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    機器視覺概念之感興趣區域(ROI)

    采用機器視覺技術對檢測件進行檢測時,并不需要對整個物件進行檢測,通常只需要對待檢測區域進行檢測即可完成對檢測件的檢測,即在圖像處理過程中,只需要對部件上的一部分進行檢測即可。如果對整個圖像進行處理,則需要增加許多處理時間。近年來感興趣區域提取技術的出現一家可以極大的縮短處理時間。

    機器視覺圖像處理過程中,從被處理的圖像以方框、圓、橢圓、不規則多邊形等方式勾勒出需要處理的區域,稱為感興趣區域,英文縮寫為ROI(region of interest),部分圖像處理軟件中也寫作AOI(area of interest),通俗來說,也可以叫做顯示區域開窗。在Halcon、OpenCV、MATLAB等機器視覺軟件上通常會用到各種算子(Operator)和函數來求得ROI,并進行圖像的下一步處理。在圖像處理領域,ROI是從圖像中選擇的一個圖像區域,這個區域是你的圖像分析所關注的重點。圈定該區域以便進行進一步處理。使用ROI圈定你想讀的目標,可以減少處理時間,增加精度。

    圖像的感興趣區域檢測技術主要有兩種:基于生物學原理的區域檢測方法和基于圖像分割的區域檢測方法。后者較為復雜且效果一般,因此對某個感興趣區域進行處理的圖像處理方法一般均采用前者。

    感興趣區域提取技術在圖像處理和分析領域有著重要地位。ROI的自動提取算法在顯著度圖和相對位置指示圖的基礎上,采用基于子區域的區域生長法,以像素點的顯著度、相對位置及顏色紋理信息作為生長條件,顏色、紋理信息的權重可以根據圖像的內容自適應調整。

    如今,ROI提取技術已經在許多領域得到了應用,如JPEG2000壓縮編碼、機器視覺中目標區域定位與識別、視頻信息中字幕及標識的自動提取與識別、智能交通系統中車牌區域的自動提取與識別,醫學圖像分析等。

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