在实际的图像采集过程中，数据录入公司由于光学系统无法做到完全理想的地步，所以采集到的图像不可避免地存在一定程度的几何失真或几何畸变。因此，在电脑除尘中要进行缺陷检测，首先就必须将目标区域(被测液晶屏的显示区域)从采集到的图像中提取出来并进行图像校正。

　　一、目标提取为了消除周围环境光的干扰，本文中图像扫描采集工作是在覆有遮光罩的工作台上进行的。根据液晶屏缺陷检测的流程，检测时需要将被测液晶屏点亮并显示为特定的检测画面。由于检测对象的自发光特性，进行图像采集时就无需另外添加照明设备。这样，采集到的测试图像中除了发光的目标区域以外基本都是相对简单的暗背景。目标区域与背景间有着明显的亮度差，所以在目标提取时，采用阀值分割的办法就可以把目标区域同背景区分开来。

　　二、图像校正比较而言，图像校正是一个相对复杂的过程。从数字图像处理的观点来考察图像校正，实际上是一个图像恢复的过程，是对一幅退化了的图像进行恢复。图像的几何畸变失真主要是表现在图像中像素点发生位移，从而使图像中物体扭曲变形。

　　造成这类图像退化的原因是多方面的，而成像系统的非线性，例如光学系统畸变像差是其中一个主要的因素。

　　图像校正可分为两步，第一步空间变换，即对理想图像所在的坐标空间进行几何变换，这样做的目的是使理想图像上的像素与实际图像上的像素点对应起来；第二步是根据实际图像上对应点邻近像素的灰度值，估计该点的灰度值，从而得到与之相对应的理想图像上像素的灰度值，称为灰度插值。

　　图像分割就是指把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。这里的特性可以是灰度、颜色、纹理等，目标可以对应单个区域也可以对应多个区域。图像分割是图像处理到图像分析的关键步骤，也是一‘种基本的计算机视觉技术。图像分割的优劣直接影响着目标识别、目标判断等后续研究工作的进行，而通过提取目标完整外部轮廓的方法来实现目标与背景的有效分离不仅是提高图像分割质量的一个很好的方式，而且在某些特定的应用领域有着重要的意义。

　　以上文章为本人工作总结分享的相关知识。日后还会以系列形式继续与大家做以分享。上海翻译公司