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《机器视觉与图像处理》课件

一、引言

机器视觉与图像处理是现代计算机科学领域的重要研究领域之一。

它利用计算机对图像进行处理和分析，模拟人类视觉系统的工作原理，

从而实现图像的识别、检测、分割等功能。本课件将介绍机器视觉与

图像处理的基本概念、应用领域以及相关算法和技术。

二、图像的基本概念

1.图像的定义和表示

图像是通过感光元件（如摄像机）记录下来的光信号，可以用数

字数据表示。常见的图像表示方式有位图、矢量图和栅格图等。

2.图像的特征提取

图像特征是指图像中具有一定意义的可测量属性，可以用于描述

和区分图像。常见的图像特征包括颜色、纹理、形状等。

三、机器视觉的基本原理

1.图像获取

机器视觉系统通过摄像机等设备获取图像，并将其转换成数字信

号，以便计算机进行处理和分析。

2.图像预处理

图像预处理是指对原始图像进行去噪、平滑、增强等操作，以消

除图像中的噪声和不必要的细节，提高后续处理的效果。

3.特征提取与描述

机器视觉系统通过提取图像中的特征，并将其以数学模型或符号

描述的方式来表示图像的内容，以便后续的分类、检测等任务。

4.目标识别与跟踪

目标识别是指在图像中自动检测和识别感兴趣的目标物体，而目

标跟踪是指在连续图像序列中追踪目标的位置和运动轨迹。

四、图像处理的基本技术

1.图像滤波

图像滤波是指对图像进行平滑和增强处理，常用的滤波方法有线

性滤波、非线性滤波等。

2.图像变换

图像变换是指对图像进行几何变换或域变换，以改变图像的尺寸、

角度、亮度等特性，常用的变换包括旋转、缩放、灰度变换等。

3.图像分割与分析

图像分割是指将图像划分为若干个不同的区域，常用的图像分割

方法有阈值分割、边缘检测、区域生长等。

4.特征匹配与分类

特征匹配是指通过比较图像特征之间的相似性，来找到图像中相

对应的目标物体。特征分类是指将图像进行分类和识别，常用的分类

方法有支持向量机、神经网络等。

五、机器视觉与图像处理的应用领域

1.工业自动化

机器视觉在工业领域中被广泛应用，如零件检测、产品质量控制

等。

2.医学影像

机器视觉可以辅助医生进行疾病诊断和治疗规划，如医学图像分

析、病灶检测等。

3.交通监控

机器视觉可以用于交通监控和安全管理，如车牌识别、行人检测、

交通流量统计等。

4.人脸识别

机器视觉可以实现人脸识别和身份验证，应用于安全门禁、人脸

支付等场景。

六、结语

本课件介绍了机器视觉与图像处理的基本概念、原理、技术和应用

领域。随着计算机技术和人工智能的不断进步，机器视觉必将在更多

领域得到广泛应用，为人类带来更多便利和智能化的服务。希望本课

件对大家的学习和研究有所帮助！