外觀檢測(cè)中常見(jiàn)的圖像預(yù)處理技術(shù)主要包括以下幾種：

1. 圖像增強(qiáng)：

對(duì)比度調(diào)整：通過(guò)直方圖均衡化等方法改善圖像整體或局部的對(duì)比度，使圖像特征更加明顯。

亮度調(diào)整：改變圖像的亮度特性，用于補(bǔ)償顯示器或其他硬件設(shè)備的非線性響應(yīng)，提高圖像清晰度。

銳化處理：使用高通濾波器（如拉普拉斯算子、Sobel邊緣檢測(cè)算子）來(lái)突出圖像中的邊緣信息，使圖像更加清晰。

2. 噪聲去除：

空間域?yàn)V波：包括均值濾波、中值濾波、高斯濾波等，用于平滑圖像并去除椒鹽噪聲、高斯噪聲等，提高圖像質(zhì)量。

頻域?yàn)V波：在傅立葉變換后的頻域進(jìn)行操作，如低通濾波器可以消除高頻噪聲。

3. 色彩轉(zhuǎn)換與標(biāo)準(zhǔn)化：

顏色空間轉(zhuǎn)換：從RGB到HSV、灰度空間等轉(zhuǎn)換，便于后續(xù)特征提取和識(shí)別。

白平衡校正：確保圖像的顏色不受光源色溫影響，使得不同光照條件下拍攝的圖像具有相似的色彩表現(xiàn)。

歸一化：將像素強(qiáng)度范圍調(diào)整到特定區(qū)間，有助于算法訓(xùn)練和比較。

4. 二值化：

將圖像轉(zhuǎn)換為黑白兩色，簡(jiǎn)化圖像內(nèi)容，便于后續(xù)的特征提取和分析，尤其是在文本或形狀識(shí)別中尤為重要。

5. 幾何變換：

包括旋轉(zhuǎn)、縮放、裁剪等操作，確保圖像在不同角度、大小下仍能被正確識(shí)別，增強(qiáng)算法的泛化能力。

6. 濾波與銳化：

除了去噪之外，有時(shí)還需要通過(guò)邊緣增強(qiáng)或銳化濾波器來(lái)提高圖像中細(xì)節(jié)的清晰度。

7. 形態(tài)學(xué)操作：

包括膨脹、腐蝕、開(kāi)閉運(yùn)算等，用來(lái)處理圖像中的小缺陷或進(jìn)行區(qū)域分割，有利于特征的提取。

這些圖像預(yù)處理技術(shù)的選擇和組合取決于具體的外觀檢測(cè)任務(wù)和圖像特性，恰當(dāng)?shù)念A(yù)處理可以顯著提高外觀檢測(cè)系統(tǒng)的性能和準(zhǔn)確性。