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　　對于圖像的處理，我們之前機器視覺概念的講解中籠統的向大家介紹過，在視覺識別領域我們又需要老生重談，主要是對于這個類目中圖像處理顯得尤為重要。

       在過去我們講的是視覺檢測中的整體流程，諸如工業相機獲取圖像信息，深度學習軟件進行圖片信息解讀以及按照我們預設的需求進行判定，今天陜西永輝的小編要帶大家了解視覺識別領域中圖像濾波處理的基本原理。

       一個； 線性濾波處理。 二種； 非線性濾波處理。

　　對于非線性濾波處理，在保護各圖像中的細節、圖像噪聲的情況下，保證了圖像的細節更完整，在圖像濾波處理中有良好的應用效果。 希望應用的有粒子濾波和卡爾曼濾波兩種。 與粒子濾波相比，卡爾曼濾波操作比較簡單，魯棒性能也比較好，廣泛應用于機器視覺跟蹤領域。 與粒子濾波和卡爾曼濾波算法不同，該方法存在樣本不足、粒子數選擇不當等一系列問題。

　　在圖像預處理過程中，需要提高圖像的邊緣處理能力，該區域作為圖像對象的區域，如果處理不當，則會嚴重影響圖像預處理效果。 因此，為了進一步提高圖像的邊緣預處理水平，可以采用檢測技術檢測圖像的邊緣預處理結果，加強圖像邊緣檢測技術的優化力度，制定更科學的檢測技術措施，采用多尺度和結構的數學理念，實現圖像的目標研究結果分析表明，進行圖像預處理可以保證機器視覺的圖像目標識別水平得到提高。

       通過圖像處理，整個視覺識別系統可以清晰的獲取到我們需要的二維碼、圖標、字符等等，如果您有視覺識別的需求，您可以將樣品寄給我們，我們將免費為您提供一套完整的解決方案。