机器人视觉系统介绍
基于机器视觉的智能机器人视觉系统设计
基于机器视觉的智能机器人视觉系统设计一、引言智能机器人在当今社会中扮演重要角色，它们可以为我们完成繁琐的工作，并帮助我们提高生产效率。
在机器人中，视觉系统是必不可少的部分。
基于机器视觉的智能机器人视觉系统设计将是本文的重点。
二、机器视觉介绍机器视觉是指计算机模仿人眼的功能进行物体识别和测量的技术。
它包括图像采集、图像处理、特征提取、目标识别以及三维重建等一系列技术。
机器视觉应用广泛，涵盖了工业自动化、医疗诊断、机器人导航、交通运输等领域。
三、智能机器人视觉系统设计智能机器人视觉系统通常包括硬件与软件两个部分。
硬件部分包括摄像头、传感器等装置，软件部分包括实时图像处理、目标识别、路径规划等。
（一）硬件设计摄像头是机器人视觉系统中最基本的部分。
目前市场上有许多种类型的摄像头，可分为模拟摄像头和数字摄像头两种。
数字摄像头目前应用最广泛，它在图像采集方面具有出色的表现。
传感器也是机器人视觉系统中一个重要组成部分，它能感知周围环境信息，帮助机器人更好地完成任务。
（二）软件设计1. 实时图像处理机器人视觉系统需要具有实时图像处理的功能，可以快速地对采集到的图像进行处理和分析。
此外，它也需要有过滤和增强图像的能力。
2. 目标识别目标识别是机器人视觉系统中最重要的部分，因为只有识别了目标，机器人才能为我们完成任务。
目标识别可以分为两种类型，即颜色识别和形态识别。
颜色识别是通过颜色区分目标，而形态识别是通过目标的形状、大小等特征来进行识别。
3. 路径规划机器人视觉系统需要根据目标的位置规划路径。
路径规划可以分为基于全局规划和基于局部规划两种。
基于全局规划是指先在整个场景中规划路径，再根据机器人的位置和目标的位置进行调整。
基于局部规划是指机器人在行进过程中不断地调整自己的路径。
四、智能机器人视觉系统应用案例机器人在日常生活中应用广泛，其中，机器人视觉系统的应用也越来越多。
下面以几个案例来说明机器人视觉系统的应用。
1. 工业生产在工业生产中，机器人视觉系统被广泛应用。
机器人视觉系统用户手册
机器人视觉系统用户手册欢迎使用机器人视觉系统！机器人视觉系统是一种基于先进计算机视觉技术的智能系统，旨在实现机器人的实时感知和辨识能力。
本用户手册将为您介绍系统的关键特性和操作指南，以帮助您充分利用机器人视觉系统的潜力。
1. 系统概述机器人视觉系统基于深度学习和计算机图像处理算法，能够实现图像捕捉、图像处理和目标识别等功能。
通过结合摄像头和高性能处理器，系统能够准确地感知和理解周围环境，为机器人的导航、操作和与环境的互动提供重要支持。
2. 基本功能机器人视觉系统具备以下基本功能：- 实时图像捕捉：系统能够高效地捕捉环境中的图像信息，并进行处理和分析。
- 图像处理：系统能够对捕捉到的图像进行预处理，如去噪、增强和滤波等操作，以提高图像质量。
- 物体识别和跟踪：系统能够识别并跟踪环境中的目标物体，帮助机器人进行智能导航和操作。
- 姿态估计：系统能够实时估计目标物体的姿态，包括位置、朝向和大小等信息，为机器人的操作提供重要依据。
3. 使用指南以下是使用机器人视觉系统的操作指南：- 激活系统：确保系统已经正确连接摄像头和处理器，并按照说明书提供的方法激活系统。
- 环境调整：保持环境光线适宜，避免过于明亮或过于昏暗的情况，以确保图像质量。
- 目标识别：使用系统提供的目标识别功能，可以通过标定或训练的方式让机器人识别特定目标。
- 跟踪与导航：系统能够实时跟踪目标物体，并提供导航指引，使机器人能够精确运动和操作。
4. 系统优势机器人视觉系统的优势包括：- 高精度：系统基于先进的深度学习算法，能够实现准确的物体识别和目标跟踪。
- 实时性：通过高性能处理器和优化的图像处理算法，系统能够实时处理和分析图像信息。
- 灵活性：系统支持各种场景下的应用，可以根据具体需求进行定制和扩展。
- 易用性：系统提供简单直观的用户界面和操作指南，使用户能够轻松上手和操作。
