为了尽可能突出目标物的特征量
(2)几何变换几何变换处理是指通过坐标变换,将失真图像坐标系变换为新坐标系,达到几何校正和几何形状变换的图像处理方法,通常采用线性变换和非线性变换
(1)形状特征提取景物的形状特征包括几何特征、统计特征和拓扑属性等景物形状特征提取包括图像分割和形状特征描述图像是由背景和有意义的区域组成,区域是由颜色、灰度和纹理相似的像素集合图像分割(区域生成)就是指利用像素特性的相似性将图像划分出背景区域和各个有意义区域,并加上不同标记的过程通常有灰度阈值法、合并法、复合法、松弛法等,最基本方法是在灰度图像中设置阈值的分割方法形状特征描述是在经过图像分割、二值化、线图形化等处理的基础上,进一步抽象出形状特征参数的过程,如面积、周长、圆形度、圆半径、形状复杂度等区域简单形状特征、区域矩特征、链码与形状特征、傅里叶描绘子等
(1)图像增强图像增强是指按需要突出某些有用的信息,去除和削弱有害无益的信息,如改变图像对比度、去除噪声或者强调边缘的处理图像增强的方法包括灰度变换法、直方图变换法、图像锐化、图像平滑等灰度变换处理是指通过点运算方式改善图像的灰度对比度,通常包括线性灰度变换和非线性灰度变换灰度直方图是指数字图像中表示灰度级与其频率关系的图形所谓直方图变换是指图像的直方图均衡化,即通过构造灰度级变换,改造原图像的直方图,使灰度分布较为集中的输入图像变换为直方图近似均匀分布的输出图像,使图像对比度增强,层次分明图像锐化是指使图像边缘由模糊转化为清晰的处理方法,通常包括差分法、空域高通滤波和频域高通滤波图像平滑是指去除或者削弱图像噪声的处理,一般采用邻域平均法、空域低通滤波、频域低通滤波和中值滤波等方法
(4)图像特征优化在图像模式识别时,良好的特征应该具有可区分性、可靠性、独立性和数量少图像特征优化就是一个不断删去无用的特征和组合有关联特征的过程,直至特征数目减少到易于驾驭的程度,且分类器性能仍然满足要求为止
(3)图像复原输入计算机的图像容易发生信息丢失、噪声污染和形态模糊等图像退化图像复原处理就是采用数学模型,消除图像噪声,恢复其原来的面貌
核心提示: 机器视觉系统由图像采集、图像处理和分析、输出或显示三部分组成一个典型的机器视觉系统包括光源、光学系统、图像捕捉系统、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(图2-38)首先,采用摄像机将被摄取目标转换成图像信号;其次,传送给专用图像处理系统,根据像素分布、亮度和颜色等
(2)相机人类视觉是依靠眼睛中的晶状体将景物图像投影在视网膜上相机中的图像传感器相当于人眼中的视网膜,而镜头相当于人眼的晶状体工业相机或摄像机是一个将光学图像转换为数字图像的光电转换装置(图2-39)按图像传感器的类型,相机可分为ccd相机和cmos相机;按照图像传感器结构,相机可分为线阵相机和面阵相机数码相机分辨率一般直接等于其图像传感器的像元数量,模拟相机分辨率一般为768×576或640×480
3)图像特征提取技术
模式是通过对具体事物观测所得到的具有时间和空间分布的信息模式识别就是在一定度量或观测基础上,将待识别的模式划分到某一模式类中去的过程视觉信息模式识别是根据研究对象的特征和属性,运用一定的分析算法,利用以计算机为中心的机器系统认定研究对象的类型,使分类识别结果尽量与客观事物相符模式识别包括特征提取、特征选择、学习和训练、分类识别等步骤
图2-39 ccd摄像机和镜头
(2)颜色特征提取图像的彩色模型通常采用三基色rgb值及其色度坐标(r,g,b)表示,有时也采用以色调(hue)、饱和度(saturation)和亮度(intensity)表示的hsi图像彩色模型
机器视觉系统由图像采集、图像处理和分析、输出或显示三部分组成一个典型的机器视觉系统包括光源、光学系统、图像捕捉系统、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(图2-38)首先,采用摄像机将被摄取目标转换成图像信号;其次,传送给专用图像处理系统,根据像素分布、亮度和颜色等信息,转变成数字化信号;再次,图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,如颜色、面积、长度、数量等;最后,根据预设的标准和其他条件输出判断结果,从而达到对目标物进行检测和控制的目的
图2-38 典型机器视觉系统模块组成
4)视觉信息的模式识别技术
(1)光源为了尽可能突出目标物的特征量,产生明显的区别和对比度,并消除外界环境对图像质量的影响,机器视觉系统采用程控自足光源光源的选择必须符合所需的几何形状、照明亮度、均匀度、发光的光潜特性等,同时还要考虑光源的发光效率和使用寿命机器视觉的光源分为可见光源和不可见光源,常用的可见光源包括白炽灯、日光灯、led灯、卤素灯、荧光灯和钠光灯,不可见光源包括x射线和超声波等其照射方式包括背向照明、前向照明、结构光和频闪光等
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2)图像预处理技术
(3)纹理特征提取纹理意指图像中像素灰度或颜色的某种变化,反映了图像或物体本身的属性纹理特征是由纹理基元及其排列组合构成的,纹理分析就是通过图像处理技术抽取出纹理特征,获得纹理的定量或定性描述的处理过程,一般采用统计方法和结构方法,统计方法适合于不规则物体纹理分析,结构方法适合于纹理规则的图像统计方法包括空间域和频域方法,前者基于统计图像像素灰度级的分布状况,如直方图统计特征;后者将图像变换到傅里叶变换的频域中,然后抽取相应的特征量
图像特征是指图像的原始特性或属性,如颜色、纹理、亮度、灰度、大小、外形轮廓、频谱特性、直方图和矩等
1)图像采集技术
模式识别方法包括统计模式识别、句法模式识别、模糊模式识别、神经网络法等统计模式识别包括聚类分析、最小距离聚类法、最近邻法等模糊模式识别法包括隶属度原则识别法、贴近原则识别法、模糊聚类分析法等神经网络法包括反向传播网络( back propagatlon,bp)和交互传播网络
(3)图像采集卡图像采集卡是相机和计算机之间信号传输的桥梁,其作用是把来自相机的模拟信号或者数字信号转换为数字图像数据流,并输送给计算机主机图像采集卡一般可分为中速采集卡、实时单帧采集卡和实时采集卡
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