機器視覺系統(tǒng)是指用計算機來實現(xiàn)人的視覺功能，也就是用計算機來實現(xiàn) 對客觀的三維世界的識別。人類視覺系統(tǒng)的感受部分是視網(wǎng)膜，它是一個三維采 樣系統(tǒng)。三維物體的可見部分投影到網(wǎng)膜上，人們按照投影到視網(wǎng)膜上的二維的 像來對該物體進行三維理解(對被觀察對象的形狀、尺寸、離開觀察點的距離、 質(zhì)地和運動特征等的理解)。

21 世紀是一個充滿信息的時代，圖像作為人類感知世界的視覺基礎，是人 類獲取信息、表達信息和傳遞信息的重要手段。數(shù)字圖像處理可以幫助人們更客 觀、準確地認識世界，人的視覺系統(tǒng)可以幫助人類從外界獲取3/4以上的信息， 而圖像、圖形又是所有視覺信息的載體，盡管人眼的鑒別力很高，可以識別上千種顏色，但很多情況下，圖像對于人眼來說是模糊的甚至是不可見的，通過圖像 增強技術，可以使模糊甚至不可見的圖像變得清晰明亮。另一方面，通過數(shù)字圖 像處理中的模式識別技術，可以將人眼無法識別的圖像進行分類處理。通過計算 機模式識別技術可以快速準確地檢索、匹配和識別出各種東西。

機器人的圖像處理就是利用機器人的“大腦”這臺計算機對機器人“看 到”東西進行數(shù)據(jù)分析、處理，獲得人們想要的結果。對機器人來說，攝像機所 “看到”的圖像，還僅僅只是一個矩陣或者數(shù)組。而機器人視覺系統(tǒng)的要求就是 從圖像中獲得有用的信息，比如，目標的位置、顏色、大小等。機器人視覺系統(tǒng) 主要是利用顏色、形狀等信息來識別環(huán)境目標。機器人在利用攝像頭采集圖像的 過程中，由于外界的一些不可避免的干擾以及攝像頭本身的條件限制，難免會有 一些采樣不均勻、有遮擋、不夠清晰等問題出現(xiàn)。這時，為了能夠提取出盡可能 準確的特征點，還要采取一些濾波、分割、提取技術等。一般在圖像處理的時候 都是要幾種方法相互融合才能達到要求，單純靠一種方法很難解決所有問題。

通常所說的圖像處理就是當機器人通過攝像頭這些外設獲得圖像之后，利用某種算法來進行圖像之間的變換，對圖像進行各種操作以達到所需要實現(xiàn)的功能。

圖像處理的主要運算有如圖4-11所示的幾種主要的方法。

點運算

指像素值通過加減乘除等運算之后，可以改善圖像的顯示效果， 這是一種像素的逐點運算。點運算與相鄰的像素之間沒有運算關 系，是原始圖像與目標圖像之間的映射關系，不會改變圖像內(nèi)的 空間位置關系。點運算是一類簡單卻非常具有代表性的重要算法 之一，是其他圖像處理運算的基礎。

圖像增強

一般情況下，圖像的傳輸和轉(zhuǎn)換會造成圖像質(zhì)量的下降，圖像 增強就是不考慮圖像質(zhì)量下降的原因，只將圖像中我們需要的特 征有選擇地凸現(xiàn)出來，而把不需要的衰減，從面可以改善圖像的 質(zhì)量。這樣的話，雖然圖像不一定能逼近于原始圖像，但是可以 提高圖像的特征點數(shù)量，增加其可用性。

圖像復原

是一種改善圖像的方法，它可以針對圖像質(zhì)量下降的原因， 設法去補償質(zhì)量下降的因素，去除干擾和模糊，從而使改善 后的圖像盡可能接近原始圖像

在對圖像進行上述處理之后，有時候還需要圖像濾波。由于成像系統(tǒng)、傳 輸介質(zhì)和記錄設備等的不完善，數(shù)字圖像在其形成、傳輸記錄過程中往往會受到 多種噪聲的污染。這時我們就需要通過一些濾波的方法將這些污染去除，以得到 相對純凈的圖片。另外，在圖像處理的某些環(huán)節(jié)，當輸入的圖像對象并不如預想時也會在結果圖像中引入噪聲。 一般，噪聲信號與要研究的對象不相關，它以無 用的信息形式出現(xiàn)，擾亂圖像的可觀測信息。所以根據(jù)實際情況，我們需要選擇 合適的方法，以獲得我們想要的結果，這需要我們在很多的實踐中總結經(jīng)驗，獲 得積累，才能做得更好。