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在研究的过程中发现图像的分割、平滑还可应用其他方法如图像的分割可以用边缘检测的方法实现平滑去噪可以用平滑模板来实现等。这里详细介绍本文对图像平滑、边缘检测所做的较深入的研究。图像平滑图像的平滑处理技术即图像的去噪声处理主要是为了去除实际成像过程中因成像设备和环境所造成的图像失真提取有用信息。众所周知实际获得的图像在形成、传输、接收和处理的过程中不可避免地存在着外部干扰和内部干扰如光电转换过程中敏感元件灵敏度的不均匀性、数字化过程的量化噪声、传输过程中的误差以及人为因素等均会使图像变质。因此去除噪声恢复原始图像是图像处理中的一个重要内容。

在机器视觉系统中，泄漏测试设备，获得一张高的可处理的图像是---。系统之所以成功，首先要---图像---，泄漏测试设备，特征明显，。一个机器视觉项目之所以失败，大部分情况是由于图像不好，特征不明显引起的。要---好的图像，必须要选择一个合适的光源。光源选型基本要素：对比度：对比度对机器视觉来说非常重要。机器视觉应用的照明的的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生对比度，从而易于特征的区分。对比度定义为在特征与其周围的区域之间有足够的灰度量区别。好的照明应该能够---需要检测的特征---于其他背景。