机器视觉论文
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精心整理机器视觉技术综述课题：机械工程测试技术班级：13机设一班目录一.1.二.1.3.三.1.滤光片表面缺陷检测132.磁性材料表面缺陷检测143.齿轮表面缺陷检测14一.机器视觉概念和系统组成1.机器视觉概念机器视觉就是用机器来代替人眼做测量和判断的系统，它通过光学装置和非接触传感器自动获取目标对象的图像，并由图像处理设备根据所得图像的像素分布、亮度和颜色等信息进行各种运算处理和判别分析，以提取所需的特征信息或根据判别分析结果对某些现场设备进行运动控制。
机器视觉系统中的图像处理设备一般都采用计算机，所以机器视觉有时也称为计算机视觉。
2.机器视觉系统组成一. 机1.自的特点是：a.高频荧光灯：使用寿命约1500－3000小时优点：扩散性好、适合大面积均匀照射缺点：响应速度慢，亮度较暗b.光纤卤素灯：使用寿命约1000小时优点：亮度高缺点：响应速度慢，几乎没有光亮度和色温的变化。
c.LED灯：使用寿命约10000－30000小时，可以使用多个LED达到高亮度，同时可组合不同的形状，响应速度快，波长可以根据用途选择。
选择LED光源的优势：•可制成各种形状、尺寸及各种照射角度；2.断。
所有的机器视觉系统都带有一台摄像机、一个计算机和捕捉图像并进行分析的软件。
所选用的系统部件必须能符合具体应用的需要。
因为图像传感器确定了成像系统的速度和分辨率，故正确的图像传感器的选取对于视觉应用的成功来说具有关键性影响。
下面是机器视觉图像传感器的各种分类：a.线阵式图像传感器一个线阵式图像传感器（逐线扫描）包含一条或者多条像素直线阵列。
每个阵列与至少一个读出装置及放大器耦合。
线阵图像传感器适用于那些要对连续制造的产品（如传送带上的ＰＣ板，未来的印刷塑性电路板以及其它薄型、卷状的产品，如杂志、印刷布）进行成像的机器视觉应用。
总而言之，线阵式传感器总体结构简单，适用于对扁平、快速移动的物体的成像，但在需要捕获３Ｄ物体图像的应用中它们往往无法与面积型传感器相竞争。
当今社会 对机器视觉的认识300字作文
当今社会对机器视觉的认识300字作文篇1当今社会对机器视觉的认识你知道机器视觉是什么吗?听起来很高深莫测对不对?其实机器视觉就是让机器拥有"视力",能够像人类一样通过摄像头或者传感器"看"到现实世界中的事物。
机器视觉技术已经被广泛应用到我们的生活当中了。
比如,在超市的收银台,就有一种"视觉识别"的系统,它可以自动识别商品的条形码,帮助收银员快速结账。
再比如无人驾驶汽车,它们就靠机器视觉来观察道路情况,判断红绿灯,识别障碍物,从而安全驾驶。
机器视觉不仅适用于商业领域,在安防、医疗等领域也大显身手。
很多工厂都使用机器视觉来检测产品质量,保证每一件出厂的产品都是完好的。
医院里也有用机器视觉分析病理切片,帮助医生及时发现病情。
有了机器视觉的"火眼金睛",生活变得更加智能便捷了。
不过,机器视觉还是有一些缺点和局限性的。
比如,有时会被一些特殊情况迷惑,出现判断错误。
它也无法完全取代人类大脑的理解和分析能力。
所以,机器视觉还需要不断学习和优化,才能发挥更大的作用。
总的来说,机器视觉是一项了不起的科技成果。
它为人类生活带来了诸多便利,也推动了社会的快速发展。
相信在未来,机器视觉会变得越来越智能化,给我们带来更多意想不到的惊喜!篇2标题:神奇的机器视力大家好,我是小明。
今天我想和大家分享一下关于机器视觉的知识。
相信很多人都听说过机器人,但机器视觉是一个什么东西呢?机器视觉就像机器人的眼睛一样,它可以看到我们人类看不到的东西。
我们人类用眼睛看东西,但是机器视觉用的是特殊的相机和传感器。
它们能拍下图片和视频,然后用计算机程序分析图像中的信息。
有了机器视觉,机器就有"视力"了,它们可以辨认不同的物体、人脸、文字等等。
比如在一些工厂里,机器视觉系统能检测产品是否有瑕疵;有些安全系统也用机器视觉来识别可疑人员。
最近,机器视觉在智能驾驶汽车上也发挥了很大作用。
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halcon机器视觉的生活中应用3000字论文那么，那么，现在，解决halcon机器视觉的生活中应用3000字论文的问题，是非常非常重要的。
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机器视觉技术论文
机器视觉技术论文机器视觉技术论文篇二智能机器人视觉仿生技术研究综述摘要：机器人视觉仿生技术是机器人视觉控制领域的新热点。
