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00_Machine Vision_基础介绍

article 2026/4/29 7:27:41

基础概念

  1. 由于计算机只能处理离散的数据，所以需要将连续的图片转化为离散的数据。主要包含：空间离散以及灰度值离散
  • 空间离散：将图片的像素点离散化，即将图片的像素点转化为一个个的小方块，即为图片的分辨率。分辨率为图片的宽度和高度的乘积（m*n），单位为像素。
  • 灰度值离散：将图片的灰度值离散化，即将图片的亮度/灰度值转化为离散的函数值，即为图片的灰度级。灰度级：g=2^b,b为图片的位深度，单位为bit。

  1. 数字图像是三维物体的二维表现形式。数字图像处理是对原有图像进行修改、或者提取、识别有用的信息。实际的应用包含：

    • 图片增强Enhancement：提高图片的质量，例如：去噪
    • 图片恢复Restoration：回复损害或者模糊的图像
    • 图片分割Segmentation：识别和提取对象
    • 特征提取Extraction：获取图片的细节信息

  2. 图像直方图
    图像直方图是指将图像的灰度级作为随机变量，则P(f)即为随机变量的概率分布。
    p f ( f ) = n f n p f ( f ) ≥ 0 and ∑ f = 0 L p f ( f ) = 1 p_f(f) = \frac{n_f}{n}\\ \quad p_f(f) \geq 0 \quad \text{and} \quad \sum_{f=0}^{L} p_f(f) = 1 pf​(f)=nnf​​pf​(f)≥0andf=0∑L​pf​(f)=1

    其中，n为图像的像素总数，n_f为灰度级为f的像素数目

    • 若直方图紧密分布，则代表图片为低对比度
    • 若直方图为双峰分布，则代表图片中存在一个明显的对象

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