Image processing and analysisThe im

Image processing and analysis

The image processing and image analysis are the core of computer vision with numerous algorithms and methods available to achieve the required classification and measure-ments. However, image processing/ analysis involves a series of steps, which can be broadly divided into three levels: low level processing
(image acquisition and pre-processing), intermediate level process-ing (image segmentation and image representation and description) and high level processing (recognition and interpretation), as indicated in Fig. 2. The machine vision system, basically, comprises two main processes:
(1) Image processing and (2) Image analysis. Image processing is not meant for extracting information from the image but for removal of faults like noise, blurring of image etc. To enhance and improve the acquired image for further analysis, various processing algorithms are used. Suppose the image obtained becomes blurred due to motion of the object. This blurring needs to be removed by image processing tools, before extracting any information about this object. The various image processing techniques used for image enhancement are Dilation (to increase brightness of each pixel surrounded by neighbours with a higher intensity), Erosion (to reduce the brightness of pixels surrounded by neighbours with a lower intensity), Threshold (to convert the grey scale image into binary image), Close (to remove dark spots isolated in bright regions and smoothes boundaries) and Open (to remove bright spots isolated in dark regions and smoothes boundaries), etc. Tools used to improve image include lookup tables (converts grayscale values in the source image into other grayscale values in the trans-formed image), spatial filters (improve the image quality by removing noise and smoothing, sharpening, and trans-forming the image), grayscale morphology (extract and alter the structure of particles in an image), and frequency-domain processing (remove unwanted frequency informa-tion), etc. In spite of above, the basic machine vision and image processing algorithms can be divided in five major groups as:
(1) Segmentation and algorithm development (2) Edge-detection techniques (3) Digital morphology (4) Texture and (5) Thinning and skeletoniza-tion algorithms

