机器视觉中的图像增强与对比度调整技术

     在机器视觉中,图像增强与对比度调整技术是常用的方法,旨在改善图像的质量和视觉效果,或将图像转换成更适合人眼观察或机器分析识别的形式。

图像增强技术可以针对给定图像的应用场合,有目的地强调图像的整体或局部特性,将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征。例如,可以扩大图像中不同物体特征之间的差别,抑制不感兴趣的特征,使之改善图像质量、丰富信息量,加强图像判读和识别效果,满足某些特殊分析的需要。

对比度调整技术也是机器视觉中常用的方法之一。对比度调整可以改变图像像素的强度分布,以增强图像的视觉效果。对比度调整技术包括线性拉伸、对数变换、幂律(伽马)校正等。通过对比度调整技术,可以使图像的细节更加清晰,提高图像的质量和可读性。

总之,在机器视觉中,图像增强与对比度调整技术都是重要的预处理步骤,可以帮助提高图像的质量和识别效果,从而更好地实现机器视觉的应用。

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