机器视觉系统如何处理遮挡和缺失的图像信息?
遮挡
遮挡是指图像中部分区域被其他物体或背景覆盖的部分。遮挡可以是完全的，也可以是部分的。遮挡可以是静态的，也可以是动态的。
缺失
缺失是指图像中某些区域没有图像数据的部分。缺失可以是由于各种原因，例如传感器故障、噪声或遮挡。
遮挡和缺失处理的目的是：
- 确保机器视觉系统能够正确识别图像中的物体。
- 减少对图像进行分析的误差。
- 提高机器视觉系统的鲁棒性。
遮挡和缺失处理的方法
1. 图像分割
图像分割是指将图像分成不同的区域，每个区域被认为是独立的图像。图像分割可以基于各种方法，例如基于颜色、纹理或形状的分割。
2. 遮挡填充
遮挡填充是指将遮挡区域填充成与背景相同的颜色或值。填充可以基于图像的统计特性，也可以基于图像的先验知识。
3. 缺失填充
缺失填充是指将缺失区域填充成与背景相同的颜色或值。填充可以基于图像的统计特性，也可以基于图像的先验知识。
4. 图像修复
图像修复是指将受损或缺失的图像部分恢复成原始图像的过程。图像修复可以基于各种方法，例如基于图像的统计特性，也可以基于图像的先验知识。
5. 遮挡和缺失特征
遮挡和缺失特征是指在遮挡或缺失区域找到的特征，例如颜色、纹理或形状。这些特征可以用于识别遮挡或缺失区域。
