機器視覺圖像中目標識別及處理方法研究.pdf

1、機器視覺中特定目標的識別與處理是機器視覺的熱點研究問題，是機器智能領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)，是實現(xiàn)機器人感知或認知能力的基礎(chǔ)；而視覺圖像中的文本信息是一類特殊的視覺目標，能夠在一定程度上反映圖像中的重要內(nèi)容，可以對圖像中的內(nèi)容簡練的描述或說明，是理解圖像或視頻內(nèi)容高層語義的重要途徑；自動定位到圖像中的目標區(qū)域，并提取出來，經(jīng)過識別與分析，在機械智能化和其他領(lǐng)域有較好的應(yīng)用前景。
　　本文以研究視覺圖像中文本區(qū)域作為目標區(qū)域進行檢測與處理為實

2、現(xiàn)目標，提高機器視覺相關(guān)處理方法研究及應(yīng)用水平。首先，介紹了在機器視覺中常用的圖像處理方法：彩色圖像灰度化、圖像增強技術(shù)、基于閾值的圖像分割方法、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的基本運算以及幾種常用的邊緣檢測算子；能夠做到熟練運用機器視覺常用的處理方法。然后，總結(jié)了視覺圖像中作為目標區(qū)域的文本區(qū)域的特征，綜述了目前存在的目標區(qū)域定位算法，分析比較了算法的優(yōu)缺點，提出了一種提基于邊緣和連通域分析的目標區(qū)域定位方法。最后，在對目標區(qū)域進行恢復(fù)處理時，采用基于紋