中科華智分享：機(jī)器視覺的圖像知識(shí)
發(fā)表于：2024/8/28 9:47:52??閱讀量：?[關(guān)閉]
首先什么是機(jī)器視覺？
計(jì)算機(jī)視覺就是讓計(jì)算機(jī)去理解獲取數(shù)字圖像與視頻中的信息。最終實(shí)現(xiàn)一個(gè)與人類視覺系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)相同功能的自動(dòng)化系統(tǒng)。
什么是機(jī)器視覺中的圖像的前置知識(shí)——顏色模型？
最為常用的顏色模型，分別是RGB顏色模型和HSV顏色模型，這兩種模型之間是可以通過數(shù)學(xué)公式進(jìn)行相互轉(zhuǎn)換的。
RGB顏色模型(也叫紅、綠、藍(lán)三原色模型或者加色混色模型)：將紅、綠、藍(lán)3種不同顏色，根據(jù)亮度配比的不同進(jìn)行混合(3種顏色的定量配比)，從而表現(xiàn)出不同的顏色。通過3種最基本顏色的混合疊加來表現(xiàn)出任意的一種顏色的方法，特別適用于顯示器等主動(dòng)發(fā)光的顯示設(shè)備。RGB顏色的展現(xiàn)依賴于設(shè)備的顏色空間，這也就使得我們感覺有些手機(jī)屏幕顏色特別逼真、絢麗，而另一些就令人失望。
我們平時(shí)用得最多的RGB顏色展示模式也就是24比特展示的。有種方法分別將紅、綠、藍(lán)3種顏色使用8比特?zé)o符號(hào)整數(shù)來表示，如#FFFFFF代表純白色，#FF0000代表正紅色-十六進(jìn)制對(duì)24比特展示模式的一種表示方法。也可以使用(255,0,0)這樣一個(gè)元組表示正紅色。因?yàn)榧t色和綠色兩種顏色疊加產(chǎn)生黃色，所以黃色為(255,255,0)。
HSV顏色模型：這是一種采用色調(diào)(H)、飽和度(S)、明度(V)3個(gè)參數(shù)來表示顏色的一種方式。
色調(diào)(Hue)：以角度的形式進(jìn)行度量，其取值角度范圍是[0,360]。紅色、綠色、藍(lán)色3種顏色以逆時(shí)針方向進(jìn)行排列。例如紅色的位置為0°，綠色為120°，藍(lán)色的位置為240°。
飽和度(Saturation)：以百分比0~100%來表示，該數(shù)值越高，飽和度越高，光譜顏色的成分越多。飽和度反映了某種顏色接近光譜色的程度。顏色是由光譜顏色與白色光的混合結(jié)果。如果某種顏色中白色的成分越少，則這種顏色越接近光譜色，顏色暗且鮮艷，此時(shí)飽和度更高。
明度(Value)：百分比的形式來表示某種顏色的明度，明度值越高越明亮。明度表現(xiàn)了某種顏色的明亮程度，可以認(rèn)為是一種由光線強(qiáng)弱產(chǎn)生的視覺體驗(yàn)。如深紫色和桃紅色兩種顏色進(jìn)行對(duì)比，深紫色的顏色更加晦暗，而桃紅色更加明亮，則認(rèn)為桃紅色的明度要比深紫色的高。
什么是機(jī)器視覺中的圖像的灰度圖像？
沒有包含其他五顏六色的信息，但是仍能夠從中獲取到圖像的輪廓、紋理、形狀等特征的圖片。由于灰度圖片的結(jié)構(gòu)更為簡(jiǎn)單，同時(shí)關(guān)鍵信息又不大會(huì)損失，這樣就可以極大地減少機(jī)器計(jì)算量。
那什么是灰度？
黑色的程度也是可以量化的，介于黑色和白色之間的顏色就是灰色，那么直接量化的就是灰色的程度，這個(gè)程度就是灰度。一般的量化方法是將純白色作為255，純黑色作為0，在這個(gè)區(qū)間中，使用對(duì)數(shù)的方法劃分具體數(shù)值進(jìn)行量化。
一個(gè)形象的灰度比喻：假如用0代表純黑色表示黑種人中最黑的，255代表純白色表示白種人中最白的，那么我們黃種人中有的長(zhǎng)得白一點(diǎn)的女生，她的膚色值就可以是153，有的長(zhǎng)得黑一點(diǎn)的女生，膚色值就可以是51。灰度值越大表示越亮。
什么是機(jī)器視覺中的圖像的二值圖像？
二值圖像顧名思義只有純黑色和純白色兩種顏色，沒有中間過渡的灰色。二值圖像會(huì)缺少細(xì)節(jié)部分，只能顯示出圖片的大致輪廓。這在圖像的分割等場(chǎng)景中具有很好的利用價(jià)值。
什么是機(jī)器視覺中的信號(hào)與噪聲？
圖像也是一種數(shù)據(jù)，圖像中也存在信號(hào)和噪聲。信號(hào)是圖像中我們想要的數(shù)據(jù)，噪聲是圖像中我們不想要的數(shù)據(jù)。
什么是機(jī)器視覺中的信噪比？
信噪比就是指信號(hào)與噪聲二者能量之比值。直觀來講，噪聲越少，信噪比越大，數(shù)據(jù)的質(zhì)量越佳。
經(jīng)過噪聲干擾的圖像令我們難以獲取圖片所要表達(dá)的原始信息，使得圖像所表達(dá)信息的確定程度減少。
什么是機(jī)器視覺中的椒鹽噪聲和高斯噪聲？
圖像中隨機(jī)出現(xiàn)的黑白雜點(diǎn)，黑白雜點(diǎn)在圖片中出現(xiàn)位置是隨機(jī)分布的叫椒鹽噪聲，“椒”代表黑色，“鹽”代表白色。黑白雜點(diǎn)的出現(xiàn)導(dǎo)致某些顏色的改變，且噪聲概率密度服從高斯分布(正態(tài)分布的)叫高斯噪聲。
什么是是機(jī)器視覺中的圖像濾波？
圖像濾波就是濾除圖像中的噪聲(黑白雜點(diǎn))。圖像濾波是對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理的一個(gè)重要步驟。常見的濾除噪聲的方法有均值濾波和中值濾波，因?yàn)楦拍钪袛?shù)學(xué)成分太多，小咖就不多做解釋了。
聲明：內(nèi)容來源于網(wǎng)絡(luò)，僅供讀者學(xué)術(shù)交流之目的。文章版權(quán)歸原作者所有。如有不妥，請(qǐng)聯(lián)系刪除。
本文鏈接:中科華智分享：機(jī)器視覺的圖像知識(shí)