机器视觉期中小抄1
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2022-08-08
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传感器的特性：像素分辨率、芯片尺寸、噪声、光谱
响应范围、帧频、黑白 or 彩色
图像探测器特性：1 inch = 对角线 16 mm 而不是
25.4mm
选择合适的光源，可以凸显良好的图像效果（特征
点），可以简化算法，提高检测精度，保证系统的稳定
性。
白光光源：色温大于 5000K，偏蓝色、冷色；小于
3300，偏红色，暖色
蓝光光源：430-480nm，适应于银色背景产品、薄膜上
金属印刷品
红色光源：600-720nm，可以透过较暗的物体，底材黑
色的透明软板孔位定位，绿色线路板线路检测，透光
膜厚度检测，红色光源能提高对比度
绿色光源：510-530nm，主要针对红色背景产品，银色
背景产品
红外光（IR）：780-1400：透过力强，一般 LCD 屏检测、
视频监控行业应用多
紫外光（UV）：190-400，波长短，穿透力强，用于证
件检测、触摸屏 ITO 检测、布料表面磨损、点胶溢胶
检测等、金属表面划痕检测
X 射线：0.01-10，透视效果良好，用于各种行业的透
视检测
红色<->青色 绿色<->品红色 蓝色<->黄色
常见的打光方式：前面打光法、后面打光法、结构光
打光法、混合多方式照明、特殊式
角度照射：在一定工作距离下，光束集中、亮度高、
均匀性好、照射面积相对较小，常用于塑胶容器检查、
工件螺孔定位、标签检查、管脚检查、集成电路印字
检查
低角度照射：对表面凹凸表现力强，适用于晶片或玻
璃基片上的伤痕检查
背光照射：发光面是一个漫反射面，，均匀性好，用于
伤痕检测（挡住不挡住为明暗）
多角度照射：RGB 三种不同颜色不同角度照射，可以实
现焊点的三维信息的提取，适用于组装机板的焊锡部
分、球形或半球形物体、其他奇怪形状物体、接脚头
（AOI 光源）
碗状光照明：360°底部发光，通过碗状内壁反射，形
成球形均匀光照，用于检测曲面的金属表面文字和缺
陷（球积分光源，通常也叫圆顶光）
同轴光照明：类似于平行光的应用、光源前面带漫反
射板，形成二次光源，光线主要趋于平行，用于半导
体、PCB 板以及金属零件的表面成像检测，微小元件的
外形、尺寸测量（同轴光源、平行同轴光源）
辅助手段：反射镜、分光镜、棱镜、偏振片、漫射片、
光纤
表征镜头分辨率的指标是 MTF
远心镜头：抑制物体位置变化引起比例尺改变；抑制
畸变；抑制投影误差；改善物体边缘测量误差大问题
线性点运算：s=ar+b
如果 a>1，输出图像的对比度增大，灰度扩展
如果 0<a<1，输出图像的对比度减小，灰度压缩
如果 a<0，那么暗区域变亮，亮区域变暗
对数运算：s=clog(1+r)，低灰度区扩展，高灰度区压
缩，图像加亮、减暗
幂次变换：
s
=
c
𝑟
𝛾
,0<γ<1 的时候，加亮减暗，γ>1
的时候，加暗减亮
直方图是多对一的结果，不可逆变换；直方图均衡化
加法运算：去除叠加性随机噪音、生成图像叠加效果
减法运算：用于指导动态监测、运动目标的检测和跟
踪、图像背景的消除和目标识别
乘法运算：用于图像的局部显示，改变图像的灰度级
除法运算：改变图像的灰度级，可产生对颜色和多光
谱图像分析十分重要的比率图像
齐次坐标：二维的话附加一个维度，用于控制平移
像素值不发生变化：位置改变
像素值发生变化：旋转、缩放、变形（需要用最临近
插值和线性插值法）
最邻近法：最接近的点来替换
一维线性插值：
双线性插值的特点：计算量大，但是缩放后图像质量
高，不会出现图像不连续的情况；具有低通滤波器的
性质，使高频分量减弱，所以在轮廓上一定程度受损
三次内插法：不仅考虑临近点，还考虑周围 16 个邻点
的灰度值，用 sinc 函数
图像增强分为空间域增强和频率域增强。
空间域滤波（邻域处理）：操作邻域内的图像像素值以
及与领域有相同维数的子图像的值。这些子图像乘坐
滤波器、核、模板、掩模和窗口，滤波器子图像中的
值时系数值而不是像素值。
1 1 2 2
1
mn
mn mn i i
i
R w z w z w z w z
=
= + + ×××+ =
å
通常 m、n 都为奇数。
空间滤波的分为 3 步：对齐、积分、替换
优点：计算效率高，而且可以对多个像素并行处理；
程序统一，稍加修改可以适应不同需求。
盒式滤波器：用周围像素点的灰度值的平均值代替当
前像素灰度，可以获得平滑效果
可以实现锐化功能
vertical edge horizontal edge
