计算机视觉技术的处理方法有哪些?计算机视觉技术的图像处理方法

　　自动化集成系统配套服务商-日弘智能今天为大家讲讲计算机视觉技术的处理方法有哪些?计算机视觉技术的图像处理方法。计算机视觉系统中，视觉信息的处理技术主要依赖于图像处理方法，它包括图像增强、数据编码和传输、平滑、边缘锐化、分割、特征抽取、图像识别与理解等内容。经过这些处理后，输出图像的质量得到相当程度的改善，既改善了图像的视觉效果，又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。

　　计算机视觉技术的图像处理方法

　　【图像增强】

　　图像增强用于调整图像的对比度，突出图像中的重要细节，改善视觉质量。通常采用灰度直方图修改技术进行图像增强。通过灰度直方图的形状，能判断该图像的清晰度和黑白对比度。

　　【图像平滑】

　　图像平滑处理技术即图像的去噪声处理，主要是为了去除实际成像过程中因成像设备和环境所造成的图像失真，提取有用的信息。

　　【图像数据编码和传输】

　　数字图像的数据量是相当庞大的，比如一副512*512个像素的数字图像的数据量为256K字节，假设每秒传输25帧图像，则传输的信道速率为52.4M比特/秒。因此传输过程中，对图像数据进行压缩显得非常重要。

　　【边缘锐化】

　　图像边缘锐化处理主要是加强图像中的轮廓边缘和细节，形成完成的物体边界，达到将物体从图像中分离出来或将表示同一物体表面的区域检测出来的目的。

　　【图像分割】

　　图像分割是将图像分成若干部分，每一部分对应某一物体表面，在进行分割时，每一部分的灰度或纹理符合某一种均匀测度度量。

　　【图像识别】

　　图像识别过程实际上可以看作是一个标记过程，即利用识别算法来辨别景物中已分割好的各个物体。

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