机器视觉及上位机编程

机器视觉及上位机编程黄铭Email:minghung@图像处理基础数字识别方法及步骤上位机程序设计与节点通信主要内容图像处理基础图像处理图像：二维函数f(x,y)。x,y为空间坐标，f(x,y)为图像信息（灰度、亮度、颜色）。数字图像：离散，矩阵采样，量化，存储数字图像元素：像素成像方式所有波段的电磁波声波、震动等什么是图像数字矩阵数字图像表示空间分辨率：M×N。灰度分辨率：离散灰度级数G存储一幅数字图像所需位数数据结构单通道：灰度图，二值图多通道：RGB，HSV，YUV/YCbCr/YPbPr，RGBA……索引图像：调色板，存储索引值文件格式BMP格式（BitMap）：位图，文件头+数据，未经压缩，可以直接二进制读取操作JPEG：静止灰度或彩色，压缩率大，常用需要特定的算法读取其中信息。GIF：8位文件格式，256色，压缩，动画PNG，TIF……图像存储图像运算算术运算（加减乘除）逻辑运算（与或非、异或）算术运算目的：提高清晰度，去噪声，前处理用途：去噪声、边缘增强、提高对比度、改变亮度、改善细节空域法：像素直接操作灰度变换、直方图修正、空域滤波变换域法：变换后再处理，逆变换得到处理后图像频域滤波、小波分析等图像增强g(m,n)=T[f(m,n)]功能：改变动态范围，灰度区域截取，感兴趣区域空域法——灰度变换定义：灰度级出现频数（频率）分布，反应图像清晰性，直方图均匀分布时，图像最清晰。均衡化：调节对比度，增强图像对比度。空域法——直方图修正空域法——空域滤波器线性滤波器——模板与图像卷积低通滤波器，高通滤波器，带通滤波器非线性滤波器——取决与邻近像素值中值滤波R=mid{Zk}最大值滤波R=max{Zk}最小值滤波R=min{Zk}空域滤波器W1W2W3W4W5W6W7W8W9Z1Z2Z3Z4Z5Z6Z7Z8Z9模板像素邻域平滑滤波器用途：去除无用小细节，连接中断线段与曲线，去噪音，平滑图像方法：低通滤波，中值滤波空域滤波器——平滑滤波锐化滤波器用途：改善细节，边缘提取，目标定位与识别方法：高通滤波器，微分滤波器微分滤波器：Roberts交叉梯度算子，Prewitt梯度算子，Sobel梯度算子，Laplacian二阶微分算子空域滤波器——锐化滤波PrewittRobertsSobelLaplacian频域离散傅立叶变换离散余弦变换时频分析盖伯变换小波变换其它图像增强方法目的：提取感兴趣区域用途：区域分割，目标定位，目标识别与分类，规划与决策边缘检测法：点、线、边Hough变换法阈值分割法数学形态学方法图像分割点的检测——空域高通滤波线的检测——模板操作边的检测——微分算子Roberts交叉梯度算子，Prewitt梯度算子，Sobel梯度算子，Laplacian二阶微分算子图像分割——边缘检测Hough变换——对于边界上n个离散的点集，找出共线的点集与直线方程图像分割——边缘连接通过灰度门限对图像像素进行分类图像分割——阈值分割腐蚀——使二值图像减小一圈膨胀——使二值图像扩大一圈图像分割——数学形态学方法原图腐蚀后膨胀后开-闭运算开运算——先腐蚀，再膨胀消除细小对象，分离细小粘连，不改变形状平滑边缘闭运算——先膨胀，再腐蚀填充细小空洞，连接邻近对象，不改变面积平滑边缘图像分割——数学形态学方法原图开运算闭运算边界特征周长、直径、曲率、凹凸点傅立叶描绘子形状数、边界矩……区域特征面积、曲线长度、区域周长，区域紧凑性，灰度拓扑描绘子——欧拉数特征描绘边界周长轮廓线像素个