機器人圖像處理的幾種方法：點運算、圖像增強、圖像復(fù)原

機器視覺系統(tǒng)是指用計算機來實現(xiàn)人的視覺功能，也就是用計算機來實現(xiàn) 對客觀的三維世界的識別。人類視覺系統(tǒng)的感受部分是視網(wǎng)膜，它是一個三維采 樣系統(tǒng)。三維物體的可見部分投影到網(wǎng)膜上，人們按照投影到視網(wǎng)膜上的二維的 像來對該物體進(jìn)行三維理解(對被觀察對象的形狀、尺寸、離開觀察點的距離、 質(zhì)地和運動特征等的理解)。

21 世紀(jì)是一個充滿信息的時代，圖像作為人類感知世界的視覺基礎(chǔ)，是人 類獲取信息、表達(dá)信息和傳遞信息的重要手段。數(shù)字圖像處理可以幫助人們更客 觀、準(zhǔn)確地認(rèn)識世界，人的視覺系統(tǒng)可以幫助人類從外界獲取3/4以上的信息， 而圖像、圖形又是所有視覺信息的載體，盡管人眼的鑒別力很高，可以識別上千種顏色，但很多情況下，圖像對于人眼來說是模糊的甚至是不可見的，通過圖像 增強技術(shù)，可以使模糊甚至不可見的圖像變得清晰明亮。另一方面，通過數(shù)字圖 像處理中的模式識別技術(shù)，可以將人眼無法識別的圖像進(jìn)行分類處理。通過計算 機模式識別技術(shù)可以快速準(zhǔn)確地檢索、匹配和識別出各種東西。

機器人的圖像處理就是利用機器人的“大腦”這臺計算機對機器人“看 到”東西進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、處理，獲得人們想要的結(jié)果。對機器人來說，攝像機所 “看到”的圖像，還僅僅只是一個矩陣或者數(shù)組。而機器人視覺系統(tǒng)的要求就是 從圖像中獲得有用的信息，比如，目標(biāo)的位置、顏色、大小等。機器人視覺系統(tǒng) 主要是利用顏色、形狀等信息來識別環(huán)境目標(biāo)。機器人在利用攝像頭采集圖像的 過程中，由于外界的一些不可避免的干擾以及攝像頭本身的條件限制，難免會有 一些采樣不均勻、有遮擋、不夠清晰等問題出現(xiàn)。這時，為了能夠提取出盡可能 準(zhǔn)確的特征點，還要采取一些濾波、分割、提取技術(shù)等。一般在圖像處理的時候 都是要幾種方法相互融合才能達(dá)到要求，單純靠一種方法很難解決所有問題。

通常所說的圖像處理就是當(dāng)機器人通過攝像頭這些外設(shè)獲得圖像之后，利用某種算法來進(jìn)行圖像之間的變換，對圖像進(jìn)行各種操作以達(dá)到所需要實現(xiàn)的功能。

圖像處理的主要運算有如圖4-11所示的幾種主要的方法。

點運算

指像素值通過加減乘除等運算之后，可以改善圖像的顯示效果， 這是一種像素的逐點運算。點運算與相鄰的像素之間沒有運算關(guān) 系，是原始圖像與目標(biāo)圖像之間的映射關(guān)系，不會改變圖像內(nèi)的 空間位置關(guān)系。點運算是一類簡單卻非常具有代表性的重要算法 之一，是其他圖像處理運算的基礎(chǔ)。

圖像增強

一般情況下，圖像的傳輸和轉(zhuǎn)換會造成圖像質(zhì)量的下降，圖像 增強就是不考慮圖像質(zhì)量下降的原因，只將圖像中我們需要的特 征有選擇地凸現(xiàn)出來，而把不需要的衰減，從面可以改善圖像的 質(zhì)量。這樣的話，雖然圖像不一定能逼近于原始圖像，但是可以 提高圖像的特征點數(shù)量，增加其可用性。

圖像復(fù)原

是一種改善圖像的方法，它可以針對圖像質(zhì)量下降的原因， 設(shè)法去補償質(zhì)量下降的因素，去除干擾和模糊，從而使改善 后的圖像盡可能接近原始圖像

在對圖像進(jìn)行上述處理之后，有時候還需要圖像濾波。由于成像系統(tǒng)、傳 輸介質(zhì)和記錄設(shè)備等的不完善，數(shù)字圖像在其形成、傳輸記錄過程中往往會受到 多種噪聲的污染。這時我們就需要通過一些濾波的方法將這些污染去除，以得到 相對純凈的圖片。另外，在圖像處理的某些環(huán)節(jié)，當(dāng)輸入的圖像對象并不如預(yù)想時也會在結(jié)果圖像中引入噪聲。 一般，噪聲信號與要研究的對象不相關(guān)，它以無 用的信息形式出現(xiàn)，擾亂圖像的可觀測信息。所以根據(jù)實際情況，我們需要選擇 合適的方法，以獲得我們想要的結(jié)果，這需要我們在很多的實踐中總結(jié)經(jīng)驗，獲 得積累，才能做得更好。