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機器視覺與人眼視覺的對比,、圖像好壞的標準

機器視覺是對人眼視覺的模擬,，兩者之間有很多的結構相似性，也有很多區(qū)別,。人類視覺是一個眼球與大腦高等思維相互配合的復雜過程,，不僅包含精密的生理學機制,，也包括復雜的高等思維過程,，所以,，人眼視覺在大部分領域都遠遠優(yōu)秀于機器視覺,。當然,，這并不是說機器視覺沒有特殊之處。

 圖像好壞的描述標準

在藝術攝影領域,，圖片的好壞自有一套美學的描述標準,。同樣，在機器視覺成像領域,，也會有圖片的好壞描述標準,。

從上圖像好壞對比圖中可以看出，在第一組圖像中,，上圖特征可以完全顯示出來但在下圖中,，部分特征無法完全顯示;在第二組圖像中，上圖對焦比較好,，但在下圖中,，圖像比較模糊，圖像細節(jié)顯示不清晰;在第三組圖像中,，上圖待測特征非常凸顯但在下圖中,，待測特征的灰度和背景很相近，并沒有比較明顯的灰度差,。從這幾組圖片中,，我們得出了關于圖像好壞標準的幾點準則。

1,、對比強烈

在一張圖像中,，如果特征相比背景有很強的對比度，那么在視覺軟件中,，這些特征就很容易被識別到,，并且識別效果相對穩(wěn)定。在工程應用中,，提高圖像對比度可以通過合適的打光實現(xiàn),，比如對輪廓檢測，打背光就會有比較好的對比度效果,，此外,，有時也可以通過圖像處理來實現(xiàn)圖像對比度增強，比如圖像二值法運算,。

2,、征完整

圖像特征完整要求在對特征成像時要選擇合適的視野。視野不能太大,，一般來說,，視野越大，圖像精度越低,，當然,，視野也不能過小，否則會漏掉局部關鍵特征,。視野主要與三點因素相關,，即鏡頭焦距、工作距離和相機芯片尺寸,。

3,、邊緣銳利

邊緣銳利是圖像好壞標準中比較重要的一個要索。

圖像黑白過渡僅需一個像素就完成圖像由黑到白的變化,，這樣就可以準確確定出圖像邊界所在的位置;在圖中右部分,，圖像由黑到白過渡，經歷了五個像素的變化,，這就會導致在確定圖像邊界時可能產生五個像素的誤差,，假設一個像素的尺寸為0.1mm，這就意味著可能會有 0.5mm 的測量誤差,。在具體項目應用中,，可以選擇特殊的遠心鏡頭配合平行光使用，以提高圖像邊緣銳利程度,。

4,、顏色真實

圖像顏色的真實性要求主要是針對彩色圖像。在一般領域里,，對顏色識別要求沒那么嚴格時,，但在特殊領域，如生理學,、醫(yī)學領域,，對顏色要求是比較嚴格的。