机器人视觉系统是一项将现代计算机视觉技术应用于机器人操作的重要创新。
机器人视觉系统由哪些结构组成？
机器人视觉系统由哪些结构组成？机器人视觉系统可以分为以下几个结构：1、光学成像模块。
该模块又可以分为照明系统设计和镜头光学系统设计两部分。
光照设计就是通过研究被测物体的光学特性、距离、物体大小、背景特性等，合理的设计光源的强度、颜色、均匀性、结构、大小，并设计合理的光路，达到获取目标相关结构信息的目的。
镜头是将物方空间信息投影到像方的主要部件。
镜头的设计主要是根据检测的光照条件和目标特点选好镜头的焦距，光圈范围。
在确定了镜头的型号后，设计镜头的后端固定结构。
2、图像传感器模块该模块主要负责信息的光电转换，位于镜头后端的像平面上。
目前，将为主流的图像传感器可分为CCD(Charge-coupledDevice电荷耦合元件)与CMOS图像传感器两类。
因为是电信号的信源，所以良好稳定的电路驱动是设计这一模块的关键。
3、图像处理模块该模块是主要负责图像的处理与信息参数的提出，可分为硬件结构与软件算法两个层次。
硬件层一般是CPU为中心的电路系统。
基于PC的机器视觉使用的是PC机的CPU与相关的外设;基于嵌入式系统的有独立处理数据能力的智能相机依赖于板上的信息处理芯片如DSP、ARM、FPGA等。
软件部分包括一个完整的图像处理方案与决策方案，其中包括一系列的算法。
在高级的图像系统中，会集成数据算法库，便于系统的移植与重用。
当算法库较大时，通过图形界面调用算法库。
4、IO模块IO模块是输出机器视觉系统运算结果和数据的模块。
基于PC的机器视觉系统可将接口分为内部接口与外部接口，内部接口只要负责系统将信号传到PC机的高速通讯口，外部接口完成系统与其他系统或用户通讯和信息交换的功能。
智能相机则一般利用通用IO与高速的以太网完成对应的所有功能。
5、显示模块显示模块可以认为是一个特殊的用户IO，他可以使用户更为直观的检测系统的运行过程。
基于PC的机器视觉系统中可以直接通过PCI总线将系统的数据信息传输到显卡，并通过VGA接口传到计算机屏幕上。
机器人视觉系统介绍
视觉系统介绍视觉系统介绍1.概述视觉系统是一种利用摄像头或其他传感器获取环境信息，并对其进行分析和理解的技术。
它使能够感知周围世界，并根据所获取的信息采取相应的行动。
2.视觉传感器视觉传感器是视觉系统中的重要组成部分。
常用的视觉传感器包括摄像头、激光雷达、红外传感器等。
摄像头能够实时获取图像信息，激光雷达可以提供高精度的深度信息，红外传感器可用于检测热能。
3.图像处理图像处理是视觉系统中的核心技术之一。
通过对图像进行处理，可以提取出目标的特征信息，如形状、颜色和纹理等。
常用的图像处理算法包括边缘检测、特征提取和目标跟踪等。
4.目标检测与识别目标检测与识别是视觉系统中的关键任务之一。
通过对图像或视频进行分析，可以检测出其中的目标物体，并对其进行识别。
常用的目标检测与识别算法包括卷积神经网络、支持向量机和决策树等。
5.三维重建三维重建是指通过多张图像或深度信息环境的三维模型。
通过三维重建，可以获取环境的结构信息，为的导航和路径规划提供支持。
常用的三维重建方法包括立体匹配和结构光扫描等。
6.运动估计运动估计是视觉系统中的重要技术之一。
通过对连续图像进行分析，可以估计出目标物体的运动状态，如速度和方向等。
运动估计可用于目标跟踪、导航和障碍物避免等任务。
7.应用领域视觉系统在各个领域都有广泛的应用。
在工业领域，视觉系统可用于自动化生产、质量检测和物料处理等任务。
在医疗领域，它可用于手术辅助、病理分析和病人监护等。
在军事领域，视觉系统可用于无人机导航、目标识别和情报收集等。
附件：本文档附有相关的示意图和示例代码，以供参考和学习。
法律名词及注释：1.视觉系统：指利用摄像头或其他传感器获取环境信息，并对其进行分析和理解的技术。
2.视觉传感器：指能够获取环境图像或深度信息的传感器。
