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视觉系统图像处理原理简介

作 者:康耐德智能关注:216发表时间:2018-07-12 10:08:42来源:原创

[ 视觉系统]中的所谓“图像”泛指所有实际存在含有某种消息的信号,如含有人、事、物等的照片,而红外线摄影所获得的信号,则表示某些物体的温度分布。所谓图像处理就是为了某种目的对图像的强度(灰度值)分布视为一连串整数值的集合,经由 视觉系统不断的运算执行某些特定的加工和分析。


图像处理涵盖的范围十分很广泛,但是,所采用的基本原理和方法是一致的。整体说来,图像处理这门科学所研究的主要内容包括了图像数的模数转化(A/D Image Transform)、图像的增强与复原(Image Enhancement and Restoration)、图像编码与压缩(Image Encoding and Compression)、图像切割(Image Segmentation)、图像的表示和描述(Image Representation and Description)、图像特征匹配(Image Feature Matching)等。



[视觉系统]图像切割:就是将图像中的标的物(Corpore)析出的处理过程。图像切割是图像分析过程中重要的步骤之一,一般所采用的方法主要是边缘检测(Edge Detection)及临界值法(Thresholding)


图像特征匹配:首先来了解一下特征匹配法中的“征”。举例来说,若要描述一个人,首先要说明他的特征。在外表方面,例如身高、体重等;在心理方面,例如和善的、好胜的、沉默的等;在事业方面,例如职业、收入等。


所谓匹配(Matching)或者说是“比对”,即将物体的特征与预存在计算机中之原型(Proto types)或样版(Template)的特征加以比较,若相似度(Similarity)或非相似度(Dissimilarity)小于或大于某预设的门槛值(Threshold),则称两者匹配成功。匹配较倾向属于图形辨认(Pattern Recognition)范围,原因在于其中含有“分类”(Classification)或“辨认"(Repetition)意味。



特征匹配的常用方法有许多种:如邻居法(Nearest Neighbor Method)、二元决策树法(The Binary Decision Tree Method)、属于动态规画法(Dynamic Programming)DP匹配法等。


[视觉系统]特征匹配目的在于,使具有相同或类似待征的物体产生关联,以便于辨认或分类。图像处理在交通方面的应用体现在,用特征匹配法来区分不同的交通工具。举例而言,若图像中某物体长度4公尺,宽2公尺,形状呈矩形(以上皆为特征),该物体极可能被分类为小汽车;若为长10公尺,宽2.5公尺的矩形,则可被分类为大型车(巴士、大货车)



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