1) signal and image processing
信号图象处理
2) radar video data processor
雷达图象信号处理机
3) graphic information processing
图象信息处理
5) image signal processing
图像信号处理
1.
The concept of machine vision and the configuration of a typical machine vision system have been briefly introduced in this paper,and the developing trend of machine vision s techniques have been explained,such as illuminating resource,optical lens,camera,image frame grabber,image signal processing,executive framework,and so on.
介绍了机器视觉的概念和机器视觉的组成,阐述了机器视觉技术的发展现状,如光源照明技术、光学镜头、摄像机及图像采集卡、图像信号处理、执行机构等,分析了机器视觉技术在工业、民用、科学、军事领域的应用状况,展望了机器视觉的发展趋势。
补充资料：彩色图象处理
彩色图象处理
color image processing
。l，…，a3，仍，。3，并进行下面的计算可以是一个标定的过程: R‘=a IR+b1G+ciB G’=aZR+bZG+cZB B‘=a3尺+63G+e3B 伪彩色我们的眼睛比较容易发现彩色的变化，而对亮度的逐渐变化则不敏感。据研究，人们只能辨认50多种单色等级，但是辨认200多种彩色是不成问题的。所以利用彩色可以增强或改善人们的视觉效果。伪彩色技术将灰度图象f(x，y)映射为伪彩色图象【R(x，y)，G(x，y)，B(x，y)]，其中，R(x，刃=Fr【f(x，刃〕，G(x，y)二乓〔f(x，妇」，B(x，刃二凡【f(x，刃〕。Fr，凡，凡为不同彩色分量的映射函数。例如，为了表示一幅黑白图象中的山地的起伏，我们可利用下面表格把16个等级的单色图象变成伪彩色的图象。┌──┬─┬─┬─┬─┬─┬─┬─┬─┬─┬──┬─┬─┬─┬─┬─┬─┐│单色│0 │1 │冈│同│4 │5 │同│7 │8 │【，│困│1l│12│阎│l4│15│├──┼─┼─┼─┼─┼─┼─┼─┼─┼─┼──┼─┼─┼─┼─┼─┼─┤│红 │0 │0 │0 │0 │0 │19│23│35│49│54 │63│54│63│52│54│63│├──┼─┼─┼─┼─┼─┼─┼─┼─┼─┼──┼─┼─┼─┼─┼─┼─┤│绿 │0 │14│17│20│25│27│31│42│49│33 │26│0 │0 │0 │29│63│├──┼─┼─┼─┼─┼─┼─┼─┼─┼─┼──┼─┼─┼─┼─┼─┼─┤│蓝 │国│国│0 │0 │国│0 │0 │0 │0 │0 │0 │0 │0 │53│58│63│└──┴─┴─┴─┴─┴─┴─┴─┴─┴─┴──┴─┴─┴─┴─┴─┴─┘ 彩色在机器视觉中的应用在机器视觉系统中，往往需要进行图象分割，彩色信息可以用来帮助进行图象分割。但是，彩色图象分割并不是简单地增加图象中信息的维数，而是有其自身的特殊物理本质的。彩色信息最重要的优点之一是物体表面的颜色在几何形状和位置变化时比相应的图象亮度要稳定得多。颜色的变化在很大程度上是与景物的光学反射特性有关。物体的反射特性及光源决定了物体的颜色、辉光(物体上的亮斑)和影调(亮度在物体表面的变化)。人们往往利用所谓的彩色反射模型来说明图象中由于反射造成的颜色变化的规律。例如，双色反射模型认为，反射光由两种成分组成:一种是界面反射成分，它具有镜面反射的分布特性。另一种是本体反射成分，它具有漫反射的分布特性。双色反射模型还认为，物体上某一点的颜色是界面反射分量和本体反射分量的线性组合。
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参考词条