本综述在详细分析了灵长类动物眼球运动的形式和特点基础上，对国内外应用生物眼球运动控制机理来构建仿生机器视觉的研究现状、存在的问题及未来发展趋势做了全面综述，并针对目前机器人视觉仿生面临的技术难题，提出了开展视觉仿生研究的新思路和新构想。
Abstract：Robot vision bionic technology is the new hot shot in robot vision control area. In this review，based on a detailed analysis of primate eye movement forms and characteristics， the domestic and international research status of building bionic vision with the biological eye movement control mechanism，the problems and future trends are reviewed comprehensively， and new ideas for the visual bionic research are proposed for the current technical problems of robot vision bionic.关键词：视觉仿生;仿生眼;机器人Key words： bionic vision;bionic eye;robots中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1006-4311(2013)26-0195-020 引言智能机器人是指：具有感知、识别、推理和决策能力，并且能独立执行任务的机器人。
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机器视觉技术论文机器视觉是一门涉及人工智能、计算机科学、图像处理、模式识别、神经生物学、心理物理学等诸多领域的交叉学科。
下面是店铺整理的机器视觉技术论文，希望你能从中得到感悟!机器视觉技术论文篇一机器视觉技术的应用研究【摘要】阐述了机器视觉技术在工业、农业、医学、交通领域的研究应用状况，指出了机器视觉的未来走向。
【关键词】机器视觉;应用研究机器视觉是一门涉及人工智能、计算机科学、图像处理、模式识别、神经生物学、心理物理学等诸多领域的交叉学科。
机器视觉主要利用计算机来模拟人或再现与人类视觉有关的某些智能行为，从客观事物的图像中提取信息进行处理，并加以理解，最终用于实际检测和控制。
随着现代计算机技术、现场总线技术与大规模集成电路技术的飞速发展，机器视觉技术也日臻成熟，已经广泛应用在国民经济发展的各行业。
1.机器视觉系统组成一个典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块，如图1所示。
首先采用CCD摄像机获得被测目标的图像信号，然后通过A/D转换成数字信号传送给专用的图像处理系统，根据像素分布、亮度和色彩等信息，进行各种运算来抽取目标的特征，然后再根据预设的判别标准输出判断结果，去控制驱动执行机构进行相应处理。
总之，随着机器视觉技术自身的成熟和发展，可以预计它将在现代和未来制造企业中得到越来越广泛的应用。
2.机器视觉技术的应用在国外，机器视觉的应用主要体现在半导体及电子行业，其中大概40%-50%都集中在半导体行业。
具体如PCB印刷电路;SMT表面贴装;电子生产加工设备;机器视觉系统还在质量检测的各个方面已经得到了广泛的应用，并且其产品在应用中占据着举足轻重的地位。
而在中国，以上行业本身就属于新兴的领域，再加之机器视觉产品技术的普及不够，导致机器视觉在以上各行业的应用几乎空白。
目前随着我国随着配套基础建设的完善，技术、资金的积累，各行各业对采用图像和机器视觉技术的工业自动化、智能化需求开始广泛出现，国内有关大中专院校、研究所和企业近两年在图像和机器视觉技术领域进行了积极思索和大胆的尝试，逐步开始了工业现场和其它领域的应用。
机器视觉系统论文
机器视觉系统论文半导体晶片切割的机器视觉系统摘要：机器视觉系统在工业中已经广泛使用，本课题研究了机器视觉系统运用于半导体晶片切割的工业流程。
在选取合适的摄像机和图像采集卡前提下，成功获取了清晰的半导体晶片原始图像；然后利用halcon软件首先运用傅立叶变换获取原始图像的自相关图像从而得到晶片的宽和高，然后通过匹配算法构建匹配模型，最后与原始图像进行匹配后计算出晶片的切割线来完成晶片的切割定位。
这样即完成了一套半导体晶片的自动切割的流程，本课题的实现大大的提升了半导体晶片切割的速率。
