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工业机器视觉基础教程-halcon篇工业机器视觉是指应用机器视觉技术在工业生产中，实现产品质量检测、工业自动化等一系列目标。
而HALCON则是一款功能齐全、具备丰富图像处理库的应用授权软件。
本文将介绍HALCON图像处理中的基本操作和应用。
一、HALCON图像处理的基本操作1.图像加载：使用read_image操作，该操作可以加载多种图像格式的图片文件。
如：read_image(Image, “test.jpg”)。
2.图像显示：使用disp_image操作可以对加载图像进行可视化处理并显示在界面上。
如：disp_image（Image）。
3.图像缩放：resize_image操作可以对图像进行缩放处理，缩放后的图像尺寸可以根据需求调整。
如：resize_image（Image，Image2，800，600，”bilinear”）。
4.图像灰度化：使用rgb1_to_gray操作可以将彩色图像转化为灰度图像。
如：rgb1_to_gray（Image，Image2）。
5.边缘检测：使用edge_image操作可以对图像进行边缘检测，检测出目标区域的轮廓和边缘。
如：edge_image（Image，Image2，”canny”）。
6.形态学操作：morph_operator操作可以对图像进行形态学操作，如膨胀、腐蚀、开、闭等。
如：morph_operator（Image，Image2，”dilation”，5）。
7.颜色分割：color_segmentation操作可以根据像素的颜色信息进行分割处理，一般是针对彩色图像。
如：color_segmentation （Image，Image2，“HSV”，[1, 0，0]，[255， 255， 255]）。
二、HALCON图像处理的应用1.工业质检：HALCON图像处理可以应用于工业质检领域，在生产线上进行产品质量检测，包括外观、尺寸、缺陷等。
2.智能制造：HALCON图像处理可以实现机器视觉智能制造，根据生产工艺流程和生产数据进行智能制造调节和优化。
机器视觉基础知识题库单选题100道及答案解析1. 机器视觉系统中，用于采集图像的设备通常是（）A. 传感器B. 相机C. 镜头D. 光源答案：B解析：相机是机器视觉系统中用于采集图像的主要设备。
2. 以下哪种光源在机器视觉中常用于检测物体表面的缺陷？（）A. 环形光源B. 条形光源C. 同轴光源D. 点光源答案：C解析：同轴光源能突出物体表面的不平整，常用于检测表面缺陷。
3. 机器视觉中，图像分辨率的单位通常是（）A. dpiB. ppiC. lpiD. mpi答案：B解析：ppi（Pixels Per Inch）是图像分辨率的常用单位。
4. 图像的灰度级通常用（）来表示A. 二进制数B. 十进制数C. 十六进制数D. 八进制数答案：A解析：图像的灰度级一般用二进制数表示。
5. 机器视觉中，用于提取图像特征的算法属于（）A. 图像增强B. 图像分割C. 图像识别D. 图像压缩答案：C解析：图像识别的过程包括提取图像特征。
6. 以下哪种图像滤波算法可以有效去除椒盐噪声？（）A. 中值滤波B. 均值滤波C. 高斯滤波D. 双边滤波答案：A解析：中值滤波对椒盐噪声有较好的去除效果。
7. 在机器视觉中，边缘检测常用的算法是（）A. Sobel 算子B. Laplacian 算子C. Canny 算子D. 以上都是答案：D解析：Sobel 算子、Laplacian 算子和Canny 算子都常用于边缘检测。
8. 机器视觉系统的精度主要取决于（）A. 相机分辨率B. 镜头精度C. 图像处理算法D. 以上都是答案：D解析：相机分辨率、镜头精度和图像处理算法都会影响机器视觉系统的精度。
9. 以下哪种颜色空间在机器视觉中常用于颜色检测？（）A. RGBB. HSVC. YUVD. CMYK答案：B解析：HSV 颜色空间更适合颜色检测。
