31 、機器視覺基本功能

測量、定位、識別、檢測

32 、 英寸

1英寸=25.4mm

但是在CCD中間1英寸=16mm

比如：CCD尺寸1/3”： 指CCD對角線長度為1/3英寸。

說明：這是歷史問題導致的，那時早期的電視攝像機使用的感光元件是真空管，現在常見的CCD和CMOS傳感器，那時候還沒發明出來呢。真空管的外面是有個玻璃罩子的，真空管外徑是把玻璃厚度也算進去的。

玻璃管當然是不能用于成像的，所以外徑1英寸的真空管，實際成像區域只有16mm左右，于是16mm就成了電子攝像照相行業一個約定俗成的度量單位。

雖然真空管成像技術現在已經不使用了，但是這種度量方式卻被一直繼承了下來。

所以現在數碼成像元件中提到英寸這個單位，都不能按工業標準的1英=25.4mm來計算，而要按1英寸=16mm來計算。

33 、數字圖像處理

數字圖像處理(DigitalImage Processing)是通過計算機對圖像進行去除噪聲、增強、復原、分割、提取特征等處理的方法和技術。又稱為計算機圖像處理，它是指將圖像信號轉換成數字信號并利用計算機對其進行處理的過程。

主要目的：

（1）提高圖像的視感質量，如進行圖像的亮度、彩色變換，增強、抑制某些成分，對圖像進行幾何變換等，以改善圖像的質量。

（2）提取圖像中所包含的某些特征或特殊信息，提取特征或信息的過程是模式識別或計算機視覺的預處理。

（3）圖像數據的變換、編碼和壓縮，以便于圖像的存儲和傳輸。

常用方法：

1）圖像變換：由于圖像陣列很大，直接在空間域中進行處理，涉及計算量很大。如傅立葉變換、沃爾什變換、離散余弦變換等間接處理技術，將空間域的處理轉換為變換域處理。

2 ）圖像編碼壓縮：圖像編碼壓縮技術可減少描述圖像的數據量，以便節省圖像傳輸、處理時間和減少所占用的存儲器容量。

3 ）圖像增強和復原：圖像增強和復原的目的是為了提高圖像的質量，如去除噪聲，提高圖像的清晰度等。

4 ）圖像分割，將圖像中有意義的特征部分提取出來，其有意義的特征有圖像中的邊緣、區域等，這是進一步進行圖像識別、分析和理解的基礎。

5 ）圖像描述，作為最簡單的二值圖像可采用其幾何特性描述物體的特性，一般圖像的描述方法采用二維形狀描述。

6 ）圖像分類（識別），其主要內容是圖像經過某些預處理（增強、復原、壓縮）后，進行圖像分割和特征提取，從而進行判決分類。

基本特點：處理信息量很大、占用頻帶較寬、各像素相關性大、無法復現全部信息、受人的因素影響較大，看完百度百科的精簡總結。

34 、模擬/數字圖像

又稱連續圖像，是指在二維坐標系中連續變化的圖像，即圖像的像點是無限稠密的，同時具有灰度值（即圖像從暗到亮的變化值）。連續圖像的典型代表是由光學透鏡系統獲取的圖像，如人物照片和景物照片等，有時又稱模擬圖像。

模擬圖像是通過某種物理量的強弱變化來表現圖像上各個點的顏色信息的,印刷品圖像、相片、畫稿上的圖像都是模擬圖像。模擬圖象是連續的點組成。

數字圖像：數字圖像，是以二維數字組形式表示的圖像，其數字單元為像元，數字圖像的恰當應用通常需要數字圖像與看到的現象之間關系的知識，也就是幾何和光度學或者傳感器校準，數字圖像處理領域就是研究它們的變換算法。數字圖像，又稱數碼圖像或數位圖像，是二維圖像用有限數字數值像素的表示。由數組或矩陣表示，其光照位置和強度都是離散的。數字圖像是由模擬圖像數字化得到的、以像素為基本元素的、可以用數字計算機或數字電路存儲和處理的圖像。

35 、像素/分辨率/深度等

像素：由一個數字序列表示的圖像中的一個最小單位。可以理解為一個二維數組的一個元素，其值大小表示灰度（強度）

灰度：灰度是表明圖像明暗的數值，即黑白圖像中點的顏色深度，范圍一般從0到255，白色為255 ，黑色為0，故黑白圖片也稱灰度圖像。灰度值指的是單個像素點的亮度。灰度值越大表示越亮。