关键词：机器视觉；傅立叶变换；模板匹配；HalconThe WaferDicing Based on Machine VisionTechnologyAbstract Machine vision system has been widely used in industry, this topic studied mach ine visio n system used in semicon ductor wafer cut in dustrial process. In select ing the right camera and image acquisition card, acquire clear success original image; semic on ductor chips The n halc on software first by using Fourier tran sform of the orig inal image acquisiti on from releva nt images and get a chip in width and height, and the n through the match ing algorithm, and fin ally con struct match ing model with the orig inal image matching of wafer calculated out after cutting line to complete the chip's cutting positi oning. Namely so completed a set of semic on ductor chip the flow of automatic cutti ng, so greatly promoted semic on ductor wafer cutt ing speed. So this topic research now is widely used in in dustrial product ion.Key words: machine vision, Fourier transform, template matching, Halcon目录第1章前言 (5)1.1选题背景 (5)1.2选题目的和意义 (5)1.3国内外现状 (6)1.4机器视觉技术的发展趋势 (7)1.5论文主要研究内容 (8)1.6 本章小结 (9)第2章半导体晶片切割机器视觉系统的方案设计 (9)2.1机器视觉系统基本原理 (9)2.2系统方案设计基本结构 (10)2.2.1 光源 (10)2.2.2摄像机 (11)2.2.3 图像采集 (12)2.2.4 图像处理 (13)2.2.5 本章小结 (13)第3章半导体晶片切割算法 (13)3.1 fourier 变换 (13)3.2 相关 (15)3.3 模板匹配 (16)3.3.1 边缘匹配算法 (16)3.3.2 基于边缘像素点的算法 (18)3.4 本章小结 (19)第4章半导体晶片切割算法的实现 (19)4.1 图像的获取 (20)4.2 利用自相关算法获取晶片大小 (21)4.3 提取芯片位置 (25)4.4估计切割线位置 (28)4.5 本章小结 (29)结论 (30)致谢 (31)参考文献 (32)附录（算法实现的主要源代码） (33)第1章前言1.1选题背景视觉传感技术机器视觉在半导体工业上的应用早在二十年前就已开始，半导体、电子设备市场是机器视觉技术发源地并一直成为机器视觉赖以生存的巨大市场之一。
机器视觉论文
机器视觉论文以下是一些热门的机器视觉领域的论文：1. "ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks" by Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, and Geoffrey E. Hinton (2012)这篇论文介绍了一种使用深度卷积神经网络（CNN）进行图像分类的方法，该方法在ImageNet数据集上取得了显著的性能提升。
2. "Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks" by Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, and Jian Sun (2015)这篇论文提出了一种用于目标检测的方法，结合了区域建议网络（RPN）和卷积神经网络（CNN），实现了快速高效的目标检测。
