机器人图像处理的几种方法：点运算、图像增强、图像复原

机器视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能，也就是用计算机来实现 对客观的三维世界的识别。人类视觉系统的感受部分是视网膜，它是一个三维采 样系统。三维物体的可见部分投影到网膜上，人们按照投影到视网膜上的二维的 像来对该物体进行三维理解(对被观察对象的形状、尺寸、离开观察点的距离、 质地和运动特征等的理解)。

21 世纪是一个充满信息的时代，图像作为人类感知世界的视觉基础，是人 类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。数字图像处理可以帮助人们更客 观、准确地认识世界，人的视觉系统可以帮助人类从外界获取3/4以上的信息， 而图像、图形又是所有视觉信息的载体，尽管人眼的鉴别力很高，可以识别上千种颜色，但很多情况下，图像对于人眼来说是模糊的甚至是不可见的，通过图像 增强技术，可以使模糊甚至不可见的图像变得清晰明亮。另一方面，通过数字图 像处理中的模式识别技术，可以将人眼无法识别的图像进行分类处理。通过计算 机模式识别技术可以快速准确地检索、匹配和识别出各种东西。

机器人的图像处理就是利用机器人的“大脑”这台计算机对机器人“看 到”东西进行数据分析、处理，获得人们想要的结果。对机器人来说，摄像机所 “看到”的图像，还仅仅只是一个矩阵或者数组。而机器人视觉系统的要求就是 从图像中获得有用的信息，比如，目标的位置、颜色、大小等。机器人视觉系统 主要是利用颜色、形状等信息来识别环境目标。机器人在利用摄像头采集图像的 过程中，由于外界的一些不可避免的干扰以及摄像头本身的条件限制，难免会有 一些采样不均匀、有遮挡、不够清晰等问题出现。这时，为了能够提取出尽可能 准确的特征点，还要采取一些滤波、分割、提取技术等。一般在图像处理的时候 都是要几种方法相互融合才能达到要求，单纯靠一种方法很难解决所有问题。

通常所说的图像处理就是当机器人通过摄像头这些外设获得图像之后，利用某种算法来进行图像之间的变换，对图像进行各种操作以达到所需要实现的功能。

图像处理的主要运算有如图4-11所示的几种主要的方法。

点运算

指像素值通过加减乘除等运算之后，可以改善图像的显示效果， 这是一种像素的逐点运算。点运算与相邻的像素之间没有运算关 系，是原始图像与目标图像之间的映射关系，不会改变图像内的 空间位置关系。点运算是一类简单却非常具有代表性的重要算法 之一，是其他图像处理运算的基础。

图像增强

一般情况下，图像的传输和转换会造成图像质量的下降，图像 增强就是不考虑图像质量下降的原因，只将图像中我们需要的特 征有选择地凸现出来，而把不需要的衰减，从面可以改善图像的 质量。这样的话，虽然图像不一定能逼近于原始图像，但是可以 提高图像的特征点数量，增加其可用性。

图像复原

是一种改善图像的方法，它可以针对图像质量下降的原因， 设法去补偿质量下降的因素，去除干扰和模糊，从而使改善 后的图像尽可能接近原始图像

在对图像进行上述处理之后，有时候还需要图像滤波。由于成像系统、传 输介质和记录设备等的不完善，数字图像在其形成、传输记录过程中往往会受到 多种噪声的污染。这时我们就需要通过一些滤波的方法将这些污染去除，以得到 相对纯净的图片。另外，在图像处理的某些环节，当输入的图像对象并不如预想时也会在结果图像中引入噪声。 一般，噪声信号与要研究的对象不相关，它以无 用的信息形式出现，扰乱图像的可观测信息。所以根据实际情况，我们需要选择 合适的方法，以获得我们想要的结果，这需要我们在很多的实践中总结经验，获 得积累，才能做得更好。