机器视觉系统如何进行图像压缩?
图像压缩的目的是减少图像数据的大小，同时保持图像的质量。
机器视觉系统如何进行图像压缩?
1. 图像预处理
- 对图像进行灰度化或二值化处理，以减少计算量。
- 对图像进行平滑处理，以消除噪点。
- 对图像进行边缘检测，以提取图像中的主要结构。
2. 图像压缩算法
- **拉普拉斯压缩：**将图像转换为拉普拉斯空间，其中图像中的点表示图像中对应位置的灰度值。拉普拉斯压缩可以有效地压缩图像，但它可能导致图像质量下降。
- **JPEG压缩：**JPEG是一种基于压缩的图像压缩格式。JPEG使用一种称为“量化”的技术来压缩图像。量化过程通过选择最可能的值来替换图像中的非零值。JPEG是一种高效的压缩格式，但它可能导致图像质量下降。
- **基于直方图的压缩：**基于直方图的压缩使用直方图来表示图像。直方图是一种概率分布，它表示图像中每个像素的概率。基于直方图的压缩可以有效地压缩图像，但它可能导致图像质量下降。
3. 图像压缩的应用
- **图像存储：**图像压缩可以用于减少图像存储空间。
- **图像传输：**图像压缩可以用于减少图像传输的成本。
- **图像压缩：**图像压缩可以用于提高图像显示的质量。
图像压缩的优点和缺点
优点：
- 减少图像数据的大小
- 保持图像的质量
缺点：
- 降低图像质量
- 降低图像显示的质量
