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机器视觉概念之感兴趣区域(ROI)

采用机器视觉技术对检测件进行检测时,并不需要对整个物件进行检测,通常只需要对待检测区域进行检测即可完成对检测件的检测,即在图像处理过程中,只需要对部件上的一部分进行检测即可。如果对整个图像进行处理,则需要增加许多处理时间。近年来感兴趣区域提取技术的出现一家可以极大的缩短处理时间。

机器视觉图像处理过程中,从被处理的图像以方框、圆、椭圆、不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域,称为感兴趣区域,英文缩写为ROI(region of interest),部分图像处理软件中也写作AOI(area of interest),通俗来说,也可以叫做显示区域开窗。在Halcon、OpenCV、MATLAB等机器视觉软件上通常会用到各种算子(Operator)和函数来求得ROI,并进行图像的下一步处理。在图像处理领域,ROI是从图像中选择的一个图像区域,这个区域是你的图像分析所关注的重点。圈定该区域以便进行进一步处理。使用ROI圈定你想读的目标,可以减少处理时间,增加精度。

图像的感兴趣区域检测技术主要有两种:基于生物学原理的区域检测方法和基于图像分割的区域检测方法。后者较为复杂且效果一般,因此对某个感兴趣区域进行处理的图像处理方法一般均采用前者。

感兴趣区域提取技术在图像处理和分析领域有着重要地位。ROI的自动提取算法在显著度图和相对位置指示图的基础上,采用基于子区域的区域生长法,以像素点的显著度、相对位置及颜色纹理信息作为生长条件,颜色、纹理信息的权重可以根据图像的内容自适应调整。

如今,ROI提取技术已经在许多领域得到了应用,如JPEG2000压缩编码、机器视觉中目标区域定位与识别、视频信息中字幕及标识的自动提取与识别、智能交通系统中车牌区域的自动提取与识别,医学图像分析等。