机器视觉发展趋势8
2024 机器视觉技术现状与发展
2024 机器视觉技术现状与发展2024年，机器视觉技术迎来了前所未有的发展。
随着计算机技术的飞速进步以及人工智能的广泛应用，机器视觉在许多领域展示出了巨大的潜力。
首先，机器视觉技术在工业自动化方面得到了广泛应用。
通过图片或视频的处理和分析，机器视觉系统能够对生产线上的产品进行检测和质量控制。
它可以识别产品表面的缺陷、判断产品组装是否正确，并自动进行分类和包装。
这不仅提高了生产效率，降低了人工成本，还大大提高了产品的质量和安全性。
其次，机器视觉技术在医疗领域也发挥着重要作用。
它可以用于医学图像的分析和诊断，帮助医生在诊断和治疗中做出准确的判断和决策。
例如，机器视觉可以自动识别肿瘤的位置和大小，帮助医生进行手术的规划和操作。
此外，机器视觉还可以用于监测病人的生命体征和健康状况，及时发现异常情况。
再次，机器视觉技术在安防领域的应用也越来越广泛。
通过监控摄像头和机器视觉系统的结合，可以实时监测和识别人脸、车辆等信息，实现对公共场所的监控和安全防护。
机器视觉可以帮助警方识别疑犯的身份，提供重要线索，提高犯罪侦查和预防的效率。
此外，机器视觉技术在交通运输、农业、教育等领域也有着广泛的应用。
例如，机器视觉可以用于交通信号灯的识别和智能交通系统的控制，提高交通流量的效率和安全性；在农业领域，可以使用机器视觉技术对农作物生长情况进行监测和评估，帮助农民做出种植决策；在教育领域，机器视觉可以用于学生学习行为的分析和评估，提供个性化的学习建议和辅导。
总之，2024年的机器视觉技术已经取得了长足的进步，并在各个领域得到了广泛的应用。
随着技术的不断发展和创新，相信机器视觉在未来会有更广阔的发展前景。
此外，随着机器视觉技术的不断发展，一些新的趋势和挑战也逐渐浮现。
首先，深度学习在机器视觉中的应用逐渐成为主流。
深度学习模型具有强大的特征提取和分类能力，可以处理大规模的图像数据。
这种基于深度学习的方法已经取得了很大的成功，例如在图像识别、目标检测和人脸识别等方面。
机器视觉行业发展面临的机遇与挑战
机器视觉行业发展面临的机遇与挑战
一、机器视觉行业的发展机遇
1、技术发展：随着计算机科技和算法的快速发展，机器视觉行业正迅速发展，大量创新的软件技术和算法被提出，机器视觉技术的普及应用也越来越多，机器视觉行业将在未来发展更迅猛。
2、政策支持：政府对于机器视觉行业的发展也给予了大力的支持，不仅在技术研发、应用等方面开展大量的研究，而且还建立了有力的政策支持，为机器视觉行业发展提供了良好的支撑。
3、市场需求：现实的生产需求也越来越多，更多的企业和行业正在围绕实现自动化生产和质量检测方面大量地使用机器视觉技术，这极大地促进了机器视觉行业的发展。
二、机器视觉行业面临的挑战
1、技术发展不足：机器视觉行业在技术上仍然较为薄弱，目前的机器视觉技术仍然存在很多不足，比如普遍存在的低准确率和较为低效的特征提取这些难题，机器视觉行业仍需要不断投入大量资源进行研发，才能实现较大程度的技术突破。
2、设备成本高：目前机器视觉行业的普及应用仍然受到设备成本高的限制，普通企业由于财力有限，很难配备高端的机器视觉设备。
机器视觉在智能制造中的应用和发展趋势
机器视觉在智能制造中的应用和发展趋势随着工业技术的不断发展，机器视觉技术在智能制造领域中扮演着越来越重要的角色。
机器视觉技术是一种通过图像处理算法和模式识别技术来实现自动化控制的技术，广泛应用于机器人视觉、智能监控、无人驾驶等领域。
机器视觉在智能制造中的应用有哪些呢？它的发展趋势又是怎样的呢？一、机器视觉在智能制造中的应用1.智能品质控制机器视觉技术可以快速地对产品进行检验，减少因人工误判引起的质量问题，提高产品制造的品质和稳定性。
例如，利用机器视觉技术对电子元件进行分选，可以自动检测元件的尺寸、颜色和形状等参数，将符合要求的元件挑选出来，大大提高了生产效率。