10. 图像二值化处理中，常用的阈值选取方法是（）A. 固定阈值B. 自适应阈值C. 手动阈值D. 以上都是答案：D解析：这几种阈值选取方法在不同场景中都有应用。
机器视觉系统需要的信息包含在采集到的数字图像中，以像素的形式存在。
要实现准确测量和控制，需要使用真实世界的坐标系和测量单位，即要得到像素与真实世界坐标系的映射关系，才能进行后续处理。
· 透视畸变（perspective distortion ）：相机未能垂直于被测目标安装· 径向畸变（radial lens distortion）：相机所使用的镜头特性并不都与其光心处的特征一致· 切向畸变（tangential distortion ）：图像传感器未能与镜头光面平行安装·非线性畸变（nonlinear distortion ）：检测目标表面位非线性平面，存在起伏· 渐晕（vignetting ）：光源不能提供均匀光照· 采集图像灰度分布不均：传感器有杂质或者目标表面非均匀机器视觉系统的校准多基于对各种畸变或相机进行建模完成，不同校准方法效果因使用场合而异。
可以使用误差映射表和误差统计对选用的校准方法进行定量评价。
畸变模型通过综合上述多种畸变方式，可获得图像处理前后的坐标关系。
畸变径向分量：畸变切向分量：在上述公式中：包含了5个畸变参数：k1、k2、k3、p1、p2 对于一个给定的镜头成像系统，这5个畸变参数怎么获得？这就涉及到“相机标定”，即需要根据一系列已知的若干对原成像点与畸变成像点的坐标值，带入以上公式来解出。
图像校准机器视觉系统的校准是为了找出图像中像素点与真实世界坐标系映射关系的过程，这一过程通常在空间域进行。
简易系统校准法（simple calibration ）：也称点-距校准法（point-distance calibration ）。
直接根据小孔成像模型计算出图像像素大小或像素间距在工作面上对应的实际距离，这是一种不考虑任何畸变近乎理想的方法，适用于畸变较小的场合。
使用IMAQ Set Simple Calibration2来快速建立点距校准的映射关系。
机器视觉计算机像处理与识别技术机器视觉计算机图像处理与识别技术随着科技的发展与进步，机器视觉计算机图像处理与识别技术得到了广泛的应用。
机器视觉是指通过计算机系统模拟人类的视觉系统来实现对图像和视频的处理与识别，具有广泛的应用前景。
本文将从机器视觉的定义与原理、图像处理技术、图像识别技术以及应用领域等方面进行介绍。
一、机器视觉的定义与原理机器视觉是一种以摄像机为感知器官的系统，通过对获得的图像或视频进行处理与分析，实现对目标的理解与识别。
其主要部分包括图像获取模块、图像处理模块和图像识别模块。
其中，图像获取模块主要负责采集原始图像数据，图像处理模块则是对图像进行处理与增强，使之更具有可读性和可理解性，而图像识别模块则是识别图像中的目标或特征。
机器视觉的原理主要包括图像采集、图像预处理、特征提取与匹配、目标识别与分类等步骤。
其中，图像采集是指利用摄像机从真实世界中采集图像或视频数据；图像预处理是对采集到的图像进行噪声过滤、增强对比度等处理，以减少后续步骤的计算负担；特征提取与匹配是通过对图像中的特征进行提取与描述，并与数据库中的特征进行匹配，以实现目标的识别与分类。
二、图像处理技术图像处理技术是机器视觉的核心技术之一，它包括了一系列操作和算法，用于改善图像的质量、增强图像的可读性与可理解性。
常用的图像处理技术包括滤波、边缘检测、图像增强、图像分割等。
1. 滤波滤波是图像处理中常用的一种技术，它可以通过去除图像中的噪声或者对图像进行模糊处理来改善图像质量。
常见的滤波方法有均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
2. 边缘检测边缘检测是对图像中的边缘进行检测与提取的技术。
常用的边缘检测算法有Sobel算子、Canny算子等。
3. 图像增强图像增强是通过对图像的亮度、对比度、颜色等方面的调整，使得图像更加清晰和易于观察的方法。