3.图像处理：指对获取到的图像进行分析、处理和理解的技术。
4.目标检测与识别：指通过对图像进行分析，检测出其中的目标物体，并对其进行识别的技术。
机器人视觉与运动控制技术研究
机器人视觉与运动控制技术研究一、引言机器人技术是现代工业的重要组成部分，其在生产、医疗、教育等领域都有广泛应用。
机器人的视觉和运动控制技术是机器人实现智能化的核心，其发展研究受到了研究者们的广泛关注。
本文将就机器人视觉和运动控制技术研究进行探究，并结合具体应用案例说明其在机器人领域中的重要性。
二、机器人视觉技术研究机器人视觉技术是指机器人利用摄像头等视觉传感器获取外部环境信息，并对相关的目标进行识别、定位、跟踪等处理。
机器人的视觉技术主要涉及两个方面：视觉系统和视觉算法。
1. 视觉系统机器人的视觉系统主要包括摄像机、图像采集卡、处理器等组成部分。
其中，摄像机是视觉系统的最主要组成部分，通过摄像机将环境信息转化为电子信号并传递给图像采集卡。
图像采集卡是负责将摄像机采集的信号进行数字化处理，并将其传送至处理器。
处理器是视觉系统的核心部分，其通过对图像采集卡传来的数据进行处理和识别分析，为机器人提供决策依据。
2. 视觉算法机器人视觉算法是机器人实现智能化的关键，其主要包括面部识别、颜色识别、目标跟踪等技术。
其中，面部识别技术是应用比较广泛的一种算法，主要利用机器学习方法对现有的人脸图像进行训练，以此提高识别的准确率。
三、机器人运动控制技术研究机器人运动控制技术是机器人实现精密控制的核心，其主要包括运动控制器和电机执行器两个方面。
1. 运动控制器运动控制器是机器人运动控制技术的核心，其主要负责机器人的控制和指令，用于指导电机执行机构的运动。
目前，运动控制器主要涉及伺服控制器、步进控制器、位置控制器等技术，通过使机器人按照预先设定的运动参数来执行动作。
2. 电机执行器电机执行器是机器人实现动作的重要组成部分，其主要包括伺服电机、步进电机等。
伺服电机是实现机器人运动精度高、定位准确度高的一种电机，其主要应用于需要高端控制的机器人，例如工业机器人、医疗机器人等。
而步进电机则主要应用于一些精度不高、需要频繁调整的场合。
机器人视觉系统的组成及应用
机器人视觉系统的组成及应用一、引言机器人视觉系统是指通过摄像头、传感器等设备采集环境信息，将其转化为数字信号，通过计算机处理后，实现对环境的感知和理解。
机器人视觉系统广泛应用于工业自动化、智能家居、医疗卫生、农业生产等领域。
本文将详细介绍机器人视觉系统的组成及应用。
二、机器人视觉系统的组成1. 传感器传感器是机器人视觉系统中最重要的组成部分之一。
它可以将光线、声音、温度等物理量转化为数字信号，并传输给计算机进行处理。
常见的传感器有摄像头、激光雷达、超声波传感器等。
2. 图像处理单元图像处理单元是指负责对采集到的图像进行处理和分析的模块。
它可以对图像进行滤波去噪、边缘检测、目标识别等操作，从而实现对环境的理解和判断。
3. 控制单元控制单元是指负责控制机器人运动和执行任务的模块。
它可以根据图像处理单元提供的信息，调整机器人运动轨迹和速度，实现机器人的自主导航和目标追踪。
4. 通信模块通信模块是指负责机器人与外部设备进行数据交互的模块。
它可以通过无线网络、有线网络等方式与计算机、手机等设备进行连接，实现远程控制和数据传输。
三、机器人视觉系统的应用1. 工业自动化在工业生产中，机器人视觉系统可以实现对产品的检测和分类，从而提高生产效率和产品质量。
例如，在汽车制造领域，机器人可以通过视觉系统检测车身表面缺陷，并自动修补。
2. 智能家居在智能家居领域，机器人视觉系统可以实现对家庭环境的感知和控制。
例如，在智能家居中，机器人可以通过摄像头监控家庭成员的活动，并根据环境变化自动调整温度、照明等设备。
3. 医疗卫生在医疗卫生领域，机器人视觉系统可以实现对患者的监测和诊断。
例如，在手术中，机器人可以通过激光雷达扫描患者身体部位，并提供给医生高清晰度的图像，帮助医生进行精确的手术操作。
