RVvision-V1.0 视觉检测外观尺寸半导体检测设备

在机器视觉系统中，视觉信息的处理技术一般依赖于图像的处理方法，它通常包括图像增强、图像的数据编码和图像传输、数据平滑、边缘锐化、图像分割、图像的特征抽取、图像识别与理解等相关内容。经过这些图像处理后，这些输出图像的质量有了相当程度的改善，这样的处理，不仅改善了图像的视觉效果，而且有利于计算机对图像进行分析、处理和识别。线面针对机器视觉系统的图像处理技术，进行全面的讲解。
首先就是机器视觉系统的图像增强，图像的增强用于调整图像的对比度，饱和度等质量指标，突出图像中的重要细节，从而改善人的视觉感受和实际感知的图像质量。通常采用灰度直方图修改技术进行图像增强，从多方面多角度增强图像的现实效果和显示质量。
反映图像质量的一种工具叫做灰度直方图这是一种表示一幅图像灰度分布情况的统计特性图表，这种图表所表示的参数，与对比度紧密相连，是反应图片质量的重要指标。
一般情况下，在计算机中表示的一幅二维数字的图像，可表示为一个数字矩阵，其矩阵中的元素是处在相应坐标位置的图像灰度值，这个灰度值是离散化的整数，一般取0，1，……，255。这些离散的数据。
有人可能很想知道为什么是一串离散的数字。实际上这是由于计算机中的一个字节所表示的数值范围通常在0~255之间。另外，我们的人眼肉眼也只能分辨32个左右的灰度级。所以，用一个字节表示灰度即可，也是非常适合用来表示图像质量的。
但是，从直方图仅能统计某级灰度像素出现的概率上看，用直方图反映图像质量，却反映不出该像素在图像中的二维坐标。正是因为这样，不一样的图像就有非常大的可能性，也就是具有相同的直方图。而通过灰度直方图的形状，就能判断出该图像的清晰度和黑白对比度。这就是机器视觉系统中图片处理技术，以及反映图片质量的灰度直方图，下面一篇小编将给大家分享图像质量的其它衡量指标，用来更加详细的展示图像质量的评价指标。