視覺檢測如何提高圖像處理技術(shù)的應(yīng)用

圖像處理技術(shù)的應(yīng)用

1、圖像采集

視覺檢測首先需要對輸入的圖片信息進行數(shù)據(jù)采集，根據(jù)項目需求的不同，對樣本要求也不會相同。合理的根據(jù)需求，標(biāo)定合適的樣本，需要根據(jù)大量的樣本提升性能。

2、圖像預(yù)處理

圖像處理是用計算機對于圖像進行分析，以達到所需結(jié)果的技術(shù)，一般指數(shù)字圖像處理，主要內(nèi)容包括圖像壓縮，增強和復(fù)原，匹配，秒速和識別三個部分。

（1）圖像增強

用于進行調(diào)整圖像的對比度，突出圖像中的重要細節(jié)，改善圖像質(zhì)量。有目的地調(diào)整圖像整體或者拒不的特性，把原來不清晰的圖像處理變得更加清晰或加強對于某些感興趣的特征，擴大圖像中不同物體特征之間的差別。

（2）圖像變換

由于圖像陣列非常大，直接在空間域進行處理需要大量的計算。因此，往往采用各種圖像變換方法，如傅立葉變換、離散余弦變換等間接處理技術(shù)，將空間域處理轉(zhuǎn)化為變換域處理，這樣不僅可以降低計算復(fù)雜度，還可以獲得更有效的處理。

3、特征提取

圖像分割是將圖像處理中有重要意義的特征部分提取出來，有意義的特征（包括通過圖像的顏色、形狀、灰度和紋理等）有圖像中的邊緣、區(qū)域等，這是我們進一步進行圖像識別、分析和理解的基礎(chǔ)。

雖然目前有很多邊緣提取和區(qū)域分割的方法，但還沒有一種普遍適用于各種圖像的有效方法。

4、識別技術(shù)

圖像識別過程實際上可以看作是一個標(biāo)記過程，其主要內(nèi)容是圖像經(jīng)過某些預(yù)處理（增強、復(fù)原）后，進行圖像分割和特征提取，從而進行判決分類。

在很多場合，圖像所傳送的信息比其他形式的信息更豐富、真切和具體。人眼與大腦的協(xié)作使得人們可以獲取、處理以及理解視覺信息，人類利用視覺感知外界環(huán)境信息的效率很高。

5、運動目標(biāo)檢測技術(shù)

運動目標(biāo)檢測的主要目的是從圖像中提取運動目標(biāo)，獲取運動目標(biāo)的特征信息，如顏色、形狀、輪廓等。提取運動物體的過程實際上是一個圖像分割的過程，運動物體只能反映在連續(xù)的圖像序列中(如視頻圖像序列)。提取運動物體的過程就是在連續(xù)的圖像序列中尋找差異，提取出物體運動和表現(xiàn)引起的差異。

常用的四種研究方法：連續(xù)幀間差分法、背景差分法、光流法和運動進行能量法。

以上就是海伯森技術(shù)（深圳）有限公司對于視覺檢測如何提高圖像處理技術(shù)的應(yīng)用的見解，希望對您有所幫助。