3. "Deep Residual Learning for Image Recognition" by Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, and Jian Sun (2016)这篇论文介绍了ResNet模型，通过引入残差连接（residual connections）来解决深度卷积神经网络的退化问题，从而在ImageNet数据集上取得了更好的分类效果。
4. "Mask R-CNN" by Kaiming He, Georgia Gkioxari, Piotr Dollar, and Ross Girshick (2017)这篇论文将目标检测与实例分割结合起来，提出了一种用于同时检测和分割对象的方法，通过添加RoIAlign层和分割分支来实现更准确的实例分割。
机器视觉及其应用论文(格式完整)
机器视觉的典型应用摘要：主要介绍机器视觉的典型应用，简要分析机器视觉的特点、优越性和应用分类，详细介绍了机器视觉技术在印刷行业、农业、工业、医学中的应用，并且分别举例说明。
机器视觉的诞生和应用在理论和实际中均具有重要意义。
关键词：机器视觉；标签检测；字符识别；水果品质分级；缺损检测1 机器视觉的典型应用在现代自动化生产过程中，机器视觉系统已广泛应用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。
机器视觉系统的特点是可以提高生产的柔性和自动化程度。
在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来代替人工视觉，同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度，是实现计算机集成制造的基础技术。
随着机器视觉技术自身的成熟和发展，可以预计它将在现代及未来的各个行业中得到越来越广泛的应用。
机器视觉的应用分类如下：1)纺织与服装*断纱检测：*织染检测*布料、皮革形状检测2)食品与粮食*粮食异物检测、分拣与色选*饮料液体检测*生产日期、保质期字符识别*灌装线上空瓶的破损、洁净检测3)特种检验*缆绳磨损与破损检测*容器与管道探伤*游乐设施速度检测*危险装备的在线状态检测4)包装*外观完整性检测*条码识别*密封性检测5)机械制造*零部件外形尺寸检测*装配完整性检测*部件的定位与姿态识别*零件、发动机、底盘等编号的同色凹字符识别6)邮政分拣*邮政编码识别*包裹物品检测7)海关与口岸*指纹、掌纹、虹膜与人脸识别*货物识别*安检危险物品检测此外，机器视觉还广泛应用于集成电路检测、航空航天、军事国防、消防和公路交通等。
2机器视觉技术的应用实例机器视觉是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等多个领域的交叉学科。
它不仅是人眼的延伸，更重要的是具有人脑的一部分功能。
机器视觉不会有人眼的疲劳，有着比人眼更高的分辨精度和速度，借助红外线、紫外线、X射线、超声波等高新探测技术，它在探测不可视物体和高危险场景时，更具有其突出优点。
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机器视觉论文This model paper was revised by the Standardization Office on December 10, 2020机器视觉技术综述课题：机械工程测试技术班级：13 机设一班姓名：李特学号：1 3 1 0 1 0 0 5 1 0目录一.机器视觉概念和系统组成 (2)1.机器视觉概念 (2)2.机器视觉系统组成 (2)二.机器视觉主要技术 (4)1.光源选择 (4)2.图像传感器技术 (5)3.数字图像处理技术 (8)三.应用案例 (13)1. 滤光片表面缺陷检测 (13)2. 磁性材料表面缺陷检测 (14)3. 齿轮表面缺陷检测 (14)一.机器视觉概念和系统组成1.机器视觉概念机器视觉就是用机器来代替人眼做测量和判断的系统，它通过光学装置和非接触传感器自动获取目标对象的图像，并由图像处理设备根据所得图像的像素分布、亮度和颜色等信息进行各种运算处理和判别分析，以提取所需的特征信息或根据判别分析结果对某些现场设备进行运动控制。
机器视觉系统中的图像处理设备一般都采用计算机，所以机器视觉有时也称为计算机视觉。
2.机器视觉系统组成一个典型的机器视觉系统包括：光源、镜头、相机（CCD或COMS相机）、图像采集卡、图像处理软件等。
