Artificial Intelligence 第十章机器视觉 一 10.1图象的理解与分析 10.2积木世界的景物分析 10.3视觉的知识表示与控制策略 10.4物体形状的分析与识别 10.5机器人视觉糸统举例 10.6小结
第十章 机器视觉 10.1 图象的理解与分析 10.2 积木世界的景物分析 10.3 视觉的知识表示与控制策略 10.4 物体形状的分析与识别 10.5 机器人视觉系统举例 10.6 小结
0.1图象的理解与分析 10.1.1视觉信息的表达方法 根据马氏(Mar)提出的假设,视觉信息处理过 程包括3个主要表达层次,即初始简图、二维半简 图和三维简图。如下图所示 形 立体 景物图象 初始简图 维半简图 维 简 纹理 图/c 遮蔽 特征抽聚集 取算法算法 2
2 10.1 图象的理解与分析 10.1.1 视觉信息的表达方法 根据马氏(Marr)提出的假设，视觉信息处理过 程包括3个主要表达层次，即初始简图、二维半简 图和三维简图。如下图所示： 外形 特征抽 取算法 聚集 算法 二 维 半 简 图 三 维 简 图 初 始 简 图 景 物 图 象 立体 纹理 遮蔽 ? ?
10.1图象的理解与分析 10.1.2边缘距离的计算 令图象辉亮边缘的平均与差分 种处理噪声边缘的方法包括下列凹个步骤: (1)从图象建立平均亮度阵x (2)从平均亮度阵列产生平均一阶差分阵列 F 2 (3)从一次平均差分阵列建立二次平均差分阵列 E++F)+(F-F1) ④4)据所得阵列,记下峰点、陡变斜率和过委点, 以寻求边缘信号的集合。 3
3 10.1.2 边缘距离的计算 ❖图象辉亮边缘的平均与差分 一种处理噪声边缘的方法包括下列四个步骤： (1)从图象建立平均亮度阵 3 = i−1 + i + i+1 i I I I A 2 2 ( ) ( ) +1 −1 +1 − −1 = − + − = i i i i i i i A A A A A A F 2 2 ( ) ( ) +1 −1 +1 − −1 = − + − = i i i i i i i F F F F F F S (2) (3)从一次平均差分阵列建立二次平均差分阵列 (4)据所得阵列，记下峰点、陡变斜率和过零点， 以寻求边缘信号的集合。 10.1 图象的理解与分析
10.1图象的理解与分析 灵长目动物视网膜特性 假设 (1)灵长目动物视膜的滤波处理功能在运算上 与由墨西哥草帽形点扩散函数的滤波相似; (2)存在两种视膜细胞,一种传输滤波图的 正向部分,一种传递滤波图象的负向部分; 3墨西哥草帽形滤波器是通过激发与禁止这 丙种操作的组合来实现的
4 ❖灵长目动物视网膜特性 假设： (1)灵长目动物视膜的滤波处理功能在运算上 与由墨西哥草帽形点扩散函数的滤波相似； (2)存在两种视膜细胞，一种传输滤波图象的 正向部分，一种传递滤波图象的负向部分； (3)墨西哥草帽形滤波器是通过激发与禁止这 两种操作的组合来实现的。 10.1 图象的理解与分析
10.1图象的理解与分析 令物体距离的确定 公式 dd+f dd+f a +B 透镜 d fb (眼球) a+ b 5
5 ❖物体距离的确定 P b f b l r 透镜 (眼球) α β 公式 + + = + + = r d f r d l a d f l d , + = fb d 10.1 图象的理解与分析