机器视觉图像目标识别中的目标与背景分割

机器视觉图像的目标与背景的分割与提取 机器视觉技术是近年来发展最快的技术之一，它的应用范围非常广泛，已经渗透到我们日常生活和工作中。机器视觉的图像目标识别系统具有自动化程度高、应用范围广等特点，尤其是在危险场所的运用中，采用机器视觉代替传统的人工视觉，能够更好地满足危险作业的基本需求。 机器视觉系统的主要特点是提高生产的灵活性和自动化程度。在一些不适于人工工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉。同时，在大批量重复性工业生产过程中，用机器视觉检测方法可以大大提高生产的效率和自动化程度。 机器视觉图像的目标识别和定位是机器视觉中的核心研究领域，在农业、工业和医疗等领域均有涉及。例如，农业采摘机器人通过对成熟果蔬的目标提取、识别进行成熟果蔬定位和采摘。目标提取主要依赖于数字图像处理的相关知识。由于机器视觉的图像目标识别方法能将大量信息进行集中处理，能够更好地达到计算机集成制造基础目标。 在机器视觉领域中，机器视觉的图像目标识别方法的大力运用，能够减少错误视觉信息的输出与传递，进一步提升了各项图像识别信息的准确性。本次课题就是研究如何基于机器视觉图像对目标与背景进行分割，然后对目标物体进行提取，从而实现对机器视觉图像的目标识别与定位。 在机器视觉图像处理中，图像去噪是非常重要的一步骤。图像去噪是指减少数字图像中噪声的过程。现实中的数字图像在获取时常常受到噪声的影响，例如拍摄条件、传感器的质量等。图像去噪的目的就是减少这些噪声的影响，提高图像的质量。 图像分割是机器视觉图像处理的另一个关键步骤。图像分割是指将图像分割成不同的区域，每个区域对应不同的物体或背景。图像分割的目的就是将目标物体从背景中分离出来，以便更好地进行目标识别和定位。 在机器视觉图像处理中，还有许多其他的技术和方法，例如图像增强、图像特征提取、图像匹配等。这些技术和方法都是机器视觉图像处理的基础，都是实现机器视觉图像目标识别和定位的关键。 机器视觉图像的目标与背景的分割与提取是机器视觉技术的核心内容。通过对机器视觉图像的目标与背景进行分割，然后对目标物体进行提取、识别与定位，能够实现机器视觉图像的目标识别和定位。