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机器视觉系统组成部分之图像处理篇

聚华光学 116

前言:

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图像处理环节是整个机器视觉系统中最后的一道工序,也是非常重要的一个部分。机器视觉技术是用来替代人眼进行测量与检测的,那么如果镜头、相机、图像采集卡作为图像的采集部分,相当于人的眼睛的话,图像处理就相当于人的大脑。如果“眼睛”没有获取清晰准确的图像,即便“大脑”再怎样灵活,也做不出正确的判断。同样的,如果“大脑”无法正常运作,即使“眼睛”提供的是非常完美的图像信息,也是无用的。因此,在整个机器视觉系统中,所有组成部分都是非常重要的,不可缺少的,都是实现工业的智能化、自动化的核心部件。

就目前来说,使用机器视觉技术的行业与领域越来越广泛,这就对整个机器视觉系统都有了一个更高的要求。制作工艺要更加的精良,应用范围更加广泛,价格也要更加的实惠,对于图像处理环节来说,不断增加图像处理内容才是可以满足不同需求的最好方法。如今,图像处理主要包括以下几个方面:

1、几何与算数处理。几何处理主要是进行坐标变换、图像的放大与缩小、畸变校正以及周长、面积、体积等计算,是比较基础的图像处理模块。算术处理主要是针对图像的像素点进行基本的加减乘除等运算处理,医学图像的减影处理就是比较显著的应用之一。

2、图像增强与复原。图像增强与光源的作用是相似的,是以突出图像中有用信息,同时减弱或直接除去无用信息为主要工作内容的一项处理技术。图像复原则是针对整个系统运行过程中产生噪声或是其他干扰,其主要内容是去除图像中因为噪声而出现的模糊或是干扰现象,确保图像的准确性。

3、图像编码。顾名思义,这项技术主要是对图像信号进行高效编码,以此来解决数据量大的矛盾。图像编码的出现,减少了数据存贮量,降低了数据率,也压缩了信息量,这样就为特征抽取提供了很大的方便。

4、图像识别与理解。图像识别就是对图像进行一系列的处理与分析,以识别不同模式的目标以及对像的技术。图像理解是在图像识别的基础上进一步对图像中的相互关系进行分析,并得出对图像内容含义的解释。

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