机器视觉第4章 图像处理技术
机器视觉中的图像识别与处理技术
机器视觉中的图像识别与处理技术随着人工智能技术的迅速发展，机器视觉也在快速壮大。
在各种细分领域中，图像识别与处理技术是最具代表性的。
图像识别是指机器对输入的图片进行特征分析，通过学习后识别图片中的物体或场景，同时对这些物体或场景的不同属性进行分类。
图像处理则是指将图像进行前后处理，包括缩放、旋转、裁剪、滤波等操作，以及去除图片中的噪声和失真等。
目前，机器视觉在各个领域都有广泛应用，例如医疗、军事、交通、安防，甚至在日常生活中也随处可见其身影。
以下将从图像识别与处理的技术原理以及应用场景两个方面进行探讨。
一、图像识别与处理技术原理1. 特征提取和分类图像识别与处理最基础的技术是特征提取和分类。
特征提取是将图像中的不同物体或场景特征进行提取，这些特征可以是颜色、纹理、形状等不同方面的属性。
通过学习这些特征，机器可以对图片的不同部分进行感知和分析。
而分类则是对这些特征进行归纳整理，从而达到区分不同物体或场景的目的。
2. 卷积神经网络（CNN）在特征提取和分类方面，卷积神经网络（CNN）是常用的算法之一。
该算法通过构建多层神经网络，对图像中的特征进行提取、处理和分类。
CNN的一个核心组件是卷积层，该层通过滤波器对输入图像进行处理，提取出关键的特征。
随后该神经网络会将提取的特征进行合并，不断进行推理和训练，最终输出对图像的判断结果。
3. 深度学习和强化学习深度学习和强化学习是图像识别与处理的重要技术手段。
通过构建大规模神经网络，深度学习可以对输入的图片进行更为精细的分析和处理，提升机器在复杂环境中的泛化能力。
而强化学习则是指机器通过与环境不断交互，通过尝试和学习达到最优解的一种学习方式。
二、图像识别与处理技术应用场景1. 医疗领域在医疗领域，图像识别与处理技术最大的应用就是医学影像诊断。
通过对CT、MRI等图像进行分析和处理，机器可以帮助医生快速、准确地诊断和治疗疾病，同时还能在手术中帮助医生实时监测病灶和手术进程。
机器视觉技术的原理及应用
机器视觉技术的原理及应用随着人工智能技术的不断发展，机器视觉技术也逐渐成为了人们关注的焦点之一。
机器视觉技术是一种通过计算机模拟人眼进行图像识别和分析的技术，其主要应用于工业自动化、安防监控、医疗健康、智能家居等领域。
本文将详细介绍机器视觉技术的原理及应用。
一、机器视觉技术的原理机器视觉技术是基于数字图像的处理，通过对传感器采集的视觉信息进行图像处理和分析，从而实现对图像的识别和理解。
机器视觉技术的核心技术是图像处理技术和模式识别技术。
1. 图像处理技术图像处理技术是机器视觉技术的基础。
它包括图像获取、预处理、特征提取、分割、增强、变形、压缩和重构等过程。
其中，预处理是将采集到的图像进行去噪、滤波和几何校正等处理，使图像更加清晰、准确。
特征提取是从预处理后的图像中提取出被识别物体的特征，如颜色、纹理、形状、大小等。
分割是将图像中的前景和背景进行分离，以便进一步处理。
增强是通过图像处理技术提高图像质量，如增强对比度、锐度等。
2. 模式识别技术模式识别技术是机器视觉技术的核心部分，其主要任务是对预处理后的图像进行解析、分类和识别。
机器视觉技术主要采用的模式识别技术包括统计学、人工神经网络、支持向量机和决策树等。
其中，人工神经网络是最常用的模式识别技术之一，其模拟人类大脑的神经元构建识别模型，通过学习训练数据来实现对图像的分类和识别。
二、机器视觉技术的应用机器视觉技术在工业自动化、安防监控、医疗健康、智能家居等领域有广泛的应用。
1. 工业自动化机器视觉技术在工业制造中的应用主要是利用计算机视觉系统对制造过程进行监控和控制。
例如，机器人在生产过程中通过图像检测技术实现自我定位和精确定位，从而提高了生产效率和制品质量。
