《机器视觉实用教程》-第八章 常用软件使用与图像处理-8.20 图像处理细节探讨
8.20 图像处理细节探讨 376
图像处理的根本需求 376
理论上最好的对比度图 377
实际上的对比度 377
对比度的定义 378
理论上的对比度值 379
实际上的对比度值 379
滤波 380
Contrast对比度、反差 380
查找表（Lookup Table） 381
二值化 382
膨胀与腐蚀 383
常规参数用法 384
标定校准calibration 386
彩色图像 387
颜色平面的抽取 389
图像缓存 390
多种算法之间的取舍 390
多线程图像处理 391
8.20 图像处理细节探讨图像处理的根本需求
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图像处理的根本需求 376
理论上最好的对比度图 377
实际上的对比度 377
对比度的定义 378
理论上的对比度值 379
实际上的对比度值 379
滤波 380
Contrast对比度、反差 380
查找表（Lookup Table） 381
二值化 382
膨胀与腐蚀 383
常规参数用法 384
标定校准calibration 386
彩色图像 387
颜色平面的抽取 389
图像缓存 390
多种算法之间的取舍 390
多线程图像处理 391
8.20 图像处理细节探讨图像处理的根本需求
图像处理中，有许多的函数，能完成许多的测试测量功能，如找边、测量直径、距离、粒子分析、颜色测量、匹配、分类、字符识别、条码读取等等。综合考虑，这些函数都是基于图像特征的。因此图像处理的根本需求就是要突出特征。而突出特征，通俗的讲就是，白的很白，黑的很黑，且白与黑都比较均匀。如下图左边的边缘对比度就比右边的好。但是左半边的均匀性没有右半边的好。
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图49 图像对比度
理论上最好的对比度图理论上，最好的对比度图是没有过渡区域，图像特征直接由白变黑或由黑变白，黑与白都完全均匀一致。在这种条件下，即使黑与白的的灰度差不大，也能够非常准确、稳定的寻找到特征。如下图所示的三个图，从左到右对比度依次降低，但是都能非常快速、稳定的找到边缘。
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图50 理论上的理想对比度图像
实际上的对比度
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