自動化集成系統配套服務商-日弘智能今天為大家講講計算機視覺技術的處理方法有哪些?計算機視覺技術的圖像處理方法。計算機視覺系統中，視覺信息的處理技術主要依賴于圖像處理方法，它包括圖像增強、數據編碼和傳輸、平滑、邊緣銳化、分割、特征抽取、圖像識別與理解等內容。經過這些處理后，輸出圖像的質量得到相當程度的改善，既改善了圖像的視覺效果，又便于計算機對圖像進行分析、處理和識別。

　　計算機視覺技術的圖像處理方法

　　【圖像增強】

　　圖像增強用于調整圖像的對比度，突出圖像中的重要細節，改善視覺質量。通常采用灰度直方圖修改技術進行圖像增強。通過灰度直方圖的形狀，能判斷該圖像的清晰度和黑白對比度。

　　【圖像平滑】

　　圖像平滑處理技術即圖像的去噪聲處理，主要是為了去除實際成像過程中因成像設備和環境所造成的圖像失真，提取有用的信息。

　　【圖像數據編碼和傳輸】

　　數字圖像的數據量是相當龐大的，比如一副512*512個像素的數字圖像的數據量為256K字節，假設每秒傳輸25幀圖像，則傳輸的信道速率為52.4M比特/秒。因此傳輸過程中，對圖像數據進行壓縮顯得非常重要。

　　【邊緣銳化】

　　圖像邊緣銳化處理主要是加強圖像中的輪廓邊緣和細節，形成完成的物體邊界，達到將物體從圖像中分離出來或將表示同一物體表面的區域檢測出來的目的。

　　【圖像分割】

　　圖像分割是將圖像分成若干部分，每一部分對應某一物體表面，在進行分割時，每一部分的灰度或紋理符合某一種均勻測度度量。

　　【圖像識別】

　　圖像識別過程實際上可以看作是一個標記過程，即利用識別算法來辨別景物中已分割好的各個物體。

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