常用的图像处理算法
图像变换
1. 空域与频域变换：在处理大规模图像阵列时，直接在空间域中处理计算量较大，因此有时需要将空间域图像转换为频域进行处理。常见的技术包括傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等，这些方法可以有效减少计算量并提高处理效率，例如在频域中进行数字滤波。
2. 几何变换：包括图像平移、旋转、镜像、转置等操作。
3. 尺度变换：包括图像缩放和插值算法，常见的插值方法有最近邻插值、线性插值和双三次插值等。
图像增强 图像增强旨在改善图像的视觉效果，突出图像中的关键信息或细节。常用的增强方法包括：
1. 灰度变换增强：如线性灰度变换、分段线性灰度变换、非线性灰度变换。
2. 直方图增强：包括直方图统计、直方图均衡化等方法。
3. 图像平滑与降噪：使用邻域平均法、加权平均法、中值滤波、高斯滤波、双边滤波等方法减少噪声干扰。
4. 图像锐化：通过梯度锐化技术，使用Roberts算子、Laplace算子、Sobel算子等增强图像的边缘。
纹理分析 包括对图像进行骨架提取、连通性分析等方法，用于分析图像的纹理特征。
图像分割 图像分割旨在提取图像中有意义的特征（如边缘、区域等），为后续的识别和分析提供基础。常见分割方法包括：
1. 阈值分割：如固定阈值分割、最优/OTSU阈值分割、自适应阈值分割。
2. 基于边界的分割：如Canny边缘检测、轮廓提取和边界跟踪。
3. Hough变换：用于直线检测和圆检测。
4. 基于区域的分割：如区域生长、区域归并与分裂、聚类分割。
5. 色彩分割和分水岭分割。
图像特征提取 图像特征提取包括对图像进行几何、形状、幅值、直方图等特征的分析，常见的特征类型有：
1. 几何特征：如位置、方向、周长、面积、长短轴、欧几里得距离等。
2. 形状特征：如矩形度、圆形度、不变矩、偏心率等。
3. 幅值特征：如矩、投影等。
4. 直方图特征：如均值、方差、能量、熵、L1范数、L2范数等。
5. 颜色特征：如颜色直方图、颜色矩。
6. 局部二值模式（LBP）特征：在表面缺陷检测、指纹识别、光学字符识别等领域有广泛应用，且计算简单。
图像/模板匹配 包括轮廓匹配、归一化互相关灰度匹配、不变矩匹配、最小均方误差匹配等方法。
色彩分析 色彩分析技术用于色度、色密度、光谱、颜色直方图的分析，常用于自动白平衡等任务。
图像数据编码与压缩 图像编码与压缩技术可减少图像的数据量，从而节省传输带宽、存储空间及处理时间。压缩技术可分为无损压缩和有损压缩。
表面缺陷目标识别算法 常见的传统表面缺陷识别算法包括贝叶斯分类、K最近邻（KNN）、人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）、K-means聚类等。
图像分类（识别） 图像分类属于模式识别的范畴，主要通过图像的预处理、分割和特征提取，进行目标的判定与分类。
图像复原 图像复原旨在恢复因噪声、模糊等降质原因导致的图像失真，常通过建立降质模型并应用滤波方法来恢复图像。
现有可用的视觉检测软件与库
可二次开发的视觉系统
1. Labview
2. VisionPro
3. Halcon
4. OpenCV
常用的视觉检测软件/库
1. Halcon：由德国MVtec公司开发，功能强大，包含丰富的机器视觉算法，广泛应用于工业自动化中。适用于C、C++、C#、Visual Basic等多种编程语言，支持多种图像获取设备。
2. OpenCV：开源计算机视觉库，支持多平台运行，功能涵盖图像处理、计算机视觉和机器学习等多个领域，适用于实时应用程序开发。
3. VisionPro：由康耐视Cognex公司提供，提供全面的视觉解决方案，支持拖放式界面，适合快速开发与应用。
4. LabView：由美国国家仪器公司开发的图形化编程开发环境，适用于工程测量、控制系统的构建和应用。
HSV颜色识别
HSV颜色模型基于色相、饱和度和亮度三个分量，是进行颜色分割和图像处理任务时常用的颜色空间。其基本范围如下：
· H (色相): 0 - 180
· S (饱和度): 0 - 255
· V (明度): 0 - 255
HSV空间特别适合于颜色对象分割和分析，在很多图像处理任务中，如颜色检测、物体识别等，能够取得较好的效果。