2.机器人视觉导航机器视觉技术可以使机器人自主地识别环境、定位和导航，提高机器人的运动精度和操作能力。
例如，在自动化仓储领域，机器人可以利用机器视觉对物品进行快速分拣和搬运，大大提高仓储效率和准确度。
3.智能安防监控机器视觉技术可以对视频流进行实时分析，识别并监测各种潜在的危险或异常行为，并及时发出警报，实现对安全领域的智能监控。
例如，在工厂场所或公共场所，安装有机器视觉监控系统可以有效抑制车辆违停、人员冒险穿越等现象。
4.智能零售机器视觉技术可以实现超市商品自动采集、分类、识别和分析等功能，建立智能化的商品管理系统，根据用户消费习惯和购买历史，为顾客提供更加个性化的购物服务。
例如，通过机器视觉技术，扫一扫完购物车内物品后，用户无需排队结账，系统会自动计算金额，用户只需通过手机付款即可离开超市。
二、机器视觉的发展趋势1.深度学习技术的普及深度学习是一种能够有效解决大量数据处理问题的人工智能技术，在机器视觉领域中有着广泛的应用。
随着大数据和计算力的不断增强，深度学习技术将会在机器视觉领域中发挥更加重要的作用。
2.多传感器技术的融合多传感器技术的发展将会促进机器视觉技术的智能化升级。
例如，在机器人视觉领域中，多传感器技术可以提高机器人对环境的感知和识别能力，实现机器人的高度智能化。
2024 机器视觉与通信技术
2024 机器视觉与通信技术2024年引领机器视觉与通信技术发展的趋势与挑战随着科技的飞速发展，2024年将是机器视觉与通信技术快速迭代的一年。
在这一年，我们可以预见到以下趋势和挑战：1. 强化学习与深度学习的融合：机器视觉技术的发展离不开深度学习，而强化学习的出现将进一步提升机器学习的效果。
2024年将见证强化学习与深度学习的融合，从而使机器视觉系统具备更强大的自主学习和决策能力。
2. 多模态感知的提升：传统的机器视觉主要基于图像和视频数据的处理，而多模态感知则可以结合多种感知方式，如声音、光、温度等，提供更全面的信息。
2024年将是多模态感知技术蓬勃发展的一年，为机器视觉系统的应用领域带来更广阔的可能性。
3. 高效可靠的通信网络：机器视觉应用离不开稳定高效的通信网络支持。
2024年，5G网络的商用化将全面展开，为机器视觉与通信技术的融合提供了更好的网络基础设施。
高速低延迟的通信网络将为机器视觉系统的实时应用提供更可靠的支持，促进机器视觉技术的进一步发展。
4. 隐私与数据安全：随着机器视觉技术应用的扩大，对于隐私和数据安全的关注度也在增加。
2024年，隐私保护和数据安全将成为机器视觉技术发展中的重要议题。
研究和应用机器视觉技术时，需要兼顾个人隐私和数据安全，确保合法合规的数据采集和使用。
5. 机器视觉应用的拓展：2024年，机器视觉技术将进一步拓展应用领域。
除了常见的领域如智能监控、无人驾驶等，机器视觉技术还将应用于医疗、农业、航空航天等更多领域。
机器视觉系统的应用将变得更加普及和多样化，为人们的生活和工作带来更多便利和效益。
总之，2024年将是机器视觉与通信技术快速发展的一年，强化学习与深度学习的融合、多模态感知的提升、高效可靠的通信网络、隐私与数据安全以及机器视觉应用的拓展将成为主要的趋势与挑战。
6. 视觉智能与边缘计算：随着机器视觉技术的不断发展，为了降低数据传输和处理的延迟，边缘计算将在2024年得到进一步应用。
机器视觉技术的发展现状与未来趋势
机器视觉技术的发展现状与未来趋势在当今科技迅速发展的时代，机器视觉技术已经成为一项备受关注的研究领域。
机器视觉技术指的是让机器具备像人一样“看”事物的能力，通过摄像头采集图像信息，并通过图像处理算法对图像进行分析和理解，从而实现对物体的识别、追踪和分析。
这项技术广泛应用于工业、农业、医疗、交通等领域，并且正在呈现出蓬勃发展的趋势。
首先，机器视觉技术在工业生产中的应用已经取得了显著的成果。
传统工业生产过程中，大量的劳动力投入存在高成本、低效率等问题。
