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焊接机器人视觉图像平滑方案

* 来源: * 作者: * 发表时间: 2019-09-13 0:26:03 * 浏览: 0
处理焊接机器人视觉图像平滑方案的图像的第一步是平滑图像,也称为图像滤波。其主要目的是降低焊接机器人视觉识别的视觉噪声,因为图像在成像和传输过程中会产生不同程度的噪声。通常,通过均值滤波方法降低空间域中的噪声,并且在频域中,由于噪声的频谱主要在高频带中,因此通常使用各种低通滤波器来降低图像噪声。现在介绍一种常用于图像处理的滤波器。高斯滤波器的特点是能够很好地处理图像的边缘信息,它被广泛用于图像的边缘处理。高斯滤波的原理是使用加权平均的思想来使用加权模板遍历整个目标图像。处理图像的所有像素的值都是它们的原始值和域中像素的加权平均值的总和。高斯滤波操作的具体过程如下:首先,根据定义生成高斯卷积模板(如表3.1),然后使用模板遍历整个图像,获取的值用于替换原始图像中的相应像素值。高斯滤波在图像处理中具有很好的优势。它可以屏蔽噪声干扰,使图像的边缘信息得到更好的保留,这在图像处理中非常重要。因此,它被广泛使用,特别是在需要边缘信息的图像分割中。图像高斯滤波允许后续处理以更好地检测边缘。高斯滤波器在图像处理中具有良好的性能。当模板尺寸增加时,滤波器将不会添加新的二阶导数零交叉,并且它可以平衡图像降噪和边缘保持之间的矛盾。根据二维高斯函数(公式3-1)的数学表达式,可以知道它是可分离的。使用两个水平和垂直一维高斯滤波器平滑图像可以提高操作效率,如下所示:整数高斯卷积模板的每个元素的加权和不等于1,因此在处理图像后,图像的整体像素灰度值会增加,并且可能会改变图像的渐变值,影响边缘分割效果,甚至会导致错误。信息。因此,当使用整数高斯滤波器时,必须对其进行加权。可以通过根据等式(3-3)和(3-4)计算来获得归一化模板处理的输出图像。 ??