对于图像的处理，我们之前机器视觉概念的讲解中笼统的向大家介绍过，在视觉识别领域我们又需要老生重谈，主要是对于这个类目中图像处理显得尤为重要。

       在过去我们讲的是视觉检测中的整体流程，诸如工业相机获取图像信息，深度学习软件进行图片信息解读以及按照我们预设的需求进行判定，今天陕西永辉的小编要带大家了解视觉识别领域中图像滤波处理的基本原理。

       一个； 线性滤波处理。 二种； 非线性滤波处理。

　　对于非线性滤波处理，在保护各图像中的细节、图像噪声的情况下，保证了图像的细节更完整，在图像滤波处理中有良好的应用效果。 希望应用的有粒子滤波和卡尔曼滤波两种。 与粒子滤波相比，卡尔曼滤波操作比较简单，鲁棒性能也比较好，广泛应用于机器视觉跟踪领域。 与粒子滤波和卡尔曼滤波算法不同，该方法存在样本不足、粒子数选择不当等一系列问题。

　　在图像预处理过程中，需要提高图像的边缘处理能力，该区域作为图像对象的区域，如果处理不当，则会严重影响图像预处理效果。 因此，为了进一步提高图像的边缘预处理水平，可以采用检测技术检测图像的边缘预处理结果，加强图像边缘检测技术的优化力度，制定更科学的检测技术措施，采用多尺度和结构的数学理念，实现图像的目标研究结果分析表明，进行图像预处理可以保证机器视觉的图像目标识别水平得到提高。

       通过图像处理，整个视觉识别系统可以清晰的获取到我们需要的二维码、图标、字符等等，如果您有视觉识别的需求，您可以将样品寄给我们，我们将免费为您提供一套完整的解决方案。