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机器视觉系统之图像处理技术解析
发表时间:2018-11-29 13:59

 在机器视觉系统中,视觉信息的处理技术一般依赖于图像的处理方法,通常它包括数据编码、图像增强、图像传输和数据平滑、边缘锐化、图像分割、图像的特征抽取、图像识别与理解等相关内容。通过这些图像处理后,输出图像的质量有了相当程度的改善,这不仅改善了图像的视觉效果,而且有利于计算机对图像进行分析、处理和识别。 
    机器视觉系统的图像增强,图像的增强是用来调整图像的对比度,饱和度等质量指标,突出图像中的重要细节,从而改善图像的质量和视觉效果。通常我们采用灰度直方图修改技术进行图像增强,从多方面多角度增强图像的现实效果和显示质量。反映图像质量的工具叫做灰度直方图,这是一种表示一幅图像灰度分布情况的统计特性图表,其所表示的参数与对比度紧密相连,也是反应图片质量的重要指标。 
    

 

   一般情况下,在计算机中表示的一幅二维数字的图像,可表示为一个数字矩阵,其矩阵中的元素是处在相应坐标位置的图像灰度值,这个灰度值是离散化的整数,一般取0,1,……,255,这些离散的数据。 
    有人可能想知道为什么是一串离散的数字。实际上这是由于计算机中的一个字节所表示的数值范围通常在0~255之间。另外,我们的人眼肉眼也只能分辨32个左右的灰度级。所以,用一个字节表示灰度即可,也是非常适合用来表示图像质量的。 
    但是,从直方图仅能统计某级灰度像素出现的概率上看,用直方图反映图像质量,显示不出该像素在图像中的二维坐标。正因如此,不一样的图像就有非常大的可能性,也就是具有相同的直方图。而通过灰度直方图的形状,就能判断出该图像的清晰度和黑白对比度。这就是机器视觉系统中图片处理技术,以及反映图片质量的灰度直方图。