4. 农业生产在农业生产中，机器人视觉系统可以实现对农作物的监测和管理。
例如，在果园中，机器人可以通过视觉系统检测果树成熟度，并自动采摘水果。
机器人视觉系统介绍
机器人视觉系统介绍机器人视觉系统是指为机器人装备了视觉感知能力的系统。
常见的机器人视觉系统包括摄像头、人脸识别、图像处理算法等组成的硬件和软件部分。
机器人通过感知视觉信息，能够识别和理解周围环境，对环境进行分析，从而能够做出相应的决策和行动。
机器人视觉系统的核心是摄像头，它是机器人感知外界环境的主要手段。
摄像头可以通过对环境进行实时图像采集，将采集到的图像传输给机器人的图像处理部分进行分析。
摄像头的种类繁多，包括普通的彩色摄像头、红外摄像头和热像仪等。
不同类型的摄像头可以满足不同场景下的需求。
人脸识别是机器人视觉系统中的一个重要应用。
通过采集人脸图像并对其进行处理和比对，机器人可以迅速准确地识别出人脸。
人脸识别技术可以应用于人脸登录、人脸支付、人脸门禁等方面。
通过与其他技术的结合，如情绪识别、活体检测等，机器人还可以对人脸识别结果进行更加细致的判断与分析。
图像处理算法是机器人视觉系统中不可或缺的一个部分。
它可以对摄像头采集到的图像进行分析和处理，从而提取图像中的信息。
常见的图像处理算法包括边缘检测、图像分割、特征提取等。
通过这些算法，机器人可以对图像中的物体、形状、颜色等进行识别和分类，进而对环境进行理解和感知，实现更加灵活的交互和操作。
机器人视觉系统在许多领域都有广泛的应用。
在工业领域，机器人通过视觉系统可以辅助进行自动化装配、质量检测等任务。
在服务领域，机器人可以通过识别人脸和情绪，提供更加个性化的服务体验。
在农业领域，机器人视觉系统可以帮助农民进行植物病害的诊断与防治。
在医疗领域，机器人可以通过视觉系统对病人进行监测和诊断。
当然，机器人视觉系统还面临一些挑战和限制。
首先是算法的精度和速度。
由于机器人需要在实时情况下进行图像处理和判断，因此对算法的要求较高。
其次是环境的复杂性和多样性。
机器人往往需要在不同的环境中工作，对光线、角度、背景等因素都有一定的要求。
最后是隐私和安全问题。
人脸识别等功能的应用引发了隐私和安全方面的担忧，需要加强相关的保护和监管措施。
机器人视觉系统的工作原理
机器人视觉系统的工作原理机器人视觉系统是一种利用摄像头和图像处理技术来模拟人类视觉系统的智能机器人，其核心在于对图像和视频数据的高效处理和分析，从而对其所看到的场景进行精确的识别和分析。
本文将详细介绍机器人视觉系统的工作原理及其背后的技术原理。
1. 摄像头视觉系统的第一步是从场景中获取图像和视频数据，这需要使用摄像头。
一般来说，工业领域中使用的摄像头具有高分辨率、高速度、低噪声和长寿命等特点。
其中，CCD（Charge-Coupled Device）摄像头和CMOS（Complementary Metal-Oxide-Semiconductor）摄像头是两种常见的摄像头类型。
CCD 摄像头采用背照式传感器来提高灵敏度和减少噪声，而CMOS摄像头则采用正面式传感器和晶体管的整合，使其更加节省成本和更容易集成。
2. 图像处理一旦获取到图像和视频数据，下一步是图像处理。
图像处理是将原始图像进行数字化处理的过程，它包括图像预处理、特征提取和图像识别等步骤。
预处理是将原始图像进行去噪、增强和平滑化等处理，以提高图像的质量和详细程度。
特征提取是从预处理的图像中提取关键特征，例如边缘、线条、颜色等，以便于根据这些特征来识别或分类图像。
图像识别是将预处理和特征提取后的信息与已知的模式或数据进行比较并匹配的过程，以实现对目标对象的识别或分类。
3. 目标检测和跟踪接下来，针对机器人视觉系统的应用场景，通常需要进行目标检测和跟踪。
目标检测是指通过图像处理和识别等技术，对场景中的目标进行自动检测。
目标跟踪是指根据检测到的目标，对其进行跟踪和追踪以实现机器人的位置和运动控制。
这通常需要结合计算机视觉和机器学习技术来实现。
