26 、 圖像分割

圖像分割就是把圖像分成若干個特定的、具有獨特性質的區域并提出感興趣目標的技術和過程。它是由圖像處理到圖像分析的關鍵步驟。現有的圖像分割方法主要分以下幾類：基于閾值的分割方法、基于區域的分割方法、基于邊緣的分割方法以及基于特定理論的分割方法等。

1998年以來，研究人員不斷改進原有的圖像分割方法并把其它學科的一 些新理論和新方法用于圖像分割，提出了不少新的分割方法。圖像分割后提取出的目標可以用于圖像語義識別，圖像搜索等等領域。

中文名 圖像分割

外文名 image segmentation

分割方法 閾值分割等

用途 圖像語義識別，圖像搜索

類型 計算機技術

學科 跨學科

發展實踐 1998

27 、邊緣檢測

邊緣檢測是圖像處理和計算機視覺中的基本問題，邊緣檢測的目的是標識數字圖像中亮度變化明顯的點。圖像屬性中的顯著變化通常反映了屬性的重要事件和變化。

這些包括（i）深度上的不連續、（ii）表面方向不連續、（iii）物質屬性變化和（iv）場景照明變化。 邊緣檢測是圖像處理和計算機視覺中，尤其是特征提取中的一個研究領域。

中文名邊緣檢測

領域 圖像處理和計算機視覺

目的 標識數字圖像中亮度變化明顯的點

原因 深度上的不連續

原因 表面方向不連續

原因 物質屬性變化和

檢測方法

有許多用于邊緣檢測的方法, 他們大致可分為兩類：基于搜索和基于零交叉。

基于搜索的邊緣檢測方法首先計算邊緣強度，通常用一階導數表示， 例如梯度模，然后，用計算估計邊緣的局部方向， 通常采用梯度的方向，并利用此方向找到局部梯度模的最大值。

基于零交叉的方法找到由圖像得到的二階導數的零交叉點來定位邊緣。 通常用拉普拉斯算子或非線性微分方程的零交叉點。

濾波做為邊緣檢測的預處理通常是必要的，通常采用高斯濾波。

已發表的邊緣檢測方法應用計算邊界強度的度量，這與平滑濾波有本質的不同。 正如許多邊緣檢測方法依賴于圖像梯度的計算，他們用不同種類的濾波器來估計x-方向和y-方向的梯度。

步驟：

①濾波：邊緣檢測算法主要是基于圖像強度的一階和二階導數，但導數的計算對噪聲很敏感，因此必須使用濾波器來改善與噪聲有關的邊緣檢測器的性能。需要指出，大多數濾波器在降低噪聲的同時也導致了邊緣強度的損失，因此，增強邊緣和降低噪聲之間需要折中。

②增強:增強邊緣的基礎是確定圖像各點鄰域強度的變化值。增強算法可以將鄰域(或局部)強度值有顯著變化的點突顯出來。邊緣增強一般是通過計算梯度幅值來完成的。

③檢測：在圖像中有許多點的梯度幅值比較大，而這些點在特定的應用領域中并不都是邊緣，所以應該用某種方法來確定哪些點是邊緣點。最簡單的邊緣檢測判據是梯度幅值閾值判據。

④定位：如果某一應用場合要求確定邊緣位置，則邊緣的位置可在子像素分辨率上來估計，邊緣的方位也可以被估計出來。

在邊緣檢測算法中，前三個步驟用得十分普遍。這是因為大多數場合下，僅僅需要邊緣檢測器指出邊緣出現在圖像某一 像素點的附近，而沒有必要指出邊緣的精確位置或方向。

邊緣檢測的實質是采用某種算法來提取出圖像中對象與背景間的交界線。我們將邊緣定義為圖像中灰度發生急劇變化的區域邊界。

圖像灰度的變化情況可以用圖像灰度分布的梯度來反映，因此我們可以用局部圖像微分技術來獲得邊緣檢測算子。經典的邊緣檢測方法，是通過對原始圖像中像素的某小鄰域構造邊緣檢測算子來達到檢測邊緣這一目的的。

