机器视觉测量技术：Linux内核实现与迭代阈值选择

"迭代式阈值选择-Linux内核设计与实现 原书第3版 完整版带书签目录" 在计算机图像处理中，迭代式阈值选择是一种常用的图像分割方法，常用于二值化处理，即将图像中的像素分为两类，通常是前景和背景。该算法的核心思想是寻找一个最佳阈值，使得分割后的图像区域特性最为稳定。以下是算法的详细步骤： 1. **初始阈值选择**：通常选取图像的灰度均值作为初始阈值。灰度均值是所有像素灰度值的平均，可以作为分割的初步参考。 2. **图像分割**：将图像像素根据当前阈值分为两组，一组是灰度值高于阈值的部分（R1，通常视为前景），另一组是灰度值低于阈值的部分（R2，通常视为背景）。 3. **计算区域均值**：分别计算这两组区域的灰度均值，记作v1和v2。 4. **更新阈值**：取R1和R2的灰度均值的平均值作为新的阈值，即T = (v1 + v2) / 2。这个新阈值更接近于整个图像的灰度分布情况，有助于更好地分离前景和背景。 5. **迭代检查**：重复步骤2至4，直到v1和v2的均值不再改变，或者达到预设的迭代次数上限。这表明找到的阈值能够稳定地划分图像，达到分割目的。 在机器视觉领域，图像分割是基础且关键的一步，它为后续的特征提取、目标识别等任务提供准备。机器视觉技术涵盖了从图像采集到分析的多个环节，包括： - **图像采集和量化**：涉及摄像装置的性能指标（如分辨率、动态范围）、CCD/CMOS相机的工作原理以及图像文件格式，例如JPEG、TIFF等。 - **光学图样的测量**：利用全息技术、散斑测量、莫尔条纹测量等手段获取物体的精确信息，这些技术广泛应用于精密工程和科学研究。 - **标定方法**：通过校正相机的内在和外在参数，消除失真，提高测量精度，如Tsais万能摄像机标定法和Weng’s标定法。 - **立体视觉**：研究如何从两幅或多幅图像中恢复三维信息，包括边缘匹配、匹配相关性分析等。 - **图像处理**：包括图像预处理（如滤波、去噪、增强）、亚像素定位技术，以及用于图像识别的各种算法。 这些内容构成了机器视觉理论和技术的基础，它们共同服务于现实世界中的各种应用，如工业自动化、医疗诊断、自动驾驶等。通过机器视觉，我们可以让计算机“看”见并理解世界，从而实现更高效、更准确的任务执行。