機(jī)器視覺(jué)與圖像處理

1、機(jī)器視覺(jué)與圖像處理課程大作業(yè)專業(yè)：自動(dòng)化班級(jí)：1402學(xué)號(hào)：201423020230姓名：楊坤翔2017.06.05大作業(yè)說(shuō)明1 .要求每位同學(xué)獨(dú)立完成課程大作業(yè)；2 .鼓勵(lì)組成課程小組，集體討論研究，課程總結(jié)內(nèi)說(shuō)明小組成員；3 .允許借鑒網(wǎng)絡(luò)、書(shū)籍上相關(guān)代碼資源，但一定要切合題目?jī)?nèi)容；4 .根據(jù)題目要求，原理解釋部分若需要公式，使用公式編輯器編輯;代碼部分保證完整、可運(yùn)行；結(jié)果部分黏貼原圖；5 .作業(yè)鼓勵(lì)將個(gè)人調(diào)試經(jīng)驗(yàn)、學(xué)習(xí)心得等個(gè)性化內(nèi)容總結(jié)。題目1:高斯濾波器與拉普拉斯濾波器1.1給出高斯濾波器與拉普拉斯濾波器數(shù)學(xué)表達(dá)式;(1)給出高斯濾波器數(shù)學(xué)表達(dá)式x2G(x)=e。21G(x，y):

2、2；ex2_y2一2二2(2)給出拉普拉斯濾波器數(shù)學(xué)表達(dá)式：江卅冬3+冬必(1)rV2/=f(x+1,>)4/*_1J)+/(1J+1)+/(”-l)-4/(x,j)(2)g(x7y)=fx.y)+<f(x.y)(3)1.2使用Matlab繪制出高斯濾波器與拉普拉斯濾波器圖形表達(dá);圖形表達(dá):alf=3;n=7;%定義模板大小n1=floor(n+1)/2);%確定中心fori=1:na(i)=exp(-(i-n1).A2)/(2*alfA2);forj=1:nb(i,j)=exp(-(i-n1)A2+(j-n1)A2)/(4*alf)/(4*pi*alf);endendsubplo

3、t(121),plot(a),title('一維高斯函數(shù))subplot(122),surf(b),title('二維高斯函數(shù),)25260-106.jpg');1.3分別使用高斯濾波器和拉普拉斯濾波器對(duì)下列圖片進(jìn)行卷積運(yùn)算操作，是否有快速方法進(jìn)行拉普拉斯濾波器卷積運(yùn)算?高斯濾波:I=imread('C:Usersdell-5000PictureslovewallpaperH=rgb2gray(I);Img=double(H);alf=3;n=10;n1=floor(n+1)/2);fori=1:nforj=1:nb(i,j)=exp(-(i-n1)A2+(j-

4、n1)A2)/(4*alf)/(4*pi*alf);DMendendImg_n=uint8(conv2(Img,b,'same');K=uint8(imfilter(Img,b);Img_n2=uint8(imfilter(Img,b,'conv');J=(Img_n2)-Img_n;原圖')卷積運(yùn)算圖')相關(guān)運(yùn)算圖)flag=mean(J(:)subplot(131),imshow(I);title('subplot(132),imshow(Img_n);title('subplot(133),imshow(K);title(&

5、#39;國(guó)便卷利為舞用機(jī)美堆舞阻(2)拉普拉斯濾波：h1=fspecial('laplacian');25260-106.jpg');A=imread('C:Usersdell-5000PictureslovewallpaperK=rgb2gray(A);B=imfilter(K,h1);subplot(131),imshow(A);title('原圖')subplot(132),imshow(K);title("灰度圖')subplot(133),imshow(B);title('相關(guān)運(yùn)算圖')憶餐:曲海題目2

6、：使用Canny算子邊緣檢測(cè)2.1列寫(xiě)出Canny算子檢測(cè)邊緣算法原理；(1)圖象邊緣檢測(cè)必須滿足兩個(gè)條件：一能有效地抑制噪聲；二必須盡量精確確定邊緣的位置。(2)根據(jù)對(duì)信噪比與定位乘積進(jìn)行測(cè)度，得到最優(yōu)化逼近算子。這就是Canny邊緣檢測(cè)算子。(3)類似與Marr(LoG)邊緣檢測(cè)方法，也屬于先平滑后求導(dǎo)數(shù)的方法。(4)Canny邊緣檢測(cè)算法：stepl:用高斯濾波器平滑圖象；step2:用一階偏導(dǎo)的有限差分來(lái)計(jì)算梯度的幅值和方向；step3:對(duì)梯度幅值進(jìn)行非極大值抑制；step4:用雙閾值算法檢測(cè)和連接邊緣。2.2使用Canny算法對(duì)下圖進(jìn)行邊緣檢測(cè)，并對(duì)比其他邊緣檢測(cè)算法，如Sobel,

