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自由联盟 - 机器视觉

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    图像处理方法的选用原则

    mali 2015-02-12 16:49

      21世纪是一个充满信息的时代,图像作为人类感知世界的视觉基础,是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。图像处理也是机器视觉系统的重要组成部分之一,相当于人的大脑,对于系统获取的图像,做出正确判断。是实现工业的智能化、自动化的核心部件,对于系统的处理分析能力有着重要作用。

      图像处理一般指数字图像处理。虽然某些处理也可以用光学方法或模拟技术实现,但它们远不及数字图像处理那样灵活和方便,因而数字图像处理成为图像处理的主要方面。机器视觉系统中,视觉信息的处理技术主要依赖于图像处理,图像处理的主要方法包括图像增强、数据编码和传输、平滑、边缘锐化、分割、特征抽取、图像识别与理解等内容。经过这些处理后,输出图像的质量得到相当程度的改善,既改善了图像的视觉效果,又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。

      在机器视觉图像处理中,有一些特征,我们可以使用不同的方法进行检查。如一个符号,可以使用字符识别的方法(OCR),也可以使用模式匹配,也可以使用几何匹配、形状检查等方法。这时使用的处理方法一般都需要遵循一定的原则:

      一、高效算法优先:先取耗时少的算法,如OCR会比匹配要高效。

      二、稳定准确算法优先:先取比较稳定准确的算法,几何匹配比模式匹配要稳定准确。

      三、算法叠加法:如果经验证一种方法无法取舍时,可以在第一种算法失效后,再使用第二种算法、第三种算法。此种方法,对于一些不太稳定的系统是非常有必要的。因为很多时候可能A特征并不是百分百可靠的,就需要B特征进行辅助,也许B特征也不一定可靠,还得C特征进行辅助。

      机器视觉处理的核心是对采集到的图像进行分析和处理,并将与图像相关的信息进行输出,因此图像处理在机器视觉技术的应用中有着重要意义,选择合理的方式方法将有助于机器视觉系统更加广泛的行业应用。

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