6、基于图像处理的自动化系统关键参数与预处理方法解析

基于图像处理的自动化系统关键参数与预处理方法解析

1. 关键参数概述

在基于图像处理的自动化系统中，IAC、IPC 和 IIC 是主要参数，它们对系统的成功起着重要作用。虽然技术、处理硬件、处理方法及其算法、数据收集条件、评估速度等其他参数也有影响，但在智能性方面，这三个组件更为突出。在相关公式的组件中，IPC 对智能图像处理和关键指标提取的影响最大。

设计智能自动化系统时，通常会提出三个主要问题：
- 用何种硬件和传感器来捕获视频信息？
- 根据输入数据类型，应采用什么方法进行图像分析和处理？
- 哪些关键指标最终将用作每个图像的定量指标？

正确回答这三个问题，就能实现任何智能化的问题或想法。

2. 图像预处理的必要性

大多数图像拍摄于不同光照条件下，且包含降低图像质量的因素，如随机纹理、表面不均匀、光线不均、阴影、路面纹理不规则、水分、油污、垃圾等。因此，去除噪声或无关对象非常重要。在使用未升级的原始图像时，在分割阶段选择统一阈值是一个极具挑战性的问题，传统方法难以解决。所以，在处理和特征提取之前，设计预处理算法是必要的。

预处理阶段可提升图像的主要特征，如裂缝边缘、路面纹理质量、骨料边缘提取以及消除路面表面的光反射等。图像增强包括降噪、模糊边缘消除、滤波、插值、放大、对比度拉伸、直方图建模、转换操作和伪染色等多种方法，这些方法可提高后续特征提取步骤的准确性。

3. 图像质量评估指标

为了评估图像质量和算法在降噪方面的性能，介绍了以下几种指标：
- 边缘保留指数（EPI） ：用于评估“基于非线