而利用机器视觉技术，可以实现自动化生产，大幅度提高生产效率和质量。
例如，机器人视觉系统可以识别工件的形状、大小和位置，从而实现自动化加工和装配，大大节省了人力成本。
其次，机器视觉技术在农业领域的应用也逐渐展现出巨大的潜力。
传统农业生产中，农民需要耗费大量的时间和精力进行病虫害的防治和农作物的品质检测。
而利用机器视觉技术，可以通过摄像头和图像识别算法实时监测农作物的生长情况，发现并处理病虫害，提高农作物的产量和质量。
同时，机器视觉技术还可以应用于果蔬的分级和包装，实现农产品的高效供应链管理。
此外，机器视觉技术在医疗领域也具有广阔的应用前景。
随着人口老龄化趋势的加剧，医疗需求不断增加，而人力医疗资源的有限和高昂的医疗成本已经成为制约医疗行业发展的瓶颈。
利用机器视觉技术，可以对疾病进行早期筛查和诊断，提高医疗效率和准确性。
例如，利用计算机对X光片进行图像分析，可以实现对肺结节和心脏疾病的自动检测。
此外，机器视觉技术还可以应用于手术机器人和辅助诊断系统，提供更精准的医疗服务。
然而，机器视觉技术仍然面临一些挑战和问题。
首先，机器视觉技术在复杂环境中的适应能力有待提升。
目前，机器视觉系统对光照、视角和背景干扰等因素较为敏感，尚不能像人眼一样稳定和准确地识别物体。
其次，机器视觉技术的算法和模型需要不断优化和训练，以提高对不同物体的识别和理解能力。
最后，机器视觉技术的隐私和安全问题也需要引起足够的重视，避免被滥用和侵犯个人隐私。
机器视觉技术的应用和发展趋势
机器视觉技术的应用和发展趋势随着科技的不断进步，机器视觉技术已经成为了信息处理和生产制造等多个领域的重要工具和应用手段。
在未来的发展过程中，机器视觉技术将会越来越普及化和实用化，成为推进科技进步以及经济社会发展的重要力量。
一、机器视觉技术的基本原理及特点机器视觉技术是指将现实世界中的图片信息转化为数字信号，通过计算机处理图片信息，为人们提供各种形式的视觉分析与处理的技术。
机器视觉技术具有广泛的应用前景，包括自动检测、透视成像、识别、分析和复原等。
为了使机器视觉技术有效地应用于实际生产和应用中，需要重点解决图像的预处理、特征提取、特征匹配、分类识别、纹理分析等多种问题，使机器视觉系统具有高效的识别性和数据处理能力。
机器视觉技术具有较多的特点，包括高度自动化、快速实时、高可靠性、高精度、柔性可配等。
随着机器视觉技术的普及，企业生产、交通运输、医疗诊断等领域也开始广泛运用这项技术。
而机器视觉技术也得到了海量数据、更好的计算算法和更先进的计算设备的支持，证明这一技术在未来的发展前景十分广阔。
二、机器视觉技术在生产制造中的应用在生产制造领域中，机器视觉技术采用不同的图案检测、缺陷检测、质量控制和自动化系统来提升设备和产品的质量，降低成本。
具体应用有：1、自动检测系统机器视觉技术可以被应用于自动检测系统，可以实时监控生产过程中的生产质量和生产流程，从而解决生产制造过程中的缺陷问题，提高生产效率和质量。
比如，在汽车生产过程中，机器视觉技术可以识别不同颜色和形状的工具，以提高装配的自动化程度。
2、产品质量检测机器视觉技术可以通过自动化相机对零部件进行拍摄，检查其中的缺陷并进行分类，从而减少人力成本和误差。
同时，机器视觉技术也可以对更广泛的产品进行质量控制和监控，较大程度上提升了产品的质量和品牌口碑。
三、机器视觉技术在医疗诊断中的应用医疗诊断方面的机器视觉技术可以更好地对医学影像进行分析，有助于医生进行早期的疾病诊断和治疗，从而更好地提高治疗效果和患者生活质量。
机器视觉技术的研究现状及发展趋势
机器视觉技术的研究现状及发展趋势近年来，随着人工智能领域不断的发展壮大，机器学习、深度学习和机器视觉等技术得到了广泛的关注和应用。
机器视觉作为一种计算机视觉技术的重要分支，被广泛应用于自动驾驶、智能家居、人脸识别等领域。
