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设计图像处理算法的步骤

作者: admin 时间:2018-11-19 来源:未知
摘要:荧光是含有荧光物质的材料吸收了某种光辐射后而引起的发光现象,是一种光致发光。当激发停止后,荧光的持续时间小于10-8s;若激发停止后,发光持续时间大于10-8s,即 称磷光。有许多荧光...


 

图像处理算法

      图像处理算法的设计主要分两个步骤,即图像简化和图像解释。图像简化,是通过对原始图像进行预处理和图像分割,来突出特征,消除背景。图像解释,是提取被测物体的特征,包括统计特征或几何特征,并根据预设的判据输出决策。统计特征包括如平均灰度或像素和等统计信息,鲁棒但不精确;而几何特征比较精确但容易被杂质干扰:决策技术有基于统计的,如线性分类,用于零件分类或OCR;也有基于决策树的,用于精确测量的应用场合。

图像处理算法的设计,也可以通过反求的方法,从决策输出反推到图像输入,先选择图像解释技术,再识别特征,然后选择图像简化算法,如果有多个特征,则要选择不同的分割算法。

在实际应用中,图像简化的耗时是大的,通常占80%左右的处理时间,因此多数情况下,尽可能设计合适的光照和仪器以获得高质量的图像,即高对比度和低噪声的图像,减少预处理的工作量。设计拍摄对象进入相机的方式,也可以减少分割的工作。分割和预处理都是非常耗时的,尤其是对象重叠或接触,基于形状的分割技术可以提高分割的可靠性,但计算量大大增加。

 

 

图像处理算法

图像处理算法的设计主要分两个步骤,即图像简化和图像解释。图像简化,是通过对原始图像进行预处理和图像分割,来突出特征,消除背景。图像解释,是提取被测物体的特征,包括统计特征或几何特征,并根据预设的判据输出决策。统计特征包括如平均灰度或像素和等统计信息,鲁棒但不精确;而几何特征比较精确但容易被杂质干扰:决策技术有基于统计的,如线性分类,用于零件分类或OCR;也有基于决策树的,用于精确测量的应用场合。

图像处理算法的设计,也可以通过反求的方法,从决策输出反推到图像输入,先选择图像解释技术,再识别特征,然后选择图像简化算法,如果有多个特征,则要选择不同的分割算法。

在实际应用中,图像简化的耗时是大的,通常占80%左右的处理时间,因此多数情况下,尽可能设计合适的光照和仪器以获得高质量的图像,即高对比度和低噪声的图像,减少预处理的工作量。设计拍摄对象进入相机的方式,也可以减少分割的工作。分割和预处理都是非常耗时的,尤其是对象重叠或接触,基于形状的分割技术可以提高分割的可靠性,但计算量大大增加。

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