在生产线上，机器视觉技术实现了产品的缺陷检测和质量控制，从而提高了产品的一致性和可靠性。
2. 安防监控机器视觉技术在安防监控领域是一种非常有效的技术。
通过数字摄像机、视频处理和传输技术，将监控的图像信号传输给计算机进行处理和分析。
图像处理技术在机器视觉领域中的应用
图像处理技术在机器视觉领域中的应用随着科技的进步，机器视觉技术得到了快速的发展和应用。
目前，图像处理技术在机器视觉领域中扮演着重要的角色，它不仅可以提高机器视觉系统的准确性，还可以使系统在不同场合下更加灵活和多样化。
一、图像处理技术的意义图像处理技术在机器视觉领域中的应用，可以增强机器对图像的理解和分析能力，进而提高机器视觉系统的可靠性和稳定性。
它可以让机器通过对图像的处理和分析，获得更加精准和全面的信息，以便更好地完成各种任务。
此外，图像处理技术还可以提供更加友好和直观的界面，使得人机交互更加自然和方便。
二、图像处理技术的应用1. 特征提取在机器视觉中，特征提取是一项重要的任务。
它通过对图像中的特定区域进行分析和处理，提取出该区域的某些特征，以便机器进行更加深入和准确的判断。
通常使用的特征包括形状、颜色、纹理等方面。
图像处理技术可以对这些特征进行提取和分析，从而为机器提供更加精准和全面的信息。
2. 目标检测和识别目标检测和识别是机器视觉中的重要任务之一。
它需要机器能够准确地判断图像中是否存在特定的物体，并能够进行正确的识别。
图像处理技术可以通过建立物体模型、进行特征匹配、使用机器学习等方法，提高机器对目标的检测和识别准确率。
3. 图像分割图像分割是将图像分成若干个子区域的过程。
图像处理技术可以进行图像分割，以便机器进一步对每个子区域进行分析和处理。
图像分割可以应用于人脸识别、医学影像分析等领域。
4. 图像增强图像增强是通过对图像进行滤波、去噪等处理，提高图像质量的过程。
图像处理技术可以应用于图像增强，从而使机器能够更加准确地分析和处理图像。
图像增强可以应用于航空、卫星遥感等领域，提高机器对目标的识别和分析准确率。
三、图像处理技术的发展趋势随着机器视觉技术的不断发展，图像处理技术也在不断地创新和进步。
未来，图像处理技术将更加注重人机交互，提供更加友好和直观的界面；同时，基于深度学习的图像处理技术也将成为一个重要的发展方向，为机器提供更加智能和准确的分析和判断能力。
机器视觉与图像处理技术
机器视觉与图像处理技术随着科技的不断发展，计算机的处理能力不断增强，机器视觉技术和图像处理技术也得到了快速发展。
机器视觉技术是一种通过利用摄像机等设备获取图像信息，然后通过信息处理，完成图像识别和提取等功能的技术。
而图像处理技术则是对图像进行一定的转换和处理，从而获得更有用的信息。
一、机器视觉技术的应用机器视觉技术的应用范围很广，它可以用于工业制造、医疗、汽车驾驶辅助、安防等领域。
其中，工业制造是机器视觉技术的最大应用领域之一，它可以用于产品外观的检测、质量控制、自动化生产等方面。
比如，对于某些高精度零件，使用机器视觉技术可以检测微小的缺陷，从而提高产品的质量。
另外，机器视觉技术还可以用于医疗领域。
例如，医疗影像中往往需要对X光片、MRI图像等进行分析和处理，这就需要借助机器视觉技术。
利用这项技术，可以有效地诊断各种疾病和损伤，提高医疗质量和效率。
二、图像处理技术的发展随着计算机技术的不断发展，图像处理技术也在不断地演进和完善。
最初的图像处理技术主要包括数字图像增强、图像滤波、图像分割等基础方法。
随着人工智能技术的发展，图像处理技术不断得到改进和突破，例如深度学习等技术的发展，使得图像识别和分析能力不断提高。
三、机器视觉与图像处理技术的结合机器视觉技术和图像处理技术在一定程度上是相通的，它们之间的区别可能更多在于应用领域和目的。
但是，随着两者的不断发展，它们之间也逐渐开始了深入的结合。