本文将就机器视觉技术的研究现状及发展趋势进行探讨。
一、机器视觉技术的研究现状机器视觉是一种基于计算机视觉技术的人工智能领域应用，其研究内容主要包括图像处理、图像分析、图像识别、目标检测等一系列方面。
目前，机器视觉技术已经越来越受到了大家的重视，甚至被认为是人工智能发展的重要基础之一。
因此，许多科研机构和企业都在积极开展机器视觉的相关研究。
”在图像识别领域，近年来深度学习技术的发展取得了较大的进展。
通过构建深度卷积神经网络模型，使得机器不仅能够识别图像中的内容，还能运用自身的经验和大数据，从而进一步提升图像的识别精度。
除了图像识别之外，机器视觉技术的研究还涉及诸如图像检索、目标跟踪、视频分析等方面。
比如在视频分析领域，机器可以通过对视频内容的分析和处理，来提取视频中的关键信息，实现自主的目标追踪和监测。
此外，目前在机器视觉领域，还存在着一些挑战和问题。
比如，对于不同场景下的目标检测问题，机器需要具备较高的稳定性和鲁棒性，才能更好地应对实际的工作环境。
同时，机器在处理大规模数据时，也需要具备高效的计算性能。
二、机器视觉技术的发展趋势随着计算机性能提升和深度学习算法的不断完善，机器视觉技术的应用场景越来越广泛。
未来，机器视觉技术的发展趋势主要体现在以下几个方面：1、自动驾驶在自动驾驶领域，机器视觉技术的应用非常广泛。
通过利用传感器和摄像头等设备，机器可以对周围的环境进行实时感知和分析，从而实现自主驾驶。
未来，机器在自动驾驶领域中的应用将会更加普及，同时也需要更加高效的算法和系统来支持。
2、智能家居在智能家居领域，机器视觉技术可以用于实现家庭自动化管理。
比如，通过分析家庭成员的行为和生活习惯等信息，机器可以自动调整家庭的照明、温度等环境参数，从而提升家庭生活的便利性和舒适度。
简述机器视觉的发展趋势
简述机器视觉的发展趋势机器视觉是一项涉及计算机科学、数字信号处理和模式识别等多学科的技术，旨在使计算机能够“看”和理解图像或视频。
随着技术的不断发展，机器视觉的发展趋势主要体现在以下几个方面：1. 深度学习和神经网络：深度学习技术在机器视觉中得到了广泛应用。
通过构建深度神经网络，可以实现更准确的图像识别、物体检测和图像分割等任务。
未来，随着神经网络模型和算法的不断改进，深度学习将在机器视觉中发挥更重要的作用。
2. 高精度和实时性：机器视觉正在朝着更高的精度和更快的实时性发展。
通过使用更复杂和先进的算法，可以提高机器视觉系统的准确度，并减少错误识别率。
同时，将图像处理和分析的速度提高到实时水平，可以更好地满足实际应用中的需求。
3. 多模态融合：将多个传感器的数据融合在一起，可以提高机器视觉系统的性能和鲁棒性。
例如，结合可见光和红外图像的数据，可以增强目标检测和跟踪的能力。
多模态融合还可以扩展机器视觉的应用范围，例如在无光环境下的目标识别和识别等方面发挥重要作用。
4. 端到端的系统：传统的机器视觉系统通常包含多个处理和分析步骤，但随着技术的进步，越来越多的研究正在朝着实现端到端的系统发展。
这意味着将图像或视频的输入直接映射到输出，不需要中间的多个处理步骤。
这种简化的系统可以提高效率和性能，并减少潜在的错误。
5. 自主学习和无监督学习：目前，机器视觉系统通常需要大量的标记数据进行训练和学习。
未来的发展趋势是借鉴人类大脑的工作方式，实现自主学习和无监督学习。
通过模仿人类的学习过程，机器视觉系统可以从未标记的数据中进行自主学习，进一步提高其智能性和适应性。
以上是机器视觉发展的几个主要趋势，随着技术的进步和应用的拓展，机器视觉将在各个领域发挥更加重要的作用。
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市场
