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图像预处理 在机器视觉中的应用

图像预处理 在机器视觉中的应用. 一个典型的机器视觉系统. 获取图像. 分析. 控制. 预处理种类. 滤除噪声 修复边缘 增强对比度. 图像噪声基本原理. 光子探测符合泊松分布 : 泊松分布的方差等于它的统计平均值 信噪比 ∝ 光子数量 / 像素 光子数 ∝ 曝光时间 x 像素尺寸 x 光强. λ 1. λ 2. 图像噪声基本原理. 除了光子的散射噪声 , 有的图像还有斑点噪声. 光子的散射噪声. 斑点噪声. 图像噪声. 光子的散射噪声. 斑点. 斑点过滤. 滤除后. 滤除前. 斑点过滤. 滤除前.

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Presentation Transcript

  1. 图像预处理在机器视觉中的应用

  2. 一个典型的机器视觉系统 获取图像 分析 控制

  3. 预处理种类 滤除噪声 修复边缘 增强对比度

  4. 图像噪声基本原理 • 光子探测符合泊松分布: • 泊松分布的方差等于它的统计平均值 • 信噪比 ∝ 光子数量/像素 • 光子数∝曝光时间x 像素尺寸x 光强 λ1 λ2

  5. 图像噪声基本原理 除了光子的散射噪声, 有的图像还有斑点噪声 光子的散射噪声 斑点噪声

  6. 图像噪声 光子的散射噪声 斑点

  7. 斑点过滤 滤除后 滤除前

  8. 斑点过滤 滤除前 滤除后

  9. 斑点过滤 滤除前 滤除后

  10. 递归降噪 只能用于视频 运动问题 Y(n) X(n) 帧存 a(n) Y(n-1)

  11. 递归降噪 滤除前 滤除后

  12. 多尺度分析 例如: 小波, 子带编码 可以用于图像帧内滤波

  13. 多尺度分析 滤除前 滤除后

  14. 多尺度分析 滤除后 滤除前

  15. 边缘修复 在噪声图像中滤除噪声后,边缘可能不平滑

  16. 边缘检测 Canny边缘检测比较有效,但是占用硬件资源很多(J.Canny, A Computational Approach To Edge Detection,IEEE PAMI, Aug 1986, 679-714). 新的边缘检测算法: 优点：占用硬件资源很少,有效抑制伪边缘 缺点：边缘定位欠精确

  17. 检测噪声图像中的边缘轮廓

  18. 边缘修复 修复前 修复后

  19. 增强对比度 之前 之后

  20. 谢谢大家!

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