4. 三维重建在特定的应用场景中，例如工业制造和机器人导航等，需要对空间和场景进行三维重建。
三维重建是指将图像和视频数据转化为三维场景模型的过程。
三维重建可以使用多视角摄像机、深度相机和投影仪等设备来获取场景的多层深度，进而对场景进行三维重构和表示。
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机器人视觉（Robot Vision）简介机器视觉系统的组成机器视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能，也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。
按现在的理解，人类视觉系统的感受部分是视网膜，它是一个三维采样系统。
三维物体的可见部分投影到网膜上，人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解。
所谓三维理解是指对被观察对象的形状、尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征（方向和速度）等的理解。
机器视觉系统的输入装置可以是摄像机、转鼓等，它们都把三维的影像作为输入源，即输入计算机的就是三维管观世界的二维投影。
如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种正变换的话，则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到三维客观世界的逆变换，也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。
机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。
将近80%的工业视觉系统主要用在检测方面，包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。
产品的分类和选择也集成于检测功能中。
下面通过一个用于生产线上的单摄像机视觉系统，说明系统的组成及功能。
视觉系统检测生产线上的产品，决定产品是否符合质量要求，并根据结果，产生相应的信号输入上位机。
图像获取设备包括光源、摄像机等；图像处理设备包括相应的软件和硬件系统；输出设备是与制造过程相连的有关系统，包括过程控制器和报警装置等。
数据传输到计算机，进行分析和产品控制，若发现不合格品，则报警器告警，并将其排除出生产线。
机器视觉的结果是CAQ系统的质量信息来源，也可以和CIMS其它系统集成。
图像的获取图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据，它主要由三部分组成：＊照明＊图像聚焦形成＊图像确定和形成摄像机输出信号1、照明照明和影响机器视觉系统输入的重要因素，因为它直接影响输入数据的质量和至少3 0%的应用效果。
由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。
过去，许多工业用的机器视觉系统用可见光作为光源，这主要是因为可见光容易获得，价格低，并且便于操作。
常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。
但是，这些光源的一个最大缺点是光能不能保持稳定。
以日光灯为例，在使用的第一个100小时内，光能将下降15%，随着使用时间的增加，光能将不断下降。
因此，如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。
另一个方面，环境光将改变这些光源照射到物体上的总光能，使输出的图像数据存在噪声，一般采用加防护屏的方法，减少环境光的影响。
由于存在上述问题，在现今的工业应用中，对于某些要求高的检测任务，常采用X射线、超声波等不可见光作为光源。
