图像数据编码一般采用预测编码，即将图像数据的空间变化规律和序列变化规律用一个预测公式表示，如果知道了某一像素的前面各相邻像素值之后，可以用公式预测该像素值。采用预测编码，一般只需传输图像数据的起始值和预测误差，因此可将8比特/像素压缩到2比特/像素。

变换压缩方法是将整幅图像分成一个个小的（一秀取8*8或16*16）数据块，再将这些数据块分类、变换、量化，从而构成自适应的变换压缩系统。该方法可将一幅图像的数据压缩到为数不多的几十个特传输，在接收端再变换回去即可。

边缘锐化

图像边缘锐化处理主要是加强图像中的轮廓边缘和细节，形成完整的物体边界，达到将物体从图像中分离出来或将表示同一物体表面的区域检测出来的目的。它是早期视觉理论和算法中的基本问题，也是中期和后期视觉成败的重要因素之一。

机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是在工业生产过程中，用机器代替人类视觉对产品外形特征做100%测量和判断，也就是为机器植入了眼睛和大脑。

在现代工业零件制造领域，经常需要对半成品及成品进行几何尺寸及外观缺陷的检测，同时，这些检测需要较高的检测精度和较快的检测速度，传统的接触式人工检测方式不仅繁琐劳动强度大，而且检测的速度很慢，人为造成的测量误差也不少。同时在检测过程中，与工件所进行的接触式测量，难免会对工件表面造成损伤，因此非接触式的机器视觉系统开始迅速发展，更多的应用于工业制造中的各个领域。

照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，照像机拍摄要求与光源同步。

图像聚焦形成

被测物的图像通过一个透镜聚焦在敏感元件上，如同照像机拍照一样。所不同的是照像机使用胶卷，而机器视觉系统使用传感器来图像，传感器将可视图像转化为电信号，便于计算机处理。

选取机器视觉系统中的摄像机应根据实际应用的要求，其中摄像机的透镜参数是一项重要指标。透镜参数分为四个部分：放大倍率、焦距、景深和透镜安装。