動態范圍：系統中最大可度量灰度與最小可檢測灰度之比。上限取決于飽和度，下限取決于噪聲。

對比度：一幅圖像中最高和最低灰度級間的灰度差。高動態范圍意味著高對比度。

灰度級：灰度級表明圖像中不同灰度的最大數量。灰度級越大，圖像的亮度范圍越大。

圖像/空間分辨率：單位距離可分辨的最大線對數量/像素數。

灰度分辨率：灰度級中可分辨的最小變化。通常說一副被量化為256級的圖像有8比特的灰度分辨率。

屏幕分辨率：屏幕分辨率是屏幕每行的像素點數*每列的像素點數，每個屏幕有自己的分辨率。屏幕分辨率越高，所呈現的色彩越多，清晰度越高。

圖像所需要的位數b：b=MxNxK MxN是空間分辨率，K灰度分辨率，單位是bit。

圖像深度：是指存儲每個像素所用的位數，也用于量度圖像的色彩分辨率。圖像深度確定彩色圖像的每個像素可能有的顏色[數，或者確定灰度圖像的每個像素可能有的灰度級數.它決定了彩色圖像中可出現的最多顏色數，或灰度圖像中的最大灰度等級。

比如一幅單色圖像,若每個像素有8位 ，則最大灰度數目為2的8次方,即256。一幅彩色圖像RGB3個分量的像素位數分別為4,4,2,則最大顏色數目為2的4+4+2次方，即1024,就是說像素的深度為10位，每個像素可以是1024種顏色中的一種。

圖像采樣：對圖像空間坐標的離散化，它決定了圖像的空間分辨率。采樣的實質就是要用多少點來描述一幅圖像，采樣結果質量的高低就是用前面所說的圖像分辨率來衡量。

簡單來講，對二維空間上連續的圖像在水平和垂直方向上等間距地分割成矩形網狀結構，所形成的微小方格稱為像素點。一副圖像就被采樣成有限個像素點構成的集合。例如：一副640480分辨率的圖像，表示這幅圖像是由640480＝307200個像素點組成。

位圖：也稱點陣圖，它是由許多點組成的，這些點稱為像素。當許多不同顏色的點組合在一起后，便構成了一副完整的圖像。位圖可以記錄每一個點的數據信息，從而精確地制作色彩和色調變化豐富的圖像。但是，由于位圖圖像與分辨率有關，它所包含的圖像像素數目是一定的，若將圖像放大到一定程度后，圖像就會失真，邊緣出現鋸齒。

深度：深度即位數（比特數）①位深：一個像素點所占的總位數，也叫像素深度、圖像深度等，其中位深 = 通道數 × 每個通道所占位數 ②256色圖：n位的像素點可以表示2^n種顏色，稱2^n色圖，n=8時為256色圖 ③8位RGB與8位圖：前者的位數指每個通道所占的位數，后者指整個像素點共占的位數，其中8位RGB是一個24位圖，也稱為真彩。

對比度：指不同顏色之間的差別。對比度越大，不同顏色之間的反差越大，即所謂黑白分明，對比度過大，圖像就會顯得很刺眼。對比度越小，不同顏色之間的反差就越小。對比度=最大灰度值/最小灰度值。

亮度：指照射在景物或圖像上光線的明暗程度。圖像亮度增加時，就會顯得耀眼或刺眼，亮度越小時，圖像就會顯得灰暗。

頻率：灰度值變化劇烈程度的指標，是灰度在平面空間上的梯度。低頻就是顏色緩慢地變化,也就是灰度緩慢地變化,就代表著那是連續漸變的一塊區域,這部分就是低頻。

高頻就是頻率變化快，即相鄰區域之間灰度相差很大,這就是變化得快。圖像中,一個影像與背景的邊緣部位的頻率高，即高頻顯示圖像邊緣。圖像的細節處也是屬于灰度值急劇變化的區域，正是因為灰度值的急劇變化，才會出現細節。另外噪聲（即噪點）也是這樣,在一個像素所在的位置,之所以是噪點,就是因為它與正常的點顏色不一樣了，灰度有了快速地變化。固有“圖像的低頻是輪廓，高頻是噪聲和細節”。

空域：也叫空間域，即所說的像素域，在空域的處理就是在像素級的處理，如在像素級的圖像疊加。通過傅立葉變換后，得到的是圖像的頻譜。表示圖像的能量梯度。

頻域： 也叫頻率域，任何一個波形都可以分解成多個正弦波之和。每個正弦波都有自己的頻率和振幅。所以任意一個波形信號有自己的頻率和振幅的集合。頻率域就是空間域經過傅立葉變換的信號。