机器视觉习题答案解析：计算机视觉基础与检测应用

视觉检测习题参考答案是一份针对大学机器视觉课程的习题集，旨在帮助本科生和研究生巩固和复习相关知识。本答案集涵盖了计算机视觉的基本概念、任务以及人类视觉系统的原理，同时深入探讨了视觉检测的应用。 1. 计算机视觉简介： 计算机视觉是一种模拟人类视觉系统的机器技术，它通过分析和解释图像数据，使机器能够理解外部世界。基本任务包括尺寸和表面特征检测，以及目标的识别和定位。 2. 技术基础： 制约计算机视觉技术发展的关键有两个方面：一是视觉理论和算法，包括数字图像处理技术；二是微电子技术的进步，如传感器和处理芯片的发展，支撑了图像采集和处理的性能提升。 3. 视觉检测与计算机视觉的关系： 视觉检测是计算机视觉的一个子领域，它聚焦于使用计算机视觉技术来解决特定的目标检测问题，如产品检查、质量控制等。并非所有计算机视觉应用都直接被称为视觉检测，但两者有着密切的联系。 4. 人类视觉系统： 人类视觉系统由眼球、神经传输系统和大脑的视觉中枢组成，各自负责光学成像、信号捕获、传输和处理。例如，实验2-1要求观察者调整视角以找到最佳清晰度范围，2-3则涉及空间和时间分辨率的实例及其生理机制。 5. 视觉感知特性： 马赫带是视觉系统中的一种现象，由于大脑对连续亮度变化的处理，使得边缘附近的区域看起来更亮或更暗。烟火观赏中的视觉动态响应特性可用于解释快速移动光线对感知的影响。 6. 图像基础知识： - 物体表面灰度受光照、像素大小、色彩成分等因素影响，通过公式描述这些关系。 - 伪彩色图像处理利用人类对灰度和颜色的分辨差异，增强某些信息的可读性。 - 黑白图像灰度范围通常为0-255，彩色图像一个像素通常用24位表示，即红、绿、蓝三种基色各8位。 7. 图像处理技术： - 灰度直方图用于评估图像量化效果和确定二值化阈值，还可用于区域分割和面积计算。 - 彩色图像处理可能涉及像素深度和不同阶段的电荷转移，如CCD相机中的帧转移过程，涉及到信号电荷的转移和存储。 通过解答这些习题，学生不仅可以掌握视觉检测和计算机视觉的核心概念，还能深化理解人类视觉系统的运作原理，以及图像处理技术的实际应用。这对于深入研究和实际项目开发都具有重要的参考价值。