机器视觉测量技术：图像预处理与条纹倍增法

"图像预处理方法-Linux内核设计与实现 原书第3版 完整版带书签目录" 本文将详细讨论图像预处理方法及其在机器视觉中的应用，特别是从《图像预处理方法-Linux内核设计与实现 原书第3版》中的相关知识点。 4.2 图像预处理方法 图像预处理是机器视觉系统中的关键步骤，它能够改善图像质量，提高后续分析和识别的准确性。以下是几种常见的预处理技术： 1. 均值滤波：通过计算图像窗口内的像素平均值来平滑图像，减少噪声影响。此方法简单但可能抹去图像细节。 2. 带有阀值的均值滤波：结合阈值处理，保留图像中的特定强度区域，有助于突出图像的特定部分。 3. 高斯滤波：使用高斯函数作为权重的滤波器，对图像进行平滑，减少噪声的同时尽可能保持边缘清晰。 4. 中值滤波：特别适合于去除椒盐噪声，通过取窗口内像素的中值来替换中心像素，对边缘保护效果好。 5. 线形增强：通过对图像进行线性变换（如增益和偏置调整）来改变亮度和对比度。 6. 去极值的线形增强：通过消除图像中的极端值（最大值和最小值），使图像更加均匀。 7. 直方图均衡化增强：通过改变图像的灰度级分布，增强图像的整体对比度，尤其适用于低对比度图像。 4.3 条纹倍增法（数字条纹倍增法） 条纹倍增法主要用于增强条纹图像的特征，常见方法有： 1. 双幅图条纹倍增法：利用明场和暗场的相位差，通过运算实现相位倍增，条纹数量增加一倍。 2. 任意相移双图条纹倍增法：通过两幅条纹图像的相位平移和组合，可以进一步提升条纹信息的提取。 这些技术在机器视觉测量技术中至关重要，例如在杨永跃的《机器视觉测量技术》中提到的条纹图的旋滤波算法，以及立体视觉、标定方法的研究等方面均有应用。通过这些技术，我们可以更准确地获取和分析图像信息，为后续的图像处理和分析奠定坚实的基础。在实际应用中，如合肥工业大学的实验课程，会通过视觉坐标测量标定实验等教学环节，让学生深入理解和掌握这些理论与技术。