视觉检测如何提高图像处理技术的应用

图像处理技术的应用

1、图像采集

视觉检测首先需要对输入的图片信息进行数据采集，根据项目需求的不同，对样本要求也不会相同。合理的根据需求，标定合适的样本，需要根据大量的样本提升性能。

2、图像预处理

图像处理是用计算机对于图像进行分析，以达到所需结果的技术，一般指数字图像处理，主要内容包括图像压缩，增强和复原，匹配，秒速和识别三个部分。

（1）图像增强

用于进行调整图像的对比度，突出图像中的重要细节，改善图像质量。有目的地调整图像整体或者拒不的特性，把原来不清晰的图像处理变得更加清晰或加强对于某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体特征之间的差别。

（2）图像变换

由于图像阵列非常大，直接在空间域进行处理需要大量的计算。因此，往往采用各种图像变换方法，如傅立叶变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域处理转化为变换域处理，这样不仅可以降低计算复杂度，还可以获得更有效的处理。

3、特征提取

图像分割是将图像处理中有重要意义的特征部分提取出来，有意义的特征（包括通过图像的颜色、形状、灰度和纹理等）有图像中的边缘、区域等，这是我们进一步进行图像识别、分析和理解的基础。

虽然目前有很多边缘提取和区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。

4、识别技术

图像识别过程实际上可以看作是一个标记过程，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。

在很多场合，图像所传送的信息比其他形式的信息更丰富、真切和具体。人眼与大脑的协作使得人们可以获取、处理以及理解视觉信息，人类利用视觉感知外界环境信息的效率很高。

5、运动目标检测技术

运动目标检测的主要目的是从图像中提取运动目标，获取运动目标的特征信息，如颜色、形状、轮廓等。提取运动物体的过程实际上是一个图像分割的过程，运动物体只能反映在连续的图像序列中(如视频图像序列)。提取运动物体的过程就是在连续的图像序列中寻找差异，提取出物体运动和表现引起的差异。

常用的四种研究方法：连续帧间差分法、背景差分法、光流法和运动进行能量法。

以上就是海伯森技术（深圳）有限公司对于视觉检测如何提高图像处理技术的应用的见解，希望对您有所帮助。