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 机器视觉理论及应用培训课程

课程大纲：

1课程简介

1.1机器视觉的发展及系统构成 

1.2Marr的视觉理论框架 

1.3机器视觉的应用领域及面临的问题 

2空间几何变换与摄像机模型 

2.1空间几何变换 

2.2几何变换的不变量 

2.3欧氏空间的刚体变换 

2.4摄像机透视投影模型 

2.5摄像机透视投影近似模型 

3视觉图像特征信息提取 

3.1图像边缘与图像平滑 

3.2一阶微分边缘检测算子 

3.3二阶微分边缘检测算子 

3.4子像素级边缘检测 

3.5角点探测器 

3.6形状特征分析 

3.7椭圆孔图像中心的提取 

3.8给定形状曲线的检测——Hough变换 

4摄像机标定与双目立体视觉 

4.1非线性优化方法 

4.2基于3D立体靶标的摄像机标定 

4.3双目立体视觉原理 

4.4双目立体视觉中的对应点匹配 

5视觉计算与融合理论 

5.1融合处理中需考虑的问题 

5.2融合方法概论 

5.3模式识别与信息融合 

6基于图像融合的变形轮廓线 

6.1变形轮廓线概述 

6.2B样条动态轮廓线 

6.3基于图像融合和微分耦合机制的动态轮廓线 

6.4基于图像融合和B样条曲线范数极小化的动态轮廓线 

6.5基于图像融合的运动目标轮廓提取 

6.6基于图像融合的多分辨率动态轮廓线 

6.7基于图像融合和形状约束机制的主动轮廓线 

7基于变形轮廓线的微小物体表面积周长精密测量 

7.1二维图像测量机研究现状 

7.2二维图像测量机 

7.3基于动态轮廓线的物体表面积周长测量 

7.4像素尺寸当量的标定 

8运动模糊图像恢复及其在运动物体速度测量中的应用 

9应用范例