数字成像系统

1.视觉系统构成要素：

照明设备：光源

成像设备：相机

处理设备：主机

算法软件：视觉处理系统

以机械臂视觉控制系统为例：

光源——室内光线或专用照明

相机——放在机械臂前端，单相机

主机——台式计算机或嵌入式处理器

算法软件——使用C++或其他语言编写的视觉识别算法及程序

2.

如果我们想看到并理解一样事物，那么首先我们需要有光，在cv系统中是光源。

然后我们看到的事物会在视网膜上成像，在cv系统中这里是相机。

然后我们的大脑会处理看到的信息，在cv系统中对应的是主机。

最后我们人脑中进行信息处理的感知与理解能力，在cv系统中对应的是视觉处理算法。

Marr的视觉理论框架主要由视觉所建立、保持、并予以解释的三级表象结构组成，这就是:

a.基元图(the primal sketch)—由于图像的密度变化可能与物体边界这类具体的物理性质相对应，因此它主要描述图像的密度变化及其局部几何关系。

b. 2.5维图(2.5 Dimensional sketch)—以观察者为中心，描述可见表面的方位、轮廓、深度及其他性质。

c. 3维模型(3D Model)—以物体为中心，是用来处理和识别物体的三维形状表象。

根据Marr的观点，各种不同的视觉处理凑在一起产生各级表象，在表象中它们有机地结合起来。把视觉处理看成是一组相对独立的功能块，这一思想有计算的、进化论的、方法论的论据支持。双眼立体视觉就是一个适例。只要有双眼视差，随机点立体图对也能引起体视现象。如果人的视觉系统确实是功能块型的，那么在图像中被编码的各种不同类型的信息(例如亮度、被观察物体的表面反射性质、物体的表面形状，观察者与物体的距离或方位等)就能用一些独立的处理(如体视、运动等)来解码。

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3. 光通量

光通量是指人眼所能感到的辐射功率，它等于单位时间内某一波段的辐射能量与该波段的相对视见率的乘积，符号是Φ，单位是lm。1lm=0.00146瓦。

辐照度

辐照度是指辐射到某一平面的辐射通量密度。指到达一表平面上，单位时间单位面积上的辐射能。符号是E，单位是lux。1lux=1lm/㎡

4. HSI颜色模型

H指色调 hue，描述纯色的属性。

S指饱和度 saturation，表示纯色被白光稀释的程度的度量。

I指亮度 intensity，表示无色的光强度的概念。

在锥体正中的圆盘的角度代表了H分量，不同的角度对应不同的颜色，红色对应起点位置，绿色在120°，蓝色在240°。而这个圆盘从内到外则决定了其S分量，越靠内圈颜色则越发的白，越靠外圈颜色则越发鲜艳。最后椎体的轴则决定了其I分量，从下到上分别代表整体颜色从暗到亮。

进而有HSV模型，与HSI类似，可以理解为HSI椎体的一半：

左下角是hue分量，红色的色度分量对应的是起点位置，即0°，因此在图中表现出来的是黑色。而绿色的色度是120°，蓝色是240°，因此在图中看到的蓝色比绿色要亮一些。

第二排中间是saturation分量。因为原图中红绿蓝三色都是纯色，其饱和度信息都是1，因此在图中看到的就是一样的白色。

右下角是value分量，同样是因为原图中的红绿蓝都是纯色，因此其亮度信息均为1，且白色是有亮度信息的，即为1，因此在图中最后呈现出的即为此效果。

5. 贝叶（Bayer）传感器

，使用贝叶斯滤波器使得不同的像素点只对红、蓝、绿三原色光中的一种感光，这些像素点交织在一起，然后通过demosaicing内插来恢复原始影像。

Bayer滤镜在奇数行是红绿交替的滤镜，在偶数行是绿蓝交替的滤镜。绿色滤镜的数量是红色或蓝色滤镜的2倍，目的是模仿人眼对绿光敏感的特性。经由Bayer滤镜后输出的数据，每个像元只含有一个红色、绿色或蓝色分量。其他颜色采用相邻像元求平均，如下图：

Gamma校正

是一种参数值，用来表达CRT显示器的非线性特性。由于人类视觉系统对于亮度或者说对于RGB三色信号的感觉大致呈对数关系，而非线性关系，Gamma校正正是为了克服这种非线性而引入的一种传输函数。

图像传感器输出时经过Gamma校正，以符合人的视觉习惯，存储时还原回原有的RGB值。