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機器視覺係統中的圖像采集和圖像處理

2020-04-28 10:07:58

圖像格式(像素格式):分為了黑白圖像和彩色圖像,黑白圖像的灰度等級可分為256級,即以8位來表示;而彩色圖像可由RGB(YUV)3種色彩組合而成。


圖像采集卡的附加功能:觸發功能、燈源控製功能、基本I/O功能、相機複位功能、時序輸出功能、串口通訊功能、電源輸出功能等。

圖像處理是用計算機對圖像進行分析,以達到所需結果的技術。一般指數字圖像處理。其主要內容包括圖像壓縮,增強和複原,匹配、描述和識別3個部分。

機器視覺檢測

常用的圖像處理方法有:


圖像增強


圖像增強用於調整圖像的對比度,突出圖像中的重要細節,改善圖像質量。有目的地強調圖像的整體或局部特性,將原來不清晰的圖像變得清晰或強調某些感興趣的特征,擴大圖像中不同物體特征之間的差別,抑製不感興趣的特征,使之改善圖像質量、豐富信息量,加強圖像判讀和識別效果,滿足某些特殊分析的需要。


圖像變換


由於圖像陣列很大,直接在空間域中進行處理,涉及計算量很大。因此,往往采用各種圖像變換的方法,如傅立葉變換、離散餘弦變換等間接處理技術,將空間域的處理轉換為變換域處理,不僅可減少計算量,而且可獲得更有效的處理。


邊緣銳化與圖像平滑


圖像平滑是指用於突出圖像的寬大區域、低頻成分或抑製圖像噪聲和幹擾高頻成分的圖像處理方法,目的是使圖像亮度平緩漸變,減小突變梯度,改善圖像質量。


圖像邊緣銳化處理主要是加強圖像中的輪廓邊緣和細節,形成完成的物體邊界,達到將物體從圖像中分離出來或將表示同一物體表麵的區域檢測出來的目的。


圖像數據編碼壓縮


圖像編碼壓縮技術可減少描述圖像的數據量,以便節省圖像傳輸、處理時間和減少所占用的存儲器容量。壓縮可以在不失真的前提下獲得,也可以在允許的失真條件下進行。編碼是壓縮技術中最重要的方法,它在圖像處理技術中是發展最早且比較成熟的技術。


圖像分割


圖像分割是將圖像中有意義的特征部分提取出來,有意義的特征有圖像中的邊緣、區域等,這是進一步進行圖像識別、分析和理解的基礎。雖然目前已有不少邊緣提取、區域分割的方法,但還沒有一種普遍適用於各種圖像的有效方法。


圖像識別


圖像識別過程實際上可以看作是一個標記過程,其主要內容是圖像經過某些預處理(增強、複原)後,進行圖像分割和特征提取,從而進行判決分類。


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