在某些情况下，不仅空间分辨率，色彩保真度也可能比简单的拜耳滤波更好。照明源的一致性可以带来一种可靠性和色彩还原，在某些应用中可能超过传感器滤波的能力。这种计算成像技术为用户带来了彩色成像的优势，同时避免了拜耳彩色相机和片上彩色滤镜所带来的分辨率损失。

运动中的零件

       计算成像不仅适用于固定的部件或物体，也可以轻松应用于部件（甚至成像组件）运动的应用。该技术涉及细致的规范，有时还需额外处理。与所有涉及运动部件的成像应用一样，为了减少运动模糊，关键指标是运动速度和每张图像的曝光（或频闪）时长。在光度立体成像中，还必须考虑多图像采集速率以及部件在视场内的运动量，贯穿总采集时间。

       如果零件移动速度足够慢且成像速率足够高，获得的多张图像在零件运动上可能足够接近，从而形成合适组合图像。得益于低成本、高速CMOS成像仪的兴起，这一过程比以往任何时候都更容易。如果场景内移动太大，只需使用更快的CMOS摄像机即可。

       如果零件在图像间移动过多且无法使用更快的相机，可能需要对图像进行预处理以进行数字对齐。这包括将每幅图像上的适当特征与第一张图像进行比较，然后应用相应的平移以匹配这些特征，以便后续的多图像计算（见图6）。

图6：放大彩色文字的最后几行，会显示彩色相机在像素层面的分辨率下降，清晰度下降，出现色彩棋盘检查。
计算成像色彩保持真实，分辨率稳定，背景均匀性得益于单色相机更高的灵敏度和更低的噪声。图片来源：Smart Vision Lights

       
       软件工具可以在多个捕捉帧中重新对齐物体到像素，甚至纠正旋转变化。大多数机器视觉库中的标准工具可以校正运动，使这些计算成像技术发挥作用，即使部分在序列收集时未静止或未被定位。

       另一种技术是外部跟踪每个图像之间零件的运动（例如在传送带上），然后直接基于已知的图像物理偏移量进行变换。当然，在所有情况下，拍摄图像时零件必须保持在相机的视野内。该方法特别适用于编码传送带上移动的物体以及用线扫描相机拍摄的图像。

       虽然看起来更复杂的解决方案，计算成像实际上可以简化一些标准视觉成像难以解决的问题。计算成像，尤其是借助当今照明组件和控制器的技术，已成为一种易于实现且有价值的成像技术，适用于各种机器视觉应用。