但是不可见光不利于检测系统的操作，且价格较高，所以，目前在实际应用中，仍多用可见光作为光源。
照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。
其中，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。
前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。
结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息。
频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，照像机拍摄要求与光源同步。
2、图像聚焦形成被测物的图像通过一个透镜聚焦在敏感元件上，如同照像机拍照一样。
所不同的是照像机使用胶卷，而机器视觉系统使用传感器来捕捉图像，传感器将可视图像转化为电信号，便于计算机处理。
选取机器视觉系统中的摄像机应根据实际应用的要求，其中摄像机的透镜参数是一项重要指标。
透镜参数分为四个部分：放大倍率、焦距、景深和透镜安装。
3、图像确定和形成摄像机输出信号机器视觉系统实际上是一个光电转换装置，即将传感器所接收到的透镜成像，转化为什么算机能处理的电信号、摄像机可以是电子管的，也可是固体状态传感单元。
电子管摄像机发展较早，20世纪30年代就已应用于商业电视，它采用包含光感元件的真空管进行图像传感，将所接收到的图像转换成模拟电压信号输出。
具有RS-170输出制式的摄像机可直接与商用电视显示器相连。
固体状态摄像机是在20世纪60年代后期，美国贝尔电话实验室发明了电荷耦合装置（CCD），而发展起来的。
它上分布于各个像元的光敏二极管的线性阵列或矩形阵列构成，通过按一定顺序输出每个二极管的电压脉冲，实现将图像光信号转换成电信号的目的。
输出的电压脉冲序列可以直接以RS-170制式输入标准电视显示器，或者输入计算机的内存，进行数值化处理。
CCD是现在最常用的机器视觉传感器。
图像处理技术机器视觉系统中，视觉信息的处理技术主要依赖于图像处理方法，它包括图像增强、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。
1、图像的增强图像的增强用于调整图像的对比度，突出图像中的重要细节，改善视觉质量。
通常采用灰度直方图修改技术进行图像增强。
图像的灰度直方图是表示一幅图像灰度分布情况的统计特性图表，与对比度紧密相连。
通常，在计算机中表示的一幅二维数字图像可表示为一个矩阵，其矩阵中的元素是位于相应坐标位置的图像灰度值，是离散化的整数，一般取0，1;，255.这主要是因为计算机中的一个字节所表示的数值范围是0~255.另外，人眼也只能分辨32个左右的灰度级。
所以，用一个字节表示灰度即可。
但是，直方图仅能统计某级灰度像素出现的概率，反映不出该像素在图像中的二维坐标。
因此，不同的图像有可能具有相同的直方图。
通过灰度直方图的形状，能判断该图像的清晰度和黑白对比度。
如果获得一幅图像的直方图效果不理想，可以通过直方图均衡化处理技术作适当修改，即把一幅已知灰度概率分布图像中的像素灰度作某种映射变换，使它变成一幅具有均匀灰度概率分布的新图像，实现使图象清晰的目的。
2、图像的平滑图像的平滑处理技术即图像的去噪声处理，主要是为了去除实际成像过程中，因成像设备和环境所造成的图像失真，提取有用信息。
众所周知，实际获得的图像在形成、传输、接收和处理的过程中，不可避免地存在着外部干扰和内部干扰，如光电转换过程中敏感元件灵敏度的不均匀性、数字化过程的量化噪声、传输过程中的误差以及人为因素等，均会使图像变质。
因此，去除噪声，恢复原始图像是图像处理中的一个重要内容。
在本世纪四、五十年代发展起来的线性滤波器以其完善的理论基础，数学处理方便，易于采用FFT和硬件实现等优点，一直在图像滤波领域占有重要地位，其中以WIENER滤波器理论和卡尔曼滤波理论为代表。