常见的图像增强方法有灰度拉伸、直方图均衡化等。
4. 图像分割图像分割是将图像进行区域划分的技术，目的是将图像中的目标与背景分离开来。
机器视觉技术的工作原理机器视觉技术是基于计算机视觉和图像处理技术的一种应用。
简言之，机器视觉技术就是让机器“看的懂”，实现对图像、视频等视觉信息的处理和分析，从而实现识别分类、定位追踪、检测测量、三维重建等自动化处理过程，可以广泛应用于工业、安防、交通、医疗、军事等领域。
那么，机器视觉技术的工作原理是怎样的呢？下面我们就来简单了解。
一、图像的采集与预处理机器视觉技术的第一步是图像的采集与预处理。
主要是将所需采集的图像送入计算机，对图像进行处理与优化，包括图像分辨率的调整、图像去噪、图像二值化、图像边缘提取、图像增强等一系列操作。
在这个过程中，需要考虑光照的影响、噪声的影响和图像失真问题，以保证后续操作的准确性与稳定性。
二、特征提取和选择第二步是特征提取和选择。
特征是指在图像中具有区分度并且能代表待测目标特点的突出信息。
一般机器视觉算法会对采集的图像进行多个尺度与角度的检测，提取各种不同的特征并对这些特征进行特征选择，以便于后续分类、识别与检测等操作。
在这个过程中，需要使用各种特征选择方法同时通过大量的学习数据进行训练来不断优化特征的提取与选择方法。
三、模型的训练和优化第三步是模型的训练和优化。
机器视觉技术需要通过大量的数据，将提取到的特征输入到机器学习模型中进行训练。
模型可以是各种机器学习算法，如支持向量机（SVM）、神经网络（NN）、深度学习（DL）、决策树（DT）等。
在这个过程中，需要考虑模型的参数选择、数据的预处理、数据的采样、数据的分布等因素对模型的训练与优化产生的影响。
模型的训练和优化是机器视觉技术中最为核心和复杂的部分，直接决定了机器视觉技术的性能和应用范围。
四、分类、识别和检测第四步是分类、识别和检测。
在第三步训练好了模型之后，机器视觉技术就可以进入分类、识别和检测等环节。
通过对所得图像特征进行分析，并将其与预定义的模型进行对比分析，从而对图像进行分类、识别和检测等操作。
分类、识别和检测是机器视觉技术中最为直接的操作，应用广泛，如人脸识别、车辆识别、文本识别、病变检测等。
第1篇一、基础知识与理解1. 什么是机器视觉？请简述其基本原理和主要应用领域。
- 解析：面试官希望通过这个问题了解应聘者对机器视觉基本概念的理解。
应聘者应能够清晰定义机器视觉，并举例说明其在工业、医疗、农业等领域的应用。
2. 请解释什么是图像处理？它与机器视觉有何区别和联系？- 解析：这个问题考察应聘者对图像处理和机器视觉关系的理解。
应聘者应能够区分两者，并说明图像处理是机器视觉的重要组成部分。
3. 描述图像的分辨率、像素和灰度级之间的关系。
- 解析：这是一个基础的图像知识问题，考察应聘者对图像基本参数的理解。
4. 请说明什么是边缘检测？常用的边缘检测算法有哪些？- 解析：这个问题考察应聘者对边缘检测概念和常见算法的掌握程度。
5. 什么是特征提取？请举例说明在机器视觉中常用的特征提取方法。
- 解析：特征提取是机器视觉中的重要环节，面试官希望了解应聘者对这一概念的理解和实际应用。
二、算法与技术6. 请解释什么是卷积神经网络（CNN）？它在机器视觉中有什么作用？- 解析：CNN是机器视觉中常用的深度学习算法，面试官希望了解应聘者对这一技术的掌握程度。
7. 请简述YOLO算法的基本原理和优势。
- 解析：YOLO是一种目标检测算法，面试官希望通过这个问题考察应聘者对目标检测算法的理解。
8. 什么是SIFT算法？请说明其在图像匹配中的应用。
- 解析：SIFT是一种图像特征提取算法，面试官希望了解应聘者对这一算法的掌握程度。
9. 请解释什么是深度学习？它与机器学习有何区别？- 解析：深度学习是机器学习的一种，面试官希望了解应聘者对深度学习的基本概念和原理。
10. 请简述R-CNN算法的基本原理和优缺点。
- 解析：R-CNN是目标检测领域的重要算法，面试官希望了解应聘者对这一算法的理解。
