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

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。