但是线性滤波器存在着计算复杂度高，不便于实时处理等缺点。
虽然它对高斯噪声有良好的平滑作用，但对脉冲信号干扰和其它形式的噪声干扰抑制效果差，信号边缘模糊。
为此，1971年，著名学者TUKEY提出非线笥滤波器——中值滤波器，即把局部区域中灰度的中值作为输出灰度，并将其与统计学理论结合起来，使用迭代方法，比较理想地将图像从噪声中恢复出来，并且能保护图像的轮廓边界，不使其变模糊。
近年来，非线性滤波理论在机器视觉、医学成像、语音处理等领域有了广泛的应用，同时，也反过来促使该理论的研究向纵深方向发展。
3、图像的数据编码和传输数字图像的数据量是相当庞大的，一幅512*512个像素的数字图像的数据量为256 K字节，若假设每秒传输25帧图像，则传输的信道速率为52.4M比特/秒。
高信道速率意味着高投资，也意味着普及难度的增加。
因此，传输过程中，对图像数据进行压缩显得非常重要。
数据的压缩主要通过图像数据的编码和变换压缩完成。
图像数据编码一般采用预测编码，即将图像数据的空间变化规律和序列变化规律用一个预测公式表示，如果知道了某一像素的前面各相邻像素值之后，可以用公式预测该像素值。
采用预测编码，一般只需传输图像数据的起始值和预测误差，因此可将8比特/像素压缩到2比特/像素。
变换压缩方法是将整幅图像分成一个个小的（一秀取8*8或16*16）数据块，再将这些数据块分类、变换、量化，从而构成自适应的变换压缩系统。
该方法可将一幅图像的数据压缩到为数不多的几十个特传输，在接收端再变换回去即可。
4、边缘锐化图像边缘锐化处理主要是加强图像中的轮廓边缘和细节，形成完整的物体边界，达到将物体从图像中分离出来或将表示同一物体表面的区域检测出来的目的。
它是早期视觉理论和算法中的基本问题，也是中期和后期视觉成败的重要因素之一。
5、图像的分割图像分割是将图像分成若干部分，每一部分对应于某一物体表面，在进行分割时，每一部分的灰度或纹理符合某一种均匀测度度量。
某本质是将像素进行分类。
分类的依据是像素的灰度值、颜色、频谱特性、空间特性或纹理特性等。
图像分割是图像处理技术的基本方法之一，应用于诸如染色体分类、景物理解系统、机器视觉等方面。
图像分割主要有两种方法：一是鉴于度量空间的灰度阈值分割法。
它是根据图像灰度直方图来决定图像空间域像素聚类。
但它只利用了图像灰度特征，并没有利用图像中的其它有用信息，使得分割结果对噪声十分敏感；二是空间域区域增长分割方法。
它是对在某种意义上（如灰度级、组织、梯度等）具有相似性质的像素连通集构成分割区域，该方法有很好的分割效果，但缺点是运算复杂，处理速度慢。
其它的方法如边缘追踪法，主要着眼于保持边缘性质，跟踪边缘并形成闭合轮廓，将目标分割出来；锥体图像数据结构法和标记松弛迭代法同样是利用像素空间分布关系，将边邻的像素作合理的归并。
而基于知识的分割方法则是利用景物的先验信息和统计特性，首先对图像进行初始分割，抽取区域特征，然后利用领域知识推导区域的解释，最后根据解释对区域进行合并。
6、图像的识别图像的识别过程实际上可以看作是一个标记过程，即利用识别算法来辨别景物中已分割好的各个物体，给这些物体赋予特定的标记，它是机器视觉系统必须完成的一个任务。
按照图像识别从易到难，可分为三类问题。
第一类识别问题中，图像中的像素表达了某一物体的某种特定信息。
如遥感图像中的某一像素代表地面某一位置地物的一定光谱波段的反射特性，通过它即可判别出该地物的种类。
第二类问题中，待识别物是有形的整体，二维图像信息已经足够识别该物体，如文字识别、某些具有稳定可视表面的三维体识别等。
但这类问题不像第一类问题容易表示成特征矢量，在识别过程中，应先将待识别物体正确地从图像的背景中分割出来，再设法将建立起来的图像中物体的属性图与假定模型库的属性图之间匹配。
第三类问题是由输入的二维图、要素图、2.5维图等，得出被测物体的三维表示。
这里存着如何将隐含的三维信息提取出来的问题，当是今研究的热点。