三、实际应用与项目经验11. 请描述一次你参与过的机器视觉项目，包括项目背景、目标、技术方案和成果。
- 解析：这个问题考察应聘者的项目经验和实际操作能力。
图像处理与计算机视觉基础，经典以及最近发展By xdyang（杨晓冬tc@）一、绪论1.为什么要写这篇文章从2002年到现在，接触图像快十年了。
虽然没有做出什么很出色的工作，不过在这个领域摸爬滚打了十年之后，发现自己对图像处理和计算机视觉的感情越来越深厚。
下班之后看看相关的书籍和文献是一件很惬意的事情。
平常的一大业余爱好就是收集一些相关的文章，尤其是经典的文章，到现在我的电脑里面已经有了几十G的文章。
写这个文档的想法源于我前一段时间整理文献时的一个突发奇想，既然有这个多文献，何不整理出其中的经典，抓住重点来阅读，同时也可以共享给大家。
于是当时即兴写了一个《图像处理与计算机视觉中的经典论文》。
现在来看，那个文档写得很一般，所共享的论文也非常之有限。
就算如此，还是得到了一些网友的夸奖，心里感激不尽。
因此，一直想下定决心把这个工作给完善，力求做到尽量全面。
本文是对现有的图像处理和计算机视觉的经典书籍（后面会有推荐）的一个补充。
一般的图像处理书籍都是介绍性的介绍某个方法，在每个领域内都会引用几十上百篇参考文献。
有时候想深入研究这个领域的时候却发现文献太多，不知如何选择。
但实际上在每个领域都有那么三五篇抑或更多是非读不可的经典文献。
这些文献除了提出了很经典的算法，同时他们的Introduction和Related work 也是对所在的领域很好的总结。
读通了这几篇文献也就等于深入了解了这个领域，比单纯的看书收获要多很多。
写本文的目的就是想把自己所了解到的各个领域的经典文章整理出来,不用迷失在参考文献的汪洋大海里。
2.图像处理和计算机视觉的分类按照当前流行的分类方法，可以分为以下三部分：图像处理：对输入的图像做某种变换，输出仍然是图像，基本不涉及或者很少涉及图像内容的分析。
比较典型的有图像变换，图像增强，图像去噪，图像压缩，图像恢复，二值图像处理等等。
基于阈值的图像分割也属于图像处理的范畴。
一般处理的是单幅图像。
三．图像处理的基础算法3.1引言机器视觉就是模拟动物的眼睛，完成对周围环境事物的感知、识别或理解。
机器视觉的感知是靠成像装置完成的，其主要任务是把视觉信息转换为计算机可以接收和处理的数字图像信息，常用的成像装置有CCD摄像机、扫描仪、红外摄像机和微波成像装置等。
图像信息的处理和识别从逻辑上可分为三个层次:基础处理、特征提取、模式识别与理解。
在成像过程中，因受各种条件的限制和许多随机因素的干扰，由成像装置获得的数字图像必须要经过基础处理。
图像的基础处理主要完成原始图像的噪声过滤、灰度校正、儿何校正、图像增强和伪彩色处理等。
图像的特征提取就是从大量图像数据中，提取有利于图像识别和理解的土要特征量，用有限的特征来描述原始图像中的目标。
图像的特征主要包括形状特征、纹理特征、结构特征和颜色特征等。
特征的提取方法主要有区域分割、边缘检测和纹理分析等。
模式识别和理解就是根据己有的特征参数，采用相应的识别匹配方法，完成对目标物的识别、分类或理解。
模式识别的方法大致可分为统计决策法、句法结构法、模糊判决法和人工智能法四种。
由于图像的基础处理算法面对的是大量的原始图像数据，所以基于机器视觉技术的废石检测系统，识别和分级的实时性和准确性在很大程度上取决于基础处理算法的好坏。
所以本课题对废石检测中常用的图像基础处理算法进行了研究、比较和分析，确定了适合废石检测的图像预处理算法，为实现废石检测和分级奠定基础。
3.2 图像灰度化彩色CCD系统一般是以RGB颜色模型为标准模型，通过每个像素的红((R)、绿(G)、蓝(B)感光器件的感光量产生24位色彩空间。
经过彩色图像采集卜的采样、量化，得到24位真彩图像。
在对图像进行处理和分析时，为减少数据处理量、加快处理速度，一般先要把彩色图像作灰度变换，转换为灰度图像。