在搭建视觉系统时，用户需采购系统中的各个组件，但市场上机器视觉产品及设备生产厂家多数只生产其中的部分原件，如AVT的工业摄像机、Computar的工业镜头、CCS的光源等。
在这种状况下，组建机器视觉系统需要大量的时间与精力来选购不同厂家的产品，无论是在人力还是资源成本上都会有更多的付出。
图表一：机器视觉系统组成框图图表二：机器视觉系统组成示意图一. 机器视觉主要技术1.光源选择光源选择是为了将被测物体与背景尽量明显分别，获得高品质、高对比度的图像。
光源的种类分为：高频荧光灯、光纤卤素灯、LED（发光二极管）照明。
它们各自的特点是：a.高频荧光灯：使用寿命约1500－3000小时优点：扩散性好、适合大面积均匀照射缺点：响应速度慢，亮度较暗b.光纤卤素灯：使用寿命约1000小时优点：亮度高缺点：响应速度慢，几乎没有光亮度和色温的变化。
c.LED灯：使用寿命约10000－30000小时，可以使用多个LED达到高亮度，同时可组合不同的形状，响应速度快，波长可以根据用途选择。
选择LED光源的优势：可制成各种形状、尺寸及各种照射角度；可根据需要制成各种颜色，并可以随时调节亮度；通过散热装置，散热效果更好，光亮度更稳定；使用寿命长（约3万小时，间断使用寿命更长）；反应快捷，可在10微秒或更短的时间内达到最大亮度；电源带有外触发，可以通过计算机控制，起动速度快，可以用作频闪灯；运行成本低、寿命长的LED，会在综合成本和性能方面体现出更大的优势；可根据客户的需要，进行特殊设计。
2.图像传感器技术通过让机器具有某种可视的能力，制造商们获得了一种有力的质量控制工具。
机器视觉系统可捕获图像并可以测量一件产品的尺寸、位置和颜色、零部件的位置或者其它的关键特性，从而在无人看管的情况下提供快速“通过／未通过”判断。
所有的机器视觉系统都带有一台摄像机、一个计算机和捕捉图像并进行分析的软件。
所选用的系统部件必须能符合具体应用的需要。
因为图像传感器确定了成像系统的速度和分辨率，故正确的图像传感器的选取对于视觉应用的成功来说具有关键性影响。
下面是机器视觉图像传感器的各种分类：a.线阵式图像传感器一个线阵式图像传感器（逐线扫描）包含一条或者多条像素直线阵列。
每个阵列与至少一个读出装置及放大器耦合。
线阵图像传感器适用于那些要对连续制造的产品（如传送带上的ＰＣ板，未来的印刷塑性电路板以及其它薄型、卷状的产品，如杂志、印刷布）进行成像的机器视觉应用。
总而言之，线阵式传感器总体结构简单，适用于对扁平、快速移动的物体的成像，但在需要捕获３Ｄ物体图像的应用中它们往往无法与面积型传感器相竞争。
b.全帧式传感器全帧式传感器将光电敏感与读出结合起来。
由于不存在单独的存储区，故需要一个外部的快门（或者同步频闪照明）防止入射光在任何电荷转移发生前照亮像素。
如果不采用快门或频闪，则图像会出现拖尾污迹效果。
在机器视觉历史的早期（上世纪８０年代中期），人们采用的是全帧面积传感器，因为对于该应用而言它们是唯一一种分辨率足够高的产品。
如果新品应用一项应用需要１０２４×１０２４像素传感器所能提供的分辨率的话，则全帧式传感器是唯一的选择。
总而言之，全帧传感器的体系结构是各种面积型传感器中最简单的，其分辨率和光敏感面积的密度也是最高的（后者是指其填充因数最高）。
它们还提供了很高的全阱容量、低噪声和大的动态范围。
不过它们需要一个机械快门。
c.帧传输式图像传感器一个帧传输图像传感器类似于全帧成像器。
不过，它采用了第二个面阵列，该阵列实现了光屏蔽且作为图像的存储区（参见图４）。
该结构并不需要一个机械快门，故帧速率高于全帧传感器，因为它们可以在传送一幅图像的同时获取另一幅图像。
不过，由于积分仍然发生在图像转移到存储区的过程中，故图像存在拖尾污迹，性能受到一定的影响。
因为要实现这一架构需要把集成电路面积增加一倍，故帧传输图像传感器一般分辨率较低，而成本高于全帧图像传感器。
总而言之，帧传输传感器具有更高的填充因数、更高的全阱容量、低噪声、大动态范围、电子快门和较好的帧速率。
它们的主要缺点是曝光时间很短时会出现较大的图像污迹，而且制造成本较高。
d.线间转移传感器在线间图像传感器中，光敏感和读出功能也是分开的。
每个像素被一个屏蔽了光线的垂直图像传感器包围，该传感器可以转移电荷。
这使得线间传感器能在捕捉一帧图像的同时将前一幅图像移走，从而实现了内置的电子快门能力。
线间传感器的开发时间晚于全帧和帧传输传感器。
随着线间技术的成熟，它已经能够提供机器视觉所需的更高的分辨率和更高的帧速率。
总而言之，线间转移传感器提供了百万像素级的分辨率，以及很高的全阱容量。
它们还具有低噪声、大动态范围、快门电子化、高帧速率和低污迹等特点，可以实现短时曝光。
