光学识别中常见的数字图像处理技术

摘要

cqvip:光学识别中常见的数字图像处理技术有以下几种。全息法。将参考目标r(x,y)和匹配滤波器R*(u,v)投放在4f体系中,在系统中输入目标t(x,y)后进行首个傅里叶变换,将得到的频谱和相匹配的滤波器数值相乘,实现下一个傅里叶变换,以得到全新的图像t(x,y)、r(x,y)和其他的判断目标值。和匹配滤波器相比,变换相关器不需要提前安装滤波器,在调试过程中,对中心对准没有实际要求。微分算子处理法。Roberts算子的计算方式为R(i,j),是由两个2×2模板共同使用得到的结果,通常用来处理一些处理难度较大的图像。但通过这种方法得到的边缘检测值准确性不高。而选择3×3的Prewitt算子和Sobel算子就能明显提高检测结果的准确性。Prewitt算子能够表现出图像在水平方向和垂直方向上的梯度,可以依据复函数的计算原理进行计算。群体特征边缘提取法。主要是依据图像中灰度值的变化而生成的各种不同特征的像素进行处理,可以将特征像素作为主要资源进行处理,也可将其作为智能体进行处理。为了能够有效提高信息处理效率,更好地对相似图像开展甄别工作,就要根据这些图像中所具有的特殊关系进行处理,利用不同的信息进行辨别。数字图像处理技术是由计算机科学为基础演变而来的,能够为各行业提供智力支持。