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6ES5312-3AB31

最后更新:2024-02-28 02:43      发布商家:厦门阿米控技术有限公司
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商 家: 厦门阿米控技术有限公司
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图像处理技术

机器视觉系统中,视觉信息的处理技术主要依赖于图像处理方法,它包括图像增强、数据编码和传输、平滑、边缘锐化、分割、特征抽取、图像识别与理解等内容。经过这些处理后,输出图像的质量得到相当程度的改善,既改善了图像的视觉效果,又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。

1、图像的增强

图像的增强用于调整图像的对比度,突出图像中的重要细节,改善视觉质量。通常采用灰度直方图修改技术进行图像增强。

图像的灰度直方图是表示一幅图像灰度分布情况的统计特性图表,与对比度紧密相连。

通常,在计算机中表示的一幅二维数字图像可表示为一个矩阵,其矩阵中的元素是位于相应坐标位置的图像灰度值,是离散化的整数,一般取0,1,……,255。这主要是因为计算机中的一个字节所表示的数值范围是0255。另外,人眼也只能分辨32个左右的灰度级。所以,用一个字节表示灰度即可。

但是,直方图仅能统计某级灰度像素出现的概率,反映不出该像素在图像中的二维坐标。因此,不同的图像有可能具有相同的直方图。通过灰度直方图的形状,能判断该图像的清晰度和黑白对比度。

如果获得一幅图像的直方图效果不理想,可以通过直方图均衡化处理技术作适当修改,即把一幅已知灰度概率分布图像中的像素灰度作某种映射变换,使它变成一幅具有均匀灰度概率分布的新图像,实现使图象清晰的目的。

2、图像的平滑

图像的平滑处理技术即图像的去噪声处理,主要是为了去除实际成像过程中,因成像设备和环境所造成的图像失真,提取有用信息。众所周知,实际获得的图像在形成、传输、接收和处理的过程中,不可避免地存在着外部干扰和内部干扰,如光电转换过程敏感元件灵敏度的不均匀性、数字化过程的量化噪声、传输过程中的误差以及人为因素等,均会使图像变质。因此,去除噪声,恢复原始图像是图像处理中的一个重要内容。

3、图像的数据编码和传输

数字图像的数据量是相当庞大的,一幅512*512个像素的数字图像的数据量为256K字节,若假设每秒传输25帧图像,则传输的信道速率为52.4M比特/秒。高信道速率意味着高投资,也意味着普及难度的增加。因此,传输过程中,对图像数据进行压缩显得非常重要。数据的压缩主要通过图像数据的编码和变换压缩完成。

图像数据编码一般采用编码,即将图像数据的空间变化规律和序列变化规律用一个公式表示,如果知道了某一像素的前面各相邻像素值之后,可以用公式该像素值。采用编码,一般只需传输图像数据的起始值和误差,因此可将8比特/像素压缩到2比特/像素。

变换压缩方法是将整幅图像分成一个个小的(一秀取8*8或16*16)数据块,再将这些数据块分类、变换、量化,从而构成自适应的变换压缩系统。该方法可将一幅图像的数据压缩到为数不多的几十个特传输,在接收端再变换回去即可。
Adaptive Technologies AT-HSK50AEM025236 
GNDMR124K-070 
Westinghouse 34549 
Smc CDM2L25-380A-C73Z 
Shibaura H2251270
Mitsubishi 10274-PRO1A
Ohio Lumex PS 12B
Smc CDLAFN80-25-E
Ntn 32026XUP5
Nematron IC5511-86910001
Westinghouse 399181-2-F 399183-001
Enerpac SD202K 0202C
Enerpac SD202K 0303C 
Abb 3HNM 06674-1
Delphi 11437
Copes Vulcan 181042 

















 
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