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,1,2,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,滤除后,滤除前,斑点过滤,滤除后,滤除前,递归降噪,Y(n),Y(n-1),X(n),a(n),帧存,只能用于视频 运动问题,递归降噪,滤除后,滤除前,多尺度分析,例如: 小波, 子带编码可以用于图像帧内滤波,多尺度分析,滤除后,滤除前,多尺度分析,滤除前,滤除后,边缘修复,在噪声图像中滤除噪声后,边缘可能不平滑,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,检测噪声图像中的边缘轮廓,边缘修复,修复前,修复后,增强对比度,之后,之前,谢谢大家!,