灰度化方法：灰度图像是指只含亮度信息，不含色彩信息的图像。
灰度值Y一般位于某个范围之内:Ymin ≤≤ Ymax (3-1)Y理论上要求Y仅为正的，且为有限值，区间[Ymin ，Ymax]称为灰度级。
工业机器视觉基础教程-halcon篇
1. HALCON介绍与安装
- HALCON是一个强大的机器视觉库，提供广泛的图像处理和分析功能。
- HALCON支持常见的编程语言，如C/C++、Python等。
- 安装HALCON需要许可证，可以从官方网站购买或试用一段时间。
2. HALCON图像处理基础
- HALCON提供众多的图像处理函数，如图像增强、滤波、变换等。
- HALCON使用图像对象（image）来管理图像数据，支持灰度图和彩色图。
- 常见的图像操作包括读写图像、显示图像、处理图像、保存图像等。
3. HALCON模板匹配与对象识别
- 模板匹配是在原图中寻找与给定模板相似的区域。
- HALCON提供多种模板匹配算法，如灰度匹配、形状匹配、相位匹配等。
- 对象识别是在图像中寻找和匹配已知的物体。
- HALCON对对象识别提供了多种工具，如形状匹配、边缘匹配、基于模板的匹配等。
4. HALCON 3D视觉基础
- HALCON允许在3D空间中处理图像，包括点云数据、深度图像等。
- HALCON提供了一些重要的3D功能，如视觉重建、点云配准、三维匹配等。
- HALCON还提供了宏库（HDevEngine），可以用于创建独立的应用，以及与其他语言和工具集成。
5. HALCON高级应用
- HALCON可应用于广泛的工业应用，如自动化检测、半导体制造、医疗诊断等。
- HALCON提供了丰富的应用示例，如瓶身检测、轴承检测、肝部分割等。
- 针对不同的应用，HALCON还提供了一些专用工具和函数，如工业标定、医学图像分析等。
机器人视觉技术及应用课程内容
机器人视觉技术及应用课程内容
1. 机器视觉基础知识：图像采集、处理、分析、识别和分类。
2. 图像处理算法：包括图像去噪、图像增强、边缘检测、图像分割、特征提取、匹配等。
3. 机器视觉系统架构：包括硬件系统和软件系统。
4. 机器视觉应用领域：包括自动化生产、智能物流、智能安防、智能医疗、智能交通等。
5. 机器人视觉系统框架：包括机器人控制系统、机器视觉系统、机器人运动规划系统。
6. 机器人视觉应用案例分析：包括机器人视觉应用实例、机器人视觉应用效果分析和机器人视觉应用趋势分析。
7. 机器人视觉实验：包括机器人视觉系统搭建、机器视觉算法实现和机器人视觉应用实验。
8. 机器人视觉设计：包括机器人视觉系统设计、机器人视觉模块设计、机器人视觉系统优化设计。
9. 机器人视觉技术创新：包括机器人视觉技术创新、机器人视觉产品设计和机器人视觉应用创新。
10. 机器人视觉未来展望：包括未来机器人视觉技术发展趋势、未来机器人视觉应用领域和未来机器人视觉产品形态。
- 1 -。
工业机器视觉基础教程-halcon篇工业机器视觉基础教程-Halcon篇工业机器视觉是一种通过计算机对物体进行图像分析的技术，能够实现自动检测、识别和测量等功能。
Halcon是一种常用的工业机器视觉库，提供了丰富的图像处理函数和算法，使其成为开发工业机器视觉应用的有效工具。
1. Halcon的安装和基本配置在学习使用Halcon之前，首先需要将Halcon工具包下载并安装到电脑中。
安装完成后，还需要进行基本的配置设置，以确保Halcon能够正常运行。
2. Halcon图像的读取和显示在Halcon中，可以使用ReadImage函数读取图像文件，并使用DispWindow函数在图像窗口中显示图像。
可以通过设置窗口参数来调整图像的显示效果。
3. Halcon图像的预处理在进行图像处理之前，通常需要对图像进行预处理，以便提取感兴趣的目标信息。
在Halcon中，可以使用一系列的函数实现图像预处理的操作，如平滑、边缘检测、二值化等。
4. Halcon图像的特征提取和匹配图像特征提取和匹配是工业机器视觉中常用的操作，可以通过提取出的特征进行目标的识别和测量。
