光电图像处理技术包括

光电图像处理技术主要包括以下核心环节

光电转换与传感器技术

通过光电传感器将光学信号转换为电信号，是图像处理的基础。

• 传感器类型：
  • CCD（电荷耦合器件）：高灵敏度、低噪声，适用于高质量成像（如天文、医疗）。
  • CMOS（互补金属氧化物半导体）：低功耗、高集成度，广泛用于消费电子（如手机相机）。
  • 红外传感器：捕捉红外辐射，用于夜视、热成像。
• 关键特性：
  | 参数 | CCD | CMOS |
  |—————|——————–|——————–|
  | 功耗 | 较高 | 较低 |
  | 读取速度 | 较慢 | 较快 |
  | 制造成本 | 高 | 低 |

图像预处理

对原始图像进行降噪、增强等操作，提升后续分析精度。

• 去噪：
  • 均值滤波：平滑噪声但可能模糊边缘。
  • 中值滤波：保留边缘细节，抑制椒盐噪声。
• 图像增强：
  • 直方图均衡化：提升对比度，改善暗部细节。
  • 伽马校正：调整亮度分布，适应人眼视觉特性。

图像分析与特征提取

从图像中提取关键信息，用于目标识别或分类。

• 边缘检测：
  • Sobel算子：检测边缘方向与强度。
  • Canny算法：多阶段处理，精准定位边缘。
• 形态学处理：
  • 膨胀/腐蚀：消除小噪声或填充空洞。
  • 开运算/闭运算：分离或连接物体轮廓。

图像理解与应用

结合人工智能或模式识别技术，实现高层次语义分析。

• 目标检测：YOLO、Faster R-CNN等算法定位图像中物体。
• 图像分割：基于阈值、区域生长或深度学习（如U-Net）分割前景与背景。
• 典型应用：
  • 工业质检：检测产品表面缺陷。
  • 医学影像：病灶识别与三维重建。

相关问题与解答
问题1：如何选择CCD与CMOS传感器？
解答：若需高画质且功耗不敏感（如专业摄影），优先选CCD；若追求低功耗、高集成度（如手机、监控），则选CMOS。

问题2：图像分割中如何区分重叠物体？
解答：可采用实例分割算法（如Mask R-CNN），为每个物体分配独立掩膜；或结合形态学处理（如分水岭算法）分离粘连区域