例如，利用深度神经网络模型，可以对医疗影像中的肿瘤进行自动检测和分类。
同时，机器视觉技术可以通过自动识别某些特定物品的位置和方向等信息，并对其进行识别和分析，进而实现自动化控制和智能化管理等功能。
四、机器视觉与图像处理技术的挑战虽然机器视觉技术和图像处理技术得到了快速发展，但是它们所面临的挑战也极其严峻。
其中，机器视觉技术涉及到的大量图像数据的处理和分析，需要更加高效的算法和硬件支持，同时也需要更加成熟的云计算等技术，才能满足业界的需求和发展。
图像处理
图像处理技术摘要：关键词：0引言图像处理是指对图像信息进行加工，从而满足人类的心理、视觉或者应用的需求的一种行为。
图像处理方法一般有数字法和光学法两种，其中数字法的优势很明显，因此，已经被应用到了很多领域中，相信随着科学技术的发展，其应用空间将会更加广泛。
数字图像处理技术其实就是利用各种数字硬件与计算机，对图像信息通过转换而得到的电信号进行相应的数学运算，例如图像去噪、图像分割、提取特征、图像增强、图像复原等，以便提高图像的实用性。
其特点是处理精度比较高，并且能够对处理软件进行改进来优化处理效果，操作比较方便，但是由于数字图像需要处理的数据量一般很大，因此处理速度有待提高。
目前，随着计算机技术的不断发展，计算机的运算速度得到了很大程度的提高，这大大的推动着数字图像处理技术向前发展发展。
1 数字图像处理的概述数字图像处理(Digital Image Processing)是一门关于如何使用计算机对图像进行处理的学科，而数字图像是由被称作像素的小块区域组成的二维矩阵⋯。
对于单色即灰度图像而言，每个像素的亮度用一个数值来表示，通常数值范围在0—255之问，即可用一个字节来表示，0表示黑，255表示白，而其他表示灰度。
彩色图像可以用红、绿、蓝三元组组成的二维矩阵来表示。
通常三元组的每个数值也是在0—255之间，0表示相应基色在该像素中没有，而255则代表相应的基色在该像素中取得最大值，这种情况下每个像素可用三个字节来表示。
正是由于这些看似枯燥的数字表示形式，以及计算机在工程和科研领域的普及，才带动了数字图像处理科学的飞速发展。
所谓图像处理，就是对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为。
图像处理的手段有光学方法和电子学(数字)方法。
后者正是要讨论的数字图像处理，它是指使用计算机加工处理图像，通常由一个微型、小型、大型计算机与图像处理机或由一个专用计算机来执行。
一个典型的数字图像处理系统由以下三部分组成：图像数字化设备(扫描仪、数码相机、摄像机与图像采集卡等)，图像处理计算机(Pc机、工作站等)和图像输出设备(打印机等)。
机械工程中的机器视觉与像处理技术
机械工程中的机器视觉与像处理技术机器视觉与图像处理技术是机械工程领域中重要的研究方向之一，通过模拟人类的视觉系统，使机器能够具备感知、识别和理解图像的能力，从而实现更高效、精确和智能的工作。
1. 机械工程中的机器视觉技术机器视觉技术是利用计算机和摄像机等设备模拟人眼进行图像捕捉、处理和分析的一门交叉学科。
在机械工程领域，机器视觉技术可以应用于产品质量检测、自动化装配、机器人视觉导航等方面。
例如，在产品质量检测中，机器视觉可以通过图像处理和模式识别的方法，实现对产品表面缺陷、尺寸偏差等问题的检测和判定，提高生产线的效率和准确性。
2. 机械工程中的图像处理技术图像处理技术是机器视觉的核心技术之一。
它包括对图像的获取、增强、分割、识别等一系列处理过程。
在机械工程中，图像处理技术可以应用于图像传感器的设计、数字图像处理芯片的开发等方面。
例如，针对机械加工中的刀具磨损问题，可以利用图像处理技术对刀具进行实时的监测和分析，及时进行决策和调整，以提高机械加工的质量和效率。