Halcon提供了多种特征提取函数和匹配算法，如边缘提取、角点检测、形状匹配等。
5. Halcon图像的测量和计算工业机器视觉常用于对物体尺寸、位置、角度等进行测量和计算。
Halcon提供了一系列的测量和计算函数，如距离测量、角度测量、轮廓面积计算等。
6. Halcon图像的分割和识别在某些工业机器视觉应用中，需要将图像中的目标进行分割，并对分割出的目标进行识别。
Halcon提供了多种分割和识别函数，如颜色分割、形状分割、字符识别等。
7. Halcon图像的图形界面设计在开发工业机器视觉应用时，通常需要设计出直观友好的图形界面，以方便用户操作和显示结果。
Halcon提供了UI元素的创建和交互函数，可以通过这些函数设计出符合需求的图形界面。
8. Halcon的高级函数和算法除了基本的图像处理和分析功能外，Halcon还提供了一些高级的函数和算法，如3D视觉、深度学习等。
1.什么是机器视觉技术试论述其基本概念和目的。
答：机器视觉技术是是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。
机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。
机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。
机器视觉是用机器代替人眼来完成观测和判断，常用于大批量生产过程汇总的产品质量检测，不适合人的危险环境和人眼视觉难以满足的场合。
机器视觉可以大大提高检测精度和速度，从而提高生产效率，并且可以避免人眼视觉检测所带来的偏差和误差。
2.机器视觉系统一般由哪几部分组成试详细论述之。
答：机器视觉系统主要包括三大部分：图像获取、图像处理和识别、输出显示或控制。
图像获取：是将被检测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据。
该部分主要包括，照明系统、图像聚焦光学系统、图像敏感元件（主要是CCD和CMOS）采集物体影像。
图像处理和识别：视觉信息的处理主要包括滤波去噪、图像增强、平滑、边缘锐化、分割、图像识别与理解等内容。
经过图像处理后，图像的质量得到提高，既改善了图像的视觉效果又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。
输出显示和控制：主要是将分析结果输出到显示器或控制机构等输出设备。
3.试论述机器视觉技术的现状和发展前景。
答：。
机器视觉技术的现状：机器视觉是近20～30年出现的新技术，由于其固有的柔性好、非接触、快速等特点，在各个领域得到很广泛的应用，如航空航天、工业、军事、民用等等领域。
发展前景：随着光学传感器、信息技术、信号处理、人工智能、模式识别研究的不断深入和计算机性价比的不断提高，机器视觉技术越来越成熟，特别是市面上已经有针对机器视觉系统开发的企业提供配套的软硬件服务，相信越来越多的客户会选择机器视觉系统代替人力进行工作，既便于管理又节省了成本。
价格持续下降、功能逐渐增多、成品小型化、集成产品增多。
4.机器视觉技术在很多领域已得到广泛的应用。
请给出机器视觉技术应用的三个实例并叙述之。
答：一、在激光焊接中的应用。
通过机器视觉系统，实时跟踪焊缝位置，实现实时控制，防止偏离焊缝，造成产品报废。
二、在火车轮对检测中的应用，通过机器视觉系统抓拍轮对图像，找出轮对中有缺陷的轮对，提高检测精度和速度，提高效率。
三、大批量生产过程中的质量检查，通过机器视觉系统，对生产过程中的产品进行质量检查跟踪，提高生产效率和准确度。
5.什么是傅里叶变换，分别绘出一维和二维的连续及离散傅里叶变换的数学表达式。
论述图像傅立叶变换的基本概念、作用和目的。
答：傅里叶变换是将时域信号分解为不同频率的正弦信号或余弦函数叠加之和。
