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（1） 滤波（平滑、降噪）
（2） 增强
（3） 边缘锐化
（4） 纹理分析（去骨架、连通性）
（5） 图像分割，灰度、色彩、频谱特征、纹理特征、空间特征
（6） 变换(空域和频域、几何变换、色度变换）
（7） 几何形态分析（Blob分析），形状、边缘、长度、面积、圆形度位置、方向、数量、连通性等
（8） 搜索匹配
（9） 文字识别OCR，印刷质量OCV
（10）色彩分析（色度、色密度、光谱、自动白平衡）
（11）3文测量
例如，在半导体晶片切割中我们就需要先快速利用傅里叶变换将图像转换到频域。然后，通过傅里叶变换后图像与其复共轭相乘计算出相关，最后再经过傅里叶变换变换回时域。最后才通过匹配得到图像模型。
在以上多个操作中都同时运用到了对图像的处理和算法的运算，因此图像处理和算法是紧密结合在一起的。
2.3 本章小结
在本章中着重认识了组成机器视觉系统的几个重要组成部分，在处理不同图像是会用到不同型号的元件。只有熟悉了各个部件中的不同型号才有可能使我们在后面的半导体晶片切割中得到最好的效果。
3 半导体晶片切割算法
3.1 fourier 变换
在晶片图像处理过程中我们会用到从空间域到频率域的转换，这就运用到了傅立叶变换，这里我们先给出一文函数的傅立叶变换：
(3.1)
将位置x的函数h(x)转换到频率f的函数H(f)。这里的函数H(f)通常是复数。由(3.1)式和恒等式 ，可以认为H(x)是由不同频率和不同振幅的正弦和余弦波组成。它将函数h(x)从空间域转换到频率域，然而傅立叶变换不光是从空间域转换到频率域，