7、Roberts等；1 .canny算子：I=imread('dazuoye02.jpg');I=rgb2gray(I);imshow(I);title('原圖')BW1=edge(I,'canny');figure,imshow(BW1);title('matlabcanny檢測(cè)')rratab旬可氾2 .Roberts算子：I=imread('dazuoye02.jpg');K=rgb2gray(I);BW1=1,0;0,-1;BW2=0,1;-1,0;J1=filter2(BW1,K);J2=filter2(B

8、W2,K);K1=double(J1);K2=double(J2);M=(abs(K1)+abs(K2);figure,imshow(uint8(M)title('matlabRobert檢測(cè)')mallabRobert.則3.Sobel算子:I=imread('dazuoye02.jpg');K=rgb2gray(I);BW1=-1,-2,-1;0,0,0;1,2,1;BW2=-1,0,1;-2,0,2;-1,0,1;J1=filter2(BW1,K);J2=filter2(BW2,K);K1=double(J1);K2=double(J2);檢測(cè)')

9、M=(abs(K1)+abs(K2);figure,imshow(uint8(M)title('matlabsobel結(jié)論：Roberts算子：邊緣定位準(zhǔn)，但是對(duì)噪聲敏感。適用于邊緣明顯且噪聲較少的圖像分割。Roberts邊緣檢測(cè)算子是一種利用局部差分算子尋找邊緣的算子,Robert算子圖像處理后結(jié)果邊緣不是很平滑。經(jīng)分析，由于Robert算子通常會(huì)在圖像邊緣附近的區(qū)域內(nèi)產(chǎn)生較寬的響應(yīng)，故采用上述算子檢測(cè)的邊緣圖像常需做細(xì)化處理，邊緣定位的精度不是很高。Sobel算子：其主要用于邊緣檢測(cè)，在技術(shù)上它是以離散型的差分算子，用來(lái)運(yùn)算圖像亮度函數(shù)的梯度的近似值，缺點(diǎn)是Sobel算子并沒(méi)有將圖

10、像的主題與背景嚴(yán)格地區(qū)分開(kāi)來(lái)，換言之就是Sobel算子并沒(méi)有基于圖像灰度進(jìn)行處理，由于Sobel算子并沒(méi)有嚴(yán)格地模擬人的視覺(jué)生理特征，所以提取的圖像輪廓有時(shí)并不能令人滿意Canny算子：該算子功能比前面幾種都要好，但是它實(shí)現(xiàn)起來(lái)較為麻煩，Canny算子是一個(gè)具有濾波，增強(qiáng)，檢測(cè)的多階段的優(yōu)化算子，在進(jìn)行處理前，Canny算子先利用高斯平滑濾波器來(lái)平滑圖像以除去噪聲，Canny分割算法采用一階偏導(dǎo)的有限差分來(lái)計(jì)算梯度幅值和方向，在處理過(guò)程中，Canny算子還將經(jīng)過(guò)一個(gè)非極大值抑制的過(guò)程，最后Canny算子還采用兩個(gè)閾值來(lái)連接邊緣。題目3角點(diǎn)與斑點(diǎn)檢測(cè)3.1 使用Harris算法檢測(cè)下圖中角點(diǎn)（h

11、arris算法實(shí)現(xiàn)）Harris算法：filename,pathname,=uigetfile('dazuoye03.jpg');ifischar(filename)returnendstr=pathnamefilename;pic=imread(str);iflength(size(pic)=3img=rgb2gray(pic);endm,n=size(img);tmp=zeros(m+2,n+2);tmp(2:m+1,2:n+1)=img;Ix=zeros(m+2,n+2);Iy=zeros(m+2,n+2);Ix(:,2:n+1)=tmp(:,3:n+2)-tmp(:,1

12、:n);Iy(2:m+1,:)=tmp(3:m+2,:)-tmp(1:m,:);Ix2=Ix(2:m+1,2:n+1).A2;Iy2=Iy(2:m+1,2:n+1).A2;Ixy=Ix(2:m+1,2:n+1).*Iy(2:m+1,2:n+1);h=fspecial('gaussian',77,2);Ix2=filter2(h,Ix2);Iy2=filter2(h,Iy2);Ixy=filter2(h,Ixy);R=zeros(m,n);fori=1:mforj=1:nM=Ix2(i,j)Ixy(i,j);Ixy(i,j)Iy2(i,j);R(i,j)=det(M)-0.06*

13、(trace(M)A2;endendRmax=max(max(R);loc=;tmp(2:m+1,2:n+1)=R;fori=2:m+1forj=2:n+1iftmp(i,j)>0.01*Rmaxsq=tmp(i-1:i+1,j-1:j+1);sq=reshape(sq,1,9);sq=sq(1:4),sq(6:9);iftmp(i,j)>sqloc=loc;j-1,i-1;endendendendX=loc(:,1);Y=loc(:,2);subplot(1,2,1);imshow(pic);subplot(1,2,2);imshow(pic);holdonplot(X,Y,&#

