视觉检测机

对于动态图像的分析以及最后识别运动目标，目前主要通过两个途径来实现.一种途径是模仿人眼成像及识别物体的机理，让计算机从获得的二维连续图像序列中提炼出运动目标，并从中重构出三维物体的可视部分以达到识别物体的目的.虽然在这一方面的研究取得了一些进展，但是由于其它方面的研究滞后以及计算机的固有缺陷(例如，湖南视觉检测，计算机系统普遍地采用二维逻辑，而人眼成像及识别物体不仅仅是二维的)，使得通过这一途径完全还原及识别运动目标的研究进展缓慢.

但是，通常噪声发生的机理往往是未知的，机器视觉检测应用，而且即使知道了产生机理，有时也不能对此有效地进行数学上的模型化.在这样的场合，可采用根据噪声所具有的一般性质进行噪声消除的平滑性.由于图像的噪声常常表现为一些孤立的像素点，视觉检测，其像素灰度和周围点有显著差别，灰度的陡性变化比较大，所以可以用邻域平均、中值滤波、高斯低通滤波等方法来抑制噪声.

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