• 机器视觉应用渗透各个产业，其中包括工业、农业、医药、军事、航天、气象、天文、 公安、交通、安全、科研等领域。 • 从规模来看，国内机器视觉应用下游中，电子制造、汽车、制药以及包装机械市场份 额占比接近 70%。其中电子制造行业整体规模最为庞大，而机器视觉在汽车行业渗透 率已增至 30%。 • 未来随着消费电子领域需求的爆发、汽车行业与食品行业质检要求的提高、制药行业 与印刷行业自动化升级改造提速，机器视觉的渗透率将不断上升，发展空间巨大。
智慧工厂/无人工厂
• 企业加速布局机器视觉产业化应用，将以智能视觉为核心推动智慧工厂建设。 • 目前，机器视觉技术日益成熟，软硬件产品不断丰富，并逐步在工业生产中发挥重要 作用。例如，基于机器视觉的检测系统可以对产品进行自动检测并控制产品质量；将 具备机器视觉功能的智能化机器人和机械手臂应用于自动化生产线上，能够实现码垛、 焊接、涂装、装配等功能； • 未来，企业将加速布局机器视觉的产业化应用，重点研发针对具体产业应用的专用视 觉系统，并逐步发展为一般通用系统，通过在加工、装配、检测、包装、物流等环节 嵌入机器视觉技术，提高系统集成度，推动智慧工厂建设。
• 随着计算机视觉技术日渐成熟，企业商业化落地能力不断缺陷检测系统
光伏组件
• 单体太阳电池不能直接做电源使用。作电源必须将若干单体电池串、并联连接和严密 封装成组件。 • 光伏组件（也叫太阳能电池板）是太阳能发电系统中的核心部分，也是太阳能发电系 统中最重要的部分。
智能制造
• 软硬件技术不断突破，企业将以智造需求为导向加速研发工业视觉解决方案。 • 目前，机器视觉软硬件技术不断取得突破，以工业相机、图像采集卡、光源及图像处 理软件为核心的视觉产品日益完善，并逐渐应用于电子制造、汽车制造、机械加工、 包装与印刷等行业。 • 随着智能制造全面启动实施，各行各业对采用机器视觉的工业自动化、智能化需求日 益凸显，市场发展潜力巨大。
国内
• 现代工业自动化技术日趋成熟，越来越多的制造企业考虑如何采用机器视觉来帮助生 产线实现检查、测量和自动识别等功能，以提高效率并降低成本，从而实现生产效益 最大化。机器视觉作为新兴技术被寄予厚望，被认为是自动化行业一个具备光明前景 的细分市场。 • 2017年中国计算机视觉市场规模为68亿元，预计2020年市场规模达到780亿元，年均 复合增长率达125.5%。 • 2015-2017年，仅工业领域，中国机器视觉市场规模分别达到了16亿元、19亿元和26 亿元。
机器视觉+深度学习
• 2018年，机器学习、深度学习等算法能力的增强将促进计算机视觉技术不断突破，谷 歌、英伟达、华为、寒武纪等发布的AI芯片产品将进入大批量商用上市阶段，人工智 能产业将进一步加深融合。
未来发展
• 未来，人们安全和效率需求不断提升，计算机视觉技术在各行业应用能有效满足人们 需求，市场发展空间巨大。 • 国家政策对人工智能行业的支持也为计算机视觉的发展提供了有利的环境。
应用
• 随着人工智能时代的演变，机器视觉将更多地出现在新兴领域，比如智能机器人、自 动驾驶、人脸识别、安防监控、医疗影像等视觉图像应用中。 • 现今机器视觉应用领域十分广泛，其中工业占据了主要市场，包括电子制造、汽车、 医药、交通和包装机械等工业细分领域。 • 在现代自动化生产过程中，机器视觉应用已成为生产标配，替代人类完成产品质量检 测、工况检测、成品检验、产品分类以及机器人定位等工作，提升生产质量和生产效 率。
优势
• 机器视觉具有高度自动化、高效率、高精度和能够适应较差环境等优点，将在我国工 业自动化的实现过程中产生重要作用。 • 机器视觉相对人眼识别的优势十分明显：环境适应性强、长时间工作、精度高、效率 高，从而达到节省时间、降低生产成本、优化物流过程、提高生产效率和产品质量、 减轻测试及检测人员工作强度、降低不良率等目的。 • 在工业生产的过程中，机器视觉代替人工已经成为趋势。
缺陷类型
机器视觉系统构成
• 图像采集/获取系统---眼睛 • 图像分析/处理系统---大脑。关键，核心， 难点
图像分析 系统 图像采集 系统
