发布时间：2024年9月27日
9月26日上午，imatest如期开展【纹理测量挑战】专题线上技术交流会，参会的小伙伴不妨在评论区留言会议精彩瞬间！
Q1 | 机器视觉中的纹理需求？
这个问题相对宽泛，因为图像质量的具体指标（如对比度、分辨率等）与机器视觉或目标检测系统性能之间的关系并不总是直观明了。然而，在许多情况下，机器视觉系统依赖于边缘检测来识别物体。当处理高对比度且边缘非常清晰的图像时，这些系统通常能很好地工作。
然而，当目标物体变小且对比度较低时（例如，在夜间低光照条件下远处穿着深色衣物的人），传统的边缘检测方法可能变得不够有效。这时，图像中的信息更多地表现为纹理而非清晰的边缘。在这种情境下，纹理分析成为了一种重要的补充技术，可以帮助提高目标检测的准确性。通过分析图像中的纹理特征，机器视觉系统能够更好地理解和区分复杂的场景，即使是在边缘不明显的情况下也能有效工作。
因此，在设计机器视觉解决方案时，除了考虑如何优化边缘检测外，还需要评估是否需要引入纹理分析以及其他图像处理技术，以应对各种不同的应用场景。我们将在下期imatest线上交流会【10月24日：将图像质量与机器视觉性能相关联】中进一步探讨图像质量和机器视觉性能之间的相关性，并欢迎再次参加讨论。
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