文档介绍：计算机视觉预备知识
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人类视觉原理与特点
人类从外界环境获取信息，一般是通过视觉﹑触觉﹑听觉﹑嗅觉等感觉器官来实现的。其中，60％-80％的信息是由人的眼睛，即视觉来获得的。可理量巨大
一种知识导引与管理系统
多学科交叉与结合
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实用图像处理技术
灰度图像
彩色图像
二值化图像
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图像的增强
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原图
噪声污染后的图像
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均值滤波后的图像
中值滤波后的图像
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(边缘检测 )
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彩色图像分割方法
三色学说
假设人视网膜上有三种神经纤维，每种神经纤维的兴奋都引起红绿蓝原色中的一种的感觉。光作用在视网膜上虽然能同时引起三种纤维的兴奋，但波长不同，引起三种纤维的兴奋程度不同，人眼就产生不同的颜色感觉。
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三种视神经兴奋曲线
红色纤维
绿色纤维
蓝色纤维
红
橙
黄
绿
蓝
紫
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颜色视觉和颜色空间理论
三色原理 现代色度学理论指出，人对任何一种颜色的感觉，都可以用红、绿、蓝三种单色加权混合产生，因此，红、绿、蓝三种单色称为三基色，这就是三色原理。
颜色空间 各颜色的光都可以由红、绿、蓝三种基色光加权混合而成，因此，彩色空间是三维的线形空间，任何一种具有一定亮度的颜色光都是空间中的一个点（或向量），这个空间就是颜色空间。
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几种颜色空间
RGB颜色空间
当我们选择具有确定光通量的红绿蓝三基色光作为三维颜色空间的基时，就构成了RGB颜色空间。
颜色空间不是唯一的 格拉斯曼定律指出，人的视觉只能分辨颜色的三种变化（例如明度、色度、饱和度）。这就是说，通过对RGB颜色空间进行坐标变换，可以产生新的颜色空间。
XYZ表色系统
YIQ表色系统
HSI表色系统
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彩色视觉系统颜色分类
颜色信息提取 从理论上讲，在这个空间中的每一个点都代表一种颜色，因而，。但从实际上看， 。
G
R
B
255
RGB颜色空间
255
255
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HIS 颜色模型
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颜色空间的相互转换
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颜色模型的转换
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计算机视觉预备知识 暂时到此
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图像处理
由于实际景物转换为图像信号时，总会引入各种噪声或畸变失真，一般需要先进行图像处理。
这一过程借用了大量的图象处理技术和算法，如图象滤波、图像增强、边缘检测等，以便从图象中抽取诸如角点、边缘﹑线条、边界以及色彩等关于场景的基本特征；
这一过程还包含了各种图象变换（如校正）、图象纹理检测、图象运动检测等；
有时还采用图像编码压缩技术大大地减少信息量，以达到减少对计算机存储容量和传输通道的要求。
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图象分析
图象分析的主要任务是恢复场景的深度、表面法线方向、轮廓等有关场景的 维信息。
实现的途径有立体视觉、测距成象、运动估计、明暗特征、纹理特征等估计方法。
系统标定、系统成象模型等研究内容一般也是在这个层次上进行的。
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图象理解
图象理解是在以物体为中心的坐标系中，在原始输入图象、图象基本特征、 维图的基础上，恢复物体的完整三维图，建立物体三维描述，识别三维物体并确定物体的位置和方向。
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