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機器視覺系統設計五大難點【詳解】(編輯修改稿)

2026-07-27 04:24 本頁面

　

【文章內容簡介】取、圖像識別與理解等內容。經過這些處理后，輸出圖像的質量得到相當程度的改善，既改善了圖像的視覺效果，又便于計算機對圖像進行分析、處理和識別。　　圖像的增強　　圖像的增強用于調整圖像的對比度，突出圖像中的重要細節，改善視覺質量。通常采用灰度直方圖修改技術進行圖像增強。　　圖像的灰度直方圖是表示一幅圖像灰度分布情況的統計特性圖表，與對比度緊密相連。　　通常，在計算機中表示的一幅二維數字圖像可表示為一個矩陣，其矩陣中的元素是位于相應坐標位置的圖像灰度值，是離散化的整數，一般取0，1，……，255。這主要是因為計算機中的一個字節所表示的數值范圍是0~255。另外，人眼也只能分辨32個左右的灰度級。所以，用一個字節表示灰度即可。　　但是，直方圖僅能統計某級灰度像素出現的概率，反映不出該像素在圖像中的二維坐標。因此，不同的圖像有可能具有相同的直方圖。通過灰度直方圖的形狀，能判斷該圖像的清晰度和黑白對比度。　　如果獲得一幅圖像的直方圖效果不理想，可以通過直方圖均衡化處理技術作適當修改，即把一幅已知灰度概率分布圖像中的像素灰度作某種映射變換，使它變成一幅具有均勻灰度概率分布的新圖像，實現使圖象清晰的目的。　　圖像的平滑　　圖像的平滑處理技術即圖像的去噪聲處理，主要是為了去除實際成像過程中，因成像設備和環境所造成的圖像失真，提取有用信息。眾所周知，實際獲得的圖像在形成、傳輸、接收和處理的過程中，不可避免地存在著外部干擾和內部干擾，如光電轉換過程敏感元件靈敏度的不均勻性、數字化過程的量化噪聲、傳輸過程中的誤差以及人為因素等，均會使圖像變質。因此，去除噪聲，恢復原始圖像是圖像處理中的一個重要內容。　　圖像的數據編碼和傳輸　　數字圖像的數據量是相當龐大的，一幅512*512個像素的數字圖像的數據量為256 K字節，若假設每秒傳輸25幀圖像。高信道速率意味著高投資，也意味著普及難度的增加。因此，傳輸過程中，對圖像數據進行壓縮顯得非常重要。數據的壓縮主要通過圖像數據的編碼和變換壓縮完成。　　圖像數據編碼一般采用預測編碼，即將圖像數據的空間變化規律和序列變化規律用一個預測公式表示，如果知道了某一像素的前面各相鄰像素值之后，可以用公式預測該像素值。采用預測編碼，一般只需傳輸圖像數據的起始值和預測誤差，因此可將8比特/像素壓縮到2比特/像素。　　變換壓縮方法是將整幅圖像分成一個個小的（一秀取8*8或16*16）數據塊，再將這些數據塊分類、變換、量化，從而構成自適應的變換壓縮系統。該方法可將一幅圖像的數據壓縮到為數不多的幾十個特傳輸，在接收端再變換回去即可。　

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