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    机器视觉与人眼视觉的对比、图像好坏的标准
    发布时间:2021-11-11 15:38:57

    机器视觉是对人眼视觉的模拟,两者之间有很多的结构相似性,也有很多区别。人类视觉是一个眼球与大脑高等思维相互配合的复杂过程,不仅包含精密的生理学机制,也包括复杂的高等思维过程,所以,人眼视觉在大部分领域都远远优秀于机器视觉。当然,这并不是说机器视觉没有特殊之处。

    人眼视觉与机器视觉功能的对比图.png

     图像好坏的描述标准

    在艺术摄影领域,图片的好坏自有一套美学的描述标准。同样,在机器视觉成像领域,也会有图片的好坏描述标准。

    图像好坏对比图.png

    从上图像好坏对比图中可以看出,在第一组图像中,上图特征可以完全显示出来但在下图中,部分特征无法完全显示;在第二组图像中,上图对焦比较好,但在下图中,图像比较模糊,图像细节显示不清晰;在第三组图像中,上图待测特征非常凸显但在下图中,待测特征的灰度和背景很相近,并没有比较明显的灰度差。从这几组图片中,我们得出了关于图像好坏标准的几点准则。

    1、对比强烈

    在一张图像中,如果特征相比背景有很强的对比度,那么在视觉软件中,这些特征就很容易被识别到,并且识别效果相对稳定。在工程应用中,提高图像对比度可以通过合适的打光实现,比如对轮廓检测,打背光就会有比较好的对比度效果,此外,有时也可以通过图像处理来实现图像对比度增强,比如图像二值法运算。

    2、征完整

    图像特征完整要求在对特征成像时要选择合适的视野。视野不能太大,一般来说,视野越大,图像精度越低,当然,视野也不能过小,否则会漏掉局部关键特征。视野主要与三点因素相关,即镜头焦距、工作距离和相机芯片尺寸。

    3、边缘锐利

    边缘锐利是图像好坏标准中比较重要的一个要索。

    图像黑白过渡仅需一个像素就完成图像由黑到白的变化,这样就可以准确确定出图像边界所在的位置;在图中右部分,图像由黑到白过渡,经历了五个像素的变化,这就会导致在确定图像边界时可能产生五个像素的误差,假设一个像素的尺寸为0.1mm,这就意味着可能会有 0.5mm 的测量误差。在具体项目应用中,可以选择特殊的远心镜头配合平行光使用,以提高图像边缘锐利程度。

    4、颜色真实

    图像颜色的真实性要求主要是针对彩色图像。在一般领域里,对颜色识别要求没那么严格时,但在特殊领域,如生理学、医学领域,对颜色要求是比较严格的。

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