一维连续函数的傅里叶变换为：(){}()()2j ux F f x F u f x e dx π+∞--∞==⎰ 一维离散傅里叶变换为：()()1201,0,1,2,1x N j u N x F u f x e u N N π--===-∑ 二维连续函数的傅里叶变换为：(){}()()[]2(),,,j ux vy F f x y F u v f x y e dxdy π-++∞-∞==⎰⎰ 二维离散傅里叶变换为：()()112001,,0,1,2,1;0,1,2,1ux vy M N j M N x y F u v f x y e MN u M v N π⎛⎫---+ ⎪⎝⎭====-=-∑∑图像傅立叶变换的基本概念：傅立叶变换是数字图像处理技术的基础，其通过在时空域和频率域来回切换图像，对图像的信息特征进行提取和分析，简化了计算工作量，被喻为描述图像信息的第二种语言，广泛应用于图像变换，图像编码与压缩，图像分割，图像重建等。
作用和目的：图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标，是灰度在平面空间上的梯度。
傅立叶变换的物理意义是将图像的灰度分布函数变换为图像的频率分布函数，傅立叶逆变换是将图像的频率分布函数变换为灰度分布函数。
6.图像灰度变换主要有哪几种形式各自的特点和作用是什么答：灰度变换:基于点操作，将每一个像素的灰度值按照一定的数学变换公式转换为一个新的灰度值。
灰度变换是图像增强的一种重要手段，它可以使图像动态范围加大，使图像的对比度扩展，图像更加清晰，特征更加明显。
灰度变换分为线性变换和非线性变换。
线性变换的灰度区变换时线性拉伸或压缩的。
非线性变换的灰度区变换时非线性的。
常用的灰度变换形式有:一、全域线性变换，在曝光不足或过度的情况下，图像灰度可能局限在一个很小的范围内。
这时在显示器上看到的将是一个模糊不清、似乎没有灰度层次的图像。
用一个线性单值函数，对帧内的每一个像素做线性扩展，将有效的改善图像的视觉效果。
二、分段线性变换：将灰度区间分成两段乃至多段分别做线性变换。
分段线性变换的优点是可以根据用户的需要，拉伸特征物体的灰度细节，相对抑制不感兴趣的灰度级。
三、非线性变换：可以实现图像灰度的非线性变换，例如，对数变换，当希望对图像的低灰度区有较大的扩展而高灰度区压缩时，可以采用此变换。
它能使图像灰度的分布均匀，与人的视觉特性相匹配。
7.什么是图像直方图直方图均衡化有什么用答：图像直方图描述图像中各灰度级出现的相对频率. 其横坐标是灰度值、纵坐标是概率密度（连续图像）或概率值（离散图像）。
灰度直方图可以得到诸如总体明亮程度、对比度、对象可分性等与图像质量有关的灰度分布概貌。
例如,一些图象由于其灰度分布集中在较窄的区间，对比度很弱,图象细节看不清楚.此时,可采用图像灰度直方图均衡化处理。
直方图均衡化就是通过变换函数将原图的直方图调整为平坦的直方图，然后用此直方图校正图像，通过均衡化是图像灰度间隔拉大，加大了图像反差，改善视觉效果,达到增强目的。
从而有利于图像的分析和识别，并且每个灰度级有大致相同的像素点。
8.什么是图像滤波图像滤波有何用答：图像滤波，即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标像的噪声进行抑制。
通过图像滤波抑制噪声除，可以得到比较干净清晰的图像，但会使得边缘模糊。
图像滤波，即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。
图像滤波的作用在于：一是抽出对象的特征作为图像识别的特征模式；二是为适应图像处理的要求，消除图像数字化时混入的噪声。
9.图像空间域低通滤波有何作用答：直观上看，它会使图像变的模糊，平滑。
使不同颜色或灰度间有一定的过度，棱角分明的图像模糊化由于图像噪声空间相关性弱，他们的频谱一般是位于空间频率较高的区域，而图像本身的频率分量则处于较低的空间频率区域内，因此可以用低通滤波的方法来实现图像的平滑，去除噪声干扰。