3. 机器视觉与图像处理技术的挑战与发展虽然机器视觉与图像处理技术在一些领域已经取得了显著的进展，但在实际应用中仍面临一些挑战。
首先，机器视觉系统需要对复杂多变的场景进行高效和准确的感知。
例如，在工业机器人的应用中，机器视觉需要能够有效地对工作环境中的障碍物、目标物体等进行识别和跟踪。
其次，图像处理技术需要在实时性和精确性上取得平衡。
对于某些应用场景，如自动驾驶汽车，图像处理的实时性要求非常高，因为每一秒都可能发生重要的判断和决策。
再者，机器视觉和图像处理技术的发展还需要考虑到硬件的限制和成本的控制。
在工业制造等领域中，往往需要大量的计算资源和存储空间来支持机器视觉和图像处理技术的应用，这对软硬件的设计和优化提出了更高的要求。
随着人工智能和大数据等技术的快速发展，机器视觉与图像处理技术在机械工程领域中的应用前景越来越广阔。
例如，结合深度学习等人工智能技术，可以实现更高级别的图像识别和理解，进一步提升机器视觉系统的智能化程度。
机器人的机器视觉和图像处理技术
机器人的机器视觉和图像处理技术机器人是科技发展不断进步的产物，它们被设计来帮助人类完成日常的任务和甚至是危险的工作。
其中，机器视觉和图像处理技术已成为新一代机器人的核心技术，为机器人学习和把握周遭环境提供了重要的技术保障。
本文将探讨机器人的机器视觉和图像处理技术，以及它们在社会中的应用。
一、机器人视觉技术的发展历程随着计算机技术的飞速发展，机器人视觉技术应运而生。
机器视觉技术是利用计算机视觉相关技术来实现机器的“观察、感知和理解”能力。
早期，机器人视觉只能处理黑白图片和简单的几何图形识别，而现在，机器人视觉技术已成为图像处理、计算机视觉、智能运输、机器人智能操作等方面的基础技术。
机器人视觉技术的发展历程大概可以分为三个阶段。
第一个阶段，是机器人感知环境，识别周围对象，这是利用单目摄像机和立体汇集技术实现；第二个阶段，是在完全无人为干预的情况下，利用机器视觉和深度学习技术完成某些特定的任务；第三个阶段，是涉及到多目标、多任务、多机器人的协同作业，需要利用多机房的机器视觉技术来完成。
二、机器视觉和图像处理技术的应用机器视觉和图像处理技术可以在多个领域应用。
为了更好地理解这些技术，下面将详细讨论一些关于机器人视觉和图像处理技术在现代社会中的应用。
1、智能汽车随着人工智能技术的发展和普及，汽车行业也在利用这种技术实现自驾车辆。
利用视觉技术和图像处理技术，自驾汽车可以感知周围环境、道路标志和路况等，从而更好地驾驶车辆。
利用机器视觉，自驾车可以准确地判断红绿灯信号和障碍物等，从而更加安全地行驶。
2、医疗领域机器人视觉技术和图像处理技术在医疗领域也有广泛应用，例如通过机器视觉技术来识别肿瘤、血管和器官等，以协助医生进行精确定位和诊断，从而提高手术的准确性和效率。
3、机器人工业机器人视觉技术在机器人工业中也有广泛应用，例如通过视觉机器人检测出产品表面缺陷，以及识别零件并弯曲焊接的机器人等。
视觉技术不仅在工作质量方面提高了工业机器人的精度和效率，还吸引了更多的企业参与该技术的研究和创新。
机器视觉与图像处理
机器视觉与图像处理一、介绍机器视觉和图像处理是一个快速发展的领域，已经成为当今所有领域中不可或缺的一部分。
随着时间的推移，越来越多的技术被开发出来，这最终导致了在这个领域中的巨大应用。
本文将介绍机器视觉和图像处理的定义、应用以及相关技术。
二、机器视觉的定义机器视觉可以被定义为一种技术，该技术可以将图像信号转换为有意义的信息。
这种信息可以被用来辨别不同的对象、检测错误、进行排序、分类、跟踪等各种任务。
这种技术是使计算机能够理解和提取丰富的信息，和人类视觉类似。
三、机器视觉的应用机器视觉的应用涵盖了很多领域，如医疗、能源、安全、石油和天然气、农业和生物学。
下面是一些机器视觉被广泛应用的领域的实例：1、医疗：机器视觉能够帮助医生在MRI和CT等影像学检查中确诊和筛选疾病，例如癌症、肿瘤等。