邊緣檢測算子：

一階:：Roberts Cross算子，Prewitt算子，Sobel算子， Kirsch算子，羅盤算子；

二階： Marr-Hildreth，在梯度方向的二階導數過零點，Canny算子，Laplacian算子。

28 、 工業相機基礎知識

1.焦距（Focal Length） 焦距是從鏡頭的中心點到膠平面上所形成的清晰影像之間的距離。焦距的大小決定著視角的大小，焦距數值小，視角大，所觀察的范圍也大；焦距數值大，視角小，觀察范圍小。根據焦距能否調節，可分為定焦鏡頭和變焦鏡頭兩大類。

2.光圈(Iris) 用F表示，以鏡頭焦距f和通光孔徑D的比值來衡量。每個鏡頭上都標有最大F值，例如 8mm /F1.4代表最大孔徑為 5.7毫米 。F值越小，光圈越大，F值越大，光圈越小。

3.對應最大CCD尺寸(Sensor Size) 鏡頭成像直徑可覆蓋的最大CCD芯片尺寸。主要有：1/2″、2/3″、1″和1″以上。

4.接口(Mount) 鏡頭與相機的連接方式。常用的包括C、CS、F、V、T2、Leica、M42x1、M75x0.75等。

5.景深(Depth of Field,DOF) 景深是指在被攝物體聚焦清楚后，在物體前后一定距離內，其影像仍然清晰的范圍。景深隨鏡頭的光圈值、焦距、拍攝距離而變化。光圈越大，景深越小；光圈越小、景深越大。焦距越長，景深越小；

焦距越短，景深越大。距離拍攝體越近時，景深越小；距離拍攝體越遠時，景深越大。

6.分辨率(Resolution) 分辨率代表鏡頭記錄物體細節的能力，以每毫米里面能夠分辨黑白對線的數量為計量單位：“線對/毫米”（lp/mm）。分辨率越高的鏡頭成像越清晰。

7、工作距離(Working distance,WD) 鏡頭第一個工作面到被測物體的距離。

8、視野范圍(Field of View,FOV) 相機實際拍到區域的尺寸。

9、光學放大倍數(Magnification,?) CCD/FOV，即芯片尺寸除以視野范圍。

10、數值孔徑(Numerical Aperture,NA) 數值孔徑等于由物體與物鏡間媒質的折射率n與物鏡孔徑角的一半（a\\2）的正弦值的乘積，計算公式為N.A=n*sin a/2。

數值孔徑與其它光學參數有著密切的關系，它與分辨率成正比，與放大率成正比。也就是說數值孔徑，直接決定了鏡頭分辨率，數值孔徑越大，分辨率越高，否則反之。

11、后背焦(Flange distance) 準確來說，后倍焦是相機的一個參數，指相機接口平面到芯片的距離。但在線掃描鏡頭或者大面陣相機的鏡頭選型時，后倍焦是一個非常重要的參數，因為它直接影響鏡頭的配置。不同廠家的相機，哪怕接口一樣也可能有不同的后倍焦。

30 、開操作與開操作

開操作是先腐蝕再膨脹，開操作是先膨脹再腐蝕。灰度圖像是求最大最小值，二值圖像是進行與運算。

二值形態學:

1.二值腐蝕的具體操作是：用一個結構元素(一般是3×3的大小)掃描圖像中的每一個像素，用結構元素中的每一個像素與其覆蓋的像素做“與”操作，如果都為1，則該像素為1，否則為0。中心及領域有一個點不是黑點，該點就被腐蝕成白點

2.二值膨脹的具體操作是：用一個結構元素(一般是3×3的大小)掃描圖像中的每一個像素，用結構元素中的每一個像素與其覆蓋的像素做“與”操作，如果都為0，則該像素為0，否則為1。

目的：開操作可以平滑物體輪廓，斷開狹窄的間斷和消除細小的突出物。

閉操作可以消弭狹窄的間斷，消除小的孔洞。