计算成像和机器视觉如何合作改进图像处理

大多数现代数码相机与你在90年代度假时带的胶片相机有很多相似之处。但一项名为“计算成像”(CI)的新技术重新定义了传统图像捕获的设计。复杂的计算成像技术解决了许多困扰机器视觉的问题。

CI处理软件提供超分辨率色彩，增强对比度，扩展景深。它还可以生成3D表面数据，去除眩光，并将多光谱数据嵌入到单个图像中。相比从其他高质量相机捕捉类似质量的图像，CI提供了显著的成本节约和灵活性。

什么是计算成像?

计算成像采用了一种全新的图像捕获方法。用传统相机，你有一个单一的曝光，用固定的光学和照明。如果使用传统相机为机器视觉应用程序生成的图像不能达到标准，预处理软件是在处理前增强图像的唯一方法。

镜头控制系统配合可编程照明允许高质量的图像捕捉，这要归功于设置应用特定参数的能力。光源的方向、强度、波长、偏振和焦点可以随时改变。

CI的一个特别有用的优点是，它从组合成一个图像序列开始。合成图像更加清晰。此外，完整的颜色信息可以捕获在全像素分辨率的成像仪。使用CI，单个相机可以用来捕捉单色和彩色图像。

机器视觉常用计算成像方法

许多CI技术用于机器视觉。光度立体CI将物体的形状从二维纹理或表面着色中分离出来。该技术允许机器视觉系统快速检测三维表面特征和缺陷。光度立体CI的另一个优点是它可以去除高反射部分的眩光。

多光谱成像结合了紫外、可见光和红外光谱，以最大对比度增强图像。它也适用于高反光材料。不同波长的光以不同的方式帮助机器视觉。澄清一下，可见光提供典型的视觉轮廓，近红外光帮助发现缺陷，紫外光让机器视觉看到染料标记。

在我们的博客文章中了解更多关于机器视觉和3D成像的知识机器人视觉和机器视觉的新兴3D视觉技术．