图像空间域低通滤波可以消除噪声，减小“抖动”现象，提高信噪比，增加图象的清晰度，并能提取图象的特征作用为识别目标的模式。
10.空间域图像锐化有哪些方法论述其特点。
答：边缘模糊是图像常见的质量问题，由此造成图像轮廓不清晰，线条不鲜明，使图像特征提取、识别和理解难以进行。
增强图像轮廓和线条使图像边缘变得清晰的处理称为图像锐化。
常见的图像锐化有，梯度法、空域高通滤波法，微分法，反锐化掩模法等。
梯度法：最简单的方法是令（x，y）点锐化后图像函数g（x，y）值等于原始图像f（x，y）在该点的梯度值，进而使图像轮廓突出。
高通滤波法：图像边缘与高频分量相对应，高通滤波器让高频分量畅通无阻，而对低频分量则充分限制，从而达到锐化的目的。
微分法有：一阶微分处理处理，这种方法一般对灰度阶梯有较强的响应，会产生较宽的边缘。
二阶微分处理对细节有较强的响应，如细线和孤立点，对灰度阶梯变化产生双响应。
在图像中灰度值变化相似时，对线的相应比对阶梯强，且点比线响应强。
总的来说二阶微分处理比一阶微分好一些，因为形成增强细节的能力好一些。
11.简述频域图像的平滑和锐化方法。
答：图像的平滑方法：频域低通滤波法，在频域中，图像的噪声和边缘在傅里叶变换中对应高频分量，我们可以移植或衰减它们以达到图像平滑的作用。
图像的锐化方法：频域高通滤波法，因为边缘及灰度级中其他的急剧变化都与高频分量有关，在频域中用高通滤波器处理，能够获得图像尖锐化。
高通滤波器衰减傅立叶变换中的低频分量，而无损傅立叶变换中的高频信息。
12.什么是图像分割答：在图像分析中,通常需要将所关心的目标物从图像中提取出来,这种从图像中将某个特定区域与其它部分进行分离并提取出来的处理,就是图像分割。
图像分割就是依据图像的灰度、颜色、纹理、边缘等特征，把图像分成各自满足某种相似性准则或具有某种同质特征的连通区域的集合的过程。
图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。
它是由图像处理到图像分析的关键步骤。
现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。
13.图像灰度阈值分割常见的方法是哪些分别论述起其特点。
答：图像阈值化处理其实质是一种图像灰度级的非线性运算，阈值处理可用方程加以描述，并且随阈值的取值不同，可以得到具有不同特征的二值图像。
图像灰度阈值分割常见的方法有：固定阈值法，固定阈值仅在物体的灰度值和背景的灰度值不变时效果很好，但这种情况很少存在。
自动阈值法，要注意到是动态阈值分割的结果不仅包括毕局部背景更亮或更暗的物体，也包括亮区域或暗区域的边缘。
双峰法，图像灰度直方图呈双峰状且有明显的谷，选择谷底的灰度值作为阈值就可以把目标从背景中分割出来，该方法对于目标和背景有很大灰度差异的图像能实现简单而有效地分割。
14.试论述图像灰度最大方差自动阈值求取方法。
答：图像灰度最大方差自动阈值求取方法是基于信息论中最大方差准则的图像阈值自动选取方法，是单阈值和多阈值选取的一种重要方法，这种方法的基本思想是寻找的最佳阈值要使分割后的目标和背景的方差总值最大，或是使分割前后图像的信息量差异最小。
15.试论述图像恢复的基本概念。
答：图像恢复是将退化了的或者模糊了的图像的原有信息进行恢复,以达到清晰化的目的。
是一种从图像退化的数学或概率模型出发，研究改进图像外观，从而使恢复以后的图像尽可能地反映原始图像的本来面目的一种技术，其目的是获得与景物真实面貌相像的图像。
图像恢复，是在研究图像退化原因的基础上，以被退化的图像为依据，根据某些先验知识，设计一种数学模型，从而估算出理想像场的一类操作。
所以又可以说图像恢复是恢复图像的“真”面目。
16.论述图像识别的基本概念。
常见的判别函数有哪些答：指通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述之后，将所期望获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。