边界问题的解决方法：1. 将模板中心点的移动范围限
制在距离图像边缘不小于(n-1)/2 个像素处。
如果要求处理后的输出图像和原始图像一样大，所采
用的经典方法是：在图像边缘的像素带用包含于图像
中的部分模板进行滤波处理；在图像边缘以外在补上
(n-1)/2 行或(n-1)/2 列灰度为零的像素点，或者将边
缘复制补在图像之外，补上的那部分经处理后取出。
在边缘会产生不良影响，并且随着模板的增加而增大。
处理计算出来的像素点为 0-255：
解决方法 1：最小可能是-255，最大是 255，所以对每
一个像素点加 255 再除以二。优点：快速简单。缺点：
无法覆盖所有像素点，在除以 2 的过程中可能会导致
精确度的损失。
解决方法 2：首先提取最小值，并且把负值加到所有图
像的像素中，然后通过 255/MAX（MAX 为最大像素值）
乘每一个像素，这样每一个都在 0-255。优点：具有更
高的精度并且使像素覆盖整个 8 比特范围。缺点：更
复杂更难以实现。
图像平滑：目的：减小图像中的噪声以改变图像质量，
有利于抽取对象特征进行分析；在提取较大的目标前
去除太小的细节或将目标内的小间断连接起来。
平滑方法：空域法和频域法。空域法分为线性平滑滤
波器和非线性平滑滤波器。
多幅图像平均法：把一系列有噪声的图像叠加起来，
然后再取平均值。
平滑线性滤波器——邻域平均法
1
1
mn
i
R z
mn
=
å
有时也把所有系数都相等的空间均值滤波器称为盒式
滤波器。
常见应用：减少噪声；模糊处理
负面作用：图像边缘也会变得模糊
超限邻域平均法：当一个点和他的领域点的灰度的平
均值的差不超过阈值 T 的时候，灰度值不变，大于 T
的话取平均值。
加权平均法：每一个格取不同的权重。为了方便计算，
模板中的所有系数之和通常取 2 的整数次幂。
中值滤波：中位数代替。优点：在一定条件下。可以
克服线性滤波器；对滤波脉冲干扰及图像扫描噪声最
为有效。不足：对一些细节多，特别时点线尖端等细
节多的图像不宜采用。
中值滤波三步法：将灰度值排序；确定中值；赋值
图像锐化，目的：突出图像中的细节或增强被模糊了
的细节。去除或者减轻了图像中的干扰噪声之后才可
以进行锐化处理。
一阶微分和二阶微分相比较：一阶微分处理通常会产
生较宽的边缘；二阶微分处理对细节有较强的响应；
一阶微分处理对一般对灰阶阶梯（突变）有较强的响
应；二阶微分对灰度级阶梯变化产生双响应
大多数采用二阶微分，因为形成增强细节的能力更好
一些，一阶微分在图像处理中主要用于边缘提取，但
是在图像增强中也起着较大作用。
由于需要锐化的图像的边界或线条可能是任意走向的，
所以期望采用的算子应该是各向同性的。
采用梯度法：
梯度的两个重要性质：梯度的方向在函数 f(x,y)最大
变 化 率 的 方 向 上 ； 梯 度 的 幅 度 或 模 定 义 为
等 于 f
（x，y）在其最大变化率方向上的单位距离所增加的
量。
梯度法分为两种：水平垂直差分法和交叉差分法。
Sobel 算子的优点：由于引入了平均因素，因而对图像
中的随机噪声有一定的平滑作用；由于它是相隔两行
或两列查分，故边缘两个元素得到了增强，边缘显得
粗而亮；权重为 2，通过突出中心点的作用而达到平滑
目的；系数总和为 0，表明灰度恒定区域的响应为 0。
梯度增强图像：各点的灰度值等于该点的梯度幅度，
只显示灰度较陡的边缘轮廓；设定阈值，大于阈值变
为梯度，小于则不变；大于阈值用一个固定灰度值 Lg
来表征；小于阈值用一个固定 Lb 来表征；大于小于阈
值分别用两个 L 表征
拉 普 拉 斯 算 子 ：
常用的拉普拉斯模板：
0 1 0 1 1 1 1 2 1
1 5 1 1 8 1 2 4 2
0 1 0 1 1 1 1 2 1
- - - - - -
æ öæ öæ ö
ç ÷ç ÷ç ÷
- - - - - -
ç ÷ç ÷ç ÷
ç ÷ç ÷ç ÷
- - - - - - -
è øè øè ø
幅度：abs（F），相位：tan
-1
（I/R）
空域的滤波等同于频域乘积后反变换
离散傅里叶变换：
反变换：
低通滤波器可以实现平滑处理；高通滤波器可以实现
锐化处理
因为人的视觉可分辨的灰度有限，频谱显示都要取一
个 log
理想的低通滤波器会有明显的振铃现象（因为边界存
在高频成分）
巴特沃斯低通滤波器：
N 越大，下降边沿越陡；与理想低通滤波器进行对比高
低频之间的过度较为平滑，因此振铃现象不明显
巴特沃斯高通滤波器：
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