形態學圖像處理
發布時間：2022-09-19 15:55:31 作者：顯揚科技
理論上通過攝像機標定后，對雙目攝像機采集到的圖片進行去畸變及矯正，此時拍攝的圖片是理想的，但是實際工作環境中存在各種因素影響攝像機的成像效果，通過攝像機采集的目標圖像不可避免的會有各種環境噪聲的影響，如光線、灰塵、噪點等。攝像機模型也不可能把所有的影響因素都用數學模型表達出來，這些不利因素將直接造成系統誤差增大。因此在進行真正的圖像處理前應該把容易干擾的因素過濾掉，對目標圖像的預處理和特征提取是視覺測量技術中重要的一環。
不同的顏色信息對圖像分割和圖像識別尤為重要，面對不同的目標對象應該選擇不同的顏色空間模型。為了更好地分離出目標信息，一般的做法是將攝像機的背景設置得比較干凈，這樣就可以通過圖像二值化的方法將目標提取出來。而提取前需要將背景和目標進行灰度處理。灰度圖像信息是二維的，目標與背景好分割，所以閾值分割方法一般用于灰度圖像。
經過二值化處理的圖像后因為外在因素，單純二值化效果仍然不理想。存在噪點和物體上的斑點。這時候可以運用到數學形態學去處理圖像，其基本運算有：膨脹、腐蝕、開和閉運算。消除物體的邊界點，使邊界向內收縮，可以把小于結構元素的物體去除。對二值化物體邊界點進行擴充，將與物體接觸的所有背景點合并到該物體中，使邊界向外部擴張。閉運算為先膨脹再腐蝕能夠去除物體上的斑點，閉運算為先腐蝕再膨脹能去除物體外噪點。
膨脹
腐蝕
顯揚科技由香港中文大學博士團隊創建，主要研究并產業化高速高清三維機器視覺系統，以及智能工業機器人系統。其研發的三維機器視覺設備精度能達亞微米級，三維數據采集幀率高達310幀，此外還具有高精度、大景深、高穩定性的優勢，可實現高效率機器人引導，以及工業檢測與測量。顯揚科技的產品主要應用在對采集速度要求較高的快速工業產線、物流樞紐以及對測量精度要求高的精密制造、軍工航天、半導體產業等。
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