• 执行机构---四肢
图像采 图像 图像分 分析结果 执行 集系统 析系统 机构
执行机 构
图像采集系统
• 光源 • 摄像机 • 图像采集卡
• 获取待检测目标图像， 尽量突出特征
工业4.0
• 工业4.0离不开智能制造，智能制造离不开机器视觉。作为人工智能的重要分支之一， 机器视觉已然成为实现工业自动化和智能化的必要手段。 • 随着市场的迅速扩展和技术的迅速成熟，机器人产业迎来了前所未有的良好发展机遇， 因此将很大程度上利好机器视觉产业发展。原本以人为主导的生产模式，逐渐向以工 业机器人为主导的生产模式转变。工业大国提出机器人产业政策，如德国“工业 4.0”、日本机器人新战略、美国先进制造伙伴计划、中国“十三五规划”与《中国 制造 2025》等国家级政策，皆纳入机器人产业发展为重要内涵，将促使工业机器人 市场持续增长，从而带动机器视觉市场发展。
机器视觉发展趋势
概念
• 机器视觉是通过计算机来模拟人类视觉功能，以让机器获得相关视觉信息和加以理解。 • 机器视觉系统的原理是计算机或图像处理器以及相关设备来模拟与人类视觉功能，从 客观事物的 图像中提取信息进行处理，获得相关视觉信息，并加以理解，最终用于 实际检测和控制等领域。 • 机器视觉是将图像转换成数字信号进行分析处理的技术，涉及人工智能、计算机科学、 图像处理、模式识别等诸多领域。
技术融合
• 机器视觉与多种技术融合逐步深入，将成为提升产业自动化水平的重要抓手。 • 机器视觉将融合人工智能、运动控制、信息网络等多种技术，由单一的检测、定位、 测量功能向大数据分析、智能控制方向发展。
• 基于机器视觉的自动化监测、智能控制系统将广泛应用于工业生产各个领域，并主要 从中端生产线向前端制造和后端物流环节延伸。
国外
• 2016年全球机器视觉系统及部件市场规模约45.7亿美元，2011-2016年复合增长率 10%。预计2018年全球市场规模或达55亿美元。从产业地区分布看，2016年全球机 器视觉产业主要分布于德国、美国和日本地区，占比分别为30%、24%和14%。
• 虽然中国机器视觉起步较晚，但随着全球制造中心向国内转移，市场发展迅猛，已成 为继美国和日本之后的全球第三大机器视觉市场。
人工智能---深度学习
• 人工神经网络 • 开源框架Caffe，TensorFlow • 卷积神经网络CNN • 常用网络模型包括AlexNet、VGG、 GoogLeNet、ResNet等
训练数 据集
NG OK
识别精度
损失函数
……
……
检测结果
检测结果
谢 谢 ！
特征提取
• 特征提取的作用是从图像中提取可以描述目标特性的表达量，把不同目标间的差异映 射到低维的特征空间，从而有利于压缩数据量、提高识别率。 • 表面缺陷检测通常提取的特征有纹理特征、几何形状特征、颜色特征等，用多信息融 合的特征向量来表示不同类型的缺陷;
模式识别
• 根据提取的特征集来训练分类器，使其对表面缺陷类型进行正确的分类识别。 • 统计模式识别按其实现方式又分为有监督学习的模式识别和无监督学习的模式识别。 • 有监督学习的模式识别主要有基于概率统计的分类器、线性分类器、人工神经网络分 类器和支持向量机等。
• 4096*14500像素， 24位
图像分析系统
• 计算机、嵌入式处理器 • 软件算法 • 图像预处理 • 特征提取 • 模式识别
图像预 处理
处理后图像 特征
特征向量 模式
提取
识别
图像预处理
• 图像增强 • 图像增强目是针对给定图像的应用场合，有目的地强调图像的整体或局部特性，将原 来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体特征之间的 差别，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别 效果的图像处理方法。 • 图像去噪 • 图像分割 • 图像变换