总之，用户希望获得更快的帧速率（为了跟上快速移动的物体）、更高的量子效率（以便在光线较弱时和／或成像时间更短时提供更多的图像）和更大的动态范围（这样可以在图像较亮或较暗的部分可以看到相对的细节）。
电子快门、渐进式扫描读出和高灵敏度都是在明确何种传感器最适用于机器视觉应用时需要考虑的关键参数。
应该记住的是，正是整套参数的匹配，才使得特定的一种传感器成为应用的最佳选择。
3.数字图像处理技术a.数字图像处理简介数字图像处理(DigitalImageProcessing)即计算机图像处理，指将图像由模拟信号转化为数字信号，并利用计算机对图像进行去噪、增强、复原、分割、提取特征等处理的过程。
图像经过处理后，输出的质量得到很大程度的增强，即改善了其视觉效果，又便于计算机完成后续的分析、处理等。
图像是人类获取信息和交换信息的主要来源之一，图像处理已经在人类生活和工作的许多方面得到了广泛的应用并取得令人瞩目的成就，例如航空航天技术、通信工程、生物医学工程、工业检测、文化艺术、军事安全、电子商务、视频和多媒体系统等领域，图像处理已经成为一门前景远大的新型学科。
数字图像处理技术虽然已经取得了很多重要的研究成就，但是仍然存在一些困难：（1）信息处理量大。
数字图像处理的信息基本上都是以二维形式存在，处理信息量较大，对计算机的速度、存储量等有比较高的要求。
（2）频带占用宽。
在图像成像、传输、显示等环节的实现上，成本高，技术实现难度大，这就要求更高的频带压缩技术。
（3）像素相关性较大。
数字图像中每个像素并不是独立的，很多像素有着相同或者接近的灰度，相关性较大，因此信息压缩有很大地提升空间。
（4）不能复现有关三维景物的所有几何信息。
图像是三维景物的二维投影，所以必须附加新的测量或者合适的假定才能理解和分析三维景物。
（5）人为因素的影响大。
经过数字图像处理的图像一般是被人观察和分析的，人的视觉系统很复杂，机器视觉系统同样是模仿人的视觉，人的感知机理制约着机器视觉系统的研究。
在工业生产自动化过程中，数字图像处理技术是实现产品实时监控和故障诊断分析最有效的方法之一，随着计算机软硬件、思维科学研究、模式识别以及机器视觉系统等相关技术和理论的进一步发展，将促进这一方法向更高、更深层次发展。
b.数字图像处理的工具数字图像处理的应用工具有很多，总体可以分为三类：第一类工具的共同点是先把图像变换到其他域中进行处理，再变换到原域中进行下一步处理，例如有关图像滤波和正交变换等方法。
第二类工具是直接在空间域中进行图像处理，例如微分方程方法、统计方法等数学方法。
第三类工具和通常在空间域和频域使用的方法不同，是建立在随机集合和积分几何论基础上的运算，例如数学形态运算方法。
c.数字图像处理的研究内容数字图像处理的研究内容主要有以下几个方面：1．图像变换。
为了得到更加简单和方便处理的图像函数，一般要对图像进行图像变换，图像变换的形式主要有光学和数字两种，分别对应连续函数和二维离散运算。
常用的方法有傅立叶变换、沃尔什-哈达玛变换、离散卡夫纳－勒维变换等间接处理技术。
2．图像增强和复原。
其目的都是改善图像的质量，提高图像的清晰度。
图像增强可以突出预处理图像中所感兴趣信息，常用方法有灰度变换、直方图处理、锐化滤波等。
图像复原可以复原被退化的图像，常采用滤波复原的方法。
3．图像压缩。
这种技术可以除去冗余数据，减少描述图像所需的数据量，实现快速传输和存储图像数据。
图像压缩分为有损压缩和无损压缩两种，无损压缩主要用在编档保存等要求图像质量的方面，有损压缩相比前者可以实现更高的压缩程度，但是生成的图像不如原图。
4．图像分割。
图像分割是把图像内各像素进行分类，将图像细分成若干有意义的子区域，如图像中的区域、边缘等。
经过几十年的研究，在借助各种理论的基础上，图像分割的算法现在已经有上千种，但由于这些算法都是针对具体问题提出的，因此尚无通用分割算法。
随着各种新技术和新理论的结合，图像分割算法将取得更大地突破和进展。
5．图像描述。
对被分割出来的区域进行描述，是图像自动化处理的前期步骤，表示区域关系到两个基本选择：用外部特征表示区域和用内部特征表示区域，不管选择何种表示方案都是为了数据便于计算机处理。
图像描述的方法有曲线拟合、基于弧长极半径的傅里叶描述子、矩描述、链码。
6．图像分类识别。
图像识别是按照某些特征对研究对象进行识别，属于模式识别的范畴，其主要内容对预处理后的图像，进行图像分割和特征提取，进而进行识别分类。
图像识别一般采用统计识别法、模糊识别法和人工神经网分类方法。
d.发展概况数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。