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิเคราะห์และประมวลผลภาพประมวลผลภาพและวิเคราะห์ภาพเป็นหัวใจหลักของคอมพิวเตอร์วิทัศน์กับอัลกอริทึมและวิธีการเพื่อให้บรรลุที่ต้องการจัดประเภทและวัดดังมากมาย อย่างไรก็ตาม ภาพการประมวลผล / วิเคราะห์ประกอบด้วยขั้นตอนต่าง ๆ ซึ่งสามารถแบ่งออกกว้าง ๆ เป็นสามระดับ: การประมวลผลระดับต่ำ (ภาพและก่อนการประมวลผล), กลางระดับกระบวนการ-ing (แบ่งส่วนรูปภาพ และแสดงภาพ และคำอธิบาย) และระดับการประมวลผล (การรับรู้และตีความ), เป็นแสดงในรูปที่ 2 วิสัยทัศน์ระบบเครื่อง พื้น ประกอบด้วยกระบวนการหลักที่สอง: (1) ประมวลผลภาพและวิเคราะห์ภาพ (2) การประมวลผลภาพที่มีความหมาย สำหรับดึงข้อมูลจากภาพ แต่ สำหรับการกำจัดของข้อบกพร่องเช่นเสียง การเบลอภาพฯลฯ เพื่อเสริมสร้าง และปรับปรุงรูปสำหรับการวิเคราะห์เพิ่มเติมได้ จะใช้อัลกอริทึมการประมวลผลต่าง ๆ สมมติว่า ภาพที่ได้จะเบลอเนื่องจากการเคลื่อนที่ของวัตถุ ภาพนี้ต้องออกจากภาพเครื่องมือ การประมวลผลก่อนที่จะแยกข้อมูลใด ๆ เกี่ยวกับวัตถุนี้ เทคนิคต่าง ๆ ของการประมวลผลภาพใช้สำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพของภาพมีออก (เพื่อเพิ่มความสว่างของแต่ละพิกเซลที่ล้อมรอบ ด้วยประเทศเพื่อนบ้าน มีความเข้มสูง), พังทลาย (เพื่อลดความสว่างของพิกเซลที่ล้อมรอบ ด้วยประเทศเพื่อนบ้าน มีความเข้มต่ำ) เกณฑ์ (การแปลงภาพสเกลสีเทาเป็นภาพไบนารี), ปิด (การลบจุดด่างดำที่แยกในขอบเขตสว่างของภูมิภาคและ smoothes) และเปิด (เอาจุดสว่างแยกในขอบเขตภูมิภาคและ smoothes มืด) ฯลฯ เครื่องมือที่ใช้ในการปรับปรุงภาพรวมตารางการค้นหา (แปลงระดับสีเทาค่าในภาพต้นฉบับเป็นอื่น ๆ ค่าระดับสีเทาในภาพเกิดทรานส์), ตัวกรองเชิงพื้นที่ (เพิ่มคุณภาพของภาพ โดยการเอาเสียงรบกวน และปรับให้เรียบ ลับคม และทรานส์รูปภาพ) สัณฐานวิทยาระดับสีเทา (แยก และเปลี่ยนแปลงโครงสร้างของอนุภาคในรูปภาพ), และโด เมนความถี่การประมวลผล (ไม่ต้องเอาความถี่ informa-ทางการค้า), ฯลฯ ทั้ง ๆ ของเหนือ วิสัยทัศน์เครื่องขั้นพื้นฐานและขั้นตอนวิธีการประมวลผลภาพแบ่งออกได้เป็นห้ากลุ่มหลักเป็น: (1) แบ่งกลุ่มและขั้นตอนการพัฒนา (2) การหาขอบเทคนิคดิจิตอล (3) ลักษณะทางสัณฐานวิทยา (4) พื้นผิวและขั้นตอนวิธีการ Thinning และ skeletoniza-ทางการค้า (5)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การประมวลผลภาพและการวิเคราะห์ประมวลผลภาพและการวิเคราะห์ภาพที่เป็นแกนหลักของวิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์กับอัลกอริทึมมากมายและวิธีที่สามารถบรรลุผลที่ต้องการจัดหมวดหมู่และวัด ments . อย่างไรก็ตาม การแปรรูป / การวิเคราะห์ภาพที่เกี่ยวข้องกับชุดของขั้นตอนซึ่งสามารถเป็นวงกว้างแบ่งออกเป็นสามระดับ : การประมวลผลระดับต่ำ( เพิ่มเติมภาพและการประมวลผล ) , ไอเอ็นจีกระบวนการระดับกลาง ( การแบ่งส่วนภาพและการแสดงภาพและรายละเอียด ) และระดับสูงของการรับรู้และตีความ ) ตามที่ระบุไว้ในรูปที่ 2 มองเห็นเครื่องระบบโดยทั่วไปประกอบด้วยสองขั้นตอนหลัก :( 1 ) ประมวลภาพ และ ( 2 ) การวิเคราะห์ภาพ ประมวลภาพไม่ได้หมายถึงการแยกข้อมูลจากภาพ แต่สำหรับการกำจัดข้อบกพร่องเช่นเสียงเบลอของภาพ ฯลฯ เพื่อยกระดับและพัฒนาได้รับภาพเพื่อการวิเคราะห์ต่อไป ขั้นตอนวิธีการประมวลผลต่างๆที่ใช้ สมมติว่า ภาพที่ได้จะกลายเป็นเบลอเนื่องจากการเคลื่อนไหวของวัตถุ นี้เบลอต้องลบออกจากภาพเครื่องมือในการประมวลผลก่อนที่จะสกัดข้อมูลใด ๆเกี่ยวกับวัตถุนี้ ประมวลภาพต่าง ๆ เทคนิคที่ใช้สำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพภาพจะขยาย ( เพื่อเพิ่มความสว่างของแต่ละพิกเซล ล้อมรอบด้วยประเทศเพื่อนบ้านที่มีความเข้มสูงกว่า ) , การกัดเซาะ ( เพื่อลดความสว่างของจุดภาพ ล้อมรอบด้วยเพื่อนบ้านที่มีความเข้มต่ำ ) , เกณฑ์ ( แปลงภาพระดับสีเทาเป็นภาพ Binary ) , ปิด ( เพื่อลบจุดด่างดำ แยก ในภูมิภาคที่สดใสและเรียบเนียนขอบเขต ) และเปิด ( เพื่อลบจุดสว่างที่แยกได้ในพื้นที่มืดและคล่องตัวขอบเขต ) , ฯลฯ เครื่องมือที่ใช้ เพื่อปรับปรุงภาพลักษณ์ รวมถึงตารางการค้นหา ( แปลงสีเทาค่าแหล่งภาพเป็นค่าระดับสีเทาอื่นในทรานส์ขึ้นรูป ) , ตัวกรองเชิงพื้นที่ ( ปรับปรุงคุณภาพของภาพโดยการเอาเสียงและการปรับให้เรียบ เหลา และทรานส์สำหรับ หมิงภาพ ) , สีเทา ( สารสกัดปรับเปลี่ยนโครงสร้างและสัณฐานวิทยาของอนุภาคในรูป ) และการประมวลผลโดเมนความถี่ ( ลบที่ไม่พึงประสงค์ความถี่ Informa tion ) ฯลฯ แม้ว่าข้างต้น พื้นฐานเครื่องวิสัยทัศน์และขั้นตอนวิธีการประมวลผลภาพสามารถแบ่งได้เป็น 5 กลุ่มหลักดังนี้( 1 ) และ ( 2 ) การพัฒนาขั้นตอนวิธีการเทคนิคการตรวจจับขอบ ( 3 ) ( 4 ) ดิจิตอลของพื้นผิว และ ( 5 ) การ skeletoniza tion และอัลกอริทึม