机器视觉算法入门：图像预处理详解

"这篇资料是中国机器视觉行业的一个基础入门培训教程，由北京美视博文网络信息技术有限公司于2005年9月22日至25日在北京举办的机器视觉培训系列教程的一部分。教程主要讲解了机器视觉算法的基础知识，包括为什么需要学习算法、视觉算法的特点、图像处理的基本步骤以及图像预处理的详细内容。" 正文: 在机器视觉领域，算法扮演着至关重要的角色。学习算法能够帮助我们深入理解机器视觉的工作原理，更有效地分析处理结果，并能让我们在面对不同应用场景时，灵活选择或设计适合的新算法。机器视觉算法是图像处理算法的一个分支，但它更侧重于工业应用，具备可控的照明条件、对被检测物体有先验知识、要求高效稳定及重复性高、以及相对较低的智能需求等特点。 图像在机器视觉中被表示为一个二维数组，每个像素代表图像上的一个灰度值，范围通常在0到255之间。图像处理过程通常分为几个阶段，从原始图像开始，经过预处理来提升图像质量，去除噪声，简化图像结构；然后进行图像分割，将图像划分为不同的区域或对象；接着是特征提取，识别出图像中的关键点、线或区域，并计算出相应的特征值；最后，这些特征值被用于后续的决策或分析。 图像预处理是整个流程中的第一步，它的目标包括图像增强、噪声去除和图像单纯化。预处理过程中常见的技术有滤波操作，如高通滤波和低通滤波，可以消除高频噪声或保留细节信息；形态学处理，如腐蚀、膨胀、开闭运算，能够改变图像的形态特征；还有图像算术运算，如加减乘除，用于调整图像的整体亮度或对比度；此外，二值处理也是常用方法，通过设定阈值将图像转化为黑白两色，方便后续的处理。 这个机器视觉培训教程的第四讲详细介绍了图像预处理的重要性及其常用方法，对于想要进入机器视觉行业的初学者来说，这是一个非常基础且实用的学习资源。通过系统地学习这些知识，学员可以建立起对机器视觉算法的基本认识，为进一步深入学习和实际应用打下坚实的基础。