作为机器视觉系统的重要组成部分,图像处理软件主要通过对图像的分析、处理和识别,实现对特定目标特征的检测。由于机器视觉系统在现代工业领域的广泛应用,使应用于机器视觉系统的图像处理软件技术得到了高速发展。
目前,机器视觉软件的竞争,已从过去单纯追求软件多功能的竞争,转向对检测算法的准确性、高效性的竞争。常规的机器视觉软件均可提供匹配工具(Search)、Blob分析(Blob Analysis)、卡尺工具(Caliper Tool)、光学字符识别(OCR,Optical character
recognition)等多种检测功能,但由于算法设计的不同,其检测效果存在较大的差异。优秀的机器视觉软件可对图像中的目标特征进行快速而准确地检测,并最大限度地减少对硬件系统的依赖性。而算法设计不够成熟的机器视觉软件则存在检测速度慢、误判率高、对硬件依赖性强等缺点。
图像的数字化
从图像采集设备输出的图像分为模拟图像和数字图像,模拟图像可以通过显示设备直接输出,用于监视和观察。而要对图像进行存储、处理和分析,都需要数字化的图像。图像的数字化的过程是在空间上的离散化和在幅值上的量化。数字图像是二维能量(也称灰度或强度)分布的数字描述。
图像处理目的:通过观测者(人或机器),从场景图像中提取感兴趣信息。图像处理内容细分:图像预处理(图像增强);图像分析。对于图像预处理,其输入和输出都为图像;对于图像分析,其输入为图像,输出为场景信息。
[时间:2011-03-04 作者:凌云 来源: 必胜网]