机器视觉图像处理方法是一门结合了计算机科学、光学和机械工程等多个领域的交叉学科。它的主要目的是让机器能够“看到”并理解图像中的信息，从而实现自动化的决策和操作。以下是机器视觉图像处理方法的一些关键步骤和技术：
图像采集
图像采集是机器视觉的第一步，涉及从工作现场获取场景图像的过程。现代相机可以直接输出数字图像信号，避免了模数转换的步骤，并且数字输出接口已经标准化，如USB、VGA、1394、HDMI、WiFi、蓝牙等，可以直接发送到电脑进行处理。
图像预处理
由于设备和环境因素的影响，采集到的图像可能会受到噪声、几何变形、色彩失调等干扰。必须对图像进行预处理，包括去噪、几何校正、直方图均衡化等。
图像分割
图像分割是根据应用需求将图像分割成具有不同特征的区域，并从中提取出感兴趣的目标。常见的特征包括灰度、颜色、纹理、边缘、角点等。
目标识别与分类
在制造业或安防等行业，机器视觉需要对输入图像的目标进行识别和分类，以便在此基础上完成后续的判断和操作。识别和分类技术有很多相似之处，常在目标识别完成后，目标类别也就清晰了。
目标定位与测量
在智能制造中，常见的任务是安装目标工件，但往往需要在安装前对目标进行定位，安装后对目标进行测量。安装和测量都需要保持较高的精度和速度。
目标检测与跟踪
图像处理中的运动目标检测与跟踪就是检测相机实时捕获的场景图像中是否存在运动目标，并预测其下一步的运动方向和趋势，即跟踪。并将这些运动数据及时提交给后续的分析和控制处理，形成相应的控制动作。
数字图像处理与机器视觉PDF资源
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数字图像处理与机器视觉:VisualC++与Matlab实现
这本书将理论知识、科学研究和工程实践有机结合起来，介绍了数字图像处理和识别技术的方方面面。内容包括图像的点运算、几何变换、空域和频域滤波、图像复原、形态学处理、图像分割以及图像特征提取。还介绍了两种在工程技术领域非常流行的分类技术——人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)。
图像处理、分析与机器视觉(第三版)
这是一本介绍图像处理、分析与机器视觉的经典教材，涵盖了从基础知识到高级应用的广泛内容。适合于计算机、通信和自动化等相关专业的本科生、研究生以及工作在图像处理和识别领域一线的广大工程技术人员阅读。
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