机器人视觉系统(Robot Vision)简介
机器人视觉系统介绍
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。
机器人视觉系统设计研究
机器人视觉系统设计研究现代工业生产中，机器人被广泛应用，而机器人视觉系统是机器人重要的先决条件之一。
机器人视觉系统是基于视觉处理技术，使机器人能够感知周围环境，从而实现自主控制和自主行为。
机器人视觉系统的设计要求它具备目标识别、抓取、跟踪、导航等多种功能，以满足不同场合下的需求。
机器人视觉系统的设计研究从最初的2D视觉系统，到3D视觉系统和深度学习，经历了长期的演变和发展。
2D视觉系统是机器人视觉系统的基础。
2D视觉系统以摄像头为基础，通过对图像的处理和分析，完成对目标的识别和跟踪。
但2D视觉系统所获得的图像是平面的，不能表达物体的深度信息，因此在工业生产中应用受到了一定的限制。
3D视觉系统则是对2D视觉系统的升级，它使用多个摄像头从不同的角度拍摄目标，并通过视差和光线的反射来计算出物体的深度信息。
由于3D视觉系统能够记录物体在3D空间中的位置和形状，因此能够更准确地识别和跟踪目标，并能够实现更高的抓取精度。
但是，3D视觉系统的成本较高，且需要更高的计算能力来处理和分析数据，这一点限制了其在工业生产中的应用。
随着深度学习技术的发展，深度学习技术被应用于机器人视觉系统中。
深度学习技术通过对大量的数据进行学习和训练，能够获得更高的识别准确度和更高的运算速度，从而提高机器人视觉系统的性能。
同时，深度学习技术还可以实现机器人对多种物体的分类和识别，因此深度学习技术是未来机器人视觉系统发展的重要方向。
除了技术的升级和发展，机器人视觉系统的设计也需要考虑机器人的应用场景和环境。
例如，在危险的工业场景中，机器人视觉系统需要具有高强度和高耐受性，以应对环境的复杂性和威胁性。
在较为平稳的环境中，机器人视觉系统需要更加精细的设计和控制，以保证稳定性和安全性。
为了实现机器人视觉系统的设计和优化，需要跨学科合作。
机器人视觉技术涉及到计算机视觉、机器学习、控制系统、电子技术等多个领域的知识。
因此，跨学科的合作和交流成为了机器人视觉系统设计和研究的重要手段。
机器人视觉系统用户手册
机器人视觉系统用户手册第一章介绍1.1 欢迎使用机器人视觉系统欢迎使用我们的机器人视觉系统，本用户手册将会帮助您更好地了解和使用该系统。
机器人视觉系统是通过摄像头和相应的软件来实现对环境进行感知和理解的系统，它能够帮助机器人进行目标检测、导航、识别和交互等功能。
1.2 系统组成机器人视觉系统主要由以下几个部分组成：- 摄像头/相机：用于捕捉环境中的图像或视频数据。
- 图像处理单元：用于对捕捉到的图像数据进行处理和分析。
- 控制系统：通过控制算法和模型来使机器人根据视觉信息做出相应的动作。
1.3 适用范围机器人视觉系统适用于各类机器人应用场景，包括但不限于家庭服务机器人、工业机器人、无人驾驶车辆等。
第二章系统安装和设置2.1 系统安装在使用机器人视觉系统之前，您需要按照以下步骤进行安装：- 将摄像头/相机固定在机器人上合适的位置，并连接至图像处理单元。
- 安装相应的驱动程序和软件，确保系统硬件能够正常工作。
- 检查系统连通性，确保摄像头和处理单元能够正常通信。
2.2 参数设置在系统安装完成后，您可以根据实际需求对机器人视觉系统的参数进行设置，包括图像采集格式、分辨率、曝光时间、白平衡等。
系统的参数设置对于机器人视觉的效果以及实际应用效果具有重要影响，因此需要根据实际情况进行调整。
第三章系统使用指南3.1 图像捕捉机器人视觉系统通过摄像头捕捉环境中的图像数据，用户可以通过相应的接口或者程序来启动图像捕捉功能，并获取捕捉到的图像或视频数据。
3.2 目标检测与识别机器人视觉系统可以通过图像处理技术进行目标检测和识别。
用户可以通过系统提供的接口或者算法来实现对特定目标的检测和识别，从而为机器人的后续行为提供相应的信息。
3.3 环境感知和导航在机器人应用中，环境感知和导航是非常重要的功能。
机器人视觉系统可以通过对环境中的图像数据进行分析和处理，实现对环境的感知和理解，从而帮助机器人进行导航和路径规划。
3.4 异常识别和报警机器人视觉系统还可以通过图像识别技术来进行异常识别和报警，在发现异常情况时，系统可以通过相应的报警机制来通知相关人员或系统进行相应的处理。
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。
机器视觉系统概述.
