时间：2024-12-17浏览次数：28
1、在图像获取方面，传感器是关键。单个传感器获取图像通常使用光二极管，由硅构成，其输出与光强度成正比。为提高图像质量，传感器前可加滤光器以选择性地接收特定波长的光。例如，电子显微镜和伽马成像采用此方法。另一种方法使用平面成像床，其中传感器在两个方向上运动，实现二维图像的获取。
2、《数字图像处理》（第四版）中，图像取样和量化是图像数字化的关键步骤，它们将连续信号转化为离散数据。首先，取样是将图像的连续坐标空间等间隔划分，如图16所示，通过机械运动或传感器排列决定取样精度。量化则是将连续的亮度值分成离散区间，如8个亮度级别，这直接影响到图像在噪声环境下的表现。
3、图像获取：这是处理的起点，从原始设备或文件中获取图像。 图像增强：通过调整图像，使其更适合特定应用，如提高对比度或清晰度。 图像复原：通过数学或概率模型改进图像外观，与主观增强技术不同，复原技术注重客观性。 彩色图像处理：针对彩色图像进行特殊处理，如颜色校正或颜色增强。
4、人眼的结构与图像形成机制是数字图像处理中的关键要素，它包括三层结构：角膜、巩膜和视网膜。角膜，如同相机镜头，是眼睛的透明前部，巩膜则包裹着眼球除角膜外的部分，下方的脉络膜富含血管，调节光线进入和供应营养。视网膜位于后部，其上的锥状体和杆状体是光线成像的关键，形成模式视觉。
5、使用C++ OpenCV进行数字图像处理学习。工具为VS2019，使用opencv53版本，并参考冈萨雷斯《数字图像处理》第四版。本文仅提供图像处理入门知识，包括调用OpenCV的简单函数和实现基础图像处理算法。内容不求严谨，代码旨在示范学习过程。后续将更新更多C++图像处理方法的笔记。
自控系统的基本特征在于控制系统中各个组成部分之间的控制和信息联系，以及它们的协调作用。自控系统广泛应用于多个领域，如工业制造、楼宇管理、家庭电器等，以提高工作效率、确保安全性、优化环境和节约能源。
自控系统是一种通过调节输入信号来控制输出信号的系统，其基本原理是利用反馈机制来实现控制。其主要组成部分包括传感器、执行器、控制器和反馈回路。
自动控制系统的三个性能指标是稳定性、快速性和准确性。具体分析如下：稳定性：对恒值系统要求当系统受到扰动后，经过一定时间的调整能够回到原来的期望值。快速性 对过渡过程的形式和快慢提出要求，一般称为动态性能。
换句话说，线性系统的表达式中只有状态变量的一次项，高次、三角函数以及常数项都没有，只要有任意一个非线性环节就是非线性系统。问题二：自动控制问题。什么是线性系统 这样说吧，比如一个系统输入是r（t），输出是c（t），那么系统就是用r（t）和c（t）的微分方程表示的。
制冷站系统监控功能为大楼的空调系统提供冷源，由制冷机组、冷却水循环泵、冷却塔、冷冻水循环泵、补水泵及电动蝶阀等组成。当楼宇自控所检测的参数超限报警，水流开关会报警，从而保证制冷站系统的安全。
机械本体（结构组成要素）：是系统的所有功能要素的机械支持结构，一般包括有机身、框架、支撑、联接等。动力驱动部分（动力组成要素）：依据系统控制要求，为系统提供能量和动力以使系统正常运行。
《计算机视觉：算法与应用》作者：Richard Szeliski 这本书为计算机视觉初学者提供了广泛的标准计算机视觉问题的坚实基础。理查德根据多年在华盛顿大学教授这一课题的经验编写了此书，包括成像、图像处理、特征检测、匹配与分割、基于特征的对齐、基于运动的结构重建等。
《机器视觉》（Robot Vision，作者：Roland W. Schmitt）：这本书是机器视觉领域的经典之作，详细介绍了机器视觉的基本概念和技术。 《数字图像处理》（作者：Rafael C. Gonzalez）：这本书是数字图像处理领域的必读之作，对于理解图像处理的基本算法和原理非常有帮助。
《数字图像处理》（DigitalImageProcessing）-RafaelC.Gonzalez和RichardE.Woods：这本书是数字图像处理领域的经典教材，详细介绍了图像处理的基本概念和技术，包括图像增强、滤波、分割等。
本书从深度学习的基础开始，逐步深入，不仅涵盖经典深度学习算法和模型，还介绍了深度学习在计算机视觉和自然语言处理等领域的应用，适合希望深入学习深度学习的读者。
《Learning OpenCV 3： Computer Vision in C++ with the OpenCV Library》本书作为OpenCV入门的经典之作，由OpenCV项目创始人之一Gary Bradski与资深计算机视觉专家Adrian Kaehler合著。内容全面涵盖了从图像处理基础到复杂计算机视觉任务的介绍，包括人脸识别和机器学习应用。
