MATLAB中机器视觉基础算法：第12章 图像处理与实操技巧

在Peter Corke的机器人学经典著作《Robotics: Vision and Control - Fundamental Algorithms in MATLAB 英文版》的第12章中，着重探讨了图像处理在机器人领域的核心应用。这一章节名为"Image Processing for Robotics", 全面深入地讲解了如何利用MATLAB中的工具箱，如机器人工具箱和机器视觉工具箱，进行实际操作。 章节内容首先从获取图像（12.1）开始，现代社会中，数字图像无处不在，通过数码相机、手机或笔记本电脑，我们能够轻易地捕捉和存储大量图像。这些图像可能包含噪声、阴影、反射和不均匀的照明条件，对于机器人来说，理解和处理这类真实世界的图像至关重要。 接着（12.2和12.3），章节介绍了单元素（monadic）和双元素（diadic）操作，包括诸如平滑、边缘检测等基础操作。这些技术有助于减少图像中的噪声，提高图像质量，是后续分析的基础。 空间运算（12.4）是本章的重点，涉及诸如滤波、形态学处理等技术。滤波用于图像平滑，如均值滤波、高斯滤波等，能改善图像细节；形态学操作则是针对形状特性的处理，如膨胀、腐蚀等，有助于形状分析和特征提取。 在12.5节，章节进一步探讨了形状特定过滤，即数学形态学的应用，这对于识别和匹配图像中的特定形状或者结构非常有用。这包括对物体轮廓的处理，以及在图像中定位和识别物体的关键步骤。 最后，12.6章节聚焦于形状变化操作，如图像裁剪、缩放、扩展，以及更复杂的旋转和图像扭曲等，这些功能对于实现机器人对环境的感知和适应具有重要意义。通过对这些操作的理解，机器人可以更好地理解并适应外部世界中不同光照、角度和变形情况下的视觉输入。 总结来说，第12章是机器人视觉部分的基石，它不仅介绍了图像获取和预处理技术，还涵盖了基础的图像分析和处理方法，这些都是机器人在导航、目标检测、环境理解等任务中必不可少的技能。通过MATLAB的实际示例，读者可以掌握如何将这些理论应用于实践，从而提升机器人的智能水平。