機器視覺圖像處理方法是一門結合了計算機科學、光學和機械工程等多個領域的交叉學科。它的主要目的是讓機器能夠“看到”并理解圖像中的信息，從而實現(xiàn)自動化的決策和操作。以下是機器視覺圖像處理方法的一些關鍵步驟和技術：
圖像采集
圖像采集是機器視覺的第一步，涉及從工作現(xiàn)場獲取場景圖像的過程?，F(xiàn)代相機可以直接輸出數(shù)字圖像信號，避免了模數(shù)轉換的步驟，并且數(shù)字輸出接口已經(jīng)標準化，如USB、VGA、1394、HDMI、WiFi、藍牙等，可以直接發(fā)送到電腦進行處理。
圖像預處理
由于設備和環(huán)境因素的影響，采集到的圖像可能會受到噪聲、幾何變形、色彩失調(diào)等干擾。必須對圖像進行預處理，包括去噪、幾何校正、直方圖均衡化等。
圖像分割
圖像分割是根據(jù)應用需求將圖像分割成具有不同特征的區(qū)域，并從中提取出感興趣的目標。常見的特征包括灰度、顏色、紋理、邊緣、角點等。
目標識別與分類
在制造業(yè)或安防等行業(yè)，機器視覺需要對輸入圖像的目標進行識別和分類，以便在此基礎上完成后續(xù)的判斷和操作。識別和分類技術有很多相似之處，常在目標識別完成后，目標類別也就清晰了。
目標定位與測量
在智能制造中，常見的任務是安裝目標工件，但往往需要在安裝前對目標進行定位，安裝后對目標進行測量。安裝和測量都需要保持較高的精度和速度。
目標檢測與跟蹤
圖像處理中的運動目標檢測與跟蹤就是檢測相機實時捕獲的場景圖像中是否存在運動目標，并預測其下一步的運動方向和趨勢，即跟蹤。并將這些運動數(shù)據(jù)及時提交給后續(xù)的分析和控制處理，形成相應的控制動作。
數(shù)字圖像處理與機器視覺PDF資源
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數(shù)字圖像處理與機器視覺:VisualC++與Matlab實現(xiàn)
這本書將理論知識、科學研究和工程實踐有機結合起來，介紹了數(shù)字圖像處理和識別技術的方方面面。內(nèi)容包括圖像的點運算、幾何變換、空域和頻域濾波、圖像復原、形態(tài)學處理、圖像分割以及圖像特征提取。還介紹了兩種在工程技術領域非常流行的分類技術——人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ANN)和支持向量機(SVM)。
圖像處理、分析與機器視覺(第三版)
這是一本介紹圖像處理、分析與機器視覺的經(jīng)典教材，涵蓋了從基礎知識到高級應用的廣泛內(nèi)容。適合于計算機、通信和自動化等相關專業(yè)的本科生、研究生以及工作在圖像處理和識別領域一線的廣大工程技術人員閱讀。
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