2、能源：机器视觉可以用于检测管道和设备的裂纹，这有助于提高安全性，并防止泄漏和事故的发生。
3、安全：机器视觉已经在许多安全系统中得到了广泛应用，如安全摄像头、安保门禁等。
4、石油和天然气：机器视觉可以用于检测管道和油井是否有渗漏，这可以提高能源生产的效率，降低失误率。
5、农业：机器视觉能够对农场或果园进行监测，检测植物的生长情况，检测病虫害以及检测作物的成熟程度。
6、生物学：机器视觉可以帮助生物学家自动分类和鉴定各种不同的细胞和组织，它可以用于现场检查或实验室检查，从而有助于提高研究的准确度和效率。
四、图像处理的定义图像处理是对图像进行操作以提取信息或优化图像的方法。
这种处理可以被用于许多领域，如数字摄影、印刷、电影和离散信号处理等。
五、图像处理的应用1、数字摄影：图像处理可以用于数码相机的后期处理，使照片的色彩、对比度、曝光等更好地呈现。
2、印刷：图像处理可以用于在印刷操作中增加对比度，提高颜色的饱和度或减少噪声，从而获得更优质的印刷品。
3、电影：图像处理可以用于电影后期制作，从而改变电影的外观和感觉。
4、离散信号处理：图像处理可以被用于数字信号处理中，如图像压缩、功率谱、频率过滤器等。
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梯度算子
梯度对应一阶导数
T
f x, y Gx
T
Gy
f x
f y
mag
f
Gx2
G
2 y
1
2
x, y arctan Gy Gx
常用梯度算子：Roberts、Prewitt、Sobel
第4章 图像处理技术
4.4.1 边缘算子提取 几种常用梯度算子的模板
Roberts
0 1 1 0
i0
L1
HL pi lg pi
i0
(T)最大时对应的灰度值T，为最佳阈值
第4章 图像处理技术
4.2.5 一维最大熵法
缺点： 运算速度慢，不能满足实时性要求 只考虑了灰度值信息，没考虑像素点的空间信息
当图像信噪比降低时，分割效果不理想。
第4章 图像处理技术
4.3 边缘提取
边缘是图像的最重要的特征。 边缘是周围像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的像素集合。 边缘反映图像灰度的不连续性。 图像的边缘很少是从一个灰度跳到另一个灰度这样的理想
类Cj的发生概率wj，平均值uj为
wj k w k j w k j1
u uj w
kj kj
u k j1 w k j1
第4章 图像处理技术
4.2.4 判别分析法
类间方差
M
2 w j u j uT
j 1
uT
uL
L i 1
i Ni N
使2最大的阈值组，就是最佳阈值组
第4章 图像处理技术
4.2.4 判别分析法
L--图像灰度级；N--总像素数；Ni--灰度值为i的像素数 灰度级k的灰度分布零阶矩w(k)和一阶矩u(k)为
wk k Ni u k k i Ni
i1 N
i1 N
有M-1个阈值，1k1k2kM-1L，将图像分割成M个灰 度值的类Cj，类间灰度级范围Sj=[kj-1,kj]，j=1,2,,M
第4章 图像处理技术
第4章内容
4.1 图像增强 4.2 图像分割 4.3 边缘提取 4.4 数学形态学分析 4.5 图像投影 4.6 图像特征提取 4.7 配准定位方法*(扩展内容/自学)
第4章 图像处理技术
4.1 图像增强
空域图像增强 频域图像增强 彩色增强
第4章 图像处理技术
4.1.3 彩色增强
骤3，迭代计算。
第4章 图像处理技术
4.2.3 大津法
对一幅图像，记：t为分割阈值；w0为前景点数占图像比 例；前景平均灰度为u0; w1为背景点数占图像比例；背景 平均灰度为u1。
图像的总平均灰度为：u=w0*u0+w1*u1 从最小灰度值到最大灰度值遍历t，使
