二值图像分析：机器视觉入门与关键技术

本资源是一本关于Linux内核设计与实现的书籍，专注于第三章“二值图像分析”。章节内容阐述了二值图像的基本概念，指出它是早期机器视觉研究的核心，因为早期计算机资源有限，只能处理只有两个灰度级的图像。二值图像的优势在于算法简单，内存需求低，适合处理逻辑运算，且许多二值视觉技术可用于其他灰度或彩色图像处理中。 书中提到，二值图像分析涉及阈值处理，这是将图像分割成代表物体和背景的关键步骤。通过设定合适的阈值，可以根据光照条件和物体反射性来区分两者。此外，二值图像在计算几何和拓扑特性方面表现出色，这对于识别物体和进行决策是足够了，已经被广泛应用于诸如光学字符识别、染色体分析和工业零件识别等领域。 尽管随着技术进步，基于灰度、彩色和深度图像的视觉系统逐渐普及，但二值视觉系统因其独特优点仍然具有重要意义。书中还提到了二值图像处理的假设条件，即图像大小和物体/背景像素值的设定。 在更广泛的机器视觉测量技术方面，作者杨永跃在本书中探讨了诸如图像采集和量化、光学图样测量、标定方法、立体视觉、目标图像亚像素定位以及图像测量软件等内容。这些章节涵盖了机器视觉的基础理论和实践应用，包括各种测量技术的原理、硬件设备选择、图像处理算法以及实际系统的设计与分析。 这本《二值图像分析 - Linux内核设计与实现》不仅深入讲解了二值图像分析这一核心主题，还为读者提供了机器视觉领域的全面知识，尤其适合对图像处理、机器视觉和Linux内核开发感兴趣的读者。