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机器视觉系视觉信息处理技术与图像处理技术
本文作者:思普泰克  时间:2018-05-22  阅读: 121

机器视觉系统中,视觉信息的处理技术一般依赖于图画的处理方法,它一般包含图画增强、图画的数据编码和图画传输、数据平滑、边际锐化、图画分割、图画的特征抽取、图画辨认与理解等相关内容。通过这些图画处理后,这些输出图画的质量有了相当程度的改善,这样的处理,不仅改善了图画的视觉作用,而且有利于计算机对图画进行剖析、处理和辨认。线面针对机器视觉系统的图画处理技术,进行全面的讲解。
思普泰克.jpg首先就是
机器视觉系统的图画增强,图画的增强用于调整图画的对比度,饱和度等质量指标,突出图画中的重要细节,从而改善人的视觉感受和实践感知的图画质量。一般采用灰度直方图修改技术进行图画增强,从多方面多角度增强图画的实际作用和显示质量。

反映图画质量的一种工具叫做灰度直方图这是一种表明一幅图画灰度散布情况的统计特性图表,这种图表所表明的参数,与对比度紧密相连,是反响图片质量的重要指标。

一般情况下,在计算机中表明的一幅二维数字的图画,可表明为一个数字矩阵,其矩阵中的元素是处在相应坐标位置的图画灰度值,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。

有人可能很想知道为什么是一串离散的数字。实践上这是由于计算机中的一个字节所表明的数值范围一般在0~255之间。另外,咱们的人眼肉眼也只能分辨32个左右的灰度级。所以,用一个字节表明灰度即可,也是十分合适用来表明图画质量的。

但是,从直方图仅能统计某级灰度像素呈现的概率上看,用直方图反映图画质量,却反映不出该像素在图画中的二维坐标。正是由于这样,不一样的图画就有十分大的可能性,也就是具有相同的直方图。而通过灰度直方图的形状,就能判断出该图画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

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