图像处理基础：点运算与几何变换

"图像基础变换1" 本讲主要探讨的是图像分析的基础和图像变换在机器视觉中的应用。在机器视觉领域，图像的处理至关重要，因为它直接影响到后续分析的准确性和效率。讲座内容涵盖图像的点处理、几何变换以及空间和频率域滤波等多个方面。 首先，回顾前两讲的内容，第一讲介绍了机器视觉的基本概念和系统组成，强调了其在实际应用中的重要性。第二讲则关注图像获取，讲解了图像传感器、镜头、光照等关键因素，指出优质的图像对于机器视觉系统成功的重要性。 第三讲的重点是消除图像中的周期性干扰。以陶瓷基片上的周期性分割线为例，讨论如何在两幅反相的干涉图中识别出低反射率的圆斑。这涉及到图像处理中的一些基本方法，如利用图像的灰度直方图来分析图像的灰度分布，以及通过点运算、代数运算、逻辑运算和几何运算对图像进行处理。 点运算，也称为像素级运算，是对图像中每个像素的灰度值进行单独处理。灰度直方图是理解图像灰度分布的重要工具，它显示了不同灰度值在图像中出现的频率。代数运算包括加、减、乘、除等操作，而逻辑运算涉及的是逻辑与、或、非等逻辑操作，这些常用于图像的二值化处理。几何运算则改变像素的空间关系，如平移、镜像、缩放和旋转，这些操作在保持图像内容不变的情况下调整其位置和大小。 在图像处理中，点运算进一步扩展到灰度变换，通过灰度变换函数T[]将输入图像的灰度f(x,y)转化为输出图像的灰度g(x,y)。这种映射过程可以根据需求设计，例如线性变换、对数变换等，以改善图像的对比度或者增强某些特征。 此外，图像的几何变换还包括形状变换，如放大和缩小，以及更复杂的复合变换。这些变换对于纠正图像失真、适应不同的观察角度或匹配不同视角下的同一目标物体至关重要。 在图像处理的另一大领域，空间域滤波是通过直接对图像像素进行操作来平滑噪声或突出特定特征。而频率域滤波则是通过傅立叶变换等技术在频域内进行处理，如使用余弦变换、KT变换或小波变换，这些方法在去除高频噪声或保留低频信息时非常有效。 总结来说，本讲深入探讨了图像处理中的关键操作，从像素级别的点运算到几何变换，再到空间和频率域的滤波技术，这些都是机器视觉中图像分析和处理的基础。通过理解和掌握这些技术，可以更好地预处理和解析图像，从而提高机器视觉系统的性能和准确性。