2 机器视觉系统概述2.1 机器视觉的概念美国制造工程师协会（SME Society of Manufacturing Engineers）机器视觉分会和美国机器人工业协会（RIA Robotic Industries Association）的自动化视觉分会对机器视觉下的定义为：“机器视觉是通过光学的装置和非接触的传感器自动地接收和处理一个真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置”。
在现代工业自动化生产中，涉及到各种各样的检验、生产监视及零件识别应用，例如零配件批量加工的尺寸检查，自动装配的完整性检查，电子装配线的元件自动定位，IC上的字符识别等。
通常人眼无法连续、稳定地完成这些带有高度重复性和智能性的工作，其它物理量传感器也难有用武之地。
由此人们开始考虑利用光电成像系统采集被控目标的图像，而后经计算机或专用的图像处理模块进行数字化处理，根据图像的像素分布、亮度和颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。
这样，就把计算机的快速性、可重复性，与人眼视觉的高度智能化和抽象能力相结合，由此产生了机器视觉的概念。
工业线扫描相机系统一个成功的机器视觉系统是一个经过细致工程处理来满足一系列明确要求的系统。
当这些要求完全确定后，这个系统就设计并建立来满足这些精确的要求。
机器视觉的优点包括以下几点：■精度高作为一个精确的测量仪器，设计优秀的视觉系统能够对一千个或更多部件的一个进行空间测量。
因为此种测量不需要接触，所以对脆弱部件没有磨损和危险。
■连续性视觉系统可以使人们免受疲劳之苦。
因为没有人工操作者，也就没有了人为造成的操作变化。
多个系统可以设定单独运行。
■成本效率高随着计算机处理器价格的急剧下降，机器视觉系统成本效率也变得越来越高。
一个价值10000美元的视觉系统可以轻松取代三个人工探测者，而每个探测者每年需要20000美元的工资。
另外，视觉系统的操作和维持费用非常低。
■灵活性视觉系统能够进行各种不同的测量。
机器人的眼睛ppt课件
• CCD 数字摄像头 (charge couple device)：互补金属氧化 物半导体 ——现在电脑市场上的摄像头基本以数字摄像 头为主，而数字摄像头中又以使用新型数据传输接口的 USB数字摄像头为主，目前市场上可见的大部分都是这种 产品。 CCD的优点是灵敏度高，噪音小，信噪比大。但是生产 工艺复杂、成本高、功耗高。 目前只有少数几个厂商例如索尼、松下等掌握这种技术。
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• 3、自动白平衡调整（AWB） 定义：要求在不同色温环境下，照白色的物体， 屏幕中的图像应也是白色的。 色温表示光谱成份，光的颜色。色温低表示长波 光成分多。 当色温改变时，光源中三基色（红、绿、蓝）的 比例会发生变化，需要调节三基色的比例来达到 彩色的平衡，这就是白平衡调节的实际。
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4、图像压缩方式 JPEG：(joint photographic expert group) 静态图像压缩方式。一种有损图像的压缩方式。 压缩比越大，图像质量也就越差。当图像精度要 求不高存储空间有限时，可以选择这种格式。目 前大部分数码相机都使用JPEG格式。 5、彩色深度（色彩位数） 反映对色彩的识别能力和成像的色彩表现能力 实际就是A/D转换器的量化精度，是指将信号分 成多少个等级。常用色彩位数（bit）表示。 彩色深度越高，获得的影像色彩就越艳丽动人。
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3.结构和组件
1、 镜头（LENS） 透镜结构，由几片透镜组成，一般有塑胶 透镜(plastic)或玻璃透镜(glass)。
通常摄像头用的镜头构造有：1P、2P1G1P、 1G2P、2G2P、4G等。（P、G分别代表塑胶透镜和 玻璃透镜,如1G1P表示这款摄像头的镜头由一片塑胶 透镜和一片玻璃透镜组成 ）透镜越多，成本越高；玻 璃透镜比塑胶贵。因此一个品质好的摄像头应该是采 用玻璃镜头，成像效果就相对塑胶镜头会好。现在市 场上的大多摄像头产品为了降低成本，一般会采用塑胶镜头或 半塑胶半玻璃镜头（即：1P、2P、1G1P、1G2P等
FANUC机器人视觉识别系统简介
CREATE:创建新视觉数据 EDIT:编辑已有视觉数据 VTYPE:工具类型，包括：Camera Setup Tools、Camera CalibrationTools 、Vision Process Tools以及Application Setup Tools。 COPY:复制视觉数据 DETAIL:查看视觉数据信息 DELETE:删除已有视觉数据 FITER:筛选所有视觉数据
5.3D标定数据核对
点击Data选项，核对标定结果，完成设置后 Save保存。
Position of Camera Relative to Cal.Grid相对于标定板 的相机位置：这是从网格坐标系看到的位置 Laser1 PLane Relative to Calibration Grid相对于标定 板的激光1平面的位置 Laser2 PLane Relative to Calibration Grid相对于标定 板的激光2平面的位置 Position of Cal. Grid Relative to App.UFrame相对于yo 用户坐标系的标定板的位置 Position of Robot Holding Camera手持相机机器人的位置 ：这是实施标定时的手持相机机器人的位置。它表示从基准 坐标系看到的机器人的机械接口坐标系（手腕法兰盘）的位 置。只有在固定于机器人的相机时才显示值。 Camera Frame Relative to Robot相对于机器人的相机坐标 系 Laser Frame Relative to Robot相对于机器人的激光坐标 系
ON
OFF
1、基本组成
(连接多台相机时使用)
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机器人视觉系统(Robot Vision)简介【字体：大中小】时间：2014-08-28 11:00:06 点击次数：23次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30%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。
完成。
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。