图像增强本科毕业设计论文.doc

PAGE 1 1　绪论 1.1　选题背景 在国内外，基于计算机视觉技术的影像测量系统已经得到了深入的研究，受到了越来越多的重视。目前，工业领域中对微小尺寸零件的检测精度和检测速度等要求越来越高，传统检测方法难以达到检测要求，而计算机视觉检测技术是高精度测试领域的先进技术。随着计算机硬件性价比的不断提高，相关技术的不断发展，计算机视觉检测技术以其非接触、实时、精确、自动化程度高等特性将很快得到广泛地应用。因此，计算机视觉检测中的图像处理也必然涉及到人类生活和工作的方方面面。所谓图像处理，就是通过某些数学运算对图像信息进行加工和处理，以满足人的视觉需要和实际应用需求[1]。图像增强是图像处理的一个重要环节，在整个图像处理过程中起着承前启后的重要作用。 图像处理可以应用光学方法，也可以应用数字方法。光学图像处理有很长的发展历史，在激光全息技术出现后得到了更进一步的发展。目前，光学图像处理理论日臻完善，且处理速度快，信息容量大，分辨率高。尽管如此，但它的处理精度低，稳定性差，设备笨重，操作不方便，对各种所需的处理不如数字图像处理灵活，且受实际工艺和设备材料等因素的限制。数字方法处理的优缺点恰好与光学方法相反，它的突出优点是方便灵活，改变软件程序即可改变处理方法，达到所需的处理效果；其最大的缺点是处理速度慢，难以满足实时处理要求，尤其是对大量信息的图像运算。 随着图像处理设备性能的不断提高以及图像数字化和图像显示设备的普及化和低价化，人们对图像质量的要求越来越高。而图像质量的含义[2]包括两个方面的内容，即图像的保真度（Fidelity）和理解度（Intelligibility）。保真度是指被评价图像与标准图像的偏离程度，两者属于同一个映像，只是由于传输和处理等原因造成了偏差，因此保真度往往指的是图像细节方面的差异。理解度表示图像能向人或机器提供信息的能力，其中主要包括清晰度和美感等，因此，理解度通常指的是图像整体和细节的总体概念。 然而，评价图像质量的优劣标准多半凭观察者的主观而定，尚无通用的定量判据，因此，在图像增强的实际应用中，针对具体的不同应用场合，同时有好几种增强算法可供挑选，那么如何从中选取视觉效果好的、计算量小的一种算法便呈现出来。为此，只有通过对几种有代表性的图像增强算法进行深入、系统地研究、比较，以期找出其相应的优缺点及其最佳适用场景，从而总结出一套行之有效的图像增强算法的应用指导规则。 1.2　计算机视觉检测 1.2.1 计算机视觉检测技术是一种以现代光学为基础，融光电子学、计算机图像学、信息处理等科学技术为一体的现代检测技术。随着计算机技术和光电子技术的发展，计算机视觉检测技术得到了飞速的发展和广泛的应用。计算机视觉检测技术的非接触性、实时性、灵活性和精确性等特点是传统检测方法无法比拟的[3]。 非接触性。 实现对检测物体非接触检测，由于它的非接触性，使得不会对受检物体产生损伤，从而保证了检测的可靠性; 实时性。 由于计算机视觉采用了先进的硬件设施和有效的图像处理算法，在处理检测对象时，速度非常快，往往对一个产品的检测时间达到几百毫秒; 灵活性。 图像处理方法有很多种，图像的存储也非常的方便，计算机视觉实时检测系统可以根据环境进行配置，有效的达到用户的要求。同时视觉系统能与PLC、网络进行通讯，可以实现检测的远程操作，大大提高了检测的灵活性; 精确性。 计算机视觉技术能对检测物实现高精度的检测。通常产品的检测是由人的肉眼完成，由于这种检测手段受操作者的疲劳强度、责任心和经验等因素的影响，检测结果很难达到100%的在线检测，然而这种非100%的检测在一些特定的应用场合是不容发生的，如航空和医药领域中，产品中只要出现一个缺陷将会产生严重的后果。因此，传统的检测手段很难提高产品的整体质量，而且由于人眼检测的效率也比较低，也就很难提少作效率。而计算机视觉检测技术能实现产品的在线100%检测，从而保证了产品出厂的质量和提高工作效率以及降低生产成本。所以计算机视觉检测技术对于提高产品质量、降低生产成本有着重要意义。 1.2.2　 经过几十年的研究，计算机视觉在深度和广度两个方面都取得了很大的进展，积累了丰富的学术研究发展。计算机视觉技术由于其突出的特点，顺应了现代制造业发展的要求，已在世界范围内得到了广泛的应用。计算机视觉系统的应用，大大提高装备的智能化、自动化水平，提高装备的使用效率、可靠性等性能。随着新的技术、新的理论在计算机视觉系统中的应用，计算机视觉将在国民经济的各个领域发挥更大的作用，一方面可以带来新的产业增长点，向市场推广满足各种需求的计算机视觉系统产品，产生直接的经济效益;另一方面，通过计算机视觉系统的应用，更加有效地发挥自动化装备的效能，提升自动化生产水平，提高产品质量，带动整个产业的生产效率大幅提高。随着