g=w0*(u0-u)2+w1*(u1-u)2 最大时的t为最佳分割阈值。
基于阈值的分割方法是一种应用十分广泛的分割技术。
利用图像的灰度直方图获得分割阈值，用一个或几个阈值将 图像的灰度级分为几个部分，认为属于同一部分的像素是同 一个物体。
适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像。 两个步骤：(1)确定需要分割的阈值；(2)将分割阈值与像素
值进行比较以划分像素。
第4章 图像处理技术
伪彩色增强 在记录和显示图像时，根据黑白图像各像素灰度大小，
按一定规则赋给它们不同的彩色，就将黑白图像变成彩色 图像，这种由灰度到彩色的映射称为伪彩色增强。 目的：利用人眼对彩色的敏感性，增强观测者对目标物的
检测性，提高人对图像的分辨能力。 原理：输入和输出图像对应像素间进行一对一的映射变
换，不涉及像素空间位置改变。
状况。真实图像的边缘通常都具有有限的宽度呈现出陡峭 的斜坡状。
基于边缘检测的基本思想：先检测图像中的边缘点，再按 一定策略连接成轮廓，从而形成边缘图像。
第4章 图像处理技术
4.3 边缘提取
边缘种类 阶梯形
屋顶型和线性
一阶方向导数 边缘处取极值 边缘处呈零交叉
二阶方向导数 边缘处呈零交叉
边缘处取极值
1 0 0 1
Prewitt
1 0 1 1 0 1 1 0 1
1 1 1
0
0
0
1 1 1
边缘定位准 对噪声敏感 平均、微分 对噪声有抑制作用
Sobel
1 0 1 2 0 2 1 0 1
1 2 1
0
0
0
1 2 1
加权平均 边宽2像素
Isotropic(各 1 0 1 1 2 1 权值反比于邻点与
第4章 图像处理技术
4.2.2 迭代法
1. 求出图像的最大和最小灰度值，记为Max和Min。 2. 令初始阈值T0=(Max+Min)/2。 3. 根据阈值T0将图像分割为前景和背景，分别求出两者的
平均灰度值ZO和ZB。 4. 求出新阈值：T1=(ZO+ZB)/2。 5. 若T0=T1，退出迭代，T1即为阈值；否则令T0=T1，转步
4.2 图像分割
阈值变换方法主要有两类：固定阈值法和浮动阈值法。 双峰法 迭代法 大津法 判别分析法 一维最大熵法
第4章 图像处理技术
4.2.1 双峰法
认为图像由前景和背景组成，在直方图上两者各形成一个 高峰，双峰间的最低谷就是图像分割阈值。
具体实现：先绘出直方图，然后人为定下双峰间分割阈值
检测 二阶方向导数 一阶方向导数
第4章 图像处理技术
4.3 边缘提取
边缘检测一般过程
原始图像 平滑化 平滑图像 一阶或二阶微分运算 梯度或含过零点图像 阈值处理 边界点
第4章 图像处理技术
4.3.1 边缘检测算子
梯度算子 拉普拉斯算子 Canny算子
第4章 图像处理技术
4.3.1 边缘检测算子
通常M=2，即图像二值化。
Hale Waihona Puke 第4章 图像处理技术4.2.5 一维最大熵法
灰度级：L；分割阈值：T； 目标区O：<T，像素数pO； 背景区B：T ，像素数pB； 各灰度级在本区的分布概率pi
熵：
T
lg
1
pT pT
HT pT
HL HT 1 pT
pT
pO pO pB
T
HT pi lg pi
第4章 图像处理技术
4.1.3 彩色增强
假彩色增强 是从彩色到彩色的变化。 将一幅真实自然的彩色图像或遥感多光谱图像逐点映
射到三基色所确定的三维色度空间，然后加以合成，形成 新的色彩，使目标物体在重新显示后，呈现出不同于原始 的自然色。
第4章 图像处理技术
4.2 图像分割
是图像处理到图像理解的关键步骤。把图像分割成各个具 有特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。
向同性) Sobel