引言

 自20世紀(jì)80年代以來，機(jī)器視覺技術(shù)的快速發(fā)展已深入人們的日常生活與工作中。機(jī)器視覺的圖像目標(biāo)識別系統(tǒng)自動(dòng)化程度高，應(yīng)用范圍廣泛，特別是在危險(xiǎn)場所的應(yīng)用中，機(jī)器視覺代替?zhèn)鹘y(tǒng)人工視覺能夠更好地滿足危險(xiǎn)作業(yè)的基本需求。

一、 機(jī)器視覺圖像目標(biāo)識別的重要性

 圖像目標(biāo)識別是機(jī)器視覺中的核心領(lǐng)域，廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)、工業(yè)和醫(yī)療等行業(yè)。例如，在農(nóng)作物生長過程中，借助這一技術(shù)進(jìn)行精準(zhǔn)藥物噴灑，可以有效預(yù)防病蟲害。機(jī)器視覺的圖像目標(biāo)識別技術(shù)能夠?qū)Υ罅啃畔⑦M(jìn)行集中處理，幫助實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)集成制造的目標(biāo)。在復(fù)雜的機(jī)器視覺應(yīng)用中，圖像目標(biāo)識別技術(shù)的應(yīng)用能夠減少錯(cuò)誤信息的輸出與傳遞，進(jìn)一步提升識別準(zhǔn)確性。

二、 機(jī)器視覺圖像目標(biāo)識別原理與特點(diǎn)

• 圖像目標(biāo)識別的原理

 機(jī)器視覺圖像目標(biāo)識別基于模式識別與圖像處理原理，通過對海量圖像進(jìn)行初步識別，提取目標(biāo)圖像并進(jìn)行分類處理。與計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)相比，機(jī)器視覺的圖像目標(biāo)識別方法更加簡便，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)較為簡單。在處理圖像之前，需要獲取完整的圖像數(shù)據(jù)，并使用敏感的硬件設(shè)備，如照明光源、鏡頭和攝像機(jī)等，確保圖像清晰度。

• 圖像目標(biāo)識別的特點(diǎn)

 機(jī)器視覺圖像目標(biāo)識別具有較強(qiáng)的實(shí)時(shí)性，能夠自動(dòng)獲取圖像并進(jìn)行分析處理。盡管該技術(shù)具有優(yōu)勢，但在識別精度和時(shí)間方面仍存在一些不足。為了更好地應(yīng)用該技術(shù)，仍需加大研究力度，提高識別效率，減少錯(cuò)誤識別的發(fā)生。

三、 機(jī)器視覺圖像目標(biāo)識別方法

• 圖像的預(yù)處理

 圖像預(yù)處理是指對機(jī)器視覺所獲取的圖像進(jìn)行校正，并有效過濾噪音等干擾，提取圖像內(nèi)部信息。其流程包括：首先，調(diào)整圖像的平移、縮放等，以提高識別速度和精度；其次，進(jìn)行濾波處理，去除噪音，保留圖像特征；最后，檢驗(yàn)預(yù)處理結(jié)果。

 圖像濾波處理分為線性濾波和非線性濾波。非線性濾波能保護(hù)圖像細(xì)節(jié)，去噪的同時(shí)保留更多信息，廣泛應(yīng)用于圖像處理。常見的非線性濾波方法有粒子濾波和卡爾曼濾波，卡爾曼濾波操作簡單、魯棒性強(qiáng)，常用于機(jī)器視覺中的目標(biāo)跟蹤。與粒子濾波相比，卡爾曼濾波存在樣本匱乏和粒子數(shù)量選擇不當(dāng)?shù)膯栴}。

 在圖像預(yù)處理中，邊緣處理尤為重要，因?yàn)閳D像的邊緣區(qū)域往往是目標(biāo)識別的關(guān)鍵。為了提高邊緣處理效果，可采用先進(jìn)的檢測技術(shù)，并結(jié)合多尺度和結(jié)構(gòu)的數(shù)學(xué)模型提取圖像邊緣，以保證邊緣穩(wěn)定，優(yōu)化處理結(jié)果。

• 圖像的分割

圖像分割是提高機(jī)器視覺目標(biāo)識別自動(dòng)化水平的關(guān)鍵步驟。常見的分割方法包括：

1. 閾值分割法：該方法通過將像素點(diǎn)分類來進(jìn)行分割，優(yōu)點(diǎn)是操作簡便、計(jì)算量小，性能可靠，但缺點(diǎn)是適用范圍有限，分割速度較慢。

2. 能量最小化分割法：此方法計(jì)算效率低，應(yīng)用效果差。

3. 區(qū)域生長分割法：通過將相似像素點(diǎn)合并形成完整區(qū)域進(jìn)行識別，優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算簡單且高效，但在實(shí)際操作中需要確定種子點(diǎn)，且對噪音敏感，容易出現(xiàn)空洞。

對于較大的圖像目標(biāo)，分割速度會下降，影響識別效果。為了提高分割效果，通常會采用多方位的分割技術(shù)，甚至將不同分割方法結(jié)合使用。近年來，混合分割方法受到了廣泛關(guān)注，并取得了較好的效果。

• 特征提取要點(diǎn)

 特征提取是機(jī)器視覺圖像目標(biāo)識別的核心環(huán)節(jié)。特征提取要求快速且精確地從復(fù)雜圖像中提取有用信息。根據(jù)圖像區(qū)域的大小，特征提取可以分為局部特征和全局特征，通常在復(fù)雜背景下，局部特征提取效率更高，描述更為精準(zhǔn)。

 常用的特征提取方法包括密集提取法、稀疏提取法等。這些方法需要依賴圖像目標(biāo)背景的支持。描述子的引入有效解決了這些問題，尤其是采用SURF和SIFT等描述子，能夠顯著提高圖像目標(biāo)識別的效率和效果。

四、 結(jié)束語

 本文介紹了機(jī)器視覺圖像目標(biāo)識別的操作要點(diǎn)，包括提升圖像預(yù)處理效果、優(yōu)化圖像分割方法、明確特征提取要點(diǎn)等方面。通過掌握這些方法，可以有效降低圖像目標(biāo)識別的難度，并提高識別的準(zhǔn)確性。視覺定位的核心目標(biāo)是精確找出目標(biāo)物體的坐標(biāo)位置，研究機(jī)器視覺圖像目標(biāo)識別技術(shù)，有助于實(shí)現(xiàn)精確識別與定位，減少錯(cuò)誤識別的發(fā)生。