14、39;*');holdoff3.2 使用Log算子檢測(cè)下圖中斑點(diǎn)(Matlab:iog_Biob)(1)構(gòu)造LoG_Blob函數(shù):9-LoG_Blob,rri算+I1EfunctionpointsoGJ101)(1mgjnujL.'blo'bs)2 百砌能；提取LoG時(shí)早，3 Sing輸入圖像?？4 Mum-需要檢娜斑點(diǎn)蜀目？7-Spoinl精則出的斑點(diǎn)?？iung二double(iuig(;j;：j1)>|ifnargin=l%如果輸入卷數(shù)僅有一個(gè)<ljie)?8-nmE沈；將將檢測(cè)斑立數(shù)設(shè)置為12。及nm=nwii_blobs;年nd*設(shè)定LoG叁數(shù)?s

15、igma_begin=2:si£ina_end=15.sijma_step=：l:(2)構(gòu)造draw函數(shù):fS-E:nnatlabb4ndraw.rrdraw,m筑+1 functiondraw(imgjptjstr.)2 1焉中能;在圖像中繪制特征點(diǎn)管3 Mm輸入圖像?？4 5*M一一特征點(diǎn)坐標(biāo)”5 Sistr圖上顯示的名都?76 fifur("IFajie''?str.):7 -imshow(ling);8 holdon;9 -axisoff:10 switchsue(ptj2)11 -case212 -s=2;13 -fori=1:size(ptf1)

16、14 -rtctangl?CPosition"ptSJ-sptKLl)-&2尉&2*51,"Curvature.15j0,0,'EdgeColorJbLineTidth,2);16 -end17 -case3IS-fori=1:sizefpt,1)IS-rectangle(JPositiojiajpt(i,2)_pt(i,3),pttijl)-pt(i,3)j.?202*pt(if3),2*pt(i31；JCurvaturet1,11；JEdgeGolorJ,21fvf/LineWidth*,2)：(3)算法實(shí)現(xiàn)：img=imread('da

17、zuoye04.jpg');imshow(img);pt=LoG_Blob(rgb2gray(img);draw(img,pt,'LOG')個(gè)人體會(huì)：在做題時(shí)，通過(guò)查找網(wǎng)上的資料才做出來(lái)，我覺(jué)得難點(diǎn)在于函數(shù)的書(shū)寫(xiě)上，函數(shù)寫(xiě)出來(lái)了，題目就做出來(lái)了。題目4特征點(diǎn)匹配4.1完成下列兩圖中的特征點(diǎn)檢測(cè)與匹配(1)算法實(shí)現(xiàn)：>>i1=imread('dazuoye05.jpg');i2=imread('dazuoye06.jpg');i11=rgb2gray(i1);i22=rgb2gray(i2);imwrite(i11,'v

18、1.jpg','quality',80);imwrite(i22,'v2.jpg','quality',80);match('v1.jpg','v2.jpg');Findingkeypoints.879keypointsfound.Findingkeypoints.2163keypointsfound.Found337matches.>>il=inueadCjlazuoyeOS.jpg)；i2=iJitreadCdazuoye06.jpg")：ill=rgb?gray(id;i2rcb

19、2tray(i2)：imwrite(ilLJvl.jpgquality"】SO)imwrile(i22j-v2.jpg'Jquality",8Q)matchCvkjpg?jv2,jpEJ)；Fmdingk?ypoin,ts.B79keypointsfound.Fmdmgkeypoints.,.2163ktrptintsfound.Found337jnatches.ft>I(2)算法函數(shù)及結(jié)果:-E:m3V3bbinsiftDenrioV45ift.rri&rft.m+JL16 甯Lred£ts:Thanksf心上initialversiono

20、fthisprogrsjhtD./17 %J.J.Guerrero；,UniversidaddeZaragazatuiodifiedt1319|-functzaninage,des匚rzupt凸匚*,Iocs二sift1imafeFile)2021 >Loadiiwag«22 ijiafe=imread(imafeFile?:232425262723293。-31券33-34話-35%IfyouhavetheImageProcessingloalbox,youcanuncaiiunent*Lmsst電allvinputQfcoLotimag巳whichvillb?%ifisrg

21、h(image)%imae-=r£bZgray(imaea):%endrovs,cols=size(linage);ftConvertiivtaPGMimagefil*?.,readablebykeypointse量吧cutwf=fopenC-tmp.pgm',:iff=-1errorCCouldnolcreg.tefiletmp.pgm-'.);endUFtfC)SREtmotI»t>bir»sit>omoV*trri£»tcK.mmutcMmLO£11213LALS一16LTISim2021222324*1fKincXionn3nmal:obi<xmsiee