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对于邻域平均法,国产机器视觉,如果把求灰度平均值的邻域取得太大,或者反复进行若干次操作,则会使图像模糊,甘肃机器视觉,图像的质量也会随之降低.中值滤波不仅能有效滤除图像中的孤立噪声点,与邻域平均法相比还能有效保护边界信息.图像中有一些非常有价值的像素点也表现出与噪声相似的特性.比如图像中物体轮廓的边缘点,如果处理不好就会造成物体边缘模糊,光源 机器视觉,不利于物体和背景的分离,对**终的目标识别带来新的干扰.
三、机器视觉研究现状与展望
( 1)传统的通用视觉模型传统的通用视觉模型是以M arr视觉理论为框架的。近30年来, M arr视觉计算理论取得了巨大成功,包括计算理论层上发现了许多重要的基本约束,数据结构算法层上发展了各种算法以及建立起一些早期视觉的实验系统等,但它也存在着一定的问题。
Mar r理论认为视觉任务是由2D图象恢复3D场景,而由于成像过程中存在投影、遮挡、各种场景因素的混合、畸变和噪声等,使作为成像过程逆过程的视觉过程不适应,且极为困难,而且由于真实世界极为复杂,要想通过高度结构化的表示获得3D模型的客观描述是很困难的。此外,近年来很多人认为视觉任务并不总以恢复3D场景为目标,很多情况下并不需要建立3D模型。
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