域，包括空间几何变换、摄像机模型、视觉图像特征信息提取、摄像机标定等，这些都是机器视觉研究和应用的基础。例如，空间几何变换描述了如何在不同坐标系之间转换图像，摄像机模型则涉及如何理解摄像机的成像原理和参数，而视觉图像特征信息提取则关注如何从图像中抽取出有意义的信息，如边缘、角点等。 《机器视觉》这本书详细介绍了机器视觉的基本概念和技术，不仅包含理论知识，还有实际应用案例，对于学习和理解机器视觉的读者来说是一份宝贵的资源。