北京邮电大学2010计算机网络考博真题:三元运动描述与机器视觉基础
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更新于2024-08-06
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在"三元运动描述-2010北京邮电大学计算机网络考博真题"这篇文档中,主要讨论了机器视觉领域中的关键概念——三元图像描述和累积差分图像。针对二值图像序列,特别是当图像中的特定区域(例如一个以恒定速度移动的方形区域)发生平移变化时,差分图像的分析变得尤为重要。
三元运动描述指出,对于这种图像序列,差分操作会产生四种不同类型的区域:
1. **静止背景**:在时间间隔 \( t_2 - t_1 \) 内,原方形区域未移动的部分,差分结果保持为背景强度(通常是0)。
2. **运动区域**:移动的方形区域在 \( t_2 - t_1 \) 后覆盖了背景,形成强度为原方形区域强度fp的区域。
3. **重叠区域**:当两幅图像中同时有方形区域时,差分运算会使这部分区域的强度变为0。
4. **未变化区域**:除了上述变动,其余背景区域仍然保持0的强度。
通过区分这些区域,我们可以确定运动的方向,因为每个区域的变化对应着不同的运动状态。这种方法在诸如目标跟踪、视频压缩等机器视觉应用中很有价值。
**累积差分图像**则是利用连续时间样本(帧)进行更深入的分析。它不是简单的前后帧差分,而是对整个序列进行累积,以捕捉更长的时间尺度上的运动信息。累积差分图像能够提供更丰富的运动特征,有助于识别和跟踪物体的运动轨迹,对于复杂的运动分析尤其有用。
整篇文章围绕机器视觉的主题展开,详细介绍了基础理论、方法和技术,如空间几何变换、摄像机模型、图像特征提取、摄像机标定、立体视觉和三维视觉技术等。书中还强调了多传感器融合、运动视觉分析以及实际应用案例,如小型构件内表面三维形貌视觉检测和天文导航。《机器视觉》这本书被定位为高年级本科生和研究生的教材,涵盖了理论与实践相结合的内容,旨在帮助读者掌握这一领域的核心技术,并为相关专业人员提供参考。
该文档不仅适合理论学习,还展示了机器视觉在现实世界中的广泛应用,如工业自动化、无人驾驶、医疗影像分析等,反映出机器视觉技术在现代科技发展中不可或缺的地位。
2020-01-06 上传
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MichaelTu
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