机器视觉算法详解：特征提取与预处理

本资源是一份关于机器视觉的教程，由中国机器视觉行业门户网站提供的机器视觉培训系列课程。教程以基础入门为目标，针对初学者，讲述了特征提取在机器视觉中的关键作用。第四讲主要聚焦于机器视觉算法概述，涵盖了以下几个核心知识点： 1. 学习算法的重要性：强调理解算法对于深化对机器视觉技术的认识至关重要，它有助于分析和处理结果，以及灵活地选择或设计新的视觉算法。 2. 视觉算法的特点：机器视觉算法被视为图像处理算法的一部分，专为工业应用设计，如在可控光照条件下工作，对被检测对象有先验知识，追求高效、可靠和可重复性，尽管对智能要求相对较低。图像在这里表现为由像素表示的灰度值二维数组。 3. 图像处理基本步骤：图像处理流程通常包括预处理、增强、图像分割和特征提取。预处理旨在优化图像质量，如去噪、简化图像，常用方法有滤波、形态操作和算术运算，以及二值处理。 4. 图像预处理：预处理的目标包括增强图像、消除噪声、简化图像结构。具体手段包括高通滤波、低通滤波、腐蚀与膨胀、开闭运算等。 通过这些内容，学习者能够掌握机器视觉的基础理论和实践技能，从而更好地理解和应用在实际项目中。版权归属北京美视博文网络信息技术有限公司，课程于2005年9月22日至25日在北京举办。