石鑫华视觉
图像处理中实际上的对比度实际上相机成像所得的图像，要想完全没有过渡区域是比较困难的。以实际经验来看，考虑相机、镜头、光源等硬件限制，一般边缘能做到3个像素的过渡区域是比较理想的。如果硬件环境比较差，过渡区域可能就比较大了。如下图，竖向的边缘过渡区域（约3像素）远小于横向的边缘（约15像素）。实际相...
图像处理中理论上最好的对比度在图像处理理论中，最好的对比度图是没有过渡区域，图像特征直接由白变黑或由黑变白，黑与白都完全均匀一致。在这种条件下，即使黑与白的灰度差不大，也能够非常准确、稳定的寻找到特征。如下图所示的三个图，从左到右对比度依次降低，但是都能非常快速、稳定的找到边缘。理论对比度图&n...
图像处理中理论上的对比度值对比度值的计算是通过公式ΔV/ΔP得到的。下面的图像为理论图的对比度值。图1对比度为255，其中黑色为0，白色为255，只有一个像素的变化，因此对比度=（255-0）/1=255；图2的的对比度为127，黑的为128，白为255，对比度= （255-128）/1=127；图3的对比度为63，黑为192，白为255，对比度=（ 255-1...
图像处理中的Contrast对比反差有时图像的边缘的对比度不是很强，这里可以考虑使用增强对比反差(Contrast)的方法，将图像特征表现的更突出，此功能是将白的表现的更白，而黑的则表现的更黑。其可以有效的改善图像的对比度，并且还可以改善均匀性等。使用增强对比度函数后的效果如下图所示： &nbs...
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...
图像处理的根本需求图像处理中，有许多的函数，能完成许多的测试测量功能，如查找直边、测量圆直径、两边距离、粒子分析、颜色测量、匹配、分类、字符识别、条码读取等等。综合考虑，这些函数都是基于图像特征的。因此图像处理的根本需求就是要突出特征。而突出特征，通俗的讲就是，白的很白（或者是明亮的很亮），黑的很黑...
NI视觉中对比度的定义下图为NI定义的边缘。其中1为灰度剖面图曲线，2为边缘长度（即过渡区域），3为边缘强度（对比度、灰度差），4为边缘位置。对比度（边缘强度）可以简单理解为δY/δX，即灰度差/过渡区域。灰度差越大，过渡区域越小，则对比度越大，越利于提取图像特征。NI Vision定义的边缘与对比度...
锐度锐度处理效果左为未经处理的图像；中为经过轻度反锐化掩模锐化得到的图像；右为经过大幅度的反锐化掩模锐化处理的图像锐度定义锐度，有时也叫“清晰度”，它是反映图像平面清晰度和图像边缘锐利程度的一个指标。如果将锐度调高，图像平面上的细节对比度也更高，看起来更清楚。比如，在高锐度的情况下，不但画面上人脸的...