圖像預(yù)處理：包括圖像增強(qiáng)、圖像濾波、圖像分割，使用邊緣檢測(cè)算法對(duì)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，并對(duì)圖像進(jìn)行特征提出和特征向量歸一化處理，將歸一化后的特征輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器，由分類器對(duì)這組特性進(jìn)行分類、判斷，得出識(shí)別結(jié)果，在經(jīng)過目標(biāo)定位，從而實(shí)現(xiàn)機(jī)械手做出響應(yīng)的動(dòng)作；

圖像處理的目的是使目標(biāo)物的特征增強(qiáng)，在完成對(duì)目標(biāo)物增強(qiáng)的同時(shí)，抑制非目標(biāo)物；圖像特征提取是抽取目標(biāo)物的特征；分類器根據(jù)目標(biāo)物的特征將要識(shí)別的物體分類，完成物體的識(shí)別；通過視覺目標(biāo)定位提取目標(biāo)物的位置信息，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)定位。

圖像增強(qiáng)
圖像增強(qiáng)是按特定的需要突出一幅圖像中的某些信息,同時(shí)削弱或去除某些不需要信息的處理方法。其主要目的是使處理后的圖像對(duì)某種特定的目的來說比原始圖像更適用。因此,這類處理是為了某種目的去改善圖像質(zhì)量的。處理的結(jié)果使圖像更適用與人的視覺特性或機(jī)器的識(shí)別系統(tǒng)。應(yīng)該明確指出的是增強(qiáng)處理并不能增強(qiáng)原始圖
模板處理
模板處理在圖像處理中有很多應(yīng)用,對(duì)圖像的濾波一般都是在圖像空間借助模板進(jìn)行領(lǐng)域操作完成的。根據(jù)實(shí)現(xiàn)的功能不同,可以分為兩類
(1)平滑(低通)濾波器:它能削弱或消除傅立葉空間的高頻分量,但不影響低頻分量，因?yàn)楦哳l分量對(duì)應(yīng)圖像中的區(qū)域邊緣等灰度值具有較大較快變化的部分,濾波器將這些分量濾去可使圖像平滑
2)銳化(高通濾波器它能刷弱或消除傅立葉空間的低頻分量,但不影響高頻分量
因?yàn)榈皖l分量對(duì)應(yīng)圖像中灰度值緩慢變化的區(qū)域,因而與圖像的整體特性,如整體對(duì)比度和平均灰度值等有關(guān),高通濾波器將這些分量濾去可使圖像銳化。
圖像分割
在對(duì)圖像的研究和應(yīng)用中,人們往往僅對(duì)圖像中的某些部分感興趣。這些部分常稱為目標(biāo)或前景(其它部分稱為背景),它們一般對(duì)應(yīng)圖像中特定的、具有獨(dú)特性質(zhì)的區(qū)域。為了辨識(shí)和分析目標(biāo),需要將這些有關(guān)區(qū)域分離提取出來,在此基礎(chǔ)上才有可能對(duì)目標(biāo)進(jìn)一步利用,如進(jìn)行特征提取和測(cè)量。圖像分割就是指把圖像分成各具特性的區(qū)域并提取出感興趣目標(biāo)的技術(shù)和過程。這里的特性可以是灰度、顏色、紋理等,目標(biāo)可以對(duì)應(yīng)單個(gè)區(qū)域,也可以對(duì)應(yīng)多個(gè)區(qū)域。
圖像分割是由圖像處理進(jìn)到圖像分析的關(guān)鍵步驟,也是一種基本的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)。這是因?yàn)閳D像的分割、目標(biāo)的分離、特征的提取和參數(shù)的測(cè)量將原始圖像轉(zhuǎn)化為更抽象更緊湊的形式,使得更高層的分析和理解成為可能。

邊緣檢測(cè)
邊緣檢測(cè)是所有基于邊界的分割方法的第一步。兩個(gè)具有不同灰度值的相鄰區(qū)域之間總存在邊緣。邊緣是灰度值不連續(xù)的結(jié)果,這種不連續(xù)常可利用求導(dǎo)數(shù)方法方便地檢測(cè)到,一般常用一階和二階導(dǎo)數(shù)來檢測(cè)邊緣邊緣的檢測(cè)可借助空域微分算子通過卷積完成。實(shí)際上數(shù)字圖像中求導(dǎo)數(shù)是利用差分近似微分來進(jìn)行的。下面介紹幾種簡(jiǎn)單的空域微分算子,它們不僅可以用于檢測(cè)2D邊緣,也可以用于檢測(cè)3D邊緣。

閾值分割
在利用取例值方法來分割灰度圖像時(shí),一般都對(duì)圖像有一定的假設(shè)。換句話說,是基于一定的圖像模型的。最常用的模型可描述如下:假設(shè)圖像是由單峰灰度分布的目標(biāo)和背景組成,在目標(biāo)或背景內(nèi)部的相鄰象素間的灰度值是高度相關(guān)的,但是在目標(biāo)和背景交界處兩邊的像素在灰度值上有很大的差別。如果一幅圖像滿足這些條件,它的灰度直方圖基本上可看作是由分別對(duì)應(yīng)目標(biāo)和背景的兩個(gè)單峰直方圖混合而成。此時(shí)如果這兩個(gè)分布大小(數(shù)量)接近且均值相距足夠遠(yuǎn),而且均方差也足夠小,則直方圖應(yīng)是雙峰的。對(duì)這類圖像?？捎萌￠y值方法來較好地分割。

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