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图像处理中常用参数用法

时间:2013-06-24来源:机器视觉网http://shixinhua.com 作者:石鑫华 点击: 999999次
图像处理中常用参数用法
图像处理中,无论是什么处理平台、或图像处理库,有些参数是共同的。大部分的算法中,都会有一个kernel Size内核尺寸的参数,即使用多大尺寸的内核去计算需要的特征。使用内核尺寸,可以综合考虑某个像素点领域中的其它像素值,从而能够更准确的判断出特征。内核尺寸越大,得到的特征越准确,能有效的过滤掉噪点干扰,但是计算量也越大。
NI Vision 查找直边参数
NI Vision 查找直边参数
Minimum Edge Strength最小边缘强度,就是以前讲到的边缘对比度。能够设置的值越大,对于查找特征越准确、越稳定。但是值设置过大,如果实际对比度没有这么大,这时可能会找不到边缘。较小值时,通常都能够找到边缘,但是较小的对比度,会造成查找不准确、不稳定。以经验来看,NI的视觉软件最小边缘强度(梯度)需要设置在10以上才能有较好的稳定性。
Gap间距,通常在找直边、找圆、卡尺测量、轮廓等函数中,都会涉及到间距这个参数。间距越小,查找特征的搜索线就越多,用于拟合特征的数据也就越多,这样对于特征的准确性也就越好。但是同样也面临计算量的问题,即间距小,数据多,计算量大。
NI Vision 模式匹配参数
NI Vision 模式匹配参数
Minimum Score最小分数、相似度,在模式匹配、几何匹配、形状检测、字符识别分类等函数中,都有此参数或与此参数相近的参数,在NI视觉中,称其为最小分数,在其它一些软件中,称其为相似度。即与模板的相似程度。如果完全一样,即100%相似(NI中定义为满分1000分)。在实际应用中,需要根据要求进行设置,较高的值,可以获得更准确的特征,但是比较容易找不到特征。较小的值,比较容易找到特征,但是可能找不准。经验来看,设置在700分或70%以上,比较理想,600分是可以接受的下限。
旋转角度,在模式匹配、几何匹配、形状检测、字符识别等函数中,都会有一些类似角度的参数。其作用是用于检测指定角度范围内的旋转或倾斜的特征。角度范围越大,能查找